Количественный анализ (финансы) - Quantitative analysis (finance)
Количественный анализ - это использование математических и статистических методов ( математические финансы ) в финансах . Те , кто работает в этой области являются квонт (или, в финансовом жаргоне, A кванта ). Quants обычно специализируется в определенных областях, которые могут включать в себя структурирование производных финансовых инструментов или ценообразование, управление рисками , алгоритмическую торговлю и управление инвестициями . Занятия аналогичны тем, которые занимаются промышленной математикой в других отраслях. Процесс обычно состоит из поиска в обширных базах данных закономерностей, таких как корреляции между ликвидными активами или паттерны движения цен ( следование за трендом или возврат к среднему ). Результирующие стратегии могут включать высокочастотную торговлю .
Хотя первоначальные количественные аналитики были « сторонними квантами продажи » от фирм-маркет-мейкеров, занимавшихся ценообразованием деривативов и управлением рисками, значение этого термина со временем расширилось и теперь включает лиц, участвующих практически в любом применении математических финансов, включая сторону покупки . Примеры включают статистический арбитраж , количественное управление инвестициями, алгоритмическую торговлю и создание электронного рынка.
Некоторые из крупных инвестиционных менеджеров, использующих количественный анализ, включают Renaissance Technologies , Winton Group , DE Shaw & Co. и AQR Capital Management .
История
Количественные финансы начались в 1900 году с докторской диссертации Луи Башелье «Теория спекуляции», которая предоставила модель ценовых опционов при нормальном распределении .
Докторская диссертация Гарри Марковица 1952 года «Выбор портфолио» и ее опубликованная версия были одной из первых попыток экономических журналов формально адаптировать математические концепции к финансам (до этого математика была ограничена математическими, статистическими или специализированными экономическими журналами). Марковиц формализовал понятие средней доходности и ковариаций для обыкновенных акций, что позволило ему количественно оценить концепцию «диверсификации» на рынке. Он показал, как вычислить среднюю доходность и дисперсию для данного портфеля, и утверждал, что инвесторам следует держать только те портфели, дисперсия которых минимальна среди всех портфелей с заданной средней доходностью. Хотя в настоящее время язык финансов включает исчисление Ито , количественное управление рисками лежит в основе большей части современной теории.
В 1965 году Пол Самуэльсон ввел стохастическое исчисление в изучение финансов. В 1969 году Роберт Мертон продвигал непрерывное стохастическое исчисление и процессы с непрерывным временем . Мертон был мотивирован желанием понять, как устанавливаются цены на финансовых рынках, что является вопросом классической экономики о «равновесии», и в более поздних работах он использовал аппарат стохастического исчисления, чтобы начать исследование этого вопроса.
Одновременно с работой Мертона и с помощью Мертона Фишер Блэк и Майрон Скоулз разработали модель Блэка – Шоулза , которая была удостоена Нобелевской премии по экономическим наукам 1997 года . Он обеспечил решение практической проблемы поиска справедливой цены европейского опциона колл, т. Е. Права купить одну акцию данной акции по указанной цене и в определенное время. Такие опционы часто покупаются инвесторами в качестве средства хеджирования рисков. В 1981 году Харрисон и Плиска использовали общую теорию случайных процессов с непрерывным временем, чтобы поставить модель Блэка – Шоулза на прочную теоретическую основу, и показали, как оценивать многие другие производные ценные бумаги.
Книга Эмануэля Дермана « Моя жизнь как количественная» в 2004 году помогла как сделать роль количественного аналитика более известной за пределами финансов, так и популяризировать сокращение «количественный» для количественного аналитика.
Образование
- См. Также: Обзор финансов # Образование ; Финансовое моделирование # Количественные финансы ; Финансовый аналитик № Квалификация .
Количественные аналитики часто приходят из финансовой математики , финансового инжиниринга , прикладной математики , физики или инженерного дела , а количественный анализ является основным источником занятости для людей с докторскими степенями математики и физики или со степенью магистра финансовой математики.
Как правило, количественный аналитик также нуждается в обширных навыках компьютерного программирования, чаще всего C , C ++ , Java , R , MATLAB , Mathematica и Python .
Этот спрос на количественных аналитиков привел к возрождению спроса на актуарные квалификации, а также к созданию специализированных курсов магистратуры и докторантуры в области финансовой инженерии, математических финансов, вычислительных финансов и / или финансового перестрахования . В частности, степени магистра в области математических финансов, финансового инжиниринга, исследования операций , вычислительной статистики , машинного обучения и финансового анализа становятся все более популярными среди студентов и работодателей. См. Мастер количественных финансов ; Магистр финансовой экономики .
Методы анализа и моделирования в области науки о данных и машинного обучения все шире используются для моделирования эффективности портфеля и рисков портфеля, и поэтому выпускники магистратуры в области науки о данных и машинного обучения также пользуются спросом в качестве количественных аналитиков.
Типы
Количественный аналитик фронт-офиса
В продажах и торговле количественные аналитики работают над определением цен, управлением рисками и выявлением прибыльных возможностей. Исторически это отличалось от трейдинга, но граница между кабинетным количественным аналитиком и количественным трейдером все более стирается, и теперь трудно начать торговлю как профессию, не имея хотя бы некоторого образования в области количественного анализа. В области алгоритмической торговли дело дошло до того, что существенная разница невелика. Работа фронт-офиса способствует более высокому соотношению скорости и качества, с большим упором на решения конкретных проблем, чем на детальное моделирование. FOQ обычно оплачиваются значительно лучше, чем в бэк-офисе, оценке рисков и модели. Хотя высококвалифицированные аналитики, FOQ часто не имеют опыта разработки программного обеспечения или формального обучения, и из-за ограничений по времени и бизнес-давления часто принимаются тактические решения.
Количественное управление инвестициями
Количественный анализ широко используется управляющими активами. Некоторые, такие как FQ, AQR или Barclays, полагаются почти исключительно на количественные стратегии, тогда как другие, такие как Pimco, Blackrock или Citadel, используют сочетание количественных и фундаментальных методов.
Количественный анализ библиотеки
Крупные фирмы вкладывают большие суммы в попытки разработать стандартные методы оценки цен и рисков. Они отличаются от инструментов фронт-офиса тем, что Excel используется очень редко, большая часть разработки ведется на C ++, хотя Java и C # иногда используются в задачах, не связанных с производительностью. LQ тратят больше времени на моделирование, чтобы обеспечить эффективность и правильность аналитики, хотя между LQ и FOQ существует противоречие в отношении достоверности их результатов. Коды LQ должны понимать методы , такие как методы Монте - Карло и конечных разностными методами , а также от характера продукции моделируется.
Количественный аналитик алгоритмической торговли
Часто наиболее высокооплачиваемая форма Quant, ATQ использует методы, взятые из обработки сигналов , теории игр, критерия Келли для азартных игр , микроструктуры рынка , эконометрики и анализа временных рядов . Алгоритмическая торговля включает статистический арбитраж , но включает в себя методы, в значительной степени основанные на скорости ответа, до такой степени, что некоторые ATQ модифицируют оборудование и ядра Linux для достижения сверхнизкой задержки .
Управление рисками
Это приобрело большое значение в последние годы, поскольку кредитный кризис выявил бреши в механизмах, используемых для обеспечения правильного хеджирования позиций, хотя ни в одном банке оплата с учетом риска не похожа на фронт-офис. Ключевой метод - это ценность под риском , и это подкрепляется различными формами стресс-теста (финансового) , анализа экономического капитала и прямого анализа позиций и моделей, используемых различными подразделениями банка.
Инновации
После финансового кризиса появилось признание того, что методы количественной оценки, как правило, слишком узки в своем подходе. Многие финансовые учреждения приняли согласованное решение для улучшения сотрудничества.
Проверка модели
Проверка модели (MV) использует модели и методы, разработанные фронт-офисом, библиотекой и специалистами по количественному анализу моделирования, и определяет их достоверность и правильность. Группу MV вполне можно рассматривать как надмножество количественных операций в финансовом учреждении, поскольку она должна иметь дело с новыми и продвинутыми моделями и торговыми методами всей фирмы. Однако до кризиса структура оплаты труда во всех фирмах была такова, что группы MV изо всех сил пытались привлечь и удержать адекватный персонал, часто талантливые количественные аналитики уходили при первой же возможности. Это серьезно повлияло на способность компании управлять модельным риском или обеспечивать правильную оценку занимаемых должностей. Количественный аналитик MV обычно зарабатывает долю количественных аналитиков в других группах с аналогичным опытом. За годы, прошедшие после кризиса, это изменилось. Регуляторы теперь обычно напрямую общаются с квантами в мидл-офисе, такими как валидаторы моделей, а поскольку прибыль сильно зависит от регулирующей инфраструктуры, валидация модели приобрела вес и важность по сравнению с квантами во фронт-офисе.
Количественный разработчик
Количественные разработчики, иногда называемые количественными инженерами программного обеспечения или количественными инженерами, - это компьютерные специалисты, которые помогают, внедряют и поддерживают количественные модели. Они, как правило, являются узкоспециализированными специалистами по языкам, которые устраняют разрыв между разработчиками программного обеспечения и количественными аналитиками. Этот термин также иногда используется за пределами финансовой отрасли для обозначения тех, кто работает на стыке разработки программного обеспечения и количественных исследований .
Математические и статистические подходы
- См .: Математические финансы ; Финансовое моделирование # Количественные финансы ; План финансов # Математические инструменты ; Финансовая экономика # Производные ценообразование .
В силу своего опыта количественные аналитики используют различные формы математики: статистику и вероятность , исчисление, основанное на уравнениях в частных производных , линейную алгебру , дискретную математику и эконометрику . Некоторые покупатели могут использовать машинное обучение . Большинство количественных аналитиков не получили формального образования в области основной экономики и часто применяют мышление, заимствованное из физических наук. Кванты используют математические навыки, полученные в различных областях, таких как информатика, физика и инженерия. Эти навыки включают в себя (но не ограничиваются) расширенную статистику, линейную алгебру и уравнения в частных производных, а также их решения на основе численного анализа .
Обычно используемые численные методы:
- Метод конечных разностей - используется для решения уравнений в частных производных ;
- Метод Монте-Карло - также используется для решения уравнений в частных производных , но моделирование Монте-Карло также широко применяется в управлении рисками;
- Обычный метод наименьших квадратов - используется для оценки параметров в статистическом регрессионном анализе ;
- Сплайн-интерполяция - используется для интерполяции значений из кривых спотовых и форвардных процентных ставок и улыбок волатильности ;
- Методы деления пополам , Ньютона и Секанта - используются для поиска корней , максимумов и минимумов функций (например, внутренней нормы прибыли ).
Методы
Типичной проблемой для математически ориентированного количественного аналитика будет разработка модели ценообразования, хеджирования и управления рисками сложного производного продукта. Эти количественные аналитики склонны больше полагаться на численный анализ, чем на статистику и эконометрику. Одним из основных математических инструментов количественных финансов является стохастическое исчисление . Однако мы предпочитаем детерминированно «правильный» ответ, поскольку после достижения согласия по входным значениям и динамике рыночных переменных существует только одна правильная цена для любой данной ценной бумаги (которая может быть продемонстрирована, хотя часто и неэффективно, с помощью большой объем моделирования Монте-Карло).
Типичной проблемой для статистически ориентированного количественного аналитика будет разработка модели для определения того, какие акции относительно дороги, а какие - относительно дешевы. Модель может включать соотношение балансовой стоимости компании к цене, соотношение ее конечной прибыли к цене и другие учетные факторы. Инвестиционный менеджер может реализовать этот анализ, покупая акции по заниженной цене, продавая акции по завышенной цене или и то, и другое. Статистически ориентированные количественные аналитики, как правило, больше полагаются на статистику и эконометрику и меньше полагаются на сложные численные методы и объектно-ориентированное программирование. Эти количественные аналитики, как правило, принадлежат к той психологии, которая любит пытаться найти лучший подход к моделированию данных и может согласиться с тем, что не существует «правильного ответа», пока не пройдет время и мы не сможем ретроспективно увидеть, как модель работает. Оба типа количественных аналитиков требуют глубоких знаний сложной математики и навыков компьютерного программирования.
Научно-технические журналы
- Журнал Общества промышленной и прикладной математики (SIAM) по финансовой математике
- Журнал управления портфелем
- Количественные финансы
- Журнал рисков
- Журнал Wilmott
- Финансы и стохастика
- Математические финансы
Направления работы
- Разработка торговой стратегии
- Оптимизация портфеля
- Ценообразование и хеджирование производных инструментов: включает разработку программного обеспечения, передовые численные методы и стохастическое исчисление.
- Управление рисками : включает в себя анализ временных рядов, калибровку и тестирование на исторических данных .
- Кредитный анализ
- Управление активами и пассивами
- Структурированное финансирование и секьюритизация
- Стоимость активов
- Управление портфелем
Основные публикации
- 1900 - Луи Башелье , Теория де ла Спекуляция
- 1938 - Фредерик Маколей , Движение процентных ставок. Доходность облигаций и цены акций в США с 1856 г. , стр. 44–53, дюрация облигаций
- 1944 - Киёси Ито , «Стохастический интеграл», Труды Императорской Академии, 20 (8), стр. 519–524.
- 1952 - Гарри Марковиц , Выбор портфеля , Современная теория портфеля
- 1956 - Джон Келли , Новая интерпретация скорости передачи информации
- 1958 - Франко Модильяни и Мертон Миллер , Стоимость капитала, Корпоративные финансы и теория инвестиций , Теорема Модильяни – Миллера и корпоративные финансы
- 1964 - Уильям Ф. Шарп , Цены на капитальные активы: теория рыночного равновесия в условиях риска , Модель ценообразования на капитальные активы
- 1965 - Джон Линтнер , Оценка рискованных активов и выбор рискованных инвестиций в портфели акций и капитальные бюджеты , модель оценки капитальных активов
- 1967 - Эдвард О. Торп и Шин Кассуф, победить рынок
- 1972 - Юджин Фама и Мертон Миллер , Теория финансов
- 1972 - Мартин Л. Лейбович и Сидней Гомер, Внутри Выход книга , Фиксированный доход анализ
- 1973 - Фишер Блэк и Майрон Скоулз , Стоимость опционов и корпоративных обязательств и Роберт К. Мертон , Теория рационального ценообразования опционов , Блэк – Шоулз
- 1976 - Фишер Блэк , Цена товарных контрактов , модель Блэка
- 1977 - Фелим Бойл , Опции: Монте - Карло подход , методы Монте - Карло для ценообразования опционов
- 1977 - Олдржих Вашичек , Равновесная характеристика временной структуры , модель Васичека
- 1979 - Джон Кэррингтон Кокс ; Стивен Росс ; Марк Рубинштейн , Ценообразование опционов: упрощенный подход , модель ценообразования биномиальных опционов и модель решетки
- 1980 - Лоуренс Г. Макмиллан, Варианты как стратегическое вложение
- 1982 - Барр Розенберг и Эндрю Радд, Связанная с факторами и специфическая доходность обыкновенных акций: последовательная корреляция и рыночная неэффективность , Финансовый журнал, май 1982 г., т. 37: # 2
- 1982 - Роберт Энгл , Авторегрессионная условная гетероскедастичность с оценками дисперсии инфляции в Великобритании, итоговая статья в семействе моделей ARCH GARCH
- 1985 - Джон К. Кокс , Джонатан Э. Ингерсолл и Стивен Росс , Теория временной структуры процентных ставок , модель Кокса – Ингерсолла – Росса.
- 1987 - Джованни Бароне-Адези и Роберт Уэйли , « Эффективное аналитическое приближение стоимости американских опционов» . Журнал финансов. 42 (2): 301–20. Метод Барона-Адези и Уэйли для ценообразования американских опционов .
- 1987 - Дэвид Хит , Роберт А. Джарроу и Эндрю Мортон Ценообразование облигаций и временная структура процентных ставок: новая методология (1987), модель Хита-Джарроу-Мортона для процентных ставок
- 1990 - Фишер Блэк , Эмануэль Дерман и Уильям Той, Однофакторная модель процентных ставок и ее применение к казначейским облигациям , модель Блэка – Дермана – Тоя.
- 1990 - Джон Халл и Алан Уайт , «Оценка процентных производных ценных бумаг», Обзор финансовых исследований, Том 3, № 4 (1990) Модель Халла-Уайта
- 1991 - Иоаннис Каратзас и Стивен Э. Шрив . Броуновское движение и стохастическое исчисление .
- 1992 - Фишер Блэк и Роберт Литтерман: Глобальная оптимизация портфеля, журнал финансовых аналитиков, сентябрь 1992 г., стр. 28–43 JSTOR 4479577 Модель Блэка – Литтермана
- 1994 - JP Morgan RiskMetrics Group, Технический документ RiskMetrics , 1996, модель и структура RiskMetrics
- 2002 - Патрик Хаган, Дип Кумар, Эндрю Лесневски, Диана Вудворд, Управление риском улыбки , Wilmott Magazine, январь 2002 г., модель волатильности SABR .
- 2004 - Эмануэль Дерман , Моя жизнь как квант: размышления о физике и финансах
Смотрите также
- Список количественных аналитиков
- Финансовое моделирование
- Уравнение Блэка – Шоулза
- Обработка финансовых сигналов
- Финансовый аналитик
- Технический анализ
- Финансовая экономика
Ссылки
- ^ См. Определение в Обществе прикладной и промышленной математики http://www.siam.org/about/pdf/brochure.pdf
- ^ Дерман, Э. (2004). Моя жизнь как кванта: размышления о физике и финансах. Джон Вили и сыновья.
- ^ Марковиц, Х. (1952). «Подбор портфолио». Журнал финансов . 7 (1): 77–91. DOI : 10.1111 / j.1540-6261.1952.tb01525.x .
- Перейти ↑ Samuelson, PA (1965). «Рациональная теория гарантийного ценообразования». Обзор промышленного управления . 6 (2): 13–32.
- ^ Генри Маккин, соучредитель стохастического исчисления (вместе с Киеси Ито ), написал приложение: см. McKean, HP Jr. (1965). «Приложение (к Самуэльсону): задача со свободной границей для уравнения теплопроводности, возникающая из задачи математической экономики». Обзор промышленного управления . 6 (2): 32–39.
- ^ Харрисон, Дж. Майкл; Плиска, Стэнли Р. (1981). «Мартингалы и стохастические интегралы в теории непрерывной торговли». Случайные процессы и их приложения . 11 (3): 215–260. DOI : 10.1016 / 0304-4149 (81) 90026-0 .
- ^ Дерман, Эмануэль (2004). Моя жизнь как квант . Джон Уайли и сыновья.
- ^ "Машинное обучение в финансах: теория и приложения" . marketmedia.com . 22 января 2013 . Проверено 2 апреля 2018 .
- ^ "Машинное обучение взгляд на количественные финансы" (PDF) . qminitiative.org .
- ^ "Журнал управления портфелем" . jpm.iijournals.com . Проверено 2 февраля 2019 .
- ^ http://www.tandfonline.com/toc/rquf20/current%7C
- ^ «Финансы и стохастика - включая возможность публикации в открытом доступе» .
дальнейшее чтение
- Бернштейн, Питер Л. (1992) Капитальные идеи: невероятное происхождение современной Уолл-стрит
- Бернштейн, Питер Л. (2007) Развитие капитальных идей
- Дерман, Эмануэль (2007) Моя жизнь как Quant ISBN 0-470-19273-9
- Паттерсон, Скотт Д. (2010). Кванты : как новая порода математических умников завоевала Уолл-стрит и почти уничтожила ее . Корона Бизнес, 352 стр. ISBN 0-307-45337-5 ISBN 978-0-307-45337-2 . Amazon страницы для книги через Паттерсон и Торп интервью на Fresh Air , 1 февраля 2010 года, в том числе отрывка «Глава 2: Крестный отец: Эд Торп». А также отрывок из «Главы 10: Фактор августа» в Wall Street Journal от 23 января 2010 года .
- Прочтите, Колин (2012) Рост квантов ( Серия великих умов в финансах) ISBN 023027417X
- Анализ количественных данных для студентов, изучающих бизнес и менеджмент
внешние ссылки
- http://sqa-us.org - Общество количественных аналитиков
- http://www.q-group.org/ - Институт количественных исследований в области финансов Q-Group
- http://cqa.org - CQA - Чикагский количественный альянс
- http://qwafafew.org/ - QWAFAFEW - Альянс количественной работы для финансового образования и мудрости
- http://prmia.org - PRMIA - Промышленная ассоциация профессиональных менеджеров риска
- http://iaqf.org - Международная ассоциация количественных финансов
- http://www.lqg.org.uk/ - London Quant Group
- http://quant.stackexchange.com - сайт вопросов и ответов по количественным финансам