Una descripción general simple del análisis cuantitativo
Tabla de contenido
Expandir
- Ingrese los «Quants»
- Análisis cuantitativo vs cualitativo
- Datos, datos en todas partes
- Identificar patrones para reducir el riesgo
- Ejemplo de análisis cuantitativo
- Los beneficios del comercio cuantitativo
- ¿Cuáles son los riesgos?
- La línea de fondo
El análisis cuantitativo (QA) en finanzas es un enfoque que enfatiza el análisis matemático y estadístico para ayudar a determinar el valor de un activo financiero, como una acción u opción. Los analistas comerciales cuantitativos (también conocidos como » cuantos «) utilizan una variedad de datos, incluidos los datos históricos de inversión y del mercado de valores, para desarrollar algoritmos comerciales y modelos informáticos.
La información generada por estos modelos informáticos ayuda a los inversores a analizar las oportunidades de inversión y desarrollar lo que creen que será una estrategia comercial exitosa. Por lo general, esta estrategia comercial incluirá información muy específica sobre los puntos de entrada y salida, el riesgo esperado de la operación y el rendimiento esperado.
El objetivo final del análisis cuantitativo financiero es utilizar estadísticas y métricas cuantificables para ayudar a los inversores a tomar decisiones de inversión rentables. En este artículo, revisamos la historia de la inversión cuantitativa, la comparamos con el análisis cualitativo y brindamos un ejemplo de una estrategia cuantitativa en acción.
Conclusiones clave
- El análisis cuantitativo surgió con el auge de la era de las computadoras, lo que hizo más fácil que nunca analizar grandes cantidades de datos en cortos períodos de tiempo.
- Los analistas comerciales cuantitativos (quants) identifican patrones comerciales, crean modelos para evaluar esos patrones y utilizan la información para hacer predicciones sobre el precio y la dirección de los valores.
- Una vez que se construyen los modelos y se recopila la información, los quants utilizan los datos para configurar transacciones automatizadas de valores.
- El análisis cuantitativo es diferente del análisis cualitativo, que analiza factores como la estructura de las empresas, la composición de sus equipos de gestión y cuáles son sus fortalezas y debilidades.
Ingrese los «Quants»
El economista ganador del Premio Nobel Harry Markowitz generalmente se le atribuye el inicio del movimiento de inversión cuantitativa cuando publicó «Portfolio Selection» en elJournal of Finance en marzo de 1952. Markowitz introdujo la teoría moderna de carteras (MPT), que mostró a los inversores cómo construir una cartera diversificada de activos capaz de maximizar la rentabilidad para varios niveles de riesgo. Markowitz utilizó las matemáticas para cuantificar la diversificación y se cita como uno de los primeros en adoptar el concepto de que los modelos matemáticos podrían aplicarse a la inversión.
Robert Merton, pionero en la teoría financiera moderna, ganó un premio Nobel por su investigación sobre métodos matemáticos para la fijación de precios de derivados. El trabajo de Markowitz y Merton sentó las bases para el enfoque cuantitativo (cuantitativo) de la inversión.
Análisis cuantitativo vs cualitativo
A diferencia de los analistas de inversión cualitativos tradicionales, los quants no visitan empresas, no se reúnen con los equipos de gestión ni investigan los productos que venden las empresas para identificar una ventaja competitiva. A menudo, no conocen ni se preocupan por los aspectos cualitativos de las empresas en las que invierten o los productos o servicios que ofrecen estas empresas. En cambio, se basan exclusivamente en las matemáticas para tomar decisiones de inversión.
Quants, que con frecuencia tienen una formación científica y una licenciatura en estadística o matemáticas, utilizarán sus conocimientos de computadoras y lenguajes de programación para crear sistemas comerciales personalizados que automaticen el proceso comercial. Los insumos de sus programas pueden variar desde ratios financieros clave (como el ratio precio / beneficio ) hasta cálculos más complejos, como valoraciones de flujo de caja descontado (DCF).
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Los administradores de fondos de cobertura adoptaron la metodología. Los avances en la tecnología informática avanzaron aún más en el campo, ya que se podían calcular algoritmos complejos en un abrir y cerrar de ojos, creando así estrategias comerciales automatizadas. El campo floreció durante el auge y la caída de las puntocom.
Las estrategias cuantitativas tropezaron en la Gran Recesión, ya que no tuvieron en cuenta el impacto que los valores respaldados por hipotecas tenían en el mercado y la economía en su conjunto. Sin embargo, las estrategias cuantitativas siguen en uso hoy en día y han ganado una atención notable por su papel en el comercio de alta frecuencia (HFT) que se basa en las matemáticas para tomar decisiones comerciales. La inversión cuantitativa también se practica ampliamente como una disciplina independiente y junto con el análisis cualitativo tradicional para mejorar el rendimiento y mitigar el riesgo.
Los cuantos son muy diferentes de los analistas cualitativos, ya que toman decisiones basadas principalmente en ecuaciones y modelos matemáticos.
Datos, datos en todas partes
El auge de la era de las computadoras hizo posible procesar enormes volúmenes de datos en períodos de tiempo extraordinariamente cortos. Esto ha llevado a estrategias comerciales cuantitativas cada vez más complejas, ya que los operadores buscan identificar patrones consistentes, modelar esos patrones y usarlos para predecir movimientos de precios en valores.
Los cuantos implementan sus estrategias utilizando datos disponibles públicamente. La identificación de patrones les permite configurar activadores automáticos para comprar o vender valores.
Por ejemplo, una estrategia de negociación basada en patrones de volumen de negociación puede haber identificado una correlación entre el volumen de negociación y los precios. Entonces, si el volumen de negociación de una acción en particular aumenta cuando el precio de la acción alcanza los $ 25 por acción y cae cuando el precio alcanza los $ 30, una cuantía podría establecer una compra automática a $ 25.50 y una venta automática a $ 29.50.
Estrategias similares pueden basarse en ganancias, pronósticos de ganancias, sorpresas de ganancias y una serie de otros factores. En cada caso, los traders cuantitativos puros no se preocupan por las perspectivas de ventas de la empresa, el equipo de gestión, la calidad del producto o cualquier otro aspecto de su negocio. Están colocando sus órdenes de compra y venta basándose estrictamente en los números contabilizados en los patrones que han identificado.
El análisis cuantitativo se puede utilizar para mitigar el riesgo mediante la creación de modelos informáticos que identifiquen la inversión que proporciona el mejor nivel de rendimiento en relación con el nivel de riesgo preferido.
Identificar patrones para reducir el riesgo
El análisis cuantitativo se puede utilizar para identificar patrones que pueden prestarse a operaciones rentables de valores, pero ese no es su único valor. Si bien ganar dinero es un objetivo que todo inversor puede comprender, el análisis cuantitativo también se puede utilizar para reducir el riesgo.
La búsqueda de los llamados «rendimientos ajustados al riesgo» implica comparar medidas de riesgo como alfa, beta, r-cuadrado, desviación estándar y el índice de Sharpe para identificar la inversión que ofrecerá el nivel más alto de rendimiento para el nivel dado de riesgo. La idea es que los inversores no deben correr más riesgos de los necesarios para alcanzar el nivel de rendimiento deseado.
Entonces, si los datos revelan que es probable que dos inversiones generen rendimientos similares, pero que una será significativamente más volátil en términos de fluctuaciones de precios al alza y a la baja, los cuantos (y el sentido común) recomendarían la inversión menos riesgosa. Una vez más, a los cuantos no les importa quién administra la inversión, cómo se ve su balance, qué producto le ayuda a ganar dinero o cualquier otro factor cualitativo. Se centran completamente en los números y eligen la inversión que (matemáticamente hablando) ofrece el nivel más bajo de riesgo.
Las carteras de paridad de riesgo son un ejemplo de estrategias cuantitativas en acción. El concepto básico implica tomar decisiones de asignación de activos basadas en la volatilidad del mercado. Cuando la volatilidad disminuye, aumenta el nivel de asunción de riesgos en la cartera. Cuando aumenta la volatilidad, disminuye el nivel de asunción de riesgos en la cartera.
Ejemplo de análisis cuantitativo
Para que el ejemplo sea un poco más realista, considere una cartera que divide sus activos entre efectivo y un fondo indexado S&P 500. Usando el Índice de Volatilidad de la Bolsa de Opciones de la Junta de Chicago ( VIX ) como un indicador de la volatilidad del mercado de valores, cuando la volatilidad aumenta, nuestra cartera hipotética cambiaría sus activos hacia efectivo.
Cuando la volatilidad disminuya, nuestra cartera cambiaría activos al fondo indexado S&P 500. Los modelos pueden ser significativamente más complejos que el que mencionamos aquí, quizás incluyendo acciones, bonos, materias primas, divisas y otras inversiones, pero el concepto sigue siendo el mismo.
Los beneficios del comercio cuantitativo
El comercio cuantitativo es un proceso de toma de decisiones desapasionado. Los patrones y los números son lo único que importa. Es una disciplina de compra / venta eficaz, que se puede ejecutar de forma coherente, sin obstáculos por la emoción que a menudo se asocia con las decisiones financieras.
También es una estrategia rentable. Dado que las computadoras hacen el trabajo, las empresas que dependen de estrategias cuantitativas no necesitan contratar equipos grandes y costosos de analistas y administradores de cartera. Tampoco necesitan viajar por el país o el mundo inspeccionando empresas y reunirse con la gerencia para evaluar posibles inversiones. Usan computadoras para analizar los datos y ejecutar las operaciones.
¿Cuáles son los riesgos?
“Mentiras, malditas mentiras y estadísticas” es una cita que se usa a menudo para describir la miríada de formas en que se pueden manipular los datos. Si bien los analistas cuantitativos buscan identificar patrones, el proceso de ninguna manera es infalible. El análisis implica la selección de grandes cantidades de datos. Elegir los datos correctos no es de ninguna manera una garantía, al igual que los patrones comerciales que parecen sugerir ciertos resultados pueden funcionar perfectamente hasta que no lo hagan. Incluso cuando un patrón parece funcionar, validar los patrones puede ser un desafío. Como todo inversor sabe, no hay apuestas seguras.
Los puntos de inflexión, como la caída del mercado de valores de 2008-09, pueden ser difíciles para estas estrategias, ya que los patrones pueden cambiar repentinamente. También es importante recordar que los datos no siempre cuentan toda la historia. Los seres humanos pueden ver un escándalo o un cambio de gestión a medida que se desarrolla, mientras que un enfoque puramente matemático no necesariamente puede hacerlo. Además, una estrategia se vuelve menos eficaz a medida que un número cada vez mayor de inversores intenta emplearla. Los patrones que funcionan se volverán menos efectivos a medida que más y más inversores intenten sacar provecho de ellos.
La línea de fondo
Muchas estrategias de inversión utilizan una combinación de estrategias tanto cuantitativas como cualitativas. Usan estrategias cuantitativas para identificar inversiones potenciales y luego usan análisis cualitativo para llevar sus esfuerzos de investigación al siguiente nivel en la identificación de la inversión final.
También pueden utilizar conocimientos cualitativos para seleccionar inversiones y datos cuantitativos para la gestión de riesgos. Si bien las estrategias de inversión tanto cuantitativas como cualitativas tienen sus defensores y sus críticos, no es necesario que las estrategias sean mutuamente excluyentes.