Tất cả các mức cao, mức thấp và tình cảm tiềm năng liên quan đến đầu tư có thể làm lu mờ mục tiêu cuối cùng: kiếm tiền. Để tập trung vào cái sau và loại bỏ cái trước, cách tiếp cận đầu tư định lượng của YouTube tìm cách chú ý đến các con số thay vì vô hình.
Nhập vào Quants Quants "
Harry Markowitz thường được ghi nhận khi bắt đầu phong trào đầu tư định lượng khi ông xuất bản một Lựa chọn danh mục đầu tư trực tuyến trên Tạp chí Tài chính vào tháng 3 năm 1952. Markowitz đã sử dụng toán học để định lượng đa dạng hóa và được trích dẫn là một người áp dụng sớm khái niệm mô hình toán học có thể được áp dụng áp dụng vào đầu tư.
Robert Merton, người tiên phong trong lý thuyết tài chính hiện đại, đã giành giải thưởng Nobel cho nghiên cứu công trình của mình về phương pháp toán học cho các công cụ phái sinh định giá. Công trình của Markowitz và Merton đã đặt nền tảng cho phương pháp định lượng (định lượng) để đầu tư.
Không giống như các nhà phân tích đầu tư định tính truyền thống, những người đi thuê không đến thăm các công ty, gặp gỡ các nhóm quản lý hoặc nghiên cứu các sản phẩm mà các công ty bán để xác định lợi thế cạnh tranh. Họ thường không biết hoặc quan tâm đến các khía cạnh định tính của các công ty mà họ đầu tư, hoàn toàn dựa vào toán học để đưa ra quyết định đầu tư.
Một nhà phân tích định lượng làm gì?
Các nhà quản lý quỹ phòng hộ nắm bắt phương pháp luận và những tiến bộ trong công nghệ điện toán tiến xa hơn lĩnh vực này, vì các thuật toán phức tạp có thể được tính toán trong chớp mắt. Lĩnh vực này phát triển mạnh mẽ trong thời kỳ bùng nổ và bùng nổ của dotcom, vì những người đi thuê phần lớn tránh được sự điên cuồng của sự phá sản công nghệ và sự sụp đổ của thị trường.
Trong khi họ vấp ngã trong cuộc Đại suy thoái, các chiến lược số lượng vẫn được sử dụng cho đến ngày nay và đã thu hút được sự chú ý đáng kể cho vai trò của họ trong giao dịch tần số cao (HFT) dựa vào toán học để đưa ra quyết định giao dịch. Đầu tư định lượng cũng được thực hiện rộng rãi như là một môn học độc lập và kết hợp với phân tích định tính truyền thống để tăng cường lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Dữ liệu, dữ liệu ở mọi nơi
Sự phát triển của kỷ nguyên máy tính khiến nó có thể tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ trong khoảng thời gian cực kỳ ngắn. Điều này đã dẫn đến các chiến lược giao dịch định lượng ngày càng phức tạp, khi các nhà giao dịch tìm cách xác định các mô hình nhất quán, mô hình hóa các mô hình đó và sử dụng chúng để dự đoán biến động giá trong chứng khoán.
Các bên thực hiện chiến lược của họ bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn công khai. Việc xác định các mẫu cho phép họ thiết lập các trình kích hoạt tự động để mua hoặc bán chứng khoán.
Ví dụ: chiến lược giao dịch dựa trên mô hình khối lượng giao dịch có thể đã xác định mối tương quan giữa khối lượng giao dịch và giá cả. Vì vậy, nếu khối lượng giao dịch trên một cổ phiếu cụ thể tăng khi giá cổ phiếu chạm $ 25 mỗi cổ phiếu và giảm khi giá chạm $ 30, một số lượng có thể thiết lập mua tự động ở mức $ 25, 50 và bán tự động ở mức $ 29, 50.
Các chiến lược tương tự có thể dựa trên thu nhập, dự báo thu nhập, thu nhập bất ngờ và một loạt các yếu tố khác. Trong mỗi trường hợp, các nhà giao dịch số lượng thuần túy không quan tâm đến triển vọng bán hàng, đội ngũ quản lý, chất lượng sản phẩm của công ty hoặc bất kỳ khía cạnh nào khác trong hoạt động kinh doanh của công ty. Họ đang đặt hàng để mua và bán dựa trên những con số được tính trong các mẫu mà họ đã xác định.
Xác định mô hình để giảm thiểu rủi ro
Phân tích định lượng có thể được sử dụng để xác định các mẫu có thể tự cho vay để giao dịch bảo mật có lợi nhuận, nhưng đó không phải là giá trị duy nhất của nó. Mặc dù kiếm tiền là mục tiêu mà mọi nhà đầu tư đều có thể hiểu, phân tích định lượng cũng có thể được sử dụng để giảm rủi ro.
Việc theo đuổi cái gọi là lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro của Google, liên quan đến việc so sánh các biện pháp rủi ro như alpha, beta, bình phương, độ lệch chuẩn và tỷ lệ Sharpe để xác định khoản đầu tư sẽ mang lại mức lợi nhuận cao nhất cho mức đã cho rủi ro. Ý tưởng là các nhà đầu tư không nên mạo hiểm nhiều hơn mức cần thiết để đạt được mức lợi nhuận mục tiêu của họ.
Vì vậy, nếu dữ liệu cho thấy hai khoản đầu tư có khả năng tạo ra lợi nhuận tương tự nhau, nhưng khoản đầu tư đó sẽ biến động đáng kể hơn về sự dao động giá lên xuống, các bên thuê (và thông thường) sẽ khuyến nghị đầu tư ít rủi ro hơn. Một lần nữa, các bên không quan tâm đến việc ai quản lý khoản đầu tư, bảng cân đối kế toán của nó trông như thế nào, sản phẩm nào giúp nó kiếm được tiền hoặc bất kỳ yếu tố định tính nào khác. Họ tập trung hoàn toàn vào các con số và chọn khoản đầu tư (nói một cách toán học) mang lại mức độ rủi ro thấp nhất.
Danh mục đầu tư tương đương rủi ro là một ví dụ về các chiến lược dựa trên số lượng trong hành động. Khái niệm cơ bản liên quan đến việc đưa ra quyết định phân bổ tài sản dựa trên biến động thị trường. Khi độ biến động giảm, mức độ chấp nhận rủi ro trong danh mục đầu tư tăng lên. Khi độ biến động tăng, mức độ chấp nhận rủi ro trong danh mục đầu tư giảm xuống.
Để làm cho ví dụ thực tế hơn một chút, hãy xem xét một danh mục đầu tư phân chia tài sản của nó giữa tiền mặt và quỹ chỉ số S & P 500. Sử dụng Chỉ số biến động trao đổi tùy chọn của Hội đồng quản trị Chicago (VIX) làm đại diện cho biến động thị trường chứng khoán, khi biến động tăng, danh mục giả định của chúng tôi sẽ chuyển tài sản của mình sang tiền mặt. Khi độ biến động giảm, danh mục đầu tư của chúng tôi sẽ chuyển tài sản sang quỹ chỉ số S & P 500. Các mô hình có thể phức tạp hơn đáng kể so với mô hình mà chúng tôi tham khảo ở đây, có thể bao gồm cổ phiếu, trái phiếu, hàng hóa, tiền tệ và các khoản đầu tư khác, nhưng khái niệm này vẫn giữ nguyên.
Lợi ích của giao dịch số lượng
Giao dịch số lượng là một quá trình ra quyết định không liên quan. Các mẫu và số là tất cả vấn đề. Đó là một kỷ luật mua / bán hiệu quả, vì có thể được thực thi một cách nhất quán, không bị cản trở bởi cảm xúc thường liên quan đến các quyết định tài chính.
Nó cũng là một chiến lược hiệu quả chi phí. Vì máy tính làm việc, các công ty dựa trên chiến lược số lượng không cần phải thuê các nhóm phân tích và quản lý danh mục lớn, đắt tiền. Họ cũng không cần phải đi khắp đất nước hoặc thế giới kiểm tra các công ty và gặp gỡ ban quản lý để đánh giá các khoản đầu tư tiềm năng. Họ sử dụng máy tính để phân tích dữ liệu và thực hiện các giao dịch.
Rủi ro là gì?
Những lời nói dối, những lời nói dối và thống kê chết tiệt là một trích dẫn thường được sử dụng để mô tả vô số cách trong dữ liệu có thể bị thao túng. Trong khi các nhà phân tích định lượng tìm cách xác định các mẫu, quá trình này không có nghĩa là bằng chứng ngu ngốc. Các phân tích liên quan đến việc loại bỏ thông qua số lượng lớn dữ liệu. Việc chọn đúng dữ liệu không có nghĩa là một sự đảm bảo, giống như các mẫu xuất hiện để đề xuất một số kết quả nhất định có thể hoạt động hoàn hảo cho đến khi chúng không hoạt động. Ngay cả khi một mẫu xuất hiện để hoạt động, việc xác nhận các mẫu có thể là một thách thức. Như mọi nhà đầu tư đều biết, không có cá cược chắc chắn.
Các điểm ảnh hưởng, chẳng hạn như sự suy thoái của thị trường chứng khoán 2008-09, có thể khó khăn đối với các chiến lược này, vì các mô hình có thể thay đổi đột ngột. Điều quan trọng cần nhớ là dữ liệu không phải lúc nào cũng nói lên toàn bộ câu chuyện. Con người có thể thấy một vụ bê bối hoặc thay đổi quản lý khi nó đang phát triển, trong khi một phương pháp toán học thuần túy không nhất thiết phải làm như vậy. Ngoài ra, một chiến lược trở nên kém hiệu quả hơn khi ngày càng nhiều nhà đầu tư cố gắng sử dụng nó. Các mô hình hoạt động sẽ trở nên kém hiệu quả hơn khi ngày càng nhiều nhà đầu tư cố gắng kiếm lợi nhuận từ nó.
Điểm mấu chốt
Nhiều chiến lược đầu tư sử dụng sự pha trộn của cả chiến lược định lượng và định tính. Họ sử dụng các chiến lược số lượng để xác định các khoản đầu tư tiềm năng và sau đó sử dụng phân tích định tính để đưa nỗ lực nghiên cứu của họ lên cấp độ tiếp theo trong việc xác định khoản đầu tư cuối cùng.
Họ cũng có thể sử dụng hiểu biết định tính để chọn đầu tư và dữ liệu số lượng cho quản lý rủi ro. Trong khi cả chiến lược đầu tư định lượng và định tính đều có những người đề xuất và phê bình, các chiến lược này không cần phải loại trừ lẫn nhau.
