El análisis cuantitativo (AC) en finanzas es un enfoque que hace hincapié en el análisis matemático y estadístico para ayudar a determinar el valor de un activo financiero, como una acción o una opción. Los analistas de comercio cuantitativo (también conocidos como „quants”) utilizan una variedad de datos -incluyendo datos históricos de inversión y del mercado de valores- para desarrollar algoritmos de comercio y modelos informáticos.
La información generada por estos modelos informáticos ayuda a los inversores a analizar las oportunidades de inversión y a desarrollar lo que creen que será una estrategia comercial exitosa. Normalmente, esta estrategia de inversión incluirá información muy específica sobre los puntos de entrada y salida, el riesgo previsto de la operación y la rentabilidad esperada.
El objetivo último del análisis cuantitativo financiero es utilizar estadísticas y métricas cuantificables para ayudar a los inversores a tomar decisiones de inversión rentables. En este artículo, repasamos la historia de la inversión cuantitativa, la comparamos con el análisis cualitativo y ofrecemos un ejemplo de una estrategia basada en la cuantificación en acción.
Puntos clave
- El análisis cuantitativo surgió con el auge de la informática, que facilitó como nunca antes el análisis de enormes cantidades de datos en poco tiempo.
- Los analistas de comercio cuantitativo (quants) identifican patrones de comercio, construyen modelos para evaluar esos patrones y utilizan la información para hacer predicciones sobre el precio y la dirección de los valores.
- Una vez construidos los modelos y recopilada la información, los quants utilizan los datos para establecer operaciones automatizadas de valores.
- El análisis cuantitativo es diferente del análisis cualitativo, que examina factores como la estructura de las empresas, la composición de sus equipos directivos y sus puntos fuertes y débiles.
Entre los „Quants"
Al economista Harry Markowitz, ganador del Premio Nobel, se le suele atribuir el inicio del movimiento de inversión cuantitativa cuando publicó „Portfolio Selection” en el Revista de Finanzas en marzo de 1952. Markowitz introdujo la teoría moderna de la cartera (MPT), que mostró a los inversores cómo construir una cartera diversificada de activos capaz de maximizar la rentabilidad para distintos niveles de riesgo. Markowitz utilizó las matemáticas para cuantificar la diversificación y se le cita como uno de los primeros en adoptar el concepto de que los modelos matemáticos podían aplicarse a la inversión.
Robert Merton, pionero de la teoría financiera moderna, ganó el Premio Nobel por sus investigaciones sobre los métodos matemáticos para la fijación de precios de los derivados. El trabajo de Markowitz y Merton sentó las bases del enfoque cuantitativo (quant) de la inversión.
Cuantitativo frente a. Análisis cualitativo
A diferencia de los analistas de inversión cualitativa tradicionales, los quants no visitan las empresas, ni se reúnen con los equipos directivos, ni investigan los productos que venden las empresas para identificar una ventaja competitiva. A menudo no conocen ni se preocupan por los aspectos cualitativos de las empresas en las que invierten ni por los productos o servicios que éstas ofrecen. En cambio, se basan exclusivamente en las matemáticas para tomar decisiones de inversión.
Los quants -que suelen tener una formación científica y un título en estadística o matemáticas- utilizan sus conocimientos de informática y lenguajes de programación para crear sistemas de negociación personalizados que automatizan el proceso de negociación. Las entradas de sus programas pueden ir desde ratios financieros clave (como la relación precio-beneficio) hasta cálculos más complejos, como las valoraciones de los flujos de caja descontados (DCF).
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¿Qué hace un analista cuantitativo??
Los gestores de fondos de cobertura adoptaron la metodología. Los avances en la tecnología informática hicieron progresar este campo, ya que se podían calcular complejos algoritmos en un abrir y cerrar de ojos, creando así estrategias de negociación automatizadas. El campo floreció durante el auge y la caída de las puntocom.
Las estrategias cuantitativas tropezaron en la Gran Recesión al no tener en cuenta el impacto de los valores respaldados por hipotecas en el mercado y la economía en su conjunto. Sin embargo, las estrategias cuantitativas siguen utilizándose hoy en día y han cobrado protagonismo por su papel en la negociación de alta frecuencia (HFT), que se basa en las matemáticas para tomar decisiones de negociación.
La inversión cuantitativa también se practica ampliamente, tanto como disciplina independiente como en combinación con el análisis cualitativo tradicional, tanto para mejorar la rentabilidad como para mitigar el riesgo.
Los quants son muy diferentes de los analistas cualitativos, ya que toman decisiones basadas principalmente en ecuaciones y modelos matemáticos.
Datos, datos por todas partes
El auge de la informática hizo posible el análisis de enormes volúmenes de datos en períodos de tiempo extraordinariamente cortos. Esto ha dado lugar a estrategias de negociación cuantitativa cada vez más complejas, ya que los operadores tratan de identificar patrones consistentes, modelar esos patrones y utilizarlos para predecir los movimientos de los precios de los valores.
Los quants implementan sus estrategias utilizando datos disponibles públicamente. La identificación de patrones les permite establecer 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. Así, si el volumen de negociación de una acción concreta aumenta cuando el precio de la acción alcanza los 25 dólares por acción y baja cuando el precio alcanza los 30 dólares, un quant podría establecer una compra automática a 25 dólares.50 y una venta automática a 29 dólares.50.
Estrategias similares pueden basarse en los beneficios, las previsiones de beneficios, las sorpresas de beneficios y una serie de otros factores. En todos los casos, los operadores cuantitativos puros no se preocupan por las perspectivas de venta de la empresa, el equipo directivo, la calidad del producto o cualquier otro aspecto de su negocio. Las órdenes de compra y de venta se basan estrictamente en las cifras que se desprenden de los patrones que han identificado.
El análisis cuantitativo puede utilizarse para mitigar el riesgo mediante la creación de modelos informáticos que identifiquen la inversión que proporciona el mejor nivel de rendimiento en relación con el nivel de riesgo preferido.
Identificar patrones para reducir el riesgo
El análisis cuantitativo puede usarse para identificar patrones que se presten a operaciones de valores rentables, pero ese no es su único valor. Aunque ganar dinero es un objetivo que todo inversor puede comprender, el análisis cuantitativo también puede utilizarse para reducir el riesgo.
La búsqueda de los llamados „rendimientos ajustados al riesgo” consiste en comparar medidas de riesgo como alfa, beta, r-cuadrado, desviación estándar y el ratio de Sharpe para identificar la inversión que ofrecerá el mayor nivel de rendimiento para un nivel de riesgo determinado. La idea es que los inversores no deben asumir más riesgo del necesario para alcanzar el nivel de rentabilidad que se proponen.
Así, si los datos revelan que dos inversiones tienen probabilidades de generar rendimientos similares, pero que una de ellas será significativamente más volátil en términos de oscilaciones de precios al alza y a la baja, los quants (y el sentido común) recomendarán la inversión menos arriesgada. De nuevo, a los quants no les importa quién gestiona la inversión, cómo es su balance, qué producto le ayuda a ganar dinero o cualquier otro factor cualitativo. Se centran totalmente en los números y eligen la inversión que (matemáticamente hablando) ofrece el menor nivel de riesgo.
Las carteras de riesgo-paridad son un ejemplo de estrategias basadas en la cuantificación en acción. El concepto básico consiste en tomar decisiones de asignación de activos en función de la volatilidad del mercado. Cuando la volatilidad disminuye, el nivel de riesgo de la cartera aumenta. Cuando la volatilidad aumenta, el nivel de riesgo de la cartera disminuye.
Ejemplo de análisis cuantitativo
Para hacer el ejemplo un poco más realista, consideremos una cartera que divide sus activos entre el efectivo y una S&Fondo del índice P 500. Utilizando el índice de volatilidad de la Bolsa de Opciones de Chicago (VIX) como indicador de la volatilidad del mercado bursátil, cuando la volatilidad aumenta, nuestra cartera hipotética desplazaría sus activos hacia el efectivo.
Cuando la volatilidad disminuye, nuestra cartera desplazaría los activos a la S&Fondo del índice P 500. Los modelos pueden ser mucho más complejos que el que mencionamos aquí, quizás incluyendo acciones, bonos, materias primas, divisas y otras inversiones, pero el concepto sigue siendo el mismo.
Las ventajas del Quant Trading
El Quant trading es un proceso de toma de decisiones desapasionado. Los patrones y los números son lo único que importa. Se trata de una disciplina de compra y venta eficaz, ya que puede ejecutarse de forma coherente, sin que lo impida la emoción que a menudo se asocia a las decisiones financieras.
También es una estrategia rentable. Dado que los ordenadores hacen el trabajo, las empresas que se basan en estrategias cuantitativas no necesitan contratar grandes y costosos equipos de analistas y gestores de cartera. Tampoco necesitan viajar por todo el país o el mundo inspeccionando empresas y reuniéndose con la dirección para evaluar posibles inversiones. Utilizan ordenadores para analizar los datos y ejecutar las operaciones.
Cuáles son los riesgos?
„Mentiras, malditas mentiras y estadísticas” es una cita que se utiliza a menudo para describir la infinidad de formas en que se pueden manipular los datos. Aunque los analistas cuantitativos tratan de identificar patrones, el proceso no es en absoluto infalible. El análisis implica el análisis de grandes cantidades de datos. La elección de los datos correctos no es en absoluto una garantía, al igual que los patrones de negociación que parecen sugerir ciertos resultados pueden funcionar perfectamente hasta que dejan de hacerlo. Incluso cuando un patrón parece funcionar, validar los patrones puede ser un reto. Como todo inversor sabe, no hay apuestas seguras.
Los puntos de inflexión, como la caída del mercado de valores de 2008-09, pueden ser duros para estas estrategias, ya que los patrones pueden cambiar repentinamente. También es importante recordar que los datos no siempre cuentan toda la historia. Los humanos pueden ver un escándalo o un cambio de gestión mientras se desarrolla, mientras que un enfoque puramente matemático no puede hacerlo necesariamente. Además, una estrategia se vuelve menos eficaz a medida que un número creciente de inversores intenta emplearla. Los patrones que funcionan serán menos eficaces a medida que más inversores intenten beneficiarse de ellos.
El resultado final
Muchas estrategias de inversión utilizan una mezcla de estrategias cuantitativas y cualitativas. Utilizan estrategias cuantitativas para identificar posibles inversiones y luego utilizan el análisis cualitativo para llevar sus esfuerzos de investigación al siguiente nivel en la identificación de la inversión final.
También pueden utilizar la visión cualitativa para seleccionar las inversiones y los datos cuantitativos para la gestión del riesgo. Aunque tanto las estrategias de inversión cuantitativas como las cualitativas tienen sus defensores y sus detractores, las estrategias no tienen por qué ser mutuamente excluyentes.
Fuentes del artículo
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