Kvantitatív befektetési elemzés

A kvantitatív befektetési elemzést ma az egyik legnagyobb technológiai ugrásnak tartják a tőkepiaci szektorban. Az egyesült államokbeli hedge fundok már mintegy 1000 milliárd USD összegű vagyont kezelnek úgy, hogy kizárólag ezen modelleket alkalmazzák, és ez szám 2010 óta lendületesen növekszik.

A kvantitatív módszerek azon axiómára épülnek, miszerint minden jelenség, amely körülöttünk történik, matematikailag leírható, és az ebből származtatott értékek statisztikai módszerekkel analizálhatók. Ebből az is következik, hogy a statisztikázhatósághoz nagy számosságra, azaz nagy elemszámú mintavételre van szükség, enélkül a statisztikai elemzés nem adja vissza a kívánt eredményeket. Ennélfogva a kvantitatív befektetési elemzések esetében is igaz: minél nagyobb a számosság, azaz a vizsgált esetek száma, annál nagyobb pontossággal határozható meg az a matematikai modell, amely alapján az adott befektetési döntést definiálni lehet.

A kvantitatív módszerek 1970-ben jelentek meg, első ízben elméleti területen, ugyanakkor a tőkepiaci gyakorlatban csak lényegesen később kezdték el alkalmazni azokat. Bár a technikát alkalmazó szolgáltatók számát illetően vannak publikus adatok, hozzá kell tenni, hogy sok esetben a “formulájuk” titokban tartása miatt nem fedik fel a piaci szereplők, hogy ők ezen elvek mentén dolgoznak. Így a matematikai modelleket alkalmazó kezelők valós száma valamint a kezelt vagyon mértéke valószínűleg magasabb a gyakorlatban a statisztikákban és tanulmányokban szereplőknél.

Kvantitatív befektetések[szerkesztés]

A kvantitatív befektetési piacvizsgálati eljárások során a cél a lehető legpontosabb modell felépítése. A nagy elemszámú minta a pontosságon túl egyúttal az elemző személy szubjektív megfigyelését is hivatott visszaigazolni. Egy statisztikai vizsgálat adhat akár sikertelen eredményt is. Sok esetben egy szubjektív megfigyelés (modell-ötlet) visszaigazolása negatív, azaz a szubjektív megfigyelés nem igaz nagy elemszámú halmaz esetében, vagy a modell-építés nem volt pontos vagy teljes.

A kvantitatív elemzések felhasználásának egyik gyakori módja az aktív portfóliómenedzsment során beépített elemzői döntések, akár részben, akár teljes egészben. Ez a típusú aktív portfóliómenedzsment megjelenhet végtermékként akár menedzselt egyéni ügyfélszámlák, illetve befektetési alapok (leginkább hedge fundok) formájában.

A kvantitatív kezelési módszerek három alapvető típusa[szerkesztés]

Nem automatizált, indikátor típusú kezelés
Félautomatizált, emberi beavatkozással egybekötött kezelés
Automatizált, algoritmikus kereskedés

A kvantitatív portfóliómenedzsment közkedveltségének okai[szerkesztés]

Magasabb profit. Egy tanulmány szerint a kvantitatív befektetési portfóliók eredménye évente átlagosan havonta 72-504 bázisponttal haladja meg a klasszikus módon kezelt portfóliók eredményeit. Ez azt jelenti, hogy amennyiben a klasszikus módon kezelt portfóliók éves átlaghozama 5,00%, akkor ez többletprofit a kvantitatív portfóliók esetében 5,72%-10,40%-os éves hozamot eredményezhetne.
Az elemző egyéni érzelmeinek kizárása a döntéshozatali folyamatból, amelyek sérthetik az objektivitást. A történelem során többször bebizonyosodott, hogy a nyereség iránti vágy és a veszteségtől való félelem két olyan gyakori emberi érzelem, amelyek a kezelői tevékenység során az eredményességre káros hatással lehettek.
Diverzifikáció. A kvantitatív portfóliók további előnye, hogy jellemzően nem vagy nagyon alacsony szinten korrelálnak a klasszikus módon kezelt portfóliók eredménygörbéivel. Ezt azt jelenti, hogy bár minden kezelési mód során lehetnek hullámvölgyek, ezek a kvantitatív és nem kvantitatív kezelés esetében általában csak véletlenszerűen esnek egybe. Az alacsony korreláció természetesen igaz a kedvező emelkedések időszakaira is. Tehát összegében elmondható, hogy a kvantitatív módon kezelt elemek (egyéni számlák, alapok) hatékony elemei lehetnek egy befektetési portfóliónak.

Kvantitatív elemzési folyamat[szerkesztés]

Adatbázis beszerzés. Nyers adatokból álló vagy már előkészített állapotban lévő adatbázis beszerzése. Ez jellemzően árfolyamadatokból álló óriási adatcsomagokat jelent. Elég csak meggondolni, hogy másodpercenként többször (minimum 4-szer) változik az árfolyam, és egy adatcsomag akár az elmúlt 12 évre visszamenőleg minden ilyen adatot tartalmaz.
Modell-építés. Az elemzők először definiálják azt a jelenséget, amely alapján modell-szerűen, objektíven leírják a döntési mechanizmust. Ezt követően leprogramozásra kerül a modell, amelyet a beszerzett adatcsomaggal együtt implementálnak egy visszatesztelésre alkalmas szoftverbe, amellyel lefolytatják a ‘mi lett volna, ha…’ teszteket.
Optimalizálás. Egy ilyen matematikai modellnek akár 10-100 változó paramétere is lehet, így ezek optimális kombinációját különféle módszerekkel, rengeteg variáció lefuttatásával tudják megtalálni.
Érzékenységi teszt, stresszteszt. További vizsgálatokat végeznek arra, hogy az egyes változó paraméterek megváltozása (vagyis a piaci karakterisztika változása) esetén, hogyan alakult volna a hozamgörbe. Természetesen külön vizsgálandók a főbb krízis események, amelyek az adott instrumentumot a múltban érintették.
Portfóliógenerálás. Általában egy kvantitatív kezelő több stratégiát alkalmaz párhuzamosan, diverzifikálva az egyes stratégiák között. Így a portfólió összetételére vonatkozóan további teszteket végeznek a megfelelő arányok megtalálására.
Folyamatos felülvizsgálat. Ez egy ismétlődő feladat, amely során bizonyos szempontrendszer alapján ellenőrzik az elemzők, hogy az adott modell mögötti szabályrendszer még mindig érvényes-e a piacra, vagy aktualizálásra szorul-e, illetve amennyiben nem aktualizálható, úgy dönthetnek az adott modell alkalmazásának elhagyásáról a jövőben.

Négy kvantitatív elemző négy különböző működési modellel[szerkesztés]

Renaissance Technologies LLC (USA) - Matematikusok mint elemzők[szerkesztés]

Az egyik legrégebbi és legeredményesebb kvantitatív elveken működő kezelő a Renaissance Technologies nevű cég vezetője James Harris Simons, aki matematikus professzorként 1988-ban indította útjára Medallion elnevezésű hedge fundját. Az elemzések során matematikai alapú modellezést használva kerestek félreárazásokat a likvid tőzsdei eszközök között. 28 éves fennállása óta átlagosan mintegy 40%-os éves bruttó hozamot ért el. A Medallion már nem fogad idegen tőkét, 2005 óta zárt alapként kizárólag a tulajdonos és a cég dolgozói fektethetnek a portfólióba.

Two Sigma Investments LP (USA) - Mesterséges intelligencia alkalmazása[szerkesztés]

A John Overdeck, David Siegel and Mark Pickard által 2001-ben alapított cég több technológiai újítást is, többek közt mesterséges intelligenciát és megosztott számítást is alkalmaz a befektetések kezelése során.

Quantopian (USA) - Nyitott piactér a modellfejlesztők számára[szerkesztés]

A Quantopiant John Henry Fawcett Jr. alapította 2011-ben egyedi üzleti modell alapján, amelynek megfelelően gyakorlatilag egy kvantitatív stratégiákat megversenyeztető piacteret hozott létre. A piac egyik oldalán algoritmus-fejlesztők állnak, akik az ez irányú szabadalmaikat töltik fel a cég rendszerébe, a másik oldalon pedig azon intézményi befektetők (alapkezelők, vagyonkezelők, hedge fundok), amelyek számára a Quantopian kiajánlja a legsikeresebb algoritumusokat, megosztva az ebből származó bevételeket az adott algoritmus fejlesztőivel.

Alpha Capital Zrt. (HUN) - Külső elemzőcsapatként szolgáltatnak kezelőknek[szerkesztés]

Hazánkban a kvantitatív elemzési technológiát leginkább egy magyar elemzőkből álló cég, az Alpha Capital Zrt. képviseli, amelyet Vraskó Attila elemző-stratéga alapított 2011-ben. Tevékenységük fókusza főként külföldi intézményi befektetők (vagyonkezelők és alapkezelők) irányába összpontosul. A vállalat mint a cégcsoport hazai tagja leginkább a magyar iroda működése és a folyamatos fejlesztési projektek számára hivatott az operatív hátteret biztosítani.

Források[szerkesztés]