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. 퀀트 모델은 다시 테스트 할 때 항상 잘 작동하지만 실제 응용 프로그램과 성공률은 논쟁의 여지가 있습니다. 그들이 황소 시장에서 잘 작동하는 것처럼 보이지만, 시장이 혼란에 빠지면 퀀트 전략은 다른 전략과 동일한 위험을 겪습니다.

역사

재무에 적용된 정량적 이론 연구의 창시자 중 한 명은 Robert Merton이었다. 컴퓨터를 사용하기 전에 프로세스가 얼마나 어렵고 시간이 오래 걸리는지 상상할 수 있습니다. 금융 분야의 다른 이론들도 현대 포트폴리오 이론을 기반으로하는 포트폴리오 다변화의 기반을 포함하여 최초의 양적 연구의 일부에서 발전했습니다. 양적 금융과 미적분을 함께 사용하면 투자자가 가격 옵션을 선택하고 전략을 개발할 수있을뿐만 아니라 시장을 유동성으로 유지하는 데 도움이되는 가장 유명한 Black-Scholes 옵션 가격 결정 공식 중 하나를 비롯한 많은 다른 일반적인 도구로 이어졌습니다.

포트폴리오 관리에 직접 적용될 때 목표는 다른 투자 전략과 같습니다 : 가치, 알파 또는 초과 수익을 추가합니다. 개발자가 호출 할 때 퀀트는 투자 기회를 감지하기 위해 복잡한 수학적 모델을 구성합니다. 그 (것)들을 개발하는 콴트만큼이나 많은 모델이 있고, 모두 최고라고 주장합니다. 양적 투자 전략의 베스트셀러 포인트 중 하나는 모델이 궁극적으로 컴퓨터가 인간이 아닌 실제 구매 / 판매 결정을한다는 점입니다. 이는 투자를 매매 할 때 사람이 경험할 수있는 감정적 인 반응을 제거하는 경향이 있습니다.

퀀텀 전략은 이제 투자 커뮤니티에서 허용되며 뮤추얼 펀드, 헤지 펀드 및 기관 투자가가 운영합니다. 그들은 일반적으로 알파 생성기 또는 알파 젠 (alpha gens)이라는 이름을 사용합니다.

커튼 뒤

"오즈의 마법사"와 마찬가지로 누군가가 커튼 뒤편에 있습니다. 어떤 모델과 마찬가지로, 프로그램을 개발 한 사람만큼이나 훌륭합니다. 퀀트가되기위한 특정 요구 사항은 없지만 퀀트 모델을 실행하는 대부분의 회사는 투자 분석가, 통계 전문가 및 프로세스를 코딩하는 프로그래머의 기술을 컴퓨터에 결합합니다. 수학 및 통계 모델의 복잡한 특성으로 인해 금융, 경제, 수학 및 엔지니어링 분야의 대학원 및 박사 학위 같은 자격 증명을 보는 것이 일반적입니다.
역사적으로이 팀원은 백 오피스에서 일했지만 퀀트 모델이 더 평범 해짐에 따라 백 오피스는 프론트 오피스로 이동합니다.

퀀트 전략의 장점 전체적인 성공률은 논쟁의 여지가 있지만, 이유 몇 가지 퀀트 전략 사업들이 훈련을 기반으로한다는 것이다

. 모델이 옳다면, 징계는 정량적 데이터를 기반으로 시장의 비 효율성을 악용 번개 속도의 컴퓨터를 사용 전략을 유지합니다. 모델 자체가 자본 및 이익 성장, 또는 동시에 함께 일하는 입력 수천명의 사용에 P / E, 부채와 같은 몇 가지 비율로 작은 기반으로 할 수 있습니다. 컴퓨터가 지속적으로 다른 사람이하기 전에 비 효율성을 찾아 시나리오를 실행으로
성공적인 전략은 초기 단계의 동향에 선택할 수 있습니다. 이 모델은 매우 많은 투자 그룹을 동시에 분석 할 수 있습니다. 전통적인 애널리스트는 한 번에 몇 가지만 볼 수 있습니다. 선별 과정은 모델에 따라 1-5 또는 A-F와 같은 학년 수준으로 우주를 평가할 수 있습니다. 이것은 높은 거래가있는 투자에 투자하고 낮은 등급의 투자를 팔아서 실제 거래 프로세스를 매우 간단하게 만듭니다.

퀀트 모델은 또한 길고, 짧고, 길거나 / 짧음과 같은 전략의 변형을 엽니 다. 성공적인 퀀텀 펀드는 모델의 특성상 위험 통제에 주력합니다. 대부분의 전략은 우주 또는 벤치 마크에서 시작하여 모델에서 부문 및 업계 가중치를 사용합니다. 이것은 자금이 모델 자체를 손상시키지 않으면 서 어느 정도까지 다양 화를 통제 할 수있게한다. 퀀텀 펀드는 일반적으로 전통적인 애널리스트와 포트폴리오 관리자를 필요로하지 않기 때문에 저렴한 비용으로 운영됩니다.

퀀트 전략

의 단점 많은 투자자들이 완전히 블랙 박스가 투자를 실행시키는 개념을 수용하지 않는 이유가있다. 밖에있는 모든 성공적인 퀀트 펀드에 대해서도 많은 사람들이 성공하지 못한 것처럼 보입니다. 불행히도 퀀트의 평판 때문에 실패하면 큰 시간을 허비합니다. 그것이 가장 존경받는 학계 지도자들과 두 개의 노벨상 기념 상을 수상한 경제학자 마이런 S. 스콜스와 로버트 C. 머튼의 일부에 의해 실행 된 것처럼
장기 자본 관리, 가장 유명한 퀀트 헤지 펀드 중 하나였다. 1990 년대에는 팀이 평균 이상의 수익을 올렸고 모든 유형의 투자자로부터 자본을 끌어 들였습니다. 그들은 비효율적 인 방법을 사용하는 것뿐만 아니라 자본에 쉽게 액세스하여 시장 방향에 대한 엄청난 레버리지를 창출하는 것으로 유명했습니다. 그들의 전략의 훈련 된 성격은 실제로 그들의 붕괴를 가져온 약점을 만들어 냈습니다. 장기 자본 관리는 2000 년 초에 청산되고 해체되었다. 러시아 정부는 러시아 정부가 자체 부채의 일부를 채무 불이행 할 가능성을 포함하지 않았다. 이 한 사건은 사건을 일으켰고 연쇄 반응은 레버리지로 인한 혼란으로 확대되었습니다. LTCM은 다른 투자 운영에 너무 많이 관여되어 붕괴가 세계 시장에 영향을 주어 극적인 사건을 유발했습니다. 장기적으로 연방 준비 제도 이사회 (Federal Reserve)는 도움을 청했습니다. 다른 은행과 투자 기금은 더 이상의 피해를 막기 위해 LTCM을 지원했습니다.이것은 퀀텀 펀드가 미래 사건을 포함하지 않을 수있는 역사적 사건을 기반으로하기 때문에 실패 할 수있는 이유 중 하나입니다.

강력한 퀀트 팀이 향후 사건을 예측하기 위해 지속적으로 모델에 새로운면을 추가 할 것이지만, 매번 미래를 예측하는 것은 불가능합니다. 퀀텀 펀드는 경제와 시장이 평균보다 높은 변동성을 겪고있을 때 압도적 인 태도를 취할 수 있습니다. 구매 및 판매 신호가 너무 빨리 올 수있어 높은 매출액으로 높은 커미션 및 과세 이벤트가 발생할 수 있습니다. 퀀트 펀드는 곰의 증거로 판매되거나 짧은 전략을 기반으로 할 때 위험을 초래할 수 있습니다. 파산을 예측하고 파생 상품을 사용하고 레버리지를 결합하는 것은 위험 할 수 있습니다. 하나의 잘못된 순서는 종종 뉴스를 만드는 폭파로 이어질 수 있습니다.

결론

정량적 투자 전략은 백 오피스 블랙 박스에서 주류 투자 도구로 진화했습니다. 그들은 비효율을 악용하고 시장 베팅을 만들기 위해 레버리지를 사용하기 위해 비즈니스에서 가장 좋은 마음과 가장 빠른 컴퓨터를 활용하도록 설계되었습니다. 모델에 모든 올바른 입력이 포함되어 있고 비정상적인 시장 상황을 예측할 수있을만큼 민첩한 경우 매우 성공적 일 수 있습니다. 반면에 퀀트 펀드는 제대로 작동 할 때까지 엄격한 테스트를 거쳤지 만 성공의 역사적 데이터에 의존한다는 약점이 있습니다. 퀀텀 스타일의 투자는 시장에서 그 위치를 차지하고 있지만, 그 단점과 위험을 인식하는 것이 중요합니다. 다변화 전략과 일관되게, 퀀트 전략을 투자 스타일로 취급하고 적절한 다각화를 달성하기 위해 기존 전략과 결합하는 것이 좋습니다.