後者に焦点を当てて前者を排除するために、投資に対する「定量的」アプローチは、無形資産ではなく数字に注意を払うことを目指しています。

「クオンツ」の入力

Harry Markowitzは、1952年3月にジャーナル・オブ・ファイナンスに「ポートフォリオ・セレクション」を発表したときに、定量的な投資動向を開始したと一般に信じられています。マルコウィッツは多様化を定量化するために数学を使用し、現代の金融理論のパイオニアであるRobert Mertonは、デリバティブの価格設定のための数学的手法の研究でノーベル賞を受賞しました.MarkowitzとMertonの研究は基礎を築いた

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従来の定性的な投資アナリストとは異なり、クオンツは企業を訪問せず、経営陣を迎えたり、企業が競争優位を特定するための努力彼らはしばしば純粋に投資決定を行う数学に頼って、投資する企業の質的側面を知らないか気にしない。

ヘッジファンドマネージャー包括複雑なアルゴリズムが目のまばたきで計算できるように、フィールドをさらに進化させたコンピューティング技術の方法論と進歩を挙げました。このフィールドは、ドットコムブームとバストの間に繁栄しました。クオンツがハイテクバストと市場クラッシュの狂乱を大いに避けていたからです。

<！彼らは大後退に遭遇したが、今日では数量戦略が引き続き使用されており、数学を使って取引を決定する高頻度取引（HFT）での役割について注目を集めている。定量的投資は、スタンドアローンの規律としても、リターン強化とリスク軽減の両方について従来の定性分析と併せて広く実施されています。

データ、すべてのデータ

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コンピュータ時代の到来により、非常に短時間で膨大な量のデータを処理することが可能になりました。これは、トレーダーが一貫したパターンを特定し、それらのパターンをモデル化し、それらを使用して有価証券の価格変動を予測するために、ますます複雑な定量的トレーディング戦略につながった。

クオンツは、公開されているデータを使用して戦略を実装します。パターンの識別により、証券を売買する自動トリガーを設定することができます。例えば、取引量パターンに基づく取引戦略は、取引量と価格との間の相関関係を特定した可能性がある。したがって、株式の価格が1株当たり25ドルに達し、価格が30ドルになったときに特定の株式の取引量が上昇した場合、クォンタムは25ドルで自動購入を設定する可能性があります。50ドル、自動販売は29ドル。同様の戦略は、収益、収益予測、利益予想およびその他の要因に基づいている可能性があります。それぞれのケースで、純粋なクオンツトレーダーは、同社の売上見通し、経営陣、製品の品質、またはその事業の他の面については気にしません。彼らは、彼らが特定したパターンで説明された数字に基づいて、売買注文を出しています。

利益を超えて

定量的分析は、有益な証券取引に役立つ可能性のあるパターンを特定するために使用できますが、それだけではありません。お金を稼ぐことはすべての投資家が理解できる目標ですが、量的分析はリスクを減らすためにも使用できます。

いわゆる「リスク調整後収益率」を追求するには、α、β、r-squared、標準偏差、シャープレシオなどのリスク指標を比較することが必要です。所与のレベルのリスク。投資家は、目標とする収益水準を達成するために必要以上にリスクを取らなくてはならないという考え方です。

その結果、2つの投資が類似のリターンを生み出す可能性があるが、上下価格の変動に関しては大幅に変動することが明らかになった場合、クオンツ（および常識）はリスクの低い投資を推奨する。再び、クオンツは、投資を管理する人、そのバランスシートがどのように見えるか、どの製品がお金を稼ぐのに役立つか、その他の定性的要因を気にしません。彼らは完全に数に焦点を当て、（数学的に言えば）最も低いレベルのリスクを提供する投資を選択する。

リスク・パリティ・ポートフォリオは、量ベースの戦略の実施例である。基本的な考え方は、市場のボラティリティに基づいて資産配分の決定を行うことです。ボラティリティが低下すると、ポートフォリオを取るリスクのレベルが上がります。ボラティリティが高まると、ポートフォリオのリスクを取るレベルが低下します。

例を少しもっと現実的にするために、資産を現金とS&P 500インデックスファンドの間で分割するポートフォリオを検討してください。シカゴ・ボード・オプションExchangeボラティリティ・インデックス（VIX）を株式市場のボラティリティのプロキシとして使用すると、ボラティリティが上昇すると、仮想ポートフォリオは資産を現金にシフトさせます。ボラティリティが低下すると、当社のポートフォリオは資産をS&P 500インデックスファンドに移行させる。モデルは、株式、債券、コモディティ、通貨、その他の投資を含むおそらく、ここで参照しているモデルよりもはるかに複雑なものになる可能性がありますが、コンセプトは同じです。

利益

クオンツ取引は、控えめな意思決定プロセスです。パターンと数字はすべて重要です。それは、財務上の決定に関連することが多い感情によって妨げられることなく、一貫して実行できるように、効果的な売買規律です。

それは費用対効果の高い戦略です。コンピュータが仕事をしているので、数量戦略に頼っている企業は、アナリストやポートフォリオマネージャの大規模で高価なチームを雇う必要はありません。潜在的な投資を評価するために、国や世界を旅行して企業を調べたり、経営陣と面会したりする必要もありません。彼らは単にコンピュータを使ってデータを分析し、取引を実行します。

リスク

「うそつきと嘘と統計」は、データの無数の操作方法を説明するためによく使われる引用です。定量的な分析者はパターンを特定しようとしていますが、このプロセスは決してばかばかしいものではありません。この分析では、膨大な量のデータを収集します。適切なデータを選択することは、必ずしも保証ではありません。特定の結果が示唆されるように見えるパターンが、完全には機能しない場合があるのと同じように。パターンが機能しているように見える場合でも、パターンを検証することは難しいことです。すべての投資家が知っているように、確実な賭けはありません。

パターンが突然変化する可能性があるため、2008/2009の株式市場の低迷などの変曲点は、これらの戦略では厳しくなる可能性があります。データが必ずしも全話を伝えるとは限らないことを覚えておくことも重要です。人間は、スキャンダルやマネジメントの変化が現れているのを見ることができますが、純粋に数学的なアプローチではそうすることはできません。また、戦略を採用しようとする投資家の数が増加するにつれて、戦略の効果は低くなります。ますます多くの投資家が利益を上げようとするにつれて効果を発揮するパターンは少なくなります。

結論

多くの投資戦略は、量的戦略と質的戦略の両方を組み合わせて使用​​します。彼らは、定量的な戦略を使用して潜在的な投資を特定し、次に定性分析を使用して、最終投資を特定する次のレベルに研究努力をします。彼らは、投資を選択するために質的な洞察力を使用し、リスク管理のための定量データを使用することもできる。定量的投資戦略と定性的投資戦略の双方に支持者とその批評家がいるが、戦略は相互に排他的である必要はない。