投資に関連する潜在的な高値、安値、およびセンチメントはすべて、究極の目標であるお金を稼ぐことを覆す可能性があります。 後者に注目し、前者を排除するために、投資に対する「定量的」アプローチは、無形資産ではなく数字に注意を払うことを目指しています。
「クオンツ」を入力してください
ハリー・マルコウィッツは、1952年3月に 金融ジャーナルで 「ポートフォリオ選択」を発表したときに、量的投資の動きを開始したと一般に信じられています。投資に適用されます。
現代金融理論の先駆者であるロバート・マートンは、デリバティブの価格設定のための数学的手法の研究でノーベル賞を受賞しました。 マルコウィッツとマートンの研究は、投資に対する定量的（定量的）アプローチの基礎を築きました。
従来の定性的投資アナリストとは異なり、クオンツは企業を訪問したり、経営陣に会ったり、企業が販売する製品を調査して競争力を確認したりしません。 彼らは投資する企業の質的な側面を知らないか気にしないことが多く、純粋に数学に頼って投資決定を下します。
定量アナリストは何をしますか？
ヘッジファンドマネジャーは、複雑なアルゴリズムを瞬く間に計算できるため、この分野をさらに進化させたコンピューティング技術の方法論と進歩を採用しました。 ドットコムブームとバストの間にこの分野は繁栄しました。クオンツはテクノロジーのバストと市場の暴落の熱狂を大部分回避しました。
彼らは大不況でつまずきましたが、クォント戦略は今日も使用され続けており、取引決定を行うために数学に依存する高頻度取引（HFT）での役割に注目を集めています。 量的投資は、独立した規律としても、リターンの向上とリスク軽減の両方のための従来の定性分析と併せて、広く実践されています。
データ、どこでもデータ
コンピュータ時代の到来により、非常に短時間で膨大な量のデータを処理することが可能になりました。 これにより、トレーダーは一貫したパターンを特定し、それらのパターンをモデル化し、それらを使用して証券の価格変動を予測しようとするため、ますます複雑な量的取引戦略につながりました。
クオンツは、公開されているデータを使用して戦略を実行します。 パターンを識別することで、自動トリガーを設定して証券を売買できます。
たとえば、取引量パターンに基づく取引戦略では、取引量と価格の相関関係が特定されている場合があります。 そのため、特定の株式の取引量が1株あたり25ドルに達したときに上昇し、価格が30ドルに達したときに低下する場合、クォンタは25.50ドルで自動購入を設定し、29.50ドルで自動販売を設定します。
同様の戦略は、収益、収益予測、収益の驚き、およびその他の多くの要因に基づいています。 いずれの場合も、純粋なクオントレーダーは、会社の販売見込み、管理チーム、製品の品質、またはビジネスの他の側面を気にしません。 彼らは、特定したパターンで説明されている数値に厳密に基づいて、売買注文を出します。
リスクを軽減するためのパターンの特定
定量分析を使用して、収益性の高いセキュリティ取引に役立つパターンを特定できますが、それだけが価値ではありません。 お金を稼ぐことはすべての投資家が理解できる目標ですが、定量分析を使用してリスクを軽減することもできます。
いわゆる「リスク調整後リターン」の追求には、アルファ、ベータ、rの2乗、標準偏差、シャープ比などのリスク測定値を比較して、特定レベルの最高レベルのリターンをもたらす投資を特定することが含まれます。危険。 投資家は、目標とする収益水準を達成するために必要な以上のリスクをとるべきではないという考えです。
そのため、2つの投資が同様のリターンを生み出す可能性が高いとデータが示しているが、1つが価格の上下の変動に関して大幅に変動する場合、クォント（および常識）はリスクの少ない投資を推奨します。 繰り返しになりますが、クオンツは投資を管理する人、バランスシートがどのように見えるか、どの製品がお金を稼ぐのに役立つか、その他の定性的要因を気にしません。 彼らは完全に数値に焦点を当て、（数学的に言えば）最も低いレベルのリスクをもたらす投資を選択します。
リスクパリティポートフォリオは、クォンタムベースの戦略の例です。 基本的な概念には、市場のボラティリティに基づいた資産配分の決定が含まれます。 ボラティリティが低下すると、ポートフォリオのリスクテイクのレベルが上がります。 ボラティリティが増加すると、ポートフォリオのリスクテイクのレベルが低下します。
この例をもう少し現実的にするために、資産を現金とS&P 500インデックスファンドに分割するポートフォリオを検討してください。 Chicago Board Options Exchange Volatility Index（VIX）を株式市場のボラティリティのプロキシとして使用すると、ボラティリティが上昇すると、仮想ポートフォリオが資産を現金にシフトします。 ボラティリティが低下すると、ポートフォリオは資産をS&P 500インデックスファンドにシフトします。 おそらく株式、債券、商品、通貨、およびその他の投資を含むモデルは、ここで参照するモデルよりもはるかに複雑になる可能性がありますが、概念は同じままです。
Quant Tradingの利点
量的取引は、冷静な意思決定プロセスです。 パターンと数字はすべて重要です。 一貫した実行が可能であり、金銭的な決定に関連することが多い感情に邪魔されることなく、効果的な買い/売りの規律です。
また、費用対効果の高い戦略です。 コンピューターが仕事をするので、クオンツ戦略に依存している企業は、アナリストの大規模で高価なチームやポートフォリオマネージャーを雇う必要がありません。 また、企業を調査し、潜在的な投資を評価するために経営陣と会うために、国中や世界を旅する必要もありません。 コンピューターを使用してデータを分析し、取引を実行します。
リスクとは何ですか？
「嘘、いまいましい嘘、統計」は、データの無数の操作方法を説明するためによく使われる引用です。 定量分析者はパターンを特定しようとしますが、このプロセスは決して絶対確実ではありません。 分析には、膨大な量のデータの選別が含まれます。 特定の結果を示唆するように見えるパターンがそうでない場合まで完全に機能する場合があるように、適切なデータを選択することは決して保証ではありません。 パターンが機能しているように見える場合でも、パターンの検証は困難な場合があります。 すべての投資家が知っているように、確実な賭けはありません。
2008-09年の株式市場の低迷などの変曲点は、パターンが突然変化する可能性があるため、これらの戦略では難しい場合があります。 また、データが必ずしも全体を語るわけではないことを覚えておくことも重要です。 人間は、開発中のスキャンダルや管理の変化を見ることができますが、純粋に数学的なアプローチでは必ずしもそうとは限りません。 また、戦略は、ますます多くの投資家がそれを使用しようとするため、効果が低くなります。 より多くの投資家がそれから利益を得ようとするにつれて、機能するパターンは効果が低下します。
ボトムライン
多くの投資戦略では、定量的戦略と定性的戦略の両方を組み合わせて使用しています。 定量的戦略を使用して潜在的な投資を特定し、定性分析を使用して、最終的な投資を特定する際に研究努力を次のレベルに進めます。
また、定性的洞察を使用して、リスク管理のための投資と定量データを選択することもあります。 定量的および定性的投資戦略には支持者と批評家がいますが、戦略は相互に排他的である必要はありません。
