简单的定量分析概述

什么是定量分析？

金融中的定量分析（也称为Quant Analysis或QA）是一种强调数学和统计分析的方法，以帮助确定金融资产的价值，例如股票或期权。定量交易分析师（也称为“多少”）使用各种数据来开发交易算法和计算机模型，包括历史投资和股票市场数据。

这些计算机模型产生的信息可帮助投资者分析投资机会并发展他们认为成功的信息交易策略。通常，此交易策略将包括有关进入和的非常具体的信息出口点，贸易的预期风险和预期的回报。

财务的最终目标定量分析是使用可量化的统计数据和指标来协助投资者做出有利可图的投资决策。在本文中，我们回顾了定量投资的历史，将其与定性分析，并提供基于量子的策略的示例。

关键要点

定量分析来自计算机时代的兴起，这使得在短时间内分析大量数据比以往任何时候都更容易。
定量交易分析师（Quants）确定交易模式，建立模型来评估这些模式，并对证券的价格和方向进行预测。
建立模型并收集信息后，Quants使用数据来设置证券的自动交易。
定量分析不同于定性分析，该分析着眼于公司做出预测的非统计方面。
定量分析可以通过确定哪些投资提供相对于投资者首选风险水平的最佳收益水平来减轻风险。

定量投资的起源

诺贝尔奖获奖经济学家哈里·马克维茨（Harry Markowitz）通常，当他在《定量投资运动》中发表“投资组合选择”时，通常会认为金融杂志1952年3月。Markowitz引入了现代投资组合理论（MPT）向投资者展示了如何构建能够最大化各种风险水平回报的资产组合的多元化投资组合。 Markowitz使用数学来量化多样化并被认为是可以将数学模型应用于投资的概念的早期采用者。

现代金融理论的先驱罗伯特·默顿（Robert Merton）因其对定价的数学方法的研究而获得了诺贝尔奖衍生物。Markowitz和Merton的工作奠定了定量（量化）投资方法的基础。

定量与定性分析

与传统不同定性投资分析师Quants不要访问公司，与管理团队结识或研究公司出售的产品以确定竞争优势。他们通常不知道或关心投资公司或公司提供的产品或服务的定性方面。相反，他们纯粹依靠数学来做出投资决策。

Quant（经常具有科学背景和统计或数学学位）将使用他们对计算机和编程语言的知识来构建自动化交易过程的自定义交易系统。其计划的输入可能从关键财务比率（例如价格比率）进行更复杂的计算，例如折现现金流（DCF）估值。

对冲基金经理接受了方法。计算技术的进步进一步推进了该领域，可以通过眼睛眨眼并创建自动交易策略来计算复杂的算法。田野在Dotcom繁荣和胸围。

量化策略偶然发现大萧条由于他们未能解释影响抵押支持证券在整个市场和经济上。但是，当今的Quant策略仍在使用中，并因其在高频交易（HFT），依靠数学来做出交易决策。

定量投资也被广泛作为独立纪律，并与传统的定性分析一起以返回增强和风险降低。

重要的

定量分析师不考虑谁管理公司，资产负债表看起来，它生产的产品或任何其他定性因素。他们完全专注于数字，并选择数学上的投资，以最低的风险提供最佳回报。

定量分析中使用的数据

计算机时代的兴起使得在非常短的时间内崩溃了大量数据。这导致越来越复杂定量交易策略，随着交易者寻求确定一致的模式，对这些模式进行建模并使用它们来预测证券的价格变动。

Quant使用可公开的数据实施其策略。模式的识别使他们能够设置自动触发器可以购买或出售证券。

例如，基于交易量模式可能已经确定了交易量与价格之间的相关性。因此，如果特定股票的交易量在股票价格上涨25美元并在价格上涨30美元时下跌时，量子定量可能会以25.50美元的价格设定自动购买，而自动售价为29.50美元。

类似的策略可以基于收入，收益预测，收入惊喜以及其他许多因素。在每种情况下，纯量化交易者都不关心公司的销售前景，管理团队，产品质量或业务的任何其他方面。他们下达订单以严格根据他们确定的模式占的数字进行买卖。

降低风险

定量分析可用于识别可能有利于盈利安全交易的模式，但这并不是其唯一的价值。尽管赚钱是每个投资者都能理解的目标，但定量分析也可以用于降低风险。

追求所谓的“风险调整后收益”涉及比较风险措施例如alpha，beta，r平方，标准偏差和夏普比率确定将为给定风险水平提供最高收益水平的投资。这个想法是，投资者不应承担比实现目标回报水平所需的风险。

因此，如果数据表明两项投资可能会产生类似的回报，但是在上下价格波动方面，这一投资将变得更加波动，那么Quants（和常识）将建议您的风险较小的投资。

风险差异投资组合是基于量子的策略的一个示例。基本概念涉及做出资产分配决策基于市场波动。当波动性下降时，投资组合中的冒险水平会上升。当波动率增加时，投资组合中的冒险降低。

定量分析的示例

为了使示例更加现实，请考虑将其资产分配在现金和一个的投资组合标准普尔500指数基金。使用芝加哥董事会选项交换波动率指数（vix）作为股票市场波动的代理，当波动性上升时，我们的假设投资组合将其资产转向现金。

当波动性下降时，我们的投资组合将资产转移到标准普尔500指数基金。模型可能比我们在这里引用的模型要复杂得多，包括股票，债券，商品，货币和其他投资，但该概念仍然相同。

定量交易的利弊

像任何交易策略一样，定量分析既具有优势和缺点。

优势

不感兴趣：在定量交易中，模式和数字至关重要。这是一门有效的买卖学科，因为它可以始终如一地执行，因此不受与财务决策相关的情感的影响。
成本效益：依靠量化策略的公司不需要雇用大型分析师团队和投资组合经理或旅行以评估潜在的投资。他们使用计算机分析数据并执行交易。

缺点

容易受到操纵数据的影响：量化分析涉及通过大量数据进行淘汰。选择正确的数据绝不是保证，就像交易模式这似乎表明某些结果可能会完美地工作，直到它们效果不佳。即使模式似乎有效，验证模式也可能是一个挑战。
定性因素很重要：拐点，例如2008 - 09年的股票市场低迷，在这些策略上可能很艰难，因为模式可能会突然改变。人类可以在发展时看到丑闻或管理的变化，而纯粹的数学方法不一定这样做。
广泛使用：随着越来越多的投资者试图雇用该战略，策略变得不那么有效。随着越来越多的投资者试图从中获利，工作的模式将变得降低。