Što je kvantitativno ulaganje?
Quantamental je investicijska strategija koju obično koriste hedge fondovi gdje trgovci ljudima koriste rezultate generirane umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem kako bi poboljšali performanse svojih fondova, a ista je nastala kombiniranjem temeljne i kvantitativne metode ili pristupa kako bi se kupili razni financijski instrumenti poput dionica, obveznica, derivata itd.
Što čini kvantitativno ulaganje drugačijim?
Tijekom godina ulagači su slijedili nove tehnike za ulaganje u tvrtke i izgradnju portfelja. Warren Buffet, milijarder ulagač, jedan je od glavnih promotora temeljnih ulaganja i najuspješniji ulagač svih vremena. Međutim, tijekom posljednje 3-4 godine gospodin Buffet nije imao bolje rezultate na tržištu S&P. Zadržat ćemo se na tome kako i zašto se to dogodilo, ali pogledajmo što su temeljna ulaganja i kvantitativna ulaganja.
Kvantitativni = kvantitativni + temeljniTemeljni
Cijene bilo kojeg financijskog instrumenta (dionice, obveznice, derivati itd.) Mjera su njihove vrijednosti. Glavna pretpostavka ekonomista je da s vremenom informacije teku od poznatog do nepoznatog, a kako informacije teku, sposobnost ostvarivanja vrijednosti financijskog instrumenta raste. Kad se to kaže, uvijek postoji razlika između cijene koju plaćamo i vrijednosti koju dobijemo. Ako su vaše metode dovoljno jake i ako shvatite da je cijena manja od vrijednosti, kupujete instrument i čekate dok se vrijednost ne shvati i obrnuto.
Temeljna analiza način je mjerenja takve vrijednosti. Ako uzmemo primjer tvrtke, tvrtka objavljuje više dokumenata koji pokušavaju objasniti što tvrtka trenutno radi, što planira učiniti i gdje će stajati. Promatramo imovinu tvrtke i njezine obveze. Pokušavamo izmjeriti kakva će biti budućnost industrije i kako će tvrtka proći s ukupnim rastom gospodarstva. Uzimajući u obzir sve to, možemo sagledati knjigovodstvenu vrijednost tvrtke i druge mjerne podatke koji nam pomažu u procjeni vrijednosti tvrtke. Jednom kada se vrijednost izmjeri, tržišne cijene samo nam daju put trgovanja.
- Vrijednost> Cijena - Potražite zalihu i pričekajte
- Cijena> Vrijednost - Skratite zalihu i pričekajte.
Kvantitativni
Rastom računala, kodiranja i procesorske snage ne možemo samo temeljem analize ostvariti dobit. Uvijek postoji jaz između vrijednosti i cijene financijskog instrumenta. Uz to, sve dok postoji takva razlika, postoji način da se od toga profitira. Kvantitativno ulaganje koristi principe statistike, u kombinaciji sa strojnim učenjem, kako bi se vidjeli obrasci kretanja cijena i pokušalo ulagati na više mjesta.
Postoje stotine mjernih podataka koji su dostupni za analizu obrazaca trgovanja na tržištu; pogledati kretanje cijena dionica, pogledati cijenu opcija, analizirati obrasce kupnje i prodaje, trendove, kretanje u industriji, korelirane dionice. Strojno učenje koristi takvu statističku neučinkovitost na tržištu za procjenu kretanja cijena dionica i koristi ih kao strategiju ulaganja. Ukratko, kvantitativno promatra samo cijene i formulira strategije trgovanja.
Kvantamentalno ulaganje, kao što i samo ime govori, koristi obje gore navedene strategije za ulaganje u tvrtke.
Primjeri
Ispod su primjeri kvantitativnog ulaganja
Primjer # 1
Sposobnost primjene strategija koje promatraju temeljne i kvantitativne metrike prilično je zanimljiva. Jedan od takvih zanimljivih scenarija je: JC Penny nadmašio je tržište u drugom tromjesečju 2015. Takvi pozitivni rezultati iznenada su doveli do povećanja po cijeni od 10%, a svaki je od glavnih ulagača zatečen. Međutim, postojala je jedna tvrtka, RC Metrics, velika podatkovna tvrtka za investitore, koja je koristila satelitske snimke parkirališta JC Penny za investiranje tvrtke.
RC Metrics shvatio je da broj automobila na parkiralištima JC Penny, koji se broje pomoću satelitskih snimaka, kontinuirano raste. Taj su dio podataka koji bi se mogao pustiti kao trivijalan algoritmi odabrali kao korisnu metriku i upotrijebili za ulaganje u tvrtku. Svi su bili iznenađeni dobiti, a ne RC Metrics - bili su spremni. Ovo je pozitivna strana načina na koji se može koristiti kvantamentalno ulaganje.
Primjer # 2
Da bismo vidjeli kada i gdje se trenutno uvodi kvantamentalno ulaganje i kako ono utječe na strategije trgovanja u investicijskim tvrtkama, pogledajmo jedan od najpoznatijih događaja iz financijske povijesti - The Flash Crash.
2010. Flash Crash financijski je događaj u kojem su algoritmi vođeni strojevima pokrenuli prodaju uzrokujući iznenadni pad na tržištu bez ikakvog razloga. Međutim, za otprilike sat vremena tržište je vratilo svoj prijašnji status. Međutim, zamislite gubitak koji je nanio trgovcima s maržom - koji ne trguju na cijelom iznosu, već na maržama. Izgubljene su milijarde dolara, a neki trgovci izgubili su cijelu ušteđevinu. Postoji mnogo teorija o tome kako se to dogodilo, ali jedna poznata teorija je da su se strojevi počeli prodavati nakon što je hakiran Twitter račun Associated Pressa i objavljen lažni tweet o bombaškom napadu na bijelu kuću.
Algoritmi, koji su osposobljeni za učenje, koristili su obradu prirodnog jezika kako bi pročitali ovaj tweet i shvatili da će se dogoditi nešto negativno i veliko. To je vrlo osnovna metrika - u vladi se dogodilo nešto pogrešno i to će utjecati na tržišta. Tako funkcioniraju temeljne strategije - izmjerite scenarij i djelujte prema njemu. Međutim, to nisu pokrenuli ljudi već strojevi. Uz to, jednom kad jedan stroj pokrene selloff, algoritmi su osposobljeni za brzo djelovanje. U scenariju pada cijena, pretpostavljaju najgore i pokreću daljnju prodaju. Pao je snijeg, a tržišta su pala za 9%.
Dow indeks izgubio je oko 998 bodova u rasponu od jednog sata. Sve to, jer je jedan stroj pogledao tweet i počeo prodavati. Ovo je druga strana kvantamentalnog ulaganja. Ideja koja stoji iza toga možda je ispravna - ali primjena algoritama strojnog učenja za djelovanje s ljudskom inteligencijom još nije toliko napredna koliko bi trebala biti za rukovanje takvim scenarijima.
Vrste kvantitativnog ulaganja
# 1 - Strategije opcija
Kvantitativna strategija koja uključuje opcije funkcionirat će u sljedećim crtama:
- Prođite kroz tisuće dionica
- Pogledajte odgovarajuće lance opcija
- Izračunajte opcije koje imaju najveću šansu za isplativost.
- Isti dodajte temeljnu analizu.
- Ponovno procijenite vjerojatnost i cijenu opcija.
- Formulirajte odgovarajuće strategije
# 2 - Makro strategije
- Pogledajte sve prošle ekonomske podatke
- Predvidite buduća tržišta na temelju trenutnih uvjeta koristeći temeljnu analizu
- Predvidite mogućnosti arbitraže koristeći velike podatke i formulirajte strategije trgovanja.
Prednosti
- Sva ulaganja mjera su informacija i njihove analize. Sposobnost korištenja kvantitativnih metoda za analizu temeljnih informacija korak je naprijed prema otvorenijim financijskim tržištima.
- Kvantitativno ulaganje u osnovi je bolja metoda ostvarivanja vrijednosti od temeljnog ili tradicionalnog ulaganja.
- Kvantitativno ulaganje povećava protok informacija i pronalazi razuman način za korištenje informacija u procjeni vrijednosti.
Mane
- Algoritmi strojnog učenja crni su okviri i nikada ne možemo procijeniti kako se moraju postupati s iznenadnim događajima.
- Smanjuje se mogućnost ručne analize vrijednosti financijskog ulaganja, a budući će algoritmi odražavati isto.
- Incidenti poput Flash Crasha mogu biti češći.
- Investicijske tvrtke moraju biti svjesne metoda koje konkurencija koristi za pokretanje strojeva - Ljudi imaju intuitivan osjećaj, ali ne i strojeve.
Zaključak
Kvantitativno ulaganje vrsta je ulaganja gdje se matematički principi i statističke metode koriste zajedno s tradicionalnim financijskim metodama za ulaganje i izgradnju portfelja. To je spoj temeljnog ulaganja i kvantitativnog ulaganja.
Kao i sve tehnologije, i kvantamentalno ulaganje ima svoje zasluge i nedostatke. To bi moglo promijeniti budućnost financijskih ulaganja u izuzetno pozitivnom smjeru - gdje je istinska vrijednost jednaka tržišnoj vrijednosti ili u smjeru katastrofa - više incidenata poput bljeska. Štoviše, kao i svaka druga tehnologija, na ljudima je da vide što se može učiniti pomoću ovih metoda ulaganja. Ipak, prije toga, ne bi nas trebao zamagliti ego onoga što se može, a što ne može učiniti, da zaboravimo vidjeti što treba, a što ne treba učiniti.
