Todos os potenciais aumentos, baixas e sentimentos associados ao investimento podem ofuscar o objetivo final - ganhar dinheiro. Em um esforço para se concentrar no último e eliminar o primeiro, a abordagem "quantitativa" para investir procura prestar atenção aos números em vez dos intangíveis.

Digite o "Quants"

Harry Markowitz geralmente é creditado com o início do movimento de investimento quantitativo quando publicou uma "Seleção de portfólio" no Journal of Finance em março de 1952. Markowitz usou matemática para quantificar a diversificação e é citada Como um dos primeiros adotadores do conceito de que os modelos matemáticos poderiam ser aplicados ao investimento. Robert Merton, pioneiro na teoria financeira moderna, ganhou um Prêmio Nobel por sua pesquisa de trabalho em métodos matemáticos para preços derivados. O trabalho de Markowitz e Merton lançou as bases para a abordagem quantitativa (quant) para investir.

Ao contrário dos analistas tradicionais de investimento qualitativo, os quants não visitam empresas, atendem as equipes de gerenciamento ou pesquisam os produtos que as empresas vendem em uma esforço para identificar uma vantagem competitiva. Muitas vezes eles não sabem ou se preocupam com os aspectos qualitativos das empresas em que investem, confiando exclusivamente em matemática para tomar decisões de investimento.

Hedge Fund managers embra ced a metodologia e os avanços na tecnologia de computação que avançaram o campo, já que os algoritmos complexos poderiam ser calculados em um piscar de olhos. O campo floresceu durante o boom e o busto das dotcom, já que os quants evitaram em grande parte o frenesi do busto tecnológico e do acidente no mercado.

Enquanto eles tropeçavam na Grande recessão, as estratégias quantitativas permanecem em uso hoje e ganharam atenção notável por seu papel na negociação de alta freqüência (HFT) que depende da matemática para tomar decisões comerciais. O investimento quantitativo também é amplamente praticado como uma disciplina autônoma e em conjunto com a análise qualitativa tradicional tanto para o aprimoramento do retorno como para a mitigação de riscos.

Dados, dados em todos os lugares

O surgimento da era do computador possibilitou a criação de enormes volumes de dados em períodos de tempo extraordinariamente curtos. Isso levou a estratégias de negociação quantitativa cada vez mais complexas, à medida que os comerciantes procuram identificar padrões consistentes, modelam esses padrões e os usam para prever os movimentos de preços em valores mobiliários.

Os quads implementam suas estratégias usando dados publicamente disponíveis. A identificação de padrões permite que eles criem disparadores automáticos para comprar ou vender títulos. Por exemplo, uma estratégia de negociação baseada em padrões de volume de negociação pode ter identificado uma correlação entre o volume de negócios e os preços. Então, se o volume de negociação em um estoque específico sobe quando o preço da ação atinge US $ 25 por ação e cai quando o preço atinge US $ 30, um quant pode configurar uma compra automática em US $ 25.50 e venda automática em US $ 29. 50.

Estratégias semelhantes podem basear-se nos ganhos, nas previsões de ganhos, nas surpresas de lucros e em outros fatores. Em cada caso, os comerciantes quantos puros não se preocupam com as perspectivas de vendas da empresa, equipe de gerenciamento, qualidade do produto ou qualquer outro aspecto de seus negócios. Eles estão colocando suas ordens para comprar e vender com base exclusivamente nos números representados nos padrões que identificaram.

Beyond Gains

A análise quantitativa pode ser usada para identificar padrões que podem se prestar a negócios de segurança lucrativos, mas esse não é seu único valor. Ao ganhar dinheiro é um objetivo que todos os investidores podem entender, a análise quantitativa também pode ser usada para reduzir o risco.

A busca dos chamados "rendimentos ajustados ao risco" envolve a comparação de medidas de risco, como alfa, beta, r-quadrado, desvio padrão e a relação Sharpe, a fim de identificar o investimento que proporcionará o maior nível de retorno para o determinado nível de risco. A idéia é que os investidores não devem arriscar mais do que o necessário para atingir seu nível de retorno direcionado.

Assim, se os dados revelarem que dois investimentos provavelmente gerarão retornos similares, mas esse será significativamente mais volátil em termos de variações de preços para cima e para baixo, os quants (e o senso comum) recomendariam o investimento menos arriscado. Novamente, os quants não se preocupam com quem gerencia o investimento, como é o seu balanço, o produto ajuda a ganhar dinheiro ou a qualquer outro fator qualitativo. Eles se concentram inteiramente nos números e escolhem o investimento que (matematicamente falando) oferece o menor nível de risco.

As carteiras de paridade de risco são um exemplo de estratégias com base em quantos em ação. O conceito básico envolve a tomada de decisões de alocação de ativos com base na volatilidade do mercado. Quando a volatilidade diminui, o nível de risco assumido no portfólio aumenta. Quando a volatilidade aumenta, o nível de risco na carteira diminui.

Para tornar o exemplo um pouco mais realista, considere um portfólio que divida seus ativos entre o caixa e um fundo do índice S & P 500. Usando o Índice de Volatilidade de Opções de Opções do Conselho de Chicago (VIX) como proxy para a volatilidade do mercado de ações, quando a volatilidade aumenta, nossa carteira hipotética deslocaria seus ativos para dinheiro. Quando a volatilidade diminui, nossa carteira transferirá ativos para o fundo do índice S & P 500. Os modelos podem ser significativamente mais complexos que o que aqui referimos, talvez incluindo ações, títulos, commodities, moedas e outros investimentos, mas o conceito permanece o mesmo.

Benefícios

Quant trading é um processo de decisão desapaixonado. Os padrões e os números são tudo o que importa. É uma disciplina de compra / venda efetiva, como pode ser executada consistentemente, sem impedimentos pela emoção que muitas vezes é associada a decisões financeiras.

Também é uma estratégia econômica. Como os computadores fazem o trabalho, as empresas que dependem de estratégias quantitativas não precisam contratar grandes e caras equipes de analistas e gestores de portfólio.Tampouco eles precisam viajar ao redor do país ou as empresas inspecionando o mundo e se encontrar com a gerência para avaliar potenciais investimentos. Eles simplesmente usam computadores para analisar os dados e executar os negócios.

Riscos

"Mentiras, mentiras e estatísticas" é uma citação usada com freqüência para descrever a miríade de maneiras em que os dados podem ser manipulados. Enquanto os analistas quantitativos procuram identificar padrões, o processo não é, de forma alguma, atempado. A análise envolve o abate por grandes quantidades de dados. Escolher os dados certos não é de forma alguma uma garantia, assim como os padrões que parecem sugerir certos resultados podem funcionar perfeitamente até não. Mesmo quando um padrão parece funcionar, a validação dos padrões pode ser um desafio. Como todo investidor sabe, não há apostas seguras.

Os pontos de inflexão, como a desaceleração do mercado de ações de 2008/2009, podem ser difíceis nessas estratégias, pois os padrões podem mudar de repente. Também é importante lembrar que os dados nem sempre contam toda a história. Os seres humanos podem ver um escândalo ou uma mudança de gerenciamento à medida que ele está se desenvolvendo, enquanto uma abordagem puramente matemática não pode necessariamente fazê-lo. Além disso, uma estratégia torna-se menos eficaz à medida que um número crescente de investidores tentam empregá-la. Os padrões que funcionam tornar-se-ão menos efetivos à medida que mais e mais investidores tentam lucrar com isso.

A linha inferior

Muitas estratégias de investimento usam uma combinação de estratégias tanto quantitativas como qualitativas. Eles usam estratégias quantitativas para identificar potenciais investimentos e depois usam análise qualitativa para levar seus esforços de pesquisa ao próximo nível na identificação do investimento final.

Eles também podem usar uma visão qualitativa para selecionar investimentos e dados quantitativos para gerenciamento de riscos. Embora as estratégias de investimento quantitativas e qualitativas tenham seus proponentes e seus críticos, as estratégias não precisam ser mutuamente exclusivas.