Cuantitativamente

La toma de decisiones basada en datos se ha convertido en un componente clave para el éxito de las empresas en la era digital. En este sentido, la empresa Cuantitativamente ha revolucionado el mundo de la analítica de datos, ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. En este artículo, exploraremos cómo Cuantitativamente ha logrado posicionarse como líder en el campo de la analítica cuantitativa, y cómo su enfoque analítico ha transformado la forma en que las empresas obtienen y utilizan datos para impulsar su crecimiento. Prepárate para descubrir las herramientas y servicios que Cuantitativamente ofrece, ¡y cómo pueden cambiar el rumbo de tu negocio!

¿Qué es cuantitativo?

El término “cuantitativo” se refiere a la estrategia de inversión comúnmente utilizada por los administradores de fondos de cobertura en la que las decisiones de los operadores están respaldadas por resultados generados por el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

La combinación de un enfoque cuantitativo y la intervención humana en la compra y venta de diversos instrumentos financieros como bonos, acciones, derivados, etc. mejora el rendimiento de la cartera. Esta estrategia de inversión ayuda eficazmente a superar las deficiencias de los modelos defectuosos y los prejuicios humanos.

Explicación

El comercio cuantitativo se refiere principalmente al enfoque basado en computadora que incorpora matemáticas, finanzas y experiencia comercial. Ayuda a crear código informático que puede explotar una anomalía explotable del mercado, como el arbitraje de precios o el comercio de impulso. Los inversores caracterizan estas estrategias por tener muchos valores para aprovechar la ley de los grandes números y la capacidad de las estrategias para procesar cantidades infinitas de datos.

Por otro lado, el enfoque de inversión fundamental implica valorar una empresa en función de sus flujos de efectivo futuros proyectados. El pronóstico generalmente se basa en la tasa de crecimiento esperada, la situación financiera actual y otros factores, incluida información cuantificable y no cuantificable, como informes económicos, calificaciones de otros analistas, transcripciones de conferencias telefónicas, eventos noticiosos, etc.

Ahora la palabra Quanta Mental combina ambos enfoques mencionados anteriormente: cuantitativo y fundamental. Como sugiere el nombre, los administradores de activos combinan varios enfoques cuantitativos con estrategias de inversión fundamentales tradicionales para mejorar el rendimiento de su cartera en la búsqueda de nuevas fuentes de alfa. Se evalúa un gran conjunto de participaciones potenciales utilizando información contable combinada con estadísticas y econometría financiera. Esto requiere un mayor uso del aprendizaje automático.

Proceso cuántico

El proceso de inversión cuantitativa implica varios pasos que se pueden clasificar de la siguiente manera:

• Paso 1: Primero, identificar la necesidad o brecha en el proceso existente. Cuando haya terminado, proponga una idea para cerrar la brecha y hacer que el proceso sea más fluido.
• Paso 2: Recopile la mayor cantidad de datos posible para crear una base de datos sólida. Luego analice los datos y extraiga información significativa, como patrones o tendencias.
• Paso 3: Construir un modelo basado en los datos disponibles y las lecciones aprendidas. Habrá varias rondas de iteraciones para refinar el modelo antes de que salga el modelo final.
• Etapa 4: A continuación, utiliza el modelo para buscar cuantitativamente un gran universo de acciones potenciales e identificar algunas oportunidades de inversión.
• Paso 5: A continuación, aplicar técnicas básicas de valoración a los activos seleccionados y desarrollar la selección final. Aquí los métodos cuantitativos se fusionan con el enfoque fundamental.
• Paso 6: A continuación, cree una cartera basada en los activos finales seleccionados y optimícela utilizando la experiencia del analista.
• Paso 7: Finalmente, el sistema está listo para operar y monitorear mediante algoritmos. Se convierte en un proceso continuo para analizar los datos disponibles y mejorar los algoritmos si es necesario.

Ejemplos de cuantitativo

Ahora tomemos el ejemplo del modelo Alpha Surprise que Merrill Lynch utiliza como herramienta para la inversión cuantitativa. La empresa de gestión de activos ha desarrollado un nuevo producto de investigación: el índice ML Alpha Surprise Model. Este índice ayuda a rastrear el desempeño de muchas acciones en el S&P500 utilizando el modelo Alpha Surprise, uno de los modelos desarrollados por el US Equity Research Quantitative Strategy Group. El índice del modelo ML Alpha Surprise se creó con la misma ponderación de todas las acciones en el modelo Alpha Surprise y estas acciones se actualizan mensualmente.

Con el tiempo, el índice ha superado al índice S&P500: mayor rentabilidad con menor riesgo. De 1999 a 2007, el índice logró una rentabilidad anual del 11,4% en comparación con el S&P500, que sólo obtuvo un 1,2%, mientras que la volatilidad del índice fue menor que la del S&P500.

Riesgos cuantitativos

Los operadores a veces están expuestos al riesgo de ajuste de curvas en el comercio cuantitativo, donde utilizan un patrón específico en los datos disponibles para crear el modelo final. Sin embargo, es posible que el modelo no sea adecuado para algunos puntos de datos futuros, lo que provocará que falle la estrategia de inversión basada en el modelo. Sin embargo, este riesgo se puede mitigar probando el modelo con datos fuera de la muestra antes de finalizarlo.

Ventajas

Algunos de los principales beneficios de Quanta Mental son los siguientes:

• Todas las inversiones se basan en un gran volumen de conjuntos de datos bien analizados.
• Reunir métodos cuantitativos y fundamentales es un paso hacia un mercado financiero mejorado.
• Es un mejor método de valoración que el método cuantitativo o fundamental.
• Históricamente, las estrategias de inversión basadas en métodos cuantitativos han funcionado mejor que la mayoría de las demás estrategias de inversión.

Desventajas

Las mayores desventajas de Quantamental incluyen las siguientes:

• Los algoritmos de aprendizaje automático siguen siendo un misterio para la humanidad y es muy difícil predecir cómo se comportarán ante determinados acontecimientos imprevistos. Por ejemplo, la caída repentina de un billón de dólares del 6 de mayo de 2010.
• A diferencia de los humanos, las máquinas sólo reaccionan a los factores desencadenantes porque carecen de sentido intuitivo.
• Con el tiempo, la necesidad de intervención humana puede disminuir gradualmente a medida que el aprendizaje automático se vuelve más avanzado. Esto puede resultar en el riesgo de un mayor desempleo.

Diploma

Por tanto, se puede ver que Quantamental es una estrategia de inversión que combina métodos estadísticos y principios matemáticos con métodos de inversión fundamentales tradicionales. En resumen, ofrece las ventajas de la inversión tanto cuantitativa como fundamental. Sin embargo, como la mayoría de las tecnologías, tiene ventajas y desventajas, y depende de las personas maximizar su potencial.

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Esta es una guía de Quantamental. Aquí también discutimos la introducción y ejemplos de la mecánica cuántica, así como sus ventajas y desventajas. También puedes echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:

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2. Estrategias de fondos de cobertura
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