양적기본분석방법-헤지펀드스쿨

포스트 금융위기 시대의 불안정하고 복잡한 경제 환경 속에서 헤지펀드의 다양한 전략은 “편파성이 장기간 지속되어야 한다”는 상황을 보여왔다.

몇 년 ​​전으로 돌아가보면 헤지펀드마다 펀더멘털이나 거시분석, 수학적 계량화에 능숙하다는 등 뚜렷한 특징이 있다는 것을 알 수 있다. 수학자, 물리학자의 도움으로 퀀트 전략은 전통적인 투자 모델을 바꾸고 눈부신 퀀트 시대를 열었습니다.

그러나 환경이 변화함에 따라 순전히 양적 전략만으로는 충분하지 않다는 것을 많은 사람들이 깨닫고 있습니다. 뉴욕대학교 수학과 마르코 아베야네다 교수는 2013년 글로벌 금융파생컨퍼런스 인터뷰에서 수학금융의 추상적 이론이 점차 약화되고 금융의 논리 자체가 더욱 중요해지고 있다고 언급한 바 있다. 더욱이, 금융위기 이후에는 금융규제가 점점 더 많아지고 있으며, 단순한 양적 전략만으로는 이론상 심도가 부족하고, 실제 비즈니스와 거시환경과의 결합도 필요합니다.

헤지펀드가 정량적 분석과 기본적 분석을 효과적으로 결합하여 새로운 크로스보더 학교를 창설한 것은 바로 이러한 고려 사항 때문입니다.

양적, 정량적 기본 분석. 이 학교는 기본 투자자의 상향식 주식 선택 기술을 포함하는 동시에 컴퓨터 기술과 빅 데이터 시스템의 도움으로 모델을 개선합니다.

예를 들어, 과거 재무제표와 매장 방문을 검토하면 회사의 미래 현금 흐름과 지불 능력을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 펀드 포트폴리오 관리자는 컴퓨터 알고리즘을 통해 신용카드 계좌 데이터를 분석하여 시장 가정을 확인할 수도 있습니다. .

프린스턴대학교에서 물리학 박사학위를 취득하고 자산관리, 금융정보 플랫폼 개발, 빅데이터 연구 분야에서 20년 가까이 경력을 쌓은 왕정(Wang Zheng) 박사도 단독 인터뷰에서 예를 들었다. 2015년 36Kr:

펀더멘털을 살펴보는 펀드매니저가 회사의 운영을 조사하려는 경우 일반적인 접근 방식은 회사의 공장 문으로 가서 일일 수출입량을 확인하는 것으로 나타났습니다. 트럭의 수입 및 수출량을 계산하고 회사의 운영 활동을 평가합니다. 그러나 이러한 수동적인 정보 수집은 샘플링을 통해서만 가능합니다. 왜냐하면 한 사람이 하루 24시간 회사 문 앞에 머물 수는 없기 때문입니다.

빅데이터 시대에는 저궤도 위성을 활용해 다양한 장소의 실제 상황을 촬영할 수 있다. 예를 들어 위성을 이용해 공장 출입구에서 트럭의 출입을 모니터링하면 하루 24시간 데이터를 얻을 수 있다.

회사의 장기적인 성과를 유추할 수 있다. 예를 들어 이번 분기에 회사의 트럭 생산량이 많이 늘어나고 활동이 높다면 이번 분기에 회사의 실적이 더 좋아질 것이라고 예측할 수 있으며 이를 통해 회사의 펀더멘털을 예측할 수 있습니다.

정량적 기본분석법은 사람의 사고방식, 투자논리 등 근원적인 것을 계량화해 모델로 프로그램화하는 것이기 때문에 앞으로의 추세는 계량화와 펀더멘털을 통합하는 것이라고 믿는다. 일어서세요.

비즈니스 인사이더(Business Insider) 보도에 따르면, 유명 헤지펀드 마나파트너스(ManaPartners)의 창업자인 마노즈 나랑(Manoj Narang)은 지난 목요일 뉴욕 트레이딩 쇼(New York Trading Show) 컨퍼런스에서 인간의 퀀트 트레이딩 전략의 가장 큰 장점은 인과관계를 발견하는 능력이라고 말했다. 소규모 데이터 그룹의 관계. 그는 퀀트 트레이딩과 펀더멘털의 결합에 대해 매우 낙관적이며, 이것이 현재 헤지펀드의 가장 흥미로운 발전 방향이라고 믿습니다.

그러나 정량적 기본분석 전략은 '대체 데이터'를 얻는 데 여전히 일정한 한계를 갖고 있습니다. 예를 들어, 새로운 데이터의 대부분은 최근 몇 년 동안 수집된 것이므로 완전하지도 않고 일관성도 없습니다.

그뿐만 아니라 Wang Zheng은 많은 중국 기업이 내부 데이터를 보호하는 경향이 있어 포괄적인 데이터를 얻기가 어렵다는 36Kr의 보고서를 믿었습니다.

다행히 전 세계 많은 대기업들이 점차 빅데이터 환경에 데이터를 공개하고 있다. 예를 들어, Facebook은 다른 회사가 자사 데이터를 분석에 사용할 수 있도록 인터페이스를 공개했습니다. 그는 “중국 기업들이 사용자의 개인정보를 보호하면서 데이터를 공개하는 것은 시간문제”라고 말했다.

정량적 기본분석이 헤지펀드 애널리스트에게 미치는 영향은 크다. 헤지펀드에 빅데이터 컨설팅을 제공하는 전문가인 진 엑스터(Gene Ekster)는 서로 다른 분석가가 동일한 데이터를 얻더라도 여전히 다른 결론을 도출할 수 있다고 믿습니다. 그는 또한 그 전능한 수학자나 물리학자가 월스트리트에서 과거만큼 성공하지 못할 수도 있다는 사실도 잘 알고 있습니다. 앞으로는 박수를 받으며 파이썬 언어를 마스터한 집단이 금융계의 떠오르는 스타가 될 가능성이 높다.