Kvantitativní analýza (finance) - Quantitative analysis (finance)

Kvantitativní analýza je použití matematických a statistických metod (matematické finance ) v finance. Ti, kteří pracují v oboru, jsou kvantitativní analytici (nebo, ve finančním žargonu, a kvant). Quants mají tendenci se specializovat na konkrétní oblasti, které mohou zahrnovat derivát strukturování nebo stanovení cen, řízení rizik, algoritmické obchodování a investiční management. Okupace je podobná okupaci v průmyslová matematika v jiných průmyslových odvětvích.[1] Proces obvykle spočívá v prohledávání rozsáhlých databází vzorů, jako jsou korelace mezi likvidními aktivy nebo vzory cenových pohybů (sledování trendu nebo průměrná reverze ). Výsledné strategie mohou zahrnovat vysokofrekvenční obchodování.

Ačkoli původní kvantitativní analytici byli „prodejní strana „od tvůrců trhu, zabývajících se cenami derivátů a řízením rizik, význam tohoto pojmu se postupem času rozšířil tak, aby zahrnoval i ty jednotlivce, kteří se podílejí na téměř jakékoli aplikaci matematického financování, koupit stranu.[2] Mezi příklady patří statistická arbitráž, kvantitativní správa investic, algoritmické obchodování a tvorba elektronického trhu.

Mezi větší investiční manažery využívající kvantitativní analýzu patří Renaissance Technologies, Winton Group, D. E. Shaw & Co., a Správa kapitálu AQR.[Citace je zapotřebí ]

Dějiny

Robert C. Merton, propagován jeden z průkopníků kvantitativní analýzy stochastický počet do studia financí.

Kvantitativní financování začala v roce 1900 s Louis Bachelier je doktorský teze „Teorie spekulací“, která poskytla model ceny možnosti pod normální distribuce.

Harry Markowitz Disertační práce z roku 1952 „Výběr portfolia“ a její publikovaná verze byla jedním z prvních pokusů v ekonomických časopisech formálně přizpůsobit matematické pojmy financování (matematika se do té doby omezovala na matematické, statistické nebo specializované ekonomické časopisy).[3] Markowitz formalizoval představu průměrného výnosu a kovariancí pro běžné akcie, což mu umožnilo kvantifikovat koncept „diverzifikace“ na trhu. Ukázal, jak vypočítat průměrný výnos a rozptyl pro dané portfolio, a tvrdil, že investoři by měli mít pouze ta portfolia, jejichž rozptyl je minimální u všech portfolií s daným průměrným výnosem. Ačkoli jazyk financí nyní zahrnuje To je kalkul, řízení rizik kvantifikovatelným způsobem je základem velké části moderní teorie.

V roce 1965 Paul Samuelson představen stochastický počet do studia financí.[4][5] V roce 1969 Robert Merton podporoval spojitý stochastický počet a nepřetržitý čas procesy. Merton byl motivován touhou porozumět tomu, jak jsou ceny nastaveny na finančních trzích, což je klasická ekonomická otázka „rovnováhy“, a v pozdějších dokumentech použil mechanismus stochastického počtu k zahájení vyšetřování této otázky.

Ve stejné době jako Mertonova práce as Mertonovou pomocí Fischer Black a Myron Scholes vyvinul Black – Scholesův model, který byl oceněn v roce 1997 Nobelova pamětní cena za ekonomické vědy. Poskytlo řešení praktického problému spočívajícího v nalezení spravedlivé ceny pro evropskou kupní opci, tj. Práva koupit jednu akcii dané akcie za stanovenou cenu a čas. Takové opce si investoři často kupují jako zařízení zajišťující riziko. V roce 1981 Harrison a Pliska použili obecnou teorii stochastických procesů spojitého času k vytvoření modelu Black – Scholes na pevném teoretickém základě a ukázali, jak ocenit řadu dalších derivátových cenných papírů.[6]

Emanuel Derman kniha z roku 2004 Můj život jako kvantum pomohlo jak rozšířit známost role kvantitativního analytika mimo finance, tak popularizovat zkratku „quant“ pro kvantitativního analytika.[7]

Vzdělání

Viz také: Nástin financí § Vzdělání, Finanční modelování § Kvantitativní financování, a Finanční analytik § Kvalifikace

Kvantitativní analytici často pocházejí finanční matematika, finanční inženýrství, aplikovaná matematika, fyzika nebo inženýrství pozadí a kvantitativní analýza je hlavním zdrojem zaměstnání pro lidi s matematikou a fyzikou Tituly PhD, nebo s magisterskými tituly finanční matematiky.

Kvantitativní analytik bude obvykle potřebovat rozsáhlé dovednosti v oblasti počítačového programování C, C ++, Jáva, R, MATLAB, Mathematica, a Krajta.

Datová věda a strojové učení metody analýzy a modelování jsou stále více využívány při výkonu portfolia a modelování rizik portfolia,[8][9] a jako takové jsou datová věda a strojové učení Absolventi magisterského studia jsou také najímáni jako kvantitativní analytici.

Tato poptávka po kvantitativních analytiků vedla k vytvoření specializovaných magisterských a doktorských kurzů v oblasti finančního inženýrství, matematických financí, výpočetní finance a / nebo finanční zajištění. Zejména magisterské programy v oboru matematické finance, finanční inženýrství, operační výzkum, výpočetní statistika, strojové učení, a finanční analýza jsou stále oblíbenější u studentů i zaměstnavatelů. Vidět Mistr kvantitativního financování pro obecnou diskusi.

To souběžně vedlo k obnovení poptávky po pojistněmatematický kvalifikace, stejně jako obchodní certifikace, jako je CQF Obecnější Master of Finance (a Mistr finanční ekonomie ) stále více zahrnuje významnou technickou součást.

Typy

Kvantitativní analytik front office

V oblasti prodeje a obchodování pracují kvantitativní analytici na stanovení cen, řízení rizik a identifikaci výnosných příležitostí. Historicky se jednalo o zřetelnou aktivitu od obchodování, ale hranice mezi desktopovým kvantitativním analytikem a kvantitativním obchodníkem se stále více stírá a je nyní obtížné vstoupit do obchodování jako profese bez alespoň nějakého vzdělání kvantitativní analýzy. V oblasti algoritmické obchodování dospělo to do bodu, kdy je malý smysluplný rozdíl. Front office work upřednostňuje vyšší poměr rychlosti a kvality s větším důrazem na řešení konkrétních problémů než podrobné modelování. FOQ jsou obvykle výrazně lépe placená než v oblasti back office, risk a validace modelů. Ačkoli jsou vysoce kvalifikovaní analytici, FOQ často postrádají zkušenosti se softwarovým inženýrstvím nebo formální školení a jsou vázáni časovými omezeními a obchodními tlaky, často jsou přijata taktická řešení.

Kvantitativní řízení investic

Kvantitativní analýza je hojně využívána společností správci aktiv. Někteří, jako FQ, AQR nebo Barclays, spoléhají téměř výhradně na kvantitativní strategie zatímco jiné, jako Pimco, Blackrock nebo Citadel, používají kombinaci kvantitativních a základní metody.Vidět kvantitativní fond obecně a Nástin financí § Kvantitativní investování seznam příslušných článků.

Kvantitativní analýza knihovny

Velké firmy investují velké částky do pokusu o vytvoření standardních metod hodnocení cen a rizika. Liší se od nástrojů front office v tom, že Excel je velmi vzácný, přičemž většina vývoje probíhá v C ++, ačkoli Java a C # se někdy používají v úlohách, které nejsou důležité pro výkon. LQ tráví více času modelováním zajišťujícím, že analýzy jsou efektivní a správné, i když mezi LQ a FOQ existuje napětí ohledně platnosti jejich výsledků. LQ jsou povinni rozumět technikám, jako je Metody Monte Carlo a metody konečných rozdílů, jakož i povahu modelovaných produktů.

Algoritmické obchodování, kvantitativní analytik

Často nejlépe placenou formou Quant, ATQ využívají metody převzaté z zpracování signálu, herní teorie hazardní hry Kellyho kritérium, mikrostruktura trhu, ekonometrie, a časové řady analýza. Algoritmické obchodování zahrnuje statistická arbitráž, ale zahrnuje techniky do značné míry založené na rychlosti odezvy, a to do té míry, že některé ATQ upravují hardware a linuxová jádra tak, aby bylo dosaženo ultra nízké latence.

Řízení rizik

To v posledních letech nabylo na důležitosti, protože úvěrová krize odhalila díry v mechanismech používaných k zajištění správného zajištění pozic, i když v žádné bance se přístup typu pay in risk nepodobá front office. Základní technika je hodnota v riziku, a to je podpořeno různými formami zátěžový test (finanční), ekonomický kapitál analýza a přímá analýza pozic a modelů používaných různými divizemi bank.

Inovace

V návaznosti na finanční krizi se objevilo poznání, že kvantitativní metody oceňování byly v jejich přístupu obecně příliš úzké. Dohodnutou opravou přijatou řadou finančních institucí bylo zlepšení spolupráce.

Ověření modelu

Validace modelů (MV) využívá modely a metody vyvinuté front office, knihovnou a modelováním kvantitativních analytiků a určuje jejich platnost a správnost. Skupinu MV lze dobře považovat za nadmnožinu kvantitativních operací ve finanční instituci, protože se musí vypořádat s novými a pokročilými modely a obchodními technikami z celé firmy. Před krizí však byla struktura platů ve všech firmách taková, že skupiny MV se snažily přilákat a udržet si adekvátní personál, často s talentovanými kvantitativními analytiky, kteří při první příležitosti odcházeli. To vážně ovlivnilo schopnost společnosti řídit modelové riziko nebo zajistit, aby byly držené pozice správně oceněny. Kvantitativní analytik MV by obvykle vydělal zlomek kvantitativních analytiků v jiných skupinách s podobnou délkou zkušeností. V letech následujících po krizi se to změnilo. Regulační orgány nyní obvykle hovoří přímo s cennými papíry ve středním úřadu, jako jsou validátoři modelů, a protože zisky velmi závisí na regulační infrastruktuře, ověření modelu nabylo na váze a významu s ohledem na množství ve front office.

Kvantitativní vývojář

Kvantitativní vývojáři, někdy nazývaní kvantitativní softwaroví inženýři, nebo kvantitativní inženýři, jsou počítačoví specialisté, kteří pomáhají, implementují a udržují kvantitativní modely. Mají tendenci být vysoce specializovanými jazykovými techniky, kteří překlenují propast mezi nimi softwaroví inženýři a kvantitativní analytici. Termín je také někdy používán mimo finanční průmysl k označení těch, kteří pracují na křižovatce softwarové inženýrství a kvantitativní výzkum.

Matematické a statistické přístupy

Vidět: Matematické finance; Finanční modelování # Kvantitativní financování; Nástin financí # Matematické nástroje; Finanční ekonomie # Ceny derivátů.

Kvantitativní analytici díky svému pozadí čerpají z různých forem matematiky: statistika a pravděpodobnost, počet soustředěný kolem parciální diferenciální rovnice, lineární algebra, diskrétní matematika, a ekonometrie. Některé na straně nákupu mohou použít strojové učení. Většině kvantitativních analytiků se dostalo malého formálního vzdělání v běžné ekonomii a často používají přístupy vycházející z fyzikálních věd. Quants používají matematické dovednosti získané z různých oborů, jako je informatika, fyzika a inženýrství. Mezi tyto dovednosti patří mimo jiné pokročilé statistiky, lineární algebra a parciální diferenciální rovnice, jakož i jejich řešení založené na numerická analýza.

Běžně používané numerické metody jsou:

Techniky

Typickým problémem pro matematicky orientovaného kvantitativního analytika by bylo vyvinout model pro stanovení ceny, zajištění a řízení rizik u komplexního derivátového produktu. Tito kvantitativní analytici se spíše spoléhají na numerickou analýzu než na statistiku a ekonometrii. Jedním z hlavních matematických nástrojů kvantitativního financování je stochastický počet. Myšlenkou však je upřednostnit deterministicky „správnou“ odpověď, protože jakmile dojde ke shodě na vstupních hodnotách a dynamice tržních proměnných, bude existovat pouze jedna správná cena pro jakoukoli danou bezpečnost (což lze prokázat, i když často neúčinně, prostřednictvím velkého množství simulací Monte Carlo).

Typickým problémem pro statisticky orientovaného kvantitativního analytika by bylo vyvinout model pro rozhodování o tom, které akcie jsou relativně drahé a které relativně levné. Model může zahrnovat poměr účetní hodnoty společnosti k ceně, její poměrný poměr výnosů k ceně a další účetní faktory. Investiční manažer může tuto analýzu implementovat nákupem podhodnocených akcií, prodejem předražených akcií nebo obojím. Statisticky orientovaní kvantitativní analytici mají sklon spoléhat se více na statistiku a ekonometrii a méně na sofistikované numerické techniky a objektově orientované programování. Tito kvantitativní analytici obvykle pocházejí z psychologie, která se snaží najít nejlepší přístup k modelování dat, a mohou akceptovat, že neexistuje žádná „správná odpověď“, dokud neuplyne čas, a můžeme zpětně vidět, jak model fungoval. Oba typy kvantitativních analytiků vyžadují silné znalosti sofistikované matematiky a znalosti programování v počítači.

Akademické a technické časopisy

Oblasti práce

Klíčové publikace

Viz také

Reference

  1. ^ Viz Definice ve společnosti pro aplikovanou a průmyslovou matematiku http://www.siam.org/about/pdf/brochure.pdf
  2. ^ Derman, E. (2004). Můj život jako kvantum: úvahy o fyzice a financích. John Wiley & Sons.
  3. ^ Markowitz, H. (1952). "Výběr portfolia". Journal of Finance. 7 (1): 77–91. doi:10.1111 / j.1540-6261.1952.tb01525.x.
  4. ^ Samuelson, P. A. (1965). „Racionální teorie ceny warrantu“. Recenze průmyslového managementu. 6 (2): 13–32.
  5. ^ Henry McKean spoluzakladatel stochastického počtu (spolu s Kiyosi Itô ) napsal dodatek: viz McKean, H. P. Jr. (1965). „Dodatek (k Samuelsonovi): problém volné hranice pro rovnici tepla vznikající z problému matematické ekonomie“. Recenze průmyslového managementu. 6 (2): 32–39.
  6. ^ Harrison, J. Michael; Pliska, Stanley R. (1981). „Martingales a Stochastic Integrals v teorii kontinuálního obchodování“. Stochastické procesy a jejich aplikace. 11 (3): 215–260. doi:10.1016/0304-4149(81)90026-0.
  7. ^ Derman, Emanuel (2004). Můj život jako kvantum. John Wiley and Sons.
  8. ^ „Machine Learning in Finance: Theory and Applications“. marketsmedia.com. 22. ledna 2013. Citováno 2. dubna 2018.
  9. ^ „Pohled na kvantitativní finance strojovým učením“ (PDF). qminitiative.org.
  10. ^ „The Journal of Portfolio Management“. jpm.iijournals.com. Citováno 2019-02-02.
  11. ^ http://www.tandfonline.com/toc/rquf20/current%7C
  12. ^ „Finance and Stochastics - incl. Option to publish open access“.

Další čtení

externí odkazy