Uma visão geral simples da análise quantitativa
A análise quantitativa (QA) em finanças é uma abordagem que enfatiza a análise matemática e estatística para ajudar a determinar o valor de um ativo financeiro, como uma ação ou opção. Os analistas de negociação quantitativa (também conhecidos como ” quants “) usam uma variedade de dados – incluindo dados históricos de investimento e mercado de ações – para desenvolver algoritmos de negociação e modelos de computador.
As informações geradas por esses modelos de computador ajudam os investidores a analisar oportunidades de investimento e desenvolver o que eles acreditam ser uma estratégia comercial de sucesso. Normalmente, essa estratégia de negociação incluirá informações muito específicas sobre os pontos de entrada e saída, o risco esperado da negociação e o retorno esperado.
O objetivo final da análise quantitativa financeira é usar estatísticas e métricas quantificáveis para ajudar os investidores a tomar decisões de investimento lucrativas. Neste artigo, revisamos a história do investimento quantitativo, comparamos com a análise qualitativa e fornecemos um exemplo de estratégia baseada em quantificação em ação.
Principais vantagens
- A análise quantitativa surgiu com o surgimento da era do computador, o que tornou mais fácil do que nunca analisar grandes quantidades de dados em curtos períodos de tempo.
- Os analistas de negociação quantitativa (quants) identificam padrões de negociação, constroem modelos para avaliar esses padrões e usam as informações para fazer previsões sobre o preço e a direção dos títulos.
- Uma vez que os modelos são construídos e as informações coletadas, os quants usam os dados para configurar negociações automatizadas de títulos.
- A análise quantitativa é diferente da análise qualitativa, que examina fatores como a forma como as empresas estão estruturadas, a composição de suas equipes de gestão e quais são seus pontos fortes e fracos.
Digite os “Quants”
O economista ganhador do Prêmio Nobel Harry Markowitz é geralmente creditado por iniciar o movimento de investimento quantitativo quando publicou “Seleção de portfólio” noJournal of Finance em março de 1952. Markowitz introduziu a teoria moderna de portfólio (MPT), que mostrou aos investidores como construir um portfólio diversificado de ativos capaz de maximizar retornos para vários níveis de risco. Markowitz usou a matemática para quantificar a diversificação e é citado como um dos primeiros a adotar o conceito de que modelos matemáticos podem ser aplicados a investimentos.
Robert Merton, um pioneiro da teoria financeira moderna, ganhou o Prêmio Nobel por sua pesquisa em métodos matemáticos para precificar derivativos. O trabalho de Markowitz e Merton lançou as bases para a abordagem quantitativa (quant) de investimento.
Análise Quantitativa vs. Qualitativa
Ao contrário dos analistas de investimentos qualitativos tradicionais, os quants não visitam as empresas, não se encontram com as equipes de gestão ou pesquisam os produtos que as empresas vendem para identificar uma vantagem competitiva. Freqüentemente, eles não sabem ou não se importam com os aspectos qualitativos das empresas em que investem ou com os produtos ou serviços que essas empresas oferecem. Em vez disso, eles dependem puramente da matemática para tomar decisões de investimento.
A Quants – que freqüentemente tem formação científica e graduação em estatística ou matemática – usará seu conhecimento de computadores e linguagens de programação para construir sistemas de negociação customizados que automatizam o processo de negociação. As entradas para seus programas podem variar de índices financeiros importantes (como o índice preço / lucro ) a cálculos mais complexos, como avaliações de fluxo de caixa descontado (DCF).
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Os gestores de fundos de hedge adotaram a metodologia. Os avanços na tecnologia de computação avançaram ainda mais no campo, pois algoritmos complexos podiam ser calculados em um piscar de olhos, criando assim estratégias de negociação automatizadas. O campo floresceu durante o boom e o colapso das pontocom.
As estratégias de quant tropeçaram na Grande Recessão, pois deixaram de levar em conta o impacto que os títulos lastreados em hipotecas tiveram no mercado e na economia como um todo. No entanto, as estratégias de quant permanecem em uso hoje e ganharam notável atenção por seu papel na negociação de alta frequência (HFT), que depende da matemática para tomar decisões de negociação. O investimento quantitativo também é amplamente praticado como uma disciplina autônoma e em conjunto com a análise qualitativa tradicional para aumento de retorno e mitigação de risco.
Os quants são muito diferentes dos analistas qualitativos, pois tomam decisões com base principalmente em equações e modelos matemáticos.
Dados, dados em todos os lugares
A ascensão da era do computador tornou possível processar enormes volumes de dados em períodos de tempo extraordinariamente curtos. Isso levou a estratégias de negociação quantitativas cada vez mais complexas, à medida que os traders procuram identificar padrões consistentes, modelar esses padrões e usá-los para prever os movimentos dos preços dos títulos.
Os quants implementam suas estratégias usando dados disponíveis publicamente. A identificação de padrões permite que eles configurem gatilhos automáticos para comprar ou vender títulos.
Por exemplo, uma estratégia de negociação baseada em padrões de volume de negociação pode ter identificado uma correlação entre o volume de negociação e os preços. Portanto, se o volume de negociação de uma determinada ação aumentar quando o preço da ação chegar a $ 25 por ação e cair quando o preço chegar a $ 30, um quant pode configurar uma compra automática a $ 25,50 e uma venda automática a $ 29,50.
Estratégias semelhantes podem ser baseadas em lucros, previsões de lucros, surpresas de lucros e uma série de outros fatores. Em cada caso, os traders de quant puro não se importam com as perspectivas de vendas da empresa, equipe de gerenciamento, qualidade do produto ou qualquer outro aspecto de seu negócio. Eles estão fazendo seus pedidos de compra e venda com base estritamente nos números contabilizados nos padrões que identificaram.
A análise quantitativa pode ser usada para mitigar o risco criando modelos de computador que identificam o investimento que fornece o melhor nível de retorno em relação ao nível de risco preferido.
Identificando padrões para reduzir o risco
A análise quantitativa pode ser usada para identificar padrões que podem servir para negociações lucrativas de títulos, mas esse não é o seu único valor. Embora ganhar dinheiro seja uma meta que todo investidor pode entender, a análise quantitativa também pode ser usada para reduzir o risco.
A busca dos chamados “retornos ajustados ao risco” envolve a comparação de medidas de risco, como alfa, beta, r-quadrado, desvio padrão e o índice de Sharpe para identificar o investimento que entregará o maior nível de retorno para um determinado nível de risco. A ideia é que os investidores não corram mais riscos do que o necessário para atingir o nível de retorno pretendido.
Portanto, se os dados revelarem que dois investimentos têm probabilidade de gerar retornos semelhantes, mas que um será significativamente mais volátil em termos de oscilações de preços para cima e para baixo, os quantos (e o bom senso) recomendariam o investimento menos arriscado. Novamente, os quants não se importam com quem gerencia o investimento, como é o seu balanço, que produto o ajuda a ganhar dinheiro ou qualquer outro fator qualitativo. Eles se concentram inteiramente nos números e escolhem o investimento que (matematicamente falando) oferece o menor nível de risco.
As carteiras com paridade de risco são um exemplo de estratégias baseadas em quantia em ação. O conceito básico envolve a tomada de decisões de alocação de ativos com base na volatilidade do mercado. Quando a volatilidade diminui, o nível de tomada de risco na carteira aumenta. Quando a volatilidade aumenta, o nível de tomada de risco na carteira diminui.
Exemplo de análise quantitativa
Para tornar o exemplo um pouco mais realista, considere uma carteira que divide seus ativos entre dinheiro e um fundo de índice S&P 500. Usando o Chicago Board Options Exchange Volatility Index ( VIX ) como um proxy para a volatilidade do mercado de ações, quando a volatilidade aumenta, nossa carteira hipotética mudaria seus ativos para dinheiro.
Quando a volatilidade diminui, nossa carteira transfere ativos para o fundo de índice S&P 500. Os modelos podem ser significativamente mais complexos do que aquele a que nos referimos aqui, talvez incluindo ações, títulos, commodities, moedas e outros investimentos, mas o conceito permanece o mesmo.
Os benefícios do Quant Trading
A negociação por quant é um processo de tomada de decisão imparcial. Os padrões e os números são tudo o que importa. É uma disciplina de compra / venda eficaz, que pode ser executada de forma consistente, sem ser impedida pela emoção que muitas vezes está associada às decisões financeiras.
É também uma estratégia econômica. Uma vez que os computadores fazem o trabalho, as empresas que contam com estratégias de quant não precisam contratar equipes grandes e caras de analistas e gerentes de portfólio. Tampouco precisam viajar pelo país ou pelo mundo inspecionando empresas e se reunindo com a administração para avaliar potenciais investimentos. Eles usam computadores para analisar os dados e executar as negociações.
Quais são os riscos?
“Mentiras, malditas mentiras e estatísticas” é uma citação freqüentemente usada para descrever a miríade de maneiras pelas quais os dados podem ser manipulados. Embora os analistas quantitativos busquem identificar padrões, o processo não é à prova de erros. A análise envolve seleção de grandes quantidades de dados. A escolha dos dados corretos não é de forma alguma uma garantia, assim como os padrões de negociação que parecem sugerir certos resultados podem funcionar perfeitamente até que não funcionem. Mesmo quando um padrão parece funcionar, validar os padrões pode ser um desafio. Como todo investidor sabe, não há apostas seguras.
Pontos de inflexão, como a desaceleração do mercado de ações em 2008-09, podem ser difíceis para essas estratégias, pois os padrões podem mudar repentinamente. Também é importante lembrar que os dados nem sempre contam toda a história. Os seres humanos podem ver um escândalo ou mudança de gestão à medida que se desenvolve, enquanto uma abordagem puramente matemática não pode necessariamente fazê-lo. Além disso, uma estratégia se torna menos eficaz à medida que um número crescente de investidores tenta empregá-la. Os padrões que funcionam se tornarão menos eficazes à medida que mais e mais investidores tentarem lucrar com isso.
The Bottom Line
Muitas estratégias de investimento usam uma combinação de estratégias quantitativas e qualitativas. Eles usam estratégias de quantificação para identificar investimentos potenciais e, em seguida, usam análise qualitativa para levar seus esforços de pesquisa para o próximo nível na identificação do investimento final.
Eles também podem usar uma visão qualitativa para selecionar investimentos e dados quantitativos para gerenciamento de risco. Embora as estratégias de investimento quantitativas e qualitativas tenham seus proponentes e seus críticos, as estratégias não precisam ser mutuamente exclusivas.