Kas yra kiekybinis investavimas?
Kvantinė yra investavimo strategija, kurią paprastai naudoja rizikos draudimo fondai, kai prekybininkai žmonėmis naudojasi dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi rezultatais, kad pagerintų savo fondų rezultatus, ir tas pats buvo išaiškintas derinant pagrindinį ir kiekybinį metodus arba metodus. norint įsigyti įvairių finansinių priemonių, tokių kaip akcijos, obligacijos, išvestinės finansinės priemonės ir kt.
Kuo kiekybinis investavimas skiriasi?
Bėgant metams investuotojai naudojosi naujais metodais investuodami į įmones ir kurdami portfelius. Milijardierius investuotojas Warrenas Buffetas yra vienas svarbiausių pagrindinių investuotojų ir sėkmingiausias visų laikų investuotojas. Tačiau per pastaruosius 3–4 metus p. Buffetui sekėsi S&P rinka. Mes apsvarstysime, kaip ir kodėl taip atsitiko, tačiau pažvelkime į tai, kas yra pagrindinis investavimas ir kiekybinis investavimas.
Kiekybinis = kiekybinis + pagrindinisPagrindinis
Bet kurios finansinės priemonės (akcijų, obligacijų, išvestinių finansinių priemonių ir kt.) Kainos yra jų vertės matas. Pagrindinė ekonomistų prielaida yra ta, kad laikui bėgant informacija plaukia iš žinomos į nežinomą, o informacijai plintant, auga galimybė suvokti finansinės priemonės vertę. Tai sakant, visada yra skirtumas tarp kainos, kurią mokame, ir vertės, kurią gauname. Jei jūsų metodai yra pakankamai stiprūs ir suprantate, kad kaina yra mažesnė už vertę, įsigyjate instrumentą ir laukiate, kol vertė bus pasiekta, ir atvirkščiai.
Fundamentali analizė yra būdas įvertinti tokią vertę. Jei imsime įmonės pavyzdį, įmonė paskelbia kelis dokumentus, kuriuose bandoma paaiškinti, ką įmonė šiuo metu veikia, ką ketina daryti ir kur stovės. Mes žiūrime į įmonės turtą ir įsipareigojimus. Mes bandome įvertinti, kokia bus šios pramonės ateitis ir kaip įmonei seksis su bendru ekonomikos augimu. Atsižvelgdami į visa tai, galime pažvelgti į įmonės buhalterinę vertę ir kitas metrikas, kurios mums padeda įvertinti įmonės vertę. Išmatavus vertę, rinkos kainos mums tik pateikia prekybos kelią.
- Vertė> Kaina - ilginkite atsargas ir palaukite
- Kaina> Vertė - sutrumpinkite atsargas ir palaukite.
Kiekybinis
Augant kompiuteriams, kodavimui ir apdorojimo galiai, pelną galime realizuoti ne tik atlikę esminę analizę. Visada yra skirtumas tarp finansinės priemonės vertės ir kainos. Be to, kol egzistuoja toks skirtumas, yra būdas iš to uždirbti pelną. Kiekybinis investavimas naudoja statistikos principus kartu su mašininiu mokymusi, kad pamatytų kainų judėjimo modelius ir bandytų investuoti į kelias vietas.
Yra šimtai metrikų, galinčių analizuoti prekybos modelius rinkoje; pažvelgti į akcijų kainų judėjimą, pažvelgti į pasirinkimo sandorių kainą, išanalizuoti pirkimo ir pardavimo modelius, pažvelgti į tendencijas, pažvelgti į pramonės pokyčius, į koreliacines akcijas. Mašininis mokymasis naudoja tokius statistinius neefektyvumus rinkoje, norėdamas įvertinti, kaip gali judėti akcijų kainos, ir naudoti juos kaip investavimo strategiją. Trumpai tariant, kiekybiškai atsižvelgiama tik į kainas ir formuluoja prekybos strategijas.
Kiekybinis investavimas, kaip rodo pavadinimas, naudoja abi minėtas strategijas investuodamas į įmones.
Pavyzdžiai
Žemiau pateikiami „Quantamental Investing“ pavyzdžiai
1 pavyzdys
Gebėjimas įgyvendinti strategijas, vertinant pagrindinę ir kiekybinę metriką, yra gana įdomus. Vienas iš tokių įdomių scenarijų yra tai, kad 2015 m. Antrąjį ketvirtį „JC Penny“ pralenkė rinkas. Tokie teigiami rezultatai staiga padidino 10% kainą, ir kiekvienas didžiausias investuotojas buvo užkluptas nenaudingai. Tačiau buvo viena įmonė - „RC Metrics“ - didelė investuotojų duomenų įmonė, kuri investuodama į įmonę naudojo JC Penny automobilių stovėjimo aikštelių palydovinius vaizdus.
„RC Metrics“ suprato, kad „JC Penny“ automobilių stovėjimo aikštelėse nuolat auga automobilių, kurie priešpriešinami naudojant palydovinį vaizdą, skaičius. Šiuos duomenis, kurie gali būti atmesti kaip nereikšmingi, algoritmai pasirenka kaip naudingą metriką ir naudojami investuoti į įmonę. Visus stebino pelnas, o ne „RC Metrics“ - jie buvo pasirengę. Tai yra teigiama „Quantamental“ investavimo pusė.
2 pavyzdys
Norėdami sužinoti, kada ir kur „Quantamental“ investavimas šiuo metu įgyvendinamas ir kaip tai veikia prekybos strategijas investicinėse įmonėse, pažvelkime į vieną garsiausių finansų istorijos įvykių - „The Flash Crash“.
2010 m. „Flash Crash“ yra finansinis įvykis, kai mašinų valdomi algoritmai sukėlė pardavimą, sukeldami staigų kritimą rinkoje be jokios priežasties. Tačiau maždaug per valandą rinka atgavo ankstesnį statusą. Tačiau įsivaizduokite nuostolius, kuriuos patyrė prekybininkai marža - prekiaujantys ne visa suma, o maržomis. Buvo prarasta milijardai dolerių, o kai kurie prekybininkai prarado visas santaupas. Yra daug teorijų apie tai, kaip tai įvyko, tačiau viena garsi teorija yra ta, kad mašinos buvo pradėtos pardavinėti po to, kai buvo įsilaužta į „Associated Press“ „Twitter“ paskyrą ir paskelbtas netikras „Twitter“ pranešimas apie baltųjų namų sprogdinimą.
Algoritmai, kurie yra mokomi mokytis, naudojo natūralų kalbos apdorojimą skaitydami šį tvitą ir suprato, kad netrukus turėtų įvykti kažkas neigiamo ir didelio. Tai labai pagrindinė metrika - vyriausybėje įvyko kažkas ne taip ir tai paveiks rinkas. Taip veikia pagrindinės strategijos - įvertinkite scenarijų ir pagal jį elkitės. Tačiau tai sukėlė ne žmonės, o mašinos. Be to, kai viena mašina sukelia išpardavimą, algoritmai išmokomi greitai veikti. Esant kainų kritimo scenarijui, jie daro prielaidą blogiausiai ir sukelia tolesnį išpardavimą. Sniegas sukrito į katastrofą, o rinkos sumažėjo 9%.
„Dow“ indeksas per valandą prarado apie 998 taškus. Visa tai, nes viena mašina pažvelgė į „Twitter“ ir pradėjo pardavinėti. Tai dar viena „Quantamental“ investavimo pusė. Jo idėja gali būti teisinga, tačiau mašininio mokymosi algoritmų, veikiančių pagal žmogaus intelektą, diegimas dar nėra toks pažangus, kaip turėtų būti, kad būtų galima valdyti tokius scenarijus.
Kiekybinio investavimo tipai
# 1 - pasirinkimo strategijos
Kiekybinė strategija, apimanti variantus, bus vykdoma šiomis kryptimis:
- Šveiskite tūkstančius akcijų
- Pažvelkite į atitinkamas parinkčių grandines
- Apskaičiuokite opcionus, kurie turi didžiausią galimybę užsidirbti.
- Prie to paties pridėkite pagrindinę analizę.
- Dar kartą įvertinkite pasirinkimo galimybių tikimybę ir kainą.
- Suformuokite tinkamas strategijas
# 2 - Makro strategijos
- Pažvelkite į visus praeities ekonominius duomenis
- Prognozuokite ateities rinkas, remdamiesi dabartinėmis sąlygomis, naudodamiesi fundamentalia analize
- Numatykite arbitražo galimybes naudodamiesi didžiaisiais duomenimis ir suformuokite prekybos strategijas.
Privalumai
- Visos investicijos yra informacijos ir jos analizės matas. Gebėjimas naudoti kiekybinius metodus pagrindinei informacijai analizuoti yra žingsnis pirmyn link atviresnių finansų rinkų.
- Kiekybinis investavimas iš esmės yra geresnis vertės suvokimo būdas nei pagrindinis ar tradicinis investavimas.
- Kiekybinis investavimas padidina informacijos srautą ir randa pagrįstą informacijos panaudojimo būdą vertinant vertę.
Trūkumai
- Mašininio mokymosi algoritmai yra juodos dėžės, ir mes niekada negalime įvertinti, kaip reikia tvarkyti staigius įvykius.
- Gebėjimas rankiniu būdu analizuoti finansinės investicijos vertę sumažėja, ir ateities algoritmai tai atspindės.
- Tokie incidentai kaip „Flash Crash“ gali būti dažnesni.
- Investicinės bendrovės turi žinoti metodus, kuriuos konkurencija naudoja mašinoms suveikti - žmonės turi intuityvų supratimą, bet ne mašinas.
Išvada
Kvantitarinis investavimas yra investavimo rūšis, kai investuojant ir portfeliams kurti naudojami matematiniai principai ir statistiniai metodai, kartu su tradiciniais finansų metodais. Tai yra pagrindinių investicijų ir kiekybinių investicijų mišinys.
Kaip ir visos technologijos, „Quantamental“ investavimas turi savo privalumų ir trūkumų. Tai gali pakeisti finansinių investicijų ateitį itin teigiama linkme - kai tikroji vertė yra lygi rinkos vertei, arba nelaimių kryptimi - daugiau incidentų, tokių kaip „flash crash“. Be to, kaip ir visos kitos technologijos, žmonėms tenka pamatyti, ką galima padaryti naudojant šiuos investavimo metodus. Nepaisant to, prieš tai mūsų neturėtų užgožti ego, ką galima ir ko negalima padaryti, kad mes pamiršome pamatyti, ką reikėtų ir ko nedaryti.
