Простое введение в количественное инвестирование
Инвестирование может быть очень эмоциональным. Люди, продукты и история легендарных компаний могут привести к тому, что у инвесторов появляется привязанность к конкретной ценной бумаге. Перспектива получения или потери значительной суммы денег может заставить инвесторов вести себя иррационально. Потенциальные максимумы, минимумы и чувства, связанные с инвестированием, могут затмить конечную цель – зарабатывание денег. Пытаясь сфокусироваться на последнем и снизить влияние остального, количественный подход к инвестированию стремится обращать внимание на цифры, а не на иллюзорные вещи.
Становление квантов
Начало количественному инвестиционному движению обычно приписывают тому моменту, когда Гарри Марковиц (Harry Markowitz) опубликовал в марте 1952 года в Journal of Finance свою работу «Выбор портфеля» (Portfolio Selection). Марковиц применил математику к количественной диверсификации, и он считается человеком, впервые использовавшим идею, что математические модели можно применить к инвестированию. Роберт Мертон (Robert Merton), пионер в современной теории финансов, получил Нобелевскую премию за исследовательскую работу по использованию математических методов в ценообразовании деривативов. Работа Марковица и Мертона легла в основу количественного (quant) подхода к инвестированию.
В отличие от традиционных инвестиционных аналитиков, кванты в целях выявления конкурентного преимущества не посещают компании, не встречаются с управленческими командами и не изучают продукты, продаваемые компаниями. Они часто не знают и не заботятся о качественных аспектах компаний, в которые инвестируют, и при принятии инвестиционных решений опираются исключительно на математику.
Менеджеры хедж-фондов воспользовались методологией и достижениями в области вычислительной техники, которые в дальнейшем продвинут индустрию вперед, по мере того, как все более сложные алгоритмы будут исполняться в мгновение ока. Индустрия процветала во время бума и спада доткомов, поскольку кванты в большей степени избежали безумной суеты технологического и биржевого краха. Хотя они и запнулись о Великую рецессию, но сейчас количественные стратегии используются и привлекают сильное внимание своей ролью в высокочастотной торговле (High Frequency Trading, HFT), которая при принятии торговых решений опирается на математику. Количественное инвестирование также широко применяется как в качестве самостоятельной дисциплины, так и в сочетании с традиционным качественным анализом для увеличения доходности и снижения рисков.
Данные, данные, кругом одни данные
Восход компьютерной эры позволил выполнять числовые расчеты данных в чрезвычайно короткие промежутки времени. Это привело к более сложным количественным торговым стратегиям, поскольку трейдеры стремятся отыскать последовательные паттерны и модели этих паттернов и использовать их для прогнозирования движения цен ценных бумаг.
Кванты реализуют свои стратегии, используя общедоступные данные. Выявление паттернов позволяет им установить автоматические переключатели на покупку или продажу ценных бумаг. Например, стратегия, основанная на паттернах торгового объема, может выявить корреляцию между торговым объемом и ценами. Другие стратегии могут быть основаны на прибыли, прогнозах доходности, сюрпризах доходности и множестве других факторов. В каждом случае чистые квантовые трейдеры не заботятся о перспективах объема реализации компании, об управленческой команде, качестве продукции или любом другом аспекте бизнеса. Они размещают заявки на покупку и продажу, строго основываясь на цифрах, рассчитанных в моделях, которые они построили.
Не только для получения прибыли
Количественный анализ можно использовать для выявления паттернов, которые могут вести к прибыльным сделкам, но это не единственная его ценность.
Хотя зарабатывание денег является целью, которую понимает каждый инвестор, количественный анализ можно использовать еще и для снижения рисков. Погоня за так называемой «приведенной к риску доходностью» включает в себя сравнение мер риска, таких как альфа, бета, R-квадрат, стандартное отклонение, коэффициент Шарпа, чтобы найти инвестиции, которые будут приносить высокий уровень доходности для заданного уровня риска. Идея состоит в том, что инвесторы должны брать на себя не больше риска, чем это необходимо для достижения поставленного в качестве цели уровня доходности. Таким образом, если данные показывают, что две разных инвестиции, скорее всего, принесут одинаковую доходность, но, что одна из них будет на много более волатильной в плане роста и падения цен, кванты (и здравый смысл) порекомендуют менее рискованные инвестиции. Опять же, квантов не волнует кто управляет инвестициями, как выглядит балансовый отчет, какой продукт помогает зарабатывать деньги или любые другие качественные факторы. Они полностью сосредотачиваются на цифрах, и выбирают инвестиции, которые с математической точки зрения предлагают самый низкий уровень риска.
Портфели с паритетом риска являются примером количественных стратегий в действии. Основная идея предполагает принятие решений о распределении активов на основе рыночной волатильности. Когда волатильность снижается, уровень риска, принимаемый на портфель, увеличивается. Когда волатильность растет, уровень риска на портфель уменьшается. Чтобы пример был более реалистичным, рассмотрим портфель, который делит свои активы между наличными средствами и индексным фондом S&P 500. Используя индекс волатильности Чикагской биржи опционов (VIX) в качестве приближения к волатильности фондового рынка, наш гипотетический портфель будет изменять соотношение активов в пользу наличных средств, когда волатильность растет. Когда волатильность снижается, портфель будет изменять соотношение активов в пользу индексного фонда S&P 500. Модели могут быть значительно сложнее, чем та, которую мы здесь описали, возможно, они будут включать акции, облигации, товары, валюту и другие инвестиции, но идея остается той же.
Преимущества
Количественная торговля является бесстрастным процессом принятия решений. Имеют значения только паттерны и цифры. Это эффективный порядок покупки/ продажи, поскольку ведется рационально, свободно от эмоций, которые часто сопровождают принятие финансовых решений.
Это также эффективная по издержкам стратегия. Поскольку всю работу делают компьютеры, то компаниям, которые полагаются на количественные стратегии, не нужно нанимать огромные, затратные команды аналитиков и управляющих портфелями. Им также не надо ездить по стране или по всему миру для изучения компаний и встреч с руководством, чтобы оценить потенциальные инвестиции. Они просто используют компьютеры для анализа данных и заключают сделки.
Риски
Цитата «Существует три разновидности лжи: ложь, наглая ложь и статистика» часто используется для выражения идеи существования огромного числа способов, позволяющих манипулировать данными. Хотя количественные аналитики стремятся выявить паттерны, этот процесс, конечно, не защищен от случайных ошибок. Анализ включает в себя отбраковку огромного объема данных. Выбор правильных данных отнюдь не является гарантией хороших результатов, как и паттерны, которые вроде бы предполагают, что определенные результаты могут отлично работать, пока вдруг не перестанут. Даже тогда, когда появляется рабочий паттерн, проверка паттернов может быть проблемой. Каждый инвестор знает, что нет бесспорных ставок.
Переломные моменты, такие как спад на фондовом рынке в 2008/2009 году, могут быть жестким для этих стратегий, а паттерны могут внезапно измениться. Важно также помнить, что данные не всегда рассказывают всю историю. Люди могут обратить внимание на начинающийся скандал или изменения в управлении, а чистый математический подход не всегда это делает. Кроме того, стратегия становится менее эффективной, когда все большее число инвесторов стремится ее использовать. Таким образом, даже паттерны, которые работают, станут менее эффективными, поскольку все больше и больше инвесторов пытается извлечь из них выгоду.
Заключение
Многие инвестиционные стратегии используют комбинацию как количественных, так и качественных стратегий. Они применяют количественные стратегии при выявлении потенциальных инвестиций, а затем с помощью качественного анализа выводят комплекс исследований на следующий уровень в определении окончательных инвестиций. Они также часто используют качественное представление, чтобы выбрать инвестиции и количественные данные для управления рисками. Хотя как количественные, так и качественные инвестиционные стратегии имеют своих сторонников и своих критиков, они не должны взаимно исключать друг друга.
Источник
Статьи
Для трейдеров и инвесторов
Рубрики блога
Просто о сложном: введение в количественное инвестирование
Психология и инвестирование – неотъемлемо связанные сферы. Капиталовложения в финансовые активы способны вызвать эмоциональную зависимость. Инвесторы со временем привязываются к конкретной ценной бумаге. Причин этому может быть несколько: истории легендарных компаний, амбициозные управленцы, создавшие с нуля всемирно известный бренд, производство уникальной продукции и т.д. Перспектива получить внушительную прибыль или риск потери средств способны заставить человека действовать иррационально.
Конечная цель каждого инвестора – стабильный заработок денег, но эмоции, потенциальная доходность и убытки способны перекрыть ее. Количественное инвестирование базируется на изучении фактов и статистики. Поэтому иллюзорные вещи отходят на второй план. Инвесторы фокусируются именно на заработке, а предположения и другие косвенные явления перестают иметь какое-либо значение.
Кванты – первопроходцы в вопросе количественного инвестирования
История количественного способа инвестирования берет начало в 1952 году, когда известный финансист Harry Markowitz опубликовал в популярном издании «Journal of Finance» статью под названием «Выбор портфеля». Именно Марковиц показал миру, что математические модели актуальны в финансовой сфере. Он предложил использовать научные инструменты для проведения количественной диверсификации активов.
В истории количественного инвестирования есть еще одно громкое имя – Robert Merton. Он удостоился Нобелевской премии за исследование в области использования математики для прогнозирования ценообразования производных финансовых инструментов. Именно с именем Роберта Мертона ассоциируется современная теория финансов. Harry Markowitz и Robert Merton написали также совместную работу, которая и стала базовым элементом количественного инвестирования.
Кванты предложили альтернативные подходы, которые существенно отличались от идей традиционных аналитиков. Они настаивали на том, что для определения конкурентных преимуществ совершенно необязательно посещать компании, встречаться с руководителями и анализировать продукты. Качественные аспекты эмитента зачастую выносятся за скобки. Количественное инвестирование предполагает внушительный перевес именно в сторону математики.
ТОП-менеджеры страховых и инвестиционных фондов не стали игнорировать методологию и достижения в сфере развития компьютерной техники. Это значительно ускорило эволюцию индустрии. Сложные алгоритмы рассчитывались за несколько секунд. Новая методология продолжала приносить плоды в период развития и краха доткомов. Неудивительно, ведь кванты избегали излишней суеты вокруг биржевого краха.
Мировой экономический кризис 2008 года немного приостановил продвижение новых идей. Впрочем, глобально это не сказалось на общей картине. Сегодня спрос на количественные инвестиционные стратегии как никогда велик. Кванты сумели полностью монополизировать направление высокоинтенсивной торговле. Современные скальперы работают исключительно по математическим системам.
Количественное инвестирование эволюционировало и стало самостоятельным, независимым направлением. Грамотное комбинирование новой методологии с традиционными подходами позволяет значительно снизить финансовый риск и увеличить потенциальную доходность.
Расчеты, алгоритмы, вычисления и статистика
Технический прогресс и доступность мощной компьютерной техники позволяют проводить расчеты в течение короткого отрезка времени. Благодаря этому сформировались сложные стратегии количественного инвестирования. Цель трейдеров – определить последовательные паттерны и их модели. Эти сведения позволяют спрогнозировать движение котировок различных финансовых активов.
Кванты обеспечивают реализацию стратегий благодаря общедоступным данным. Определение паттернов способствует установлению автоматических переключателей на приобретение или продажу акций и других ценных бумаг. Самая наглядная демонстрация – стратегия, созданная на основе торгового объема. Подобная система позволит без труда выявить корреляцию между стоимостью актива и торговым объемом.
Довольно часто стратегии основываются на расчете потенциальной прибыльности инструмента. Используются и другие аспекты. Всегда действует только одно правило – кванты игнорируют перспективы объема реализации продукции эмитента, изменения в составе управления, качество выпущенных товаров и т.д. Упор сделан именно на цифры, вычисление моделей и прочие аспекты математики.
Ценность количественного анализа не ограничена прибыльностью
Безусловно, главное преимущество квантового анализа – выявление паттернов, на основе которых можно заключить прибыльную торговую операцию. Однако это далеко не единственное преимущество. Конечно, заработок остается ключевой целью инвестиционной деятельности, но количественный анализ позволяет также снизить финансовый риск.
Отдельное внимание следует уделить сопоставлению мер риска: alpha, beta, R-квадрат, стандартное отклонение и коэффициент Шарпа. Все эти инструменты позволяют определить максимальный показатель прибыльности для установленного уровня риска. Логика очень простая: инвесторам следует идти на риск, обусловленный необходимостью достижения результата.
Это означает, что если показатели свидетельствуют о том, что инвестиции в два разных инструмента принесут одинаковую прибыль, но один из них отличается большей волатильностью и диапазоном роста/падения котировок, то кванты отдадут предпочтения вложениям в менее рискованный актив. Количественное инвестирование не уделяет внимание тому, кто управляет инвестициями, а также другим качественным свойствам. Кванты сосредоточены исключительно на цифрах. Ставка делается на инвестиции, которые более выгодны с точки зрения математических вычислений.
Инвестиционные портфели со сбалансированным риском – наглядный пример количественных стратегий. Важной идеей также можно назвать распределение финансовых активов по уровню рыночной волатильности. Когда этот показатель падает, то уровень риска автоматически возрастает. Чтобы добавить этому примеру реализма, проанализируем инвестиционный портфель, который делит актив между наличными и индексным фондом.
Реальные исследования показывают, что в период роста волатильности увеличивается уклон в сторону наличных финансовых средств. Активы индексного фонда доминируют в ситуациях, когда волатильность падает. Конечно, модель расчета может быть более сложной, но суть в том, что идея остается неизменной всегда.
Преимущества количественного инвестирования
Инвесторы принимают решения беспристрастно. В процессе прогнозирования значение имеют только цифры. Поэтому данный подход позволяет минимизировать человеческий фактор, например, излишнюю эмоциональность. Ордера на покупку или продажу выставляются на основе рациональных аргументов. Количественные стратегии идеально вписываются в концепцию психологии трейдинга.
Еще одно серьезное преимущество – минимальные издержки. Прогнозирование и расчеты проводятся вычислительной техникой. Управляющие компании смогут сэкономить на найме большого штата аналитиков. Компьютера и нескольких трейдеров вполне достаточно для реализации количественной стратегии.
Когда упор делается на качественные системы, то аналитикам необходимо постоянно ездить в командировки, чтобы изучать статистику, встречаться с управляющим советом эмитента. Только там можно объективно оценить риски и потенциальную доходность. Разумеется, что для управляющей компании – это также дополнительные издержки.
Если говорить исключительно о розничных инвесторах, то количественные вложения также выглядят предпочтительным вариантом. Частный трейдер не имеет доступа ко всей статистике, поэтому не видит картину целиком. Квантовые стратегии позволят зарабатывать на своевременной отработке паттернов и моделей.
Риски
Критики количественного анализа всегда приводят в пример известную цитату: «Есть 3 вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика». Действительно, существует множество различных способов для манипулирования статистикой. Аналитики, придерживающиеся идей количественного инвестирования, прилагают максимум усилий для определения паттернов, но процесс не защищен от случайных ошибок.
В процессе проведения анализа обрабатывается огромное количество данных. Выбор правильной статистики нельзя назвать гарантией заключения прибыльной торговой операции. Здесь можно провести параллель с паттернами. Ведь они, с одной стороны, предусматривают отличный результат, но погрешность тоже есть.
Когда паттерн сформировался, проблемы с его проверкой все равно могут возникнуть. Каждый инвестор прекрасно понимает, что не существует торговых операций с нулевым риском. Конечно, масштабные финансовые кризисы способны временно снизить эффективность количественных стратегий, поскольку в таких ситуациях происходит резкое изменение паттернов.
Далеко не всегда статистика проливает свет на всю ситуацию. Традиционные аналитики всегда обращают внимание на кадровые перестановки или скандалы, в которые ввязывается компания, а математическая методология не предполагает этого. Стратегии, построенные на количественном анализе, теряют свою первоначальную эффективность также из-за того, что количество инвесторов, использующих их для извлечения прибыли, динамично увеличивается. Поэтому низкий уровень популярности идей, продвигаемых квантами, сохраняет доходность количественного инвестирования.
Подведем итог
Современные стратегии инвестирования основаны на синтезе количественного и качественного анализа. Это максимально удачный подход, позволяющий стабильно заключать прибыльные сделки. Количественный анализ позволяет определить оптимальный актив и момент для инвестирования. Качественная методология используется для сопровождения сделки и вывода ее на совершенно новый уровень.
Некоторые инвесторы торгуют, используя традиционные стратегии, а наработки квантов им позволяют грамотно управлять риском. Такой подход тоже имеет право на жизнь. Конечно, количественное инвестирование имеет своих почитателей и критиков, но нельзя отрицать очевидного, данная методология действительно способна приносить положительный результат.
Источник