Quantitative Anlagestrategien haben sich mit dem Aufkommen moderner Computer zu sehr komplexen Instrumenten entwickelt, aber die Wurzeln der Strategien reichen über 70 Jahre zurück. Sie werden in der Regel von gut ausgebildeten Teams betrieben und nutzen proprietäre Modelle, um ihre Marktchancen zu verbessern. Es gibt sogar Standardprogramme, die Plug-and-Play für diejenigen sind, die Einfachheit suchen. Quant-Modelle funktionieren immer gut, wenn sie zurück getestet werden, aber ihre tatsächlichen Anwendungen und Erfolgsraten sind umstritten. Während sie in Bullenmärkten gut zu funktionieren scheinen, sind die quantitativen Strategien den gleichen Risiken ausgesetzt wie jede andere Strategie.
Die Geschichte
Einer der Gründungsväter der quantitativen Theorie, die auf die Finanzen angewandt wurde, war Robert Merton. Sie können sich nur vorstellen, wie schwierig und zeitaufwändig der Prozess vor dem Einsatz von Computern war. Andere Theorien im Finanzwesen entwickelten sich auch aus einigen der ersten quantitativen Studien, einschließlich der Grundlage der Portfoliodiversifizierung auf der Grundlage der modernen Portfoliotheorie. Die Verwendung von quantitativer Finanzierung und Kalkül führte zu vielen anderen gängigen Instrumenten, einschließlich einer der bekanntesten, der Black-Scholes-Optionspreismethode, die den Anlegern nicht nur Preisoptionen und Strategien erarbeitet, sondern auch hilft, die Märkte mit Liquidität in Schach zu halten.
Bei direkter Anwendung auf das Portfoliomanagement ist das Ziel wie bei jeder anderen Anlagestrategie: Wertschöpfung, Alpha oder Überrenditen. Quants, wie die Entwickler heißen, bilden komplexe mathematische Modelle zur Erkennung von Investitionsmöglichkeiten. Es gibt so viele Modelle wie Quants, die sie entwickeln, und alle behaupten, die Besten zu sein. Eines der besten Verkaufsargumente einer Quant-Anlagestrategie ist, dass das Modell und letztlich der Computer die tatsächliche Kauf- / Verkaufsentscheidung treffen, kein Mensch. Dies tendiert dazu, jede emotionale Reaktion zu entfernen, die eine Person beim Kauf oder Verkauf von Investitionen erleben kann.
Quant-Strategien werden mittlerweile in der Investment Community akzeptiert und von Investmentfonds, Hedgefonds und institutionellen Anlegern verwaltet. Sie werden normalerweise Alpha-Generatoren oder Alpha Gens genannt.
Hinter dem Vorhang
Genau wie in "Der Zauberer von Oz" ist jemand hinter dem Vorhang, der den Prozess vorantreibt. Wie bei jedem Modell ist es nur so gut wie der Mensch, der das Programm entwickelt. Während es keine spezifische Anforderung gibt, ein Quant zu werden, kombinieren die meisten Firmen, die Quant-Modelle ausführen, die Fähigkeiten von Investmentanalysten, Statistikern und Programmierern, die den Prozess in die Computer einkodieren. Aufgrund der komplexen Natur der mathematischen und statistischen Modelle ist es üblich, Referenzen wie Abschlüsse und Promotionen in den Bereichen Finanzen, Wirtschaft, Mathematik und Ingenieurwesen zu sehen.
In der Vergangenheit arbeiteten diese Teammitglieder in den Back-Offices, aber als die Quant-Modelle immer beliebter wurden, wechselte das Backoffice zum Front-Office.
Vorteile von Quant-Strategien
Während die Gesamterfolgsquote umstritten ist, ist der Grund, warum einige Quant-Strategien funktionieren, dass sie auf Disziplin basieren. Wenn das Modell richtig ist, behält die Disziplin die Strategie bei, mit Blitzgeschwindigkeitsrechnern zu arbeiten, um Ineffizienzen auf den Märkten auf der Grundlage quantitativer Daten auszunutzen. Die Modelle selbst können auf so wenigen Kennzahlen wie P / E, Fremdkapital- und Gewinnwachstum oder Tausenden von Inputs zur gleichen Zeit basieren.
Erfolgreiche Strategien können Trends in ihrem frühen Stadium aufgreifen, da die Computer ständig Szenarien ausführen, um Ineffizienzen zu erkennen, bevor andere dies tun. Die Modelle sind in der Lage, eine sehr große Gruppe von Anlagen gleichzeitig zu analysieren, wobei der traditionelle Analytiker nur wenige auf einmal betrachten kann. Der Screening-Prozess kann das Universum je nach Modell mit Notenstufen wie 1-5 oder A-F bewerten. Dies macht den tatsächlichen Handelsprozess sehr einfach, indem in die hoch bewerteten Anlagen investiert und die niedrig bewerteten verkauft werden.
Quant-Modelle eröffnen auch Variationen von Strategien wie Long, Short und Long / Short. Erfolgreiche Quant-Fonds behalten die Risikokontrolle aufgrund der Natur ihrer Modelle genau im Auge. Die meisten Strategien beginnen mit einem Universum oder einer Benchmark und verwenden Sektor- und Branchengewichtungen in ihren Modellen. Dadurch können die Fonds die Diversifizierung bis zu einem gewissen Grad steuern, ohne das Modell selbst zu gefährden. Quant-Fonds laufen in der Regel auf einer niedrigeren Kostenbasis, weil sie nicht so viele traditionelle Analysten und Portfoliomanager benötigen, um sie auszuführen.
Nachteile von Quant-Strategien
Es gibt Gründe, warum so viele Anleger das Konzept, eine Black-Box ihre Investitionen ausführen zu lassen, nicht voll und ganz annehmen. Für alle erfolgreichen Quant-Fonds da draußen scheinen ebenso viele erfolglos zu sein. Unglücklicherweise für den Ruf der Quants, wenn sie scheitern, scheitern sie große Zeit.
Long-Term Capital Management war einer der bekanntesten quantitativen Hedgefonds, da er von einigen der angesehensten akademischen Führer und zwei Nobelpreisträger, Myron S. Scholes und Robert C. Merton, geleitet wurde. In den neunziger Jahren generierte ihr Team überdurchschnittliche Renditen und zog Kapital von allen Arten von Anlegern an. Sie waren bekannt dafür, dass sie nicht nur Ineffizienzen ausnutzten, sondern einen einfachen Zugang zu Kapital nutzten, um enorme gehebelte Wetten auf die Marktausrichtung zu erstellen.
Die disziplinierte Natur ihrer Strategie schuf tatsächlich die Schwäche, die zu ihrem Zusammenbruch führte. Long-Term Capital Management wurde Anfang 2000 liquidiert und aufgelöst. In seinen Modellen war nicht die Möglichkeit enthalten, dass die russische Regierung einen Teil ihrer eigenen Schulden nicht erfüllen könnte. Dieses eine Ereignis löste Ereignisse und eine Kettenreaktion aus, die durch durch Hebelwirkung verursachten Schaden vergrößert wurde. LTCM war so stark mit anderen Investmentoperationen beschäftigt, dass sein Zusammenbruch die Weltmärkte beeinträchtigte und dramatische Ereignisse auslöste. Auf lange Sicht half die Federal Reserve, zu helfen, und andere Banken und Investmentfonds unterstützten LTCM, um weitere Schäden zu verhindern.Dies ist einer der Gründe, warum Quantenfonds scheitern können, da sie auf historischen Ereignissen basieren, die möglicherweise keine zukünftigen Ereignisse enthalten.
Während ein starkes Quantenteam ständig neue Aspekte in die Modelle einfügt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, ist es unmöglich, die Zukunft jedes Mal vorherzusagen. Quant-Fonds können auch überfordert werden, wenn die Wirtschaft und Märkte eine überdurchschnittliche Volatilität erfahren. Die Kauf- und Verkaufssignale können so schnell kommen, dass der hohe Umsatz hohe Provisionen und steuerpflichtige Ereignisse erzeugen kann. Quant-Fonds können auch eine Gefahr darstellen, wenn sie als bärensicher vermarktet werden oder auf kurzen Strategien basieren. Die Vorhersage von Abschwüngen, die Verwendung von Derivaten und die Kombination von Hebelwirkung kann gefährlich sein. Eine falsche Wendung kann zu Implosionen führen, die oft die Nachrichten bringen.
The Bottom Line
Quantitative Anlagestrategien haben sich von Back-Office-Blackboxen zu Mainstream-Anlagetools entwickelt. Sie sind darauf ausgelegt, die besten Köpfe im Unternehmen und die schnellsten Computer zu nutzen, um sowohl Ineffizienzen auszunutzen als auch Hebelwirkung zu nutzen, um Marktwetten abzuschließen. Sie können sehr erfolgreich sein, wenn die Modelle alle richtigen Eingaben enthalten und flexibel genug sind, um anormale Marktereignisse vorherzusagen. Auf der anderen Seite, während Quant-Fonds rigoros zurück getestet werden, bis sie funktionieren, ist ihre Schwäche, dass sie sich auf historische Daten für ihren Erfolg verlassen. Während Quant-Style-Investing seinen Platz auf dem Markt hat, ist es wichtig, sich seiner Mängel und Risiken bewusst zu sein. Um mit Diversifikationsstrategien vereinbar zu sein, ist es eine gute Idee, Quant-Strategien als Investitionsstil zu betrachten und sie mit traditionellen Strategien zu kombinieren, um eine angemessene Diversifizierung zu erreichen.
Wer beschäftigt die Spezialisten an der New York Stock Exchange (NYSE)? Arbeiten sie für sich, für die NYSE oder für Brokerfirmen?
Spezialisten sind Leute auf dem Börsenparkett einer Börse, wie der NYSE, die Vorräte an bestimmten Aktien halten. Die Aufgabe eines Spezialisten besteht nicht nur darin, Käufer und Verkäufer aufeinander abzustimmen, sondern auch ein Inventar für sich selbst zu führen, mit dem der Markt während einer Phase der Illiquidität verschoben werden kann.
Wie können Sie mehr Geld verlieren, als Sie investieren? Wenn Sie kein Geld mehr auf Ihrem Konto haben, wie zahlen Sie es zurück?
Die einfache Antwort auf diese Frage ist, dass es keine Begrenzung für den Geldbetrag gibt, den Sie bei einem Leerverkauf verlieren können. Das bedeutet, dass Sie mehr als den ursprünglichen Betrag verlieren können, den Sie zu Beginn des Leerverkaufs erhalten haben. Daher ist es für jeden Anleger, der Leerverkäufe tätigt, entscheidend, seine Positionen zu überwachen und Instrumente wie Stop-Loss-Orders zu verwenden.
Ich höre immer wieder von den gleitenden Durchschnitten für 50 Tage, 100 Tage und 200 Tage. Was bedeuten sie, wie unterscheiden sie sich voneinander und was bewirkt, dass sie als Unterstützung oder Widerstand fungieren?
Unabhängig davon, ob Sie den gleitenden 50-Tage-, 100-Tage- oder 200-Tage-Durchschnitt verwenden, bleiben die Berechnungsmethode und die Art und Weise, in der der gleitende Durchschnitt interpretiert wird, gleich. Ein gleitender Durchschnitt ist einfach ein arithmetisches Mittel einer bestimmten Anzahl von Datenpunkten.