Un aperçu simple de l'analyse quantitative

Tous les hauts, les bas et les sentiments associés aux investissements peuvent occulter l'objectif ultime: gagner de l'argent. Pour se concentrer sur ce dernier et éliminer le premier, l’approche «quantitative» de l’investissement cherche à prêter attention aux chiffres plutôt qu’aux actifs incorporels.

Entrez les "quants"

Harry Markowitz est généralement reconnu pour avoir lancé le mouvement de l'investissement quantitatif lorsqu'il a publié une «Sélection de portefeuille» dans le Journal of Finance en mars 1952. Markowitz a utilisé les mathématiques pour quantifier la diversification et a été cité comme l'un des premiers à adopter le concept selon lequel des modèles mathématiques pourraient être utilisés. appliqué à l'investissement.

Robert Merton, pionnier de la théorie financière moderne, a remporté un prix Nobel pour ses travaux de recherche sur les méthodes mathématiques pour la détermination du prix des dérivés. Les travaux de Markowitz et de Merton ont jeté les bases de l’approche quantitative (quantitative) de l’investissement.

Contrairement aux analystes en investissement qualitatifs traditionnels, les clients ne visitent pas les entreprises, ne rencontrent pas les équipes de direction, ni ne recherchent les produits vendus par les entreprises pour identifier un avantage concurrentiel. Souvent, ils ne connaissent ni ne se soucient des aspects qualitatifs des entreprises dans lesquelles ils investissent, ils comptent uniquement sur les mathématiques pour prendre des décisions d'investissement.

Que fait un analyste quantitatif?

Les gestionnaires de fonds de couverture ont adopté la méthodologie et les progrès de la technologie informatique qui ont permis de faire progresser le domaine, des algorithmes complexes pouvant être calculés en un clin d'œil. Le domaine a prospéré pendant la période de prospérité et de récession de la bulle d’information, les quants ayant en grande partie évité la frénésie de la faillite technologique et du krach boursier.

Bien qu'ils aient trébuché pendant la Grande Récession, les stratégies quantitatives sont toujours utilisées et méritent une attention particulière pour leur rôle dans le trading à haute fréquence (HFT) qui repose sur les mathématiques pour prendre des décisions commerciales. Les investissements quantitatifs sont également largement pratiqués à la fois en tant que discipline autonome et en conjonction avec l'analyse qualitative traditionnelle, tant pour l'amélioration des rendements que pour l'atténuation des risques.

Données, données partout

L’avènement de l’ère informatique a permis de traiter d’énormes volumes de données dans des délais extrêmement courts. Cela a conduit à des stratégies de négociation quantitative de plus en plus complexes, les traders cherchant à identifier des modèles cohérents, à modéliser ces modèles et à les utiliser pour prédire les fluctuations de prix des titres.

Les quants mettent en œuvre leurs stratégies en utilisant des données accessibles au public. L'identification des modèles leur permet de configurer des déclencheurs automatiques pour acheter ou vendre des titres.

Par exemple, une stratégie de négociation basée sur des modèles de volume de transactions peut avoir identifié une corrélation entre le volume de transactions et les prix. Ainsi, si le volume des transactions sur une action particulière augmente lorsque le prix de l'action atteint 25 USD par action et diminue lorsque le prix atteint 30 USD, un quant peut définir un achat automatique à 25, 50 USD et une vente automatique à 29, 50 USD.

Des stratégies similaires peuvent être basées sur les bénéfices, les prévisions de bénéfices, les bénéfices imprévus et de nombreux autres facteurs. Dans chaque cas, les commerçants quantitatifs purs ne se soucient pas des perspectives de vente de l'entreprise, de son équipe de direction, de la qualité de ses produits ou de tout autre aspect de ses activités. Ils passent leurs commandes d’achat et de vente en se basant strictement sur le nombre indiqué dans les modèles qu’ils ont identifiés.

Identifier les tendances pour réduire les risques

L'analyse quantitative peut être utilisée pour identifier des schémas pouvant se prêter à des transactions de sécurité rentables, mais ce n'est pas sa seule valeur. Tout investisseur peut comprendre l'objectif de gagner de l'argent, mais une analyse quantitative peut également être utilisée pour réduire les risques.

La recherche de «rendements ajustés au risque» consiste à comparer les mesures de risque telles que les écarts alpha, bêta, r au carré, l'écart type et le ratio de Sharpe afin d'identifier l'investissement qui générera le rendement le plus élevé pour le niveau donné de rendement. risque. L'idée est que les investisseurs ne devraient pas prendre plus de risques que nécessaire pour atteindre le niveau de rendement visé.

Ainsi, si les données révèlent que deux investissements sont susceptibles de générer des rendements similaires, mais que l'un d'entre eux sera nettement plus volatil en termes de fluctuations de prix à la hausse et à la baisse, les quants (et le bon sens) recommanderaient les investissements les moins risqués. Encore une fois, les quants se soucient peu de savoir qui gère l'investissement, à quoi ressemble son bilan, quel produit l'aide à gagner de l'argent ou tout autre facteur qualitatif. Ils se concentrent entièrement sur les chiffres et choisissent l'investissement qui (mathématiquement parlant) offre le niveau de risque le plus faible.

Les portefeuilles de risque-parité sont un exemple de stratégies en action basées sur la quantification. Le concept de base consiste à prendre des décisions en matière de répartition de l'actif en fonction de la volatilité du marché. Lorsque la volatilité diminue, le niveau de prise de risque du portefeuille augmente. Lorsque la volatilité augmente, le niveau de prise de risque du portefeuille diminue.

Pour rendre l'exemple un peu plus réaliste, considérons un portefeuille qui divise ses actifs en espèces et en fonds indiciels S & P 500. En utilisant l'indice de volatilité des options du Chicago Board Options (VIX) comme indicateur indirect de la volatilité des marchés boursiers, lorsque ce dernier augmente, notre portefeuille hypothétique oriente ses actifs vers la trésorerie. Lorsque la volatilité diminuera, notre portefeuille transférera des actifs au fonds indiciel S & P 500. Les modèles peuvent être considérablement plus complexes que celui mentionné ci-dessus, incluant peut-être des actions, des obligations, des produits de base, des devises et d'autres investissements, mais le concept reste le même.

Les avantages du trading quantitatif

Le trading quantitatif est un processus décisionnel impartial. Les modèles et les nombres sont tout ce qui compte. Il s’agit d’une discipline d’achat / de vente efficace, qui peut être exécutée de manière cohérente, sans être gênée par l’émotion souvent associée aux décisions financières.

C'est aussi une stratégie rentable. Étant donné que les ordinateurs font le travail, les entreprises qui s'appuient sur des stratégies quantitatives n'ont pas besoin d'engager de grandes équipes coûteuses d'analystes et de gestionnaires de portefeuille. Ils n'ont pas non plus besoin de voyager dans le pays ou dans le monde pour inspecter les entreprises et rencontrer la direction pour évaluer les investissements potentiels. Ils utilisent des ordinateurs pour analyser les données et exécuter les transactions.

Quels sont les risques?

«Mensonges, maudits mensonges et statistiques» est une citation souvent utilisée pour décrire la multitude de façons dont les données peuvent être manipulées. Bien que les analystes quantitatifs cherchent à identifier des modèles, le processus n’est en aucun cas infaillible. L’analyse implique la collecte de données à travers d’énormes quantités. Choisir les bonnes données n’est nullement une garantie, tout comme les schémas qui semblent suggérer certains résultats peuvent parfaitement fonctionner jusqu’à ce qu’ils ne le fassent pas. Même lorsqu'un modèle semble fonctionner, sa validation peut s'avérer un défi. Comme chaque investisseur le sait, il n'y a pas de pari sûr.

Les points d'inflexion, tels que le ralentissement boursier de 2008-09, peuvent être difficiles pour ces stratégies, car les modèles peuvent changer soudainement. Il est également important de se rappeler que les données ne racontent pas toujours toute l'histoire. Les humains peuvent assister à un scandale ou à un changement de direction au cours de son évolution, alors qu'une approche purement mathématique ne peut pas nécessairement le faire. En outre, une stratégie devient moins efficace à mesure qu’un nombre croissant d’investisseurs tentent de l’employer. Les schémas qui fonctionnent vont perdre de leur efficacité à mesure que de plus en plus d’investisseurs cherchent à en tirer profit.

Le résultat final

De nombreuses stratégies d'investissement associent à la fois des stratégies quantitatives et qualitatives. Ils utilisent des stratégies quantitatives pour identifier les investissements potentiels, puis utilisent une analyse qualitative pour faire progresser leurs efforts de recherche en identifiant l’investissement final.

Ils peuvent également utiliser des informations qualitatives pour sélectionner des investissements et des données quantitatives pour la gestion des risques. Alors que les stratégies d'investissement quantitatives et qualitatives ont leurs partisans et leurs critiques, les stratégies n'ont pas besoin de s'exclure mutuellement.