Alle potenziellen Hochs, Tiefs und Stimmungen, die mit dem Investieren verbunden sind, können das ultimative Ziel überschatten - Geld verdienen. In dem Bemühen, sich auf das Letztere zu konzentrieren und das erstere zu eliminieren, versucht der "quantitative" Investmentansatz, den Zahlen statt den immateriellen Werten Aufmerksamkeit zu schenken.

Geben Sie die "Quants"

Harry Markowitz wird im Allgemeinen mit dem Beginn der quantitativen Anlagebewegung angerechnet, als er im Journal of Finance im März 1952 eine "Portfolio Selection" veröffentlichte. Markowitz benutzte Mathematik zur Quantifizierung der Diversifikation und wurde zitiert. als ein früher Anwender des Konzepts, dass mathematische Modelle auf Investitionen angewendet werden könnten Robert Merton, ein Pionier in der modernen Finanztheorie, gewann einen Nobelpreis für seine Arbeit Forschung in mathematischen Methoden für die Preisgestaltung von Derivaten Die Arbeit von Markowitz und Merton legte den Grundstein für den quantitativen (quantitativen) Anlageansatz.

Im Gegensatz zu traditionellen qualitativen Investmentanalysten besuchen Quants keine Unternehmen, treffen keine Managementteams oder recherchieren die Produkte, die die Unternehmen in einer Anstrengungen, um einen Wettbewerbsvorteil zu identifizieren: Oft wissen sie nicht, wie wichtig sie für die qualitativen Aspekte der Unternehmen sind, in die sie investieren, und verlassen sich ausschließlich auf mathematische Informationen, um Anlageentscheidungen zu treffen.

Hedge-Fonds-Manager die Methodik und Fortschritte in der Computertechnologie, die das Gebiet weiter vorangebracht haben, da komplexe Algorithmen im Handumdrehen berechnet werden können. Das Feld blühte während des Dotcom-Booms und der Pleite, als Quants weitgehend die Raserei der Tech-Pleite und des Börsencrashs vermieden.

Während sie in der Großen Rezession stolperten, sind Quant-Strategien heute noch in Gebrauch und haben eine beachtliche Aufmerksamkeit für ihre Rolle im Hochfrequenzhandel (HFT) gewonnen, der sich auf mathematische Entscheidungen stützt. Quantitatives Investieren wird auch sowohl als eigenständige Disziplin als auch in Verbindung mit traditionellen qualitativen Analysen sowohl für die Renditeverbesserung als auch für die Risikominderung weithin praktiziert.

Daten, Daten überall

Der Aufstieg der Computer-Ära ermöglichte es, enorme Datenmengen in außerordentlich kurzen Zeiträumen zu knacken. Dies hat zu zunehmend komplexen quantitativen Handelsstrategien geführt, da Händler bestrebt sind, konsistente Muster zu identifizieren, diese Muster zu modellieren und sie zur Vorhersage von Preisbewegungen in Wertpapieren zu verwenden.

Die Quants setzen ihre Strategien mit öffentlich verfügbaren Daten um. Die Identifizierung von Mustern ermöglicht es ihnen, automatische Auslöser für den Kauf oder Verkauf von Wertpapieren einzurichten. Zum Beispiel kann eine Handelsstrategie, die auf Handelsvolumenmustern basiert, eine Korrelation zwischen Handelsvolumen und Preisen identifiziert haben. Wenn also das Handelsvolumen einer bestimmten Aktie steigt, wenn der Kurs der Aktie 25 USD pro Aktie erreicht und fällt, wenn der Preis 30 USD erreicht, könnte ein Quant einen automatischen Kauf bei 25 USD einrichten.50 und automatische verkaufen bei 29 $. 50.

Ähnliche Strategien können auf Verdiensten, Gewinnprognosen, Gewinnüberraschungen und vielen anderen Faktoren basieren. In jedem Fall interessieren sich reine Quant-Trader nicht für die Absatzchancen, das Managementteam, die Produktqualität oder andere Aspekte ihres Geschäfts. Sie geben ihre Kauf- und Verkaufsaufträge streng nach den Nummern ab, die in den von ihnen identifizierten Mustern enthalten sind.

Beyond Gains

Quantitative Analysen können verwendet werden, um Muster zu identifizieren, die sich für gewinnbringende Wertpapiergeschäfte eignen, aber das ist nicht der einzige Wert. Während Geld verdienen ein Ziel ist, das jeder Anleger verstehen kann, kann quantitative Analyse auch zur Risikoverminderung eingesetzt werden.

Das Streben nach so genannten "risikoadjustierten Renditen" beinhaltet den Vergleich von Risikomaßen wie Alpha, Beta, R-Quadrat, Standardabweichung und Sharpe Ratio, um die Investition zu identifizieren, die die höchste Rendite für die gegebenes Risiko. Die Idee ist, dass Anleger nicht mehr Risiken eingehen sollten, als zur Erzielung ihrer angestrebten Rendite notwendig sind.

Wenn also die Daten zeigen, dass zwei Investitionen ähnliche Renditen erzielen dürften, diese jedoch deutlich schwankender sind, würden die Quants (und der gesunde Menschenverstand) die weniger riskanten Anlagen empfehlen. Wiederum kümmert es die Quants nicht darum, wer die Investition steuert, wie ihre Bilanz aussieht, welches Produkt ihnen hilft, Geld zu verdienen oder einen anderen qualitativen Faktor. Sie konzentrieren sich ganz auf die Zahlen und wählen die Investition, die (mathematisch gesehen) das geringste Risiko bietet.

Risikoparitätsportfolios sind ein Beispiel für quantbasierte Strategien in Aktion. Das Grundkonzept besteht darin, Asset-Allocation-Entscheidungen auf Basis von Marktvolatilität zu treffen. Wenn die Volatilität sinkt, steigt das Risiko im Portfolio. Wenn die Volatilität steigt, sinkt das Risiko im Portfolio.

Um das Beispiel etwas realistischer zu machen, betrachten Sie ein Portfolio, das seine Vermögenswerte zwischen Barmitteln und einem S & P 500 Indexfonds aufteilt. Unter Verwendung des Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX) als Proxy für die Volatilität der Aktienmärkte würde unser hypothetisches Portfolio bei steigenden Volatilitäten seine Vermögenswerte in Richtung Barmittel verschieben. Wenn die Volatilität sinkt, würde unser Portfolio Vermögenswerte in den S & P 500-Indexfonds umschichten. Modelle können wesentlich komplexer sein als die, auf die wir hier verweisen, etwa Aktien, Anleihen, Rohstoffe, Währungen und andere Anlagen, aber das Konzept bleibt dasselbe.

Vorteile

Der Quantenhandel ist ein leidenschaftsloser Entscheidungsprozess. Die Muster und Zahlen sind alles, was zählt. Es ist eine effektive Kauf- / Verkaufsdisziplin, die konsequent durchgeführt werden kann, ungehindert durch die Emotionen, die oft mit finanziellen Entscheidungen verbunden sind.

Es ist auch eine kosteneffektive Strategie. Da Computer die Arbeit erledigen, müssen Unternehmen, die auf Quant-Strategien angewiesen sind, keine großen, teuren Teams von Analysten und Portfoliomanagern einstellen.Sie müssen auch nicht durch das Land oder die Welt reisen, um Unternehmen zu inspizieren und sich mit dem Management zu treffen, um potenzielle Investitionen zu bewerten. Sie verwenden einfach Computer, um die Daten zu analysieren und die Trades auszuführen.

Risiken

"Lügen, verdammte Lügen und Statistiken" ist ein Zitat, das oft verwendet wird, um die unzähligen Möglichkeiten zu beschreiben, wie Daten manipuliert werden können. Während quantitative Analysten versuchen, Muster zu identifizieren, ist der Prozess keineswegs idiotensicher. Die Analyse umfasst das Aussortieren großer Datenmengen. Die Wahl der richtigen Daten ist keineswegs eine Garantie, genauso wie Muster, die bestimmte Ergebnisse vorzuschlagen scheinen, perfekt funktionieren, bis sie dies nicht tun. Selbst wenn ein Muster zu funktionieren scheint, kann die Validierung der Muster eine Herausforderung darstellen. Wie jeder Anleger weiß, gibt es keine sicheren Wetten.

Wendepunkte wie der Börsenrückgang von 2008/2009 können diese Strategien hart treffen, da sich Muster plötzlich ändern können. Es ist auch wichtig, sich daran zu erinnern, dass Daten nicht immer die ganze Geschichte erzählen. Menschen können einen Skandal oder Managementwechsel sehen, während er sich entwickelt, während ein rein mathematischer Ansatz dies nicht unbedingt tun kann. Außerdem wird eine Strategie weniger effektiv, da immer mehr Investoren versuchen, sie einzusetzen. Muster, die funktionieren, werden weniger effektiv, da mehr und mehr Investoren versuchen, davon zu profitieren.

The Bottom Line

Viele Anlagestrategien verwenden eine Mischung aus quantitativen und qualitativen Strategien. Sie verwenden quantitative Strategien, um potenzielle Investitionen zu identifizieren und nutzen dann qualitative Analysen, um ihre Forschungsbemühungen auf ein höheres Niveau zu bringen und die endgültige Investition zu identifizieren.

Sie können auch qualitative Einblicke zur Auswahl von Investitionen und Quantendaten für das Risikomanagement verwenden. Während sowohl quantitative als auch qualitative Anlagestrategien ihre Befürworter und ihre Kritiker haben, müssen sich die Strategien nicht gegenseitig ausschließen.