Tất cả các tiềm năng cao, thấp, và tình cảm liên quan đến đầu tư có thể làm lu mờ mục tiêu cuối cùng - kiếm tiền. Trong một nỗ lực để tập trung vào thứ hai và loại bỏ các cựu, cách tiếp cận "định lượng" để đầu tư tìm kiếm để chú ý đến những con số thay vì những điều vô hình. Harry Markowitz thường được cho là đã bắt đầu phong trào đầu tư định lượng khi ông xuất bản "Portfolio Selection" trong Tạp chí Tài chính vào tháng 3 năm 1952. Markowitz đã sử dụng toán học để định lượng số lượng đa dạng hóa, và được trích dẫn Robert Merton, nhà tiên phong trong lý thuyết tài chính hiện đại, đã giành giải Nobel cho nghiên cứu công việc của mình về các phương pháp toán học để định giá các công cụ phái sinh. Tác phẩm của Markowitz và Merton đã đặt nền móng Đối với cách tiếp cận định lượng (số lượng) để đầu tư

Không giống các nhà phân tích đầu tư định tính định lượng, quants không đến các công ty, gặp đội quản lý hoặc nghiên cứu các sản phẩm mà các công ty bán nỗ lực để xác định cạnh tranh Họ thường không biết hoặc không quan tâm đến các khía cạnh định tính của các công ty mà họ đầu tư, dựa hoàn toàn vào toán học để đưa ra quyết định đầu tư

Nhà quản lý quỹ phòng hộ ced các phương pháp luận và tiến bộ trong công nghệ máy tính mà tiếp tục tiến bộ lĩnh vực, như các thuật toán phức tạp có thể được tính trong nháy mắt. Lĩnh vực này phát triển mạnh trong thời kỳ bùng nổ và sự bùng nổ của dotcom, vì phần lớn tránh được sự điên cuồng của phá sản và sự sụp đổ của thị trường.

Các chiến lược về số lượng vẫn được sử dụng ngày nay và đã nhận được sự chú ý đáng kể cho vai trò của họ trong thương mại tần số cao (HFT) mà dựa vào toán để đưa ra các quyết định kinh doanh. Đầu tư định lượng cũng được áp dụng rộng rãi như là một nguyên tắc độc lập và kết hợp với các phân tích định tính truyền thống cho cả việc tăng cường khả năng hồi phục và giảm thiểu rủi ro.

Dữ liệu, Dữ liệu ở mọi nơi

Sự gia tăng của kỷ nguyên máy tính đã làm cho khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể giảm xuống trong những khoảng thời gian cực kỳ ngắn. Điều này đã dẫn đến những chiến lược kinh doanh định lượng ngày càng phức tạp, vì các nhà kinh doanh tìm cách xác định mẫu phù hợp, mô hình các mô hình đó và sử dụng chúng để dự đoán biến động của giá trong chứng khoán.

Quants 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 được mối tương quan giữa khối lượng giao dịch và giá. Vì vậy, nếu khối lượng giao dịch trên một cổ phiếu cụ thể tăng lên khi giá của cổ phiếu đạt 25 đô la một cổ phiếu và giảm xuống khi giá đạt 30 đô la, một lượng có thể thiết lập mua tự động ở mức 25 đô la.50 và tự động bán với giá $ 29. 50.

Các chiến lược tương tự có thể dựa trên thu nhập, dự báo thu nhập, sự bất ngờ về thu nhập và các yếu tố khác. Trong mỗi trường hợp, thương nhân tinh khiết lượng không quan tâm đến triển vọng bán hàng của công ty, đội ngũ quản lý, chất lượng sản phẩm hoặc bất kỳ khía cạnh khác của hoạt động kinh doanh của mình. Họ đang đặt hàng của họ để mua và bán dựa chặt chẽ vào số lượng chiếm trong các mô hình họ đã xác định.

Vượt ra ngoài lợi nhuận

Phân tích định lượng có thể được sử dụng để xác định các mô hình có thể cho vay với các ngành nghề bảo mật có lợi nhuận, nhưng đó không phải là giá trị duy nhất của nó. Trong khi kiếm tiền là mục đích mà mọi nhà đầu tư đều có thể hiểu được thì việc phân tích định lượng cũng có thể được sử dụng để giảm rủi ro.

Việc theo đuổi cái gọi là "lợi nhuận điều chỉnh rủi ro" liên quan đến việc so sánh các biện pháp rủi ro như alpha, beta, r-squared, độ lệch tiêu chuẩn và tỷ lệ Sharpe để xác định đầu tư mang lại mức lợi nhuận cao nhất cho cho mức độ rủi ro. Ý tưởng là các nhà đầu tư không nên mạo hiểm hơn mức cần thiết để đạt được mức lợi nhuận mục tiêu.

Vì vậy, nếu dữ liệu cho thấy rằng hai khoản đầu tư có khả năng tạo ra lợi nhuận tương tự, nhưng sẽ có nhiều biến động về biến động giá cả tăng và giảm, các quants (và thông thường) sẽ đề nghị đầu tư ít rủi ro hơn. Một lần nữa, quants không quan tâm đến những người quản lý đầu tư, bảng cân đối của nó trông như thế nào, sản phẩm nào giúp nó kiếm tiền hoặc bất kỳ yếu tố định tính khác. Họ tập trung hoàn toàn vào các con số và chọn đầu tư mà (bằng toán học) cung cấp mức rủi ro thấp nhất.

danh mục rủi ro chẵn lẻ 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 sự biến động của thị trường. Khi sự biến động giảm, mức độ rủi ro trong danh mục đầu tư sẽ tăng lên. Khi sự biến động tăng, mức độ rủi ro trong danh mục đầu tư sẽ giảm.

Để làm cho ví dụ thực tế hơn một chút, hãy xem xét một danh mục chia tài sản của nó giữa tiền mặt và một quỹ chỉ số S & P 500. Sử dụng Chỉ số Khả năng Thị trường Chứng khoán Biến động của Hội Đồng Quản Trị Chicago (VIX) để thay thế cho sự biến động của thị trường chứng khoán, khi sự biến động tăng lên, danh mục giả định của chúng tôi sẽ chuyển tài sản sang tiền mặt. Khi sự biến động giảm, danh mục 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 đề cập ở đây, có thể bao gồm cổ phiếu, trái phiếu, hàng hoá, tiền tệ và các khoản đầu tư khác, nhưng khái niệm vẫn giữ nguyên.

Lợi ích

Thương mại bằng tiền là một quá trình ra quyết định không thiên vị. Các mẫu và số là tất cả những vấn đề đó. Đây là một kỷ luật mua bán có hiệu quả, có thể được thực hiện liên tục, không bị cản trở bởi cảm xúc thường gắn liền với các quyết định về tài chính.

Nó cũng là một chiến lược hiệu quả về chi phí. Vì máy tính làm việc, các công ty dựa vào các chiến lược về số lượng không cần phải thuê các nhà phân tích và quản lý danh mục đầu tư lớn, đắt tiền.Họ cũng không cần phải đi khắp đất nước hoặc trên thế giới kiểm tra các công ty và gặp gỡ với ban giám đốc để đánh giá các khoản đầu tư tiềm ẩn. Họ chỉ đơn giản sử dụng máy tính để phân tích dữ liệu và thực hiện giao dịch.

Rủi ro

"Lies, damn nằm và thống kê" là một báo giá thường được sử dụng để mô tả vô số cách dữ liệu có thể được thao tác. Mặc dù các nhà phân tích định lượng tìm cách xác định các mẫu, nhưng quá trình này không có nghĩa là không có bằng chứng. Phân tích bao gồm việc loại bỏ số lượng lớn dữ liệu. Việc chọn đúng dữ liệu không có nghĩa là đảm bảo, giống như các mẫu cho thấy những kết quả nhất định có thể hoạt động hoàn hảo cho đến khi chúng không thực hiện. Ngay cả khi một mô hình xuất hiện để làm việc, xác nhận các mẫu có thể là một thách thức. Như mọi nhà đầu tư đều biết, không có cược chắc chắn.

Các điểm gây bệnh, chẳng hạn như sự suy thoái của thị trường chứng khoán năm 2008/2009, có thể là khó khăn đối với các chiến lược này, vì các mô hình có thể thay đổi đột ngột. Cũng cần nhớ rằng dữ liệu không phải lúc nào cũng nói lên toàn bộ câu chuyện. Con người có thể nhìn thấy một vụ xì căng đan hoặc thay đổi quản lý khi nó đang phát triển, trong khi cách tiếp cận toán học hoàn toàn không nhất thiết phải làm như vậy. Ngoài ra, một chiến lược trở nên kém hiệu quả khi ngày càng có nhiều nhà đầu tư cố gắng sử dụng nó. Các mô hình hoạt động sẽ trở nên kém hiệu quả khi ngày càng có nhiều nhà đầu tư cố gắng thu lợi từ nó.

Dòng dưới cùng

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 định lượng để xác định các khoản đầu tư tiềm ẩn và sau đó sử dụng các phân tích định tính để thực hiện các nỗ lực nghiên cứu của mình tới cấp độ tiếp theo trong việc xác định đầu tư cuối cùng.

Họ cũng có thể sử dụng định tính để định hướng đầu tư và dữ liệu số liệu để quản lý rủi ro. Mặc dù các chiến lược đầu tư định tính và định lượng có những người đề xướng và những người chỉ trích của họ, nhưng các chiến lược không cần phải loại trừ lẫn nhau.