양적 투자 전략은 현대 컴퓨터의 출현으로 복잡한 도구로 발전했지만 전략의 뿌리는 80 년 이상 거슬러 올라갑니다. 그들은 일반적으로 고도로 교육받은 팀에 의해 운영되며 독점 모델을 사용하여 시장을 이길 수있는 능력을 향상시킵니다. 단순성을 추구하는 사람들을 위해 플러그 앤 플레이 방식의 상용 프로그램도 있습니다. Quant 모델은 백 테스트시 항상 잘 작동하지만 실제 응용 프로그램과 성공률은 논란의 여지가 있습니다. 시장이 약세를 보이는 시장에서 잘 작동하는 것처럼 보이지만 시장이 허물어 질 때 퀀트 전략은 다른 전략과 동일한 위험에 노출됩니다.
역사
금융에 적용된 양적 이론 연구의 창시자 중 한 사람은 Robert Merton이었습니다. 컴퓨터를 사용하기 전에 프로세스가 얼마나 어렵고 시간이 많이 걸 렸는지 상상할 수 있습니다. 금융에 관한 다른 이론들도 현대의 포트폴리오 이론에 근거한 포트폴리오 다각화의 기초를 포함한 최초의 정량적 연구에서 발전했다. 양적 금융과 미적분학을 사용함으로써 가장 유명한 Black-Scholes 옵션 가격 공식 중 하나를 포함하여 많은 다른 공통 도구가 생겨났다..
포트폴리오 관리에 직접 적용 할 때 목표는 다른 투자 전략과 같습니다. 가치, 알파 또는 초과 수익을 추가하는 것입니다. Quants는 개발자라고 불리며 복잡한 수학적 모델을 작성하여 투자 기회를 감지합니다. 퀀트를 개발하는 퀀트만큼 많은 모델이 있으며 모두 최고라고 주장합니다. 퀀트 투자 전략의 베스트셀러 포인트 중 하나는 모델과 궁극적으로 컴퓨터가 사람이 아니라 실제 구매 / 판매 결정을 내린다는 것입니다. 이것은 투자를 사고 파는 사람이 경험할 수있는 감정적 인 반응을 제거하는 경향이 있습니다.
퀀트 전략은 이제 투자 커뮤니티에서 받아 들여지고 뮤추얼 펀드, 헤지 펀드 및 기관 투자자에 의해 운영됩니다. 일반적으로 이름은 알파 생성기 또는 알파 세대입니다.
정량 분석가는 무엇을합니까?
커튼 뒤
"오즈의 마법사"에서와 마찬가지로 누군가 프로세스를 주도하는 커튼 뒤에 있습니다. 다른 모델과 마찬가지로 프로그램을 개발하는 사람만큼 좋습니다. 퀀트가되기위한 특정 요구 사항은 없지만 퀀트 모델을 실행하는 대부분의 회사는 투자 분석가, 통계 학자 및 프로세스를 컴퓨터에 코딩하는 프로그래머의 기술을 결합합니다. 수학 및 통계 모델의 복잡한 특성으로 인해 재무, 경제, 수학 및 엔지니어링 분야에서 대학원 학위 및 박사 학위와 같은 자격 증명을 보는 것이 일반적입니다.
역사적으로이 팀원들은 백 오피스에서 근무했지만 퀀트 모델이 일반화되면서 프론트 오피스로 이전했습니다.
Quant 전략의 장점
전반적인 성공률은 논란의 여지가 있지만 일부 전략이 작동하는 이유는 규율을 기반으로하기 때문입니다. 모델이 옳다면, 규율은 양적 데이터를 기반으로 시장의 비 효율성을 이용하기 위해 전략을 초고속 컴퓨터와 함께 작동하게합니다. 모델 자체는 P / E, 부채 대 자본 및 수입 증가와 같은 소수의 비율을 기반으로하거나 수천 개의 입력을 동시에 사용할 수 있습니다.
컴퓨터가 다른 시나리오보다 비 효율성을 찾기 위해 지속적으로 시나리오를 실행함에 따라 성공적인 전략은 초기 단계에서 추세를 파악할 수 있습니다. 모델은 대규모 분석 그룹을 동시에 분석 할 수 있으며, 기존 분석가는 한 번에 몇 개만 볼 수 있습니다. 선별 프로세스는 모델에 따라 1-5 또는 AF와 같은 등급 수준으로 우주를 평가할 수 있습니다. 이것은 높은 등급의 투자에 투자하고 낮은 등급의 것을 판매함으로써 실제 거래 과정을 매우 간단하게 만듭니다.
Quant 모델은 또한 long, short 및 long / short와 같은 다양한 전략을 엽니 다. 성공적인 퀀트 펀드는 모델의 특성으로 인해 위험 관리에주의를 기울입니다. 대부분의 전략은 유니버스 또는 벤치 마크로 시작하여 모델에 섹터 및 산업 가중치를 사용합니다. 이를 통해 자금은 모델 자체를 손상시키지 않으면 서 다각화를 어느 정도 제어 할 수 있습니다. 퀀트 펀드는 일반적으로 많은 전통적인 분석가와 포트폴리오 관리자가 필요하지 않기 때문에 저렴한 비용으로 운영됩니다.
Quant 전략의 단점
많은 투자자들이 블랙 박스가 투자를하게하는 개념을 완전히 수용하지 못하는 이유가 있습니다. 많은 성공적인 퀀트 자금을 위해, 많은 사람들이 실패한 것처럼 보입니다. 불행히도 퀀트의 명성 때문에 실패하면 큰 시간이 걸리지 않습니다.
장기 자본 관리는 가장 유명한 퀀트 헤지 펀드 중 하나였으며, 가장 존경받는 학계 지도자와 노벨 메모리얼 상을 수상한 경제학자 인 Myron S. Scholes와 Robert C. Merton이 운영했습니다. 1990 년대에 그들의 팀은 평균 이상의 수익을 창출했으며 모든 유형의 투자자로부터 자본을 유치했습니다. 그들은 비 효율성을 악용 할뿐만 아니라 자본에 쉽게 접근하여 시장 방향에 대한 막대한 활용 베팅을하는 것으로 유명했습니다.
그들의 전략의 규율은 실제로 약점을 만들어서 붕괴로 이어졌습니다. 장기 자본 관리는 2000 년 초 청산 및 해산되었습니다.이 모델에는 러시아 정부가 일부 부채를 탕감 할 가능성이 포함되지 않았습니다. 이 하나의 사건은 사건을 일으켰고, 레버리지로 인해 연쇄 반응이 확대되었습니다. LTCM은 다른 투자 운영에 크게 몰두하여 붕괴가 세계 시장에 영향을 미쳐 극적인 사건을 일으켰습니다.
장기적으로 연방 준비 은행은 도움을 청했고 다른 은행과 투자 자금은 추가 피해를 막기 위해 LTCM을 지원했습니다. 퀀트 펀드가 미래 이벤트를 포함하지 않을 수있는 역사적인 이벤트를 기반으로하기 때문에 퀀트 펀드가 실패 할 수있는 이유 중 하나입니다.
강력한 퀀트 팀은 미래의 이벤트를 예측하기 위해 모델에 새로운 측면을 지속적으로 추가하지만 매번 미래를 예측하는 것은 불가능합니다. 경제와 시장이 평균 이상의 변동성을 경험할 때 퀀트 펀드는 또한 압도 될 수 있습니다. 매수 및 매도 신호가 너무 빨리 올 수 있기 때문에 높은 이직률로 인해 높은 수수료와 과세 대상 이벤트가 발생할 수 있습니다. 퀀트 펀드는 또한 내수성으로 판매되거나 짧은 전략을 기반으로 할 때 위험을 초래할 수 있습니다. 파생 상품을 사용하고 레버리지를 결합하여 침체를 예측하는 것은 위험 할 수 있습니다. 한 번의 잘못된 차례는 속박으로 이어질 수 있으며 종종 뉴스를 만듭니다.
결론
양적 투자 전략은 백 오피스 블랙 박스에서 주류 투자 도구로 발전했습니다. 비즈니스 효율성을 높이고 가장 빠른 컴퓨터를 사용하여 비 효율성을 악용하고 레버리지를 사용하여 시장 베팅을하도록 설계되었습니다. 모델에 모든 올바른 입력이 포함되어 있고 비정상적인 시장 이벤트를 예측하기에 충분히 민첩한 경우 매우 성공할 수 있습니다. 반면에 퀀트 펀드는 효과가있을 때까지 철저하게 백 테스트를 거쳤지만, 약점은 성공을 위해 과거 데이터에 의존한다는 것입니다. 퀀트 스타일 투자는 시장에 자리 잡고 있지만 단점과 위험을 인식하는 것이 중요합니다. 다각화 전략과 일관성을 유지하려면 퀀트 전략을 투자 스타일로 취급하고 기존 전략과 결합하여 적절한 다각화를 달성하는 것이 좋습니다.
