Todos los altos, bajos y sentimientos potenciales asociados con la inversión pueden eclipsar el objetivo final: ganar dinero. En un esfuerzo por enfocarse en lo último y eliminar lo primero, el enfoque "cuantitativo" para invertir busca prestar atención a los números en lugar de a los intangibles.

Ingrese "Quants"

A Harry Markowitz generalmente se le atribuye haber comenzado el movimiento cuantitativo de inversión cuando publicó una "Selección de Cartera" en el Journal of Finance en marzo de 1952. Markowitz usó las matemáticas para cuantificar la diversificación, y se cita como un pionero en el concepto de que los modelos matemáticos podrían aplicarse a la inversión. Robert Merton, un pionero en la teoría financiera moderna, ganó un Premio Nobel por su trabajo de investigación en métodos matemáticos para la fijación de precios derivados. El trabajo de Markowitz y Merton sentó las bases para el enfoque cuantitativo (cuantitativo) de la inversión.

A diferencia de los analistas de inversión cualitativos tradicionales, los cuantos no visitan empresas, no conocen a los equipos de gestión ni investigan los productos que las empresas venden en una esfuerzo para identificar una ventaja competitiva. A menudo no conocen ni se preocupan por los aspectos cualitativos de las empresas en las que invierten, confiando exclusivamente en las matemáticas para tomar decisiones de inversión.

Los administradores de fondos de cobertura adoptan La metodología y los avances en la tecnología informática que avanzaron en el campo, ya que los algoritmos complejos podrían calcularse en un abrir y cerrar de ojos. El campo floreció durante el boom y la quiebra de las puntocom, ya que muchos evitaron en gran medida el frenesí de la quiebra de la tecnología y el colapso del mercado.

Mientras tropezaban en la Gran Recesión, las estrategias cuantitativas siguen en uso hoy en día y han ganado notable atención por su papel en el comercio de alta frecuencia (HFT) que depende de las matemáticas para tomar decisiones comerciales. La inversión cuantitativa también se practica ampliamente como una disciplina independiente y en conjunto con el análisis cualitativo tradicional tanto para mejorar el rendimiento como para mitigar el riesgo.

Datos, datos en todas partes

El auge de la era de la informática permitió contraer enormes volúmenes de datos en períodos de tiempo extraordinariamente cortos. Esto ha llevado a estrategias comerciales cuantitativas cada vez más complejas, ya que los traders buscan identificar patrones consistentes, modelar esos patrones y usarlos para predecir movimientos de precios en los valores.

Los cuantos implementan sus estrategias usando datos disponibles públicamente. La identificación de patrones les permite configurar activadores automáticos para comprar o vender valores. Por ejemplo, una estrategia de negociación basada en patrones de volumen de negociación puede haber identificado una correlación entre el volumen de negociación y los precios. Entonces, si el volumen de operaciones en una acción en particular aumenta cuando el precio de la acción llega a $ 25 por acción y cae cuando el precio llega a $ 30, una cantidad puede establecer una compra automática a $ 25.50 y venta automática a $ 29. 50.

Las estrategias similares pueden basarse en las ganancias, los pronósticos de ganancias, las sorpresas en las ganancias y muchos otros factores. En cada caso, los comerciantes cuantitativos puros no se preocupan por las perspectivas de ventas de la empresa, el equipo de gestión, la calidad del producto o cualquier otro aspecto de su negocio. Están haciendo sus pedidos para comprar y vender basándose estrictamente en los números contabilizados en los patrones que han identificado.

Beyond Gains

El análisis cuantitativo se puede utilizar para identificar patrones que pueden prestarse a operaciones de seguridad rentables, pero ese no es su único valor. Mientras que ganar dinero es un objetivo que todos los inversores pueden entender, el análisis cuantitativo también se puede utilizar para reducir el riesgo.

La búsqueda de los llamados "rendimientos ajustados al riesgo" implica comparar medidas de riesgo como alfa, beta, r-cuadrado, desviación estándar y la relación de Sharpe para identificar la inversión que ofrecerá el mayor nivel de rendimiento para el nivel dado de riesgo La idea es que los inversores no deberían tomar más riesgos de los necesarios para alcanzar su nivel de rentabilidad objetivo.

Entonces, si los datos revelan que es probable que dos inversiones generen rendimientos similares, pero esa será significativamente más volátil en términos de oscilaciones de precios hacia arriba y hacia abajo, los cuantos (y el sentido común) recomendarían una inversión menos arriesgada. Una vez más, a los cuantos no les importa quién maneja la inversión, cómo se ve su balance, qué producto lo ayuda a ganar dinero o cualquier otro factor cualitativo. Se enfocan completamente en los números y eligen la inversión que (matemáticamente hablando) ofrece el nivel más bajo de riesgo.

Las carteras de paridad de riesgo son un ejemplo de estrategias basadas en quant en acción. El concepto básico implica tomar decisiones de asignación de activos basadas en la volatilidad del mercado. Cuando la volatilidad disminuye, el nivel de toma de riesgos en la cartera aumenta. Cuando la volatilidad aumenta, el nivel de toma de riesgos en la cartera disminuye.

Para que el ejemplo sea un poco más realista, considere una cartera que divide sus activos entre efectivo y un fondo de índice S & P 500. Utilizando el índice de volatilidad cambiario (VIX, por sus siglas en inglés) de Chicago Board Options como un proxy para la volatilidad bursátil, cuando la volatilidad aumenta, nuestra cartera hipotética cambiaría sus activos hacia efectivo. Cuando la volatilidad disminuye, nuestra cartera cambiaría los activos al fondo de índice S & P 500. Los modelos pueden ser significativamente más complejos que el que aquí mencionamos, tal vez incluyendo acciones, bonos, materias primas, monedas y otras inversiones, pero el concepto sigue siendo el mismo.

Beneficios

La negociación cuantitativa es un proceso desapasionado de toma de decisiones. Los patrones y los números son lo único que importa. Es una disciplina efectiva de compra / venta, que se puede ejecutar de manera consistente, sin la emoción que a menudo se asocia con las decisiones financieras.

También es una estrategia rentable. Dado que las computadoras hacen el trabajo, las empresas que dependen de estrategias cuantitativas no necesitan contratar grandes y costosos equipos de analistas y administradores de cartera.Tampoco necesitan viajar por todo el país o el mundo inspeccionando compañías y reuniéndose con la gerencia para evaluar posibles inversiones. Simplemente usan computadoras para analizar los datos y ejecutar los intercambios.

Riesgos

"Mentiras, malditas mentiras y estadísticas" es una cita que se utiliza a menudo para describir la gran cantidad de formas en que se pueden manipular los datos. Mientras que los analistas cuantitativos buscan identificar patrones, el proceso de ninguna manera es infalible. El análisis implica el sacrificio a través de grandes cantidades de datos. Elegir los datos correctos de ninguna manera es una garantía, al igual que los patrones que parecen sugerir ciertos resultados pueden funcionar perfectamente hasta que no lo hagan. Incluso cuando un patrón parece funcionar, validar los patrones puede ser un desafío. Como todo inversor sabe, no hay apuestas seguras.

Los puntos de inflexión, como la desaceleración del mercado bursátil de 2008/2009, pueden ser difíciles con estas estrategias, ya que los patrones pueden cambiar repentinamente. También es importante recordar que los datos no siempre cuentan toda la historia. Los seres humanos pueden ver un escándalo o un cambio de gestión a medida que se desarrolla, mientras que un enfoque puramente matemático no necesariamente puede hacerlo. Además, una estrategia se vuelve menos efectiva a medida que un número creciente de inversores intentan emplearla. Los patrones que funcionan se volverán menos efectivos a medida que más y más inversores intenten sacar provecho de ello.

The Bottom Line

Muchas estrategias de inversión utilizan una combinación de estrategias tanto cuantitativas como cualitativas. Usan estrategias cuantitativas para identificar inversiones potenciales y luego usan el análisis cualitativo para llevar sus esfuerzos de investigación al siguiente nivel al identificar la inversión final.

También pueden usar información cualitativa para seleccionar inversiones y datos cuantitativos para la gestión de riesgos. Si bien las estrategias de inversión tanto cuantitativas como cualitativas tienen sus defensores y sus críticos, las estrategias no necesitan ser mutuamente excluyentes.