กลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณได้พัฒนาเป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนพร้อมกับการกำเนิดของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ แต่รากเหง้าของกลยุทธ์กลับมานานกว่า 80 ปี พวกเขามักจะดำเนินการโดยทีมที่มีการศึกษาสูงและใช้โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อเพิ่มความสามารถในการเอาชนะตลาด มีแม้กระทั่งโปรแกรม off-the-shelf ที่เป็นแบบ plug-and-play สำหรับผู้ที่ต้องการความเรียบง่าย รุ่น Quant ทำงานได้ดีเสมอเมื่อทดสอบกลับ แต่แอพพลิเคชั่นและอัตราความสำเร็จที่แท้จริงนั้นเป็นที่ถกเถียงกัน ในขณะที่พวกเขาดูเหมือนจะทำงานได้ดีในตลาดวัวกระทิงเมื่อตลาดไปยุ่งเหยิงกลยุทธ์เชิงปริมาณต้องเผชิญกับความเสี่ยงเช่นเดียวกับกลยุทธ์อื่น ๆ
ประวัติศาสตร์
หนึ่งในผู้ก่อตั้งของการศึกษาทฤษฎีเชิงปริมาณที่ใช้กับการเงินคือ Robert Merton คุณสามารถจินตนาการได้ว่าขั้นตอนนั้นยุ่งยากและใช้เวลานานแค่ไหนก่อนที่จะใช้คอมพิวเตอร์ ทฤษฎีทางการเงินอื่น ๆ ก็มีวิวัฒนาการมาจากการศึกษาเชิงปริมาณเป็นครั้งแรกรวมถึงพื้นฐานของการกระจายการลงทุนตามทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่ การใช้ทั้งการเงินเชิงปริมาณและแคลคูลัสนำไปสู่เครื่องมือทั่วไปอื่น ๆ รวมถึงหนึ่งในสูตรราคาตัวเลือก Black-Scholes ที่โด่งดังที่สุดซึ่งไม่เพียง แต่ช่วยให้นักลงทุนเลือกราคาและพัฒนากลยุทธ์ แต่ช่วยให้ตลาดอยู่ในสภาพคล่อง.
เมื่อนำไปใช้โดยตรงกับการจัดการพอร์ตโฟลิโอเป้าหมายก็เหมือนกับกลยุทธ์การลงทุนอื่น ๆ: เพื่อเพิ่มมูลค่าอัลฟาหรือผลตอบแทนที่มากเกินไป สิ่งที่เรียกว่านักพัฒนานั้นประกอบด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อตรวจหาโอกาสในการลงทุน มีรูปแบบออกมามากมายเช่นเดียวกับคำศัพท์ที่พัฒนาพวกเขาและทุกคนอ้างว่าดีที่สุด หนึ่งในจุดขายที่ดีที่สุดของกลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณคือโมเดลและท้ายที่สุดคอมพิวเตอร์จะทำการตัดสินใจซื้อ / ขายจริงไม่ใช่มนุษย์ สิ่งนี้มีแนวโน้มที่จะลบการตอบสนองทางอารมณ์ใด ๆ ที่บุคคลอาจพบเมื่อซื้อหรือขายการลงทุน
กลยุทธ์ Quant ได้รับการยอมรับในชุมชนการลงทุนและดำเนินการโดยกองทุนรวมกองทุนป้องกันความเสี่ยงและนักลงทุนสถาบัน พวกเขามักจะไปโดยกำเนิดชื่ออัลฟ่าหรืออัลฟาเจน
นักวิเคราะห์เชิงปริมาณทำอะไรได้บ้าง
หลังม่าน
เช่นเดียวกับใน "The Wizard of Oz" มีคนอยู่ด้านหลังม่านเพื่อขับเคลื่อนกระบวนการ เช่นเดียวกับโมเดลอื่น ๆ มันดีเท่ามนุษย์ที่พัฒนาโปรแกรม ในขณะที่ไม่มีข้อกำหนดเฉพาะสำหรับการกลายเป็นควอนตัม บริษัท ส่วนใหญ่ที่ใช้โมเดลควอนตัมรวมทักษะของนักวิเคราะห์การลงทุนนักสถิติและโปรแกรมเมอร์ที่เขียนโค้ดกระบวนการลงในคอมพิวเตอร์ เนื่องจากลักษณะที่ซับซ้อนของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติเป็นเรื่องธรรมดาที่จะเห็นข้อมูลประจำตัวเช่นปริญญาบัณฑิตและปริญญาเอกด้านการเงินเศรษฐศาสตร์คณิตศาสตร์และวิศวกรรม
ในอดีตสมาชิกในทีมเหล่านี้ทำงานใน back office แต่เมื่อแบบจำลองเชิงปริมาณกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้นพวกเขาจึงย้ายไปที่แผนกต้อนรับ
ประโยชน์ของกลยุทธ์ Quant
ในขณะที่อัตราความสำเร็จโดยรวมนั้นเป็นที่ถกเถียงกันอยู่เหตุผลของกลยุทธ์เชิงปริมาณบางประการก็คือพวกเขามีพื้นฐานมาจากวินัย หากแบบจำลองนั้นถูกต้องวินัยรักษากลยุทธ์ให้ทำงานกับคอมพิวเตอร์ความเร็วสูงเพื่อใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพในตลาดโดยใช้ข้อมูลเชิงปริมาณ ตัวแบบสามารถขึ้นอยู่กับอัตราส่วนเพียงเล็กน้อยเช่น P / E หนี้ต่อทุนและการเติบโตของกำไรหรือใช้ปัจจัยการผลิตหลายพันรายการทำงานร่วมกันในเวลาเดียวกัน
กลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จสามารถติดตามแนวโน้มในระยะแรก ๆ ได้เนื่องจากคอมพิวเตอร์ใช้สถานการณ์อย่างต่อเนื่องเพื่อค้นหาความไร้ประสิทธิภาพก่อนที่คนอื่นจะทำ โมเดลมีความสามารถในการวิเคราะห์กลุ่มการลงทุนขนาดใหญ่พร้อมกันซึ่งนักวิเคราะห์แบบดั้งเดิมอาจมองเพียงไม่กี่ครั้ง กระบวนการคัดกรองสามารถให้คะแนนจักรวาลตามระดับชั้นเช่น 1-5 หรือ AF ขึ้นอยู่กับรุ่น สิ่งนี้ทำให้กระบวนการซื้อขายที่เกิดขึ้นจริงตรงไปตรงมามากโดยการลงทุนในการลงทุนที่ได้รับความนิยมสูงและการขายที่มีอันดับต่ำ
รุ่น Quant ยังเปิดกลยุทธ์ที่หลากหลายเช่นยาวสั้นและยาว / สั้น กองทุนเชิงปริมาณที่ประสบความสำเร็จจะจับตาดูการควบคุมความเสี่ยงเนื่องจากลักษณะของแบบจำลองของพวกเขา กลยุทธ์ส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยเอกภพหรือมาตรฐานและใช้ภาคและน้ำหนักอุตสาหกรรมในรูปแบบของพวกเขา สิ่งนี้ทำให้กองทุนสามารถควบคุมการกระจายการลงทุนในระดับหนึ่งโดยไม่กระทบต่อโมเดล โดยทั่วไปแล้วกองทุน Quant จะดำเนินการด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าเพราะพวกเขาไม่ต้องการนักวิเคราะห์และผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอแบบเดิม ๆ
ข้อเสียของกลยุทธ์ Quant
มีเหตุผลว่าทำไมนักลงทุนจำนวนมากไม่ยอมรับแนวคิดของการให้กล่องดำวิ่งการลงทุนของพวกเขา สำหรับกองทุนควอนตั้มที่ประสบความสำเร็จทั้งหมดนั้นดูเหมือนว่าไม่ประสบความสำเร็จ น่าเสียดายสำหรับชื่อเสียงของ quants เมื่อพวกเขาล้มเหลวพวกเขาล้มเหลวครั้งใหญ่
การบริหารเงินทุนระยะยาวเป็นหนึ่งในกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่มีชื่อเสียงที่สุดซึ่งดำเนินการโดยผู้นำทางวิชาการที่ได้รับการยอมรับมากที่สุดและนักเศรษฐศาสตร์ที่ได้รับรางวัลโนเบลอนุสรณ์สองคน Myron S. Scholes และ Robert C. Merton ในช่วงปี 1990 ทีมของพวกเขาสร้างผลตอบแทนสูงกว่าค่าเฉลี่ยและดึงดูดเงินทุนจากนักลงทุนทุกประเภท พวกเขามีชื่อเสียงไม่เพียง แต่ใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพ แต่ใช้การเข้าถึงเงินทุนได้ง่ายเพื่อสร้างการเดิมพันที่มีเลเวอเรจสูงในทิศทางของตลาด
ธรรมชาติของกลยุทธ์ของพวกเขาสร้างจุดอ่อนที่นำไปสู่การล่มสลายของพวกเขา การบริหารเงินทุนระยะยาวถูกทำลายและละลายในต้นปี 2000 โมเดลของมันไม่ได้รวมถึงความเป็นไปได้ที่รัฐบาลรัสเซียจะผิดนัดชำระหนี้ของตัวเองบางส่วน เหตุการณ์นี้ทำให้เกิดเหตุการณ์และปฏิกิริยาลูกโซ่ขยายโดยใช้ประโยชน์สร้างความเสียหาย LTCM มีส่วนเกี่ยวข้องอย่างมากกับการดำเนินการลงทุนอื่น ๆ ที่การล่มสลายของมันส่งผลกระทบต่อตลาดโลกทำให้เกิดเหตุการณ์ที่น่าทึ่ง
ในระยะยาว Federal Reserve ก็เข้ามาช่วยเหลือและธนาคารอื่น ๆ และกองทุนการลงทุนสนับสนุน LTCM เพื่อป้องกันความเสียหายเพิ่มเติม นี่คือหนึ่งในเหตุผลที่กองทุนควอนตัมสามารถล้มเหลวเนื่องจากเป็นไปตามเหตุการณ์ในอดีตที่อาจไม่รวมถึงเหตุการณ์ในอนาคต
ในขณะที่ทีมควอนตัมที่แข็งแกร่งจะเพิ่มมุมมองใหม่ ๆ ให้กับแบบจำลองเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคตอย่างต่อเนื่อง แต่เป็นไปไม่ได้ที่จะทำนายอนาคตทุกครั้ง เงินทุนจำนวนมากอาจเกิดขึ้นได้เมื่อเศรษฐกิจและตลาดมีความผันผวนสูงกว่าค่าเฉลี่ย สัญญาณการซื้อและขายสามารถมาได้อย่างรวดเร็วว่าการหมุนเวียนสูงสามารถสร้างค่าคอมมิชชั่นสูงและเหตุการณ์ที่ต้องเสียภาษี กองทุนควอนตั้มยังสามารถก่อให้เกิดอันตรายได้เมื่อทำการตลาดในลักษณะที่สามารถทนต่อหมีหรืออยู่บนพื้นฐานของกลยุทธ์ระยะสั้น การคาดการณ์ความตกต่ำการใช้อนุพันธ์และการรวมอำนาจอาจเป็นอันตรายได้ การเลี้ยวผิดหนึ่งครั้งอาจนำไปสู่การ implosions ซึ่งมักทำให้เกิดข่าว
บรรทัดล่าง
กลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณมีวิวัฒนาการจากกล่องดำแบ็คออฟฟิศเป็นเครื่องมือการลงทุนหลัก พวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ความคิดที่ดีที่สุดในธุรกิจและคอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในการใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์จากการเดิมพันในตลาด พวกเขาสามารถประสบความสำเร็จอย่างมากหากแบบจำลองได้รวมอินพุตที่ถูกต้องทั้งหมดและมีความคล่องแคล่วพอที่จะทำนายเหตุการณ์ตลาดที่ผิดปกติ ในทางกลับกันในขณะที่กองทุนควอนตัมมีการทดสอบย้อนหลังอย่างเข้มงวดจนกว่าพวกเขาจะทำงานจุดอ่อนของพวกเขาคือพวกเขาต้องพึ่งพาข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพื่อความสำเร็จ ในขณะที่การลงทุนในรูปแบบเชิงปริมาณนั้นมีอยู่ในตลาดเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องระวังข้อบกพร่องและความเสี่ยง เพื่อให้สอดคล้องกับกลยุทธ์การกระจายความเสี่ยงเป็นความคิดที่ดีที่จะปฏิบัติต่อกลยุทธ์เชิงปริมาณในฐานะรูปแบบการลงทุนและรวมเข้ากับกลยุทธ์ดั้งเดิมเพื่อให้เกิดการกระจายความเสี่ยงที่เหมาะสม
