Мы уже рассмотрели фундаментальный и технический способы анализа компании. Сегодня я предлагаю обратить внимание на последний — количественный подход (Quantitative analysis (QA)). Гарри Марковиц — один из основоположников количественного анализа, предполагал, что основываясь на математических формулах возможно делать вывод об инвестировании. Как правило, приверженцев количественного анализа мало волнуют вопросы управления компанией или реализации ею инвестиционных проектов, они полагаются исключительно на математику для принятия инвестиционных решений.
Особенности количественной аналитики
Количественный анализ основан на научных / статистических принципах. Он может использовать те же индикаторы, что и технические аналитики. Скользящие средние, все виды трендов, индикаторы, основанные на среднем возврате, но он также может использовать машинное обучение, нейронные сети, выборочные тесты и все виды современных инструментов статистических исследований.
Основное различие между количественным анализом и техническим анализом заключается в том, что кванты не ориентированы на то, что рынок будет делать в будущем, но они будут пытаться разработать торговую — инвестиционную стратегию, которая может быть количественно оценена.
Количественные аналитики не скажут “этот паттерн свечей предсказывает бычье движение” или “прорыв линии тренда приведет к медвежьему рынку”, но они могут использовать свечную модель или статистическое определение тренда, чтобы выполнить статистический тест, если он имеет какое-либо значительное преимущество, а затем разработать прибыльную торговую стратегию.
Торговая стратегия состоит из входа, выхода и алгоритма определения размера позиции. Таким образом, количественный анализ может дать вам ожидаемый риск, ожидаемую доходность, коэффициент Шарпа и другие ключевые статистические цифры для описания результата конкретного алгоритма определения размера позиции входа-выхода.
Поэтому кванты обычно имеют научное образование и степень в области математики или статистики.
Основное место применения количественного анализа — высокочастотная торговле (HFT), которая опирается на математику для принятия торговых решений. Количественное инвестирование также широко практикуется как самостоятельная дисциплина, так и в сочетании с традиционным фундаментальным анализом как для повышения доходности, так и для снижения рисков. Кванты сильно отличаются от фундаментальных аналитиков тем, что они принимают решения, основанные в основном на математических уравнениях и моделях.
Основные типы стратегий
Существует множество различных возможностей для формирования стратегии основанной на количественном анализе. Однако, можно перечислить перечень наиболее популярных и распространенных из них:
- Модели факторного инвестирования используются для выбора акций, имеющих одну или несколько характеристик, которые исторически приводили к повышению эффективности. Общие факторы включают стоимость, импульс, рыночную капитализацию и рост. Более конкретные рассматриваемые факторы включают такие соотношения, цена на свободный денежный поток и рентабельность собственного капитала. Количественные модели факторов инвестирования обычно оценивают каждую акцию по ряду показателей, а затем вычисляют общую оценку, которая используется для ранжирования акций.
- Событийные арбитражные стратегии используют ценовые паттерны, которые обычно возникают до или после событий. События включают в себя релизы о доходах, анонсы экономических данных, корпоративные действия и изменения в регулировании. Портфели создаются путем покупки или продажи коротких ценных бумаг, чтобы зафиксировать прибыль.
- Глобальные макростратегии основаны на количественном анализе экономики каждой страны и региона. Этот анализ используется для распределения капитала по странам, регионам, классам активов и секторам, имеющим благоприятные фундаментальные показатели.
- Паритет рисков суть в балансировке рисков портфеля по классам активов, основываясь на том, как каждый класс активов ведет себя в различных типах сред. Идея заключается в том, что волатильность и потери в одном классе активов всегда будут компенсироваться другими классами активов.
- Статистический арбитраж является одной из наиболее активных стратегий квантовой торговли. Это подход, который ищет неверную оценку, основанную на отношениях между ценными бумагами. Длинные и короткие позиции открываются в соответствующих акциях для получения прибыли, когда цены возвращаются к нормальному состоянию. Статистический арбитраж также использует финансовые коэффициенты для выявления неверно оцененных активов.
- Стратегия смарт бета — используются для систематического управления пассивными инвестиционными инструментами, такими как ETF. Вместо того чтобы использовать рыночную капитализацию для взвешивания акций, можно использовать другие факторы для повышения доходности портфеля с поправкой на риск.
- Стратегии, основанные на больших данных, — это новейший тип квантовой стратегии. Они пытаются найти новые источники альфа, используя методы и данные, которые до недавнего времени не использовались в индустрии управления фондами.
Преимущества подхода
- Поскольку квантовые торговые решения принимаются с помощью компьютерной модели, на них не влияют человеческие эмоции. Когда люди принимают инвестиционные решения, они часто находятся под влиянием страха или жадности. Это относится как к входящим, так и к выходящим позициям, где дисциплина часто является проблемой для инвесторов. Кроме того, количественное инвестирование может фактически использовать преимущества иррационального принятия решений на рынке.
- Небольшие команды количественных аналитиков могут охватить очень большое количество ценных бумаг. Они могут охватывать несколько секторов, регионов и стран, не нанимая новых аналитиков. Таким образом, команды квантов имеют больше возможностей найти ценные бумаги, которые могут превзойти их. Это также означает, что анализ дешевле на основе “на акцию”.
- Количественное инвестирование основано на фактических данных, что означает, что результаты более предсказуемы, особенно с точки зрения ожидаемого профиля риска и доходности. Поэтому они могут быть лучше согласованы с потребностями различных инвесторов. После создания количественные модели могут быть легко и дешево протестированы на различных рынках, с внесением или без внесения изменений.
Недостатки подхода
- Слишком большое внимание к цифрам. Количественные исследования могут быть ограничены в своем стремлении к конкретным статистическим связям, что может привести к тому, что инвестор упустит из виду более широкие связи и факторы. Сосредоточившись исключительно на цифрах, вы рискуете упустить значимую информацию, которая может принести пользу.
- Сложность создания исследовательской модели. При проведении количественного анализа необходимо тщательно разработать гипотезу и создать модель для сбора и анализа данных. Для подобного рода аналитики необходимо обладать солидным запасом теоретических знаний как финансового рынка, так и количественных методов.
В дальнейшем мы расскажем вам о том, как применить на практике данный подход и напишем на практике программу, которая сможет брать из интернета выбранные данные и применять в написанной вами стратегии 😉
Следите за обновлениями в нашем телеграм-канале - @stonks_island 🔥
