Статьи

Для трейдеров и инвесторов

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.

Категории:

Добавить комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться.

Инвестирование с QuantPro Platform

Оптимальное соотношение между доходностью и риском