Перевел выдержку из книжки Richard Tortoriello, которая точно определяет стиль моего инвестирования, а конкретно -- КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ, а также его отличие от КАЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА. Наиболее образное сравнение --- "качественный анализ это искусство, а количественный анализ это наука".
--------------------------------------------------------------
Количественный анализ отличается от качественного анализа различными подходами. При качественном анализе инвестор, как правило, фокусируется на небольшом количестве отдельных компаний и проводит исследования по каждой из них, чтобы определить сильные и слабые стороны бизнеса, возможности рынка и конкурентную позицию, возможности руководства и сравнительную ценность, предлагаемую ее акциями по сравнению с другими акциями, доступными для покупки. Качественные инвесторы часто используют исторические данные (отчет о доходах, баланс, отчет о движении денежных средств и т.д.) как точку отсчета для прогнозирования будущих тенденций доходов и денежных потоков. Основное внимание в качественномй анализе, как и на самом фондовом рынке, направлено на будущее. Аналитические методы учитывают специфику компании и отрасли, о которой идет речь, и инвестор стремится сделать большие прибыли по отдельным акциям. Короче говоря, качественный анализ предпочитает глубину, а не широту и искусство инвестирования над более "научным" подходом.
Количественный анализ, с другой стороны, направлен на выявление общих тенденций или тенденции на инвестиционных рынках, особенно те, которые предсказывают будущее "избыточной" доходности. Чтобы выявить эти тенденции, количественный аналитик изучает большое количество компаний в течение длительных периодов времени. Анализ, по необходимости, стандартизирован и полностью зависит от исторических данных: отчет о прибылях и убытках, бухгалтерский баланс, движение денежных средств, заявления, и рыночные данные. То есть, в отличие от большинства качественных исследований, количественные тесты, в основном, смотрят в прошлое. Количественный анализ делает акцент на широту, а не на глубину, и науку (испытания и наблюдения) над искусством. Количественный аналитик может применять искусство инвестиционного анализа в разработке инвестиционных моделей и бэктестов, но как только модели определены, они часто чисто механические в своей работе. В итоге, количественный анализ в основном опирается на компьютерный запрос, в то время как качественный анализ опирается в первую очередь на работу человеческого разума.
Хотя между компьютером и человеческим разумом есть много общего, есть и огромные различия. Из них двоих только человек может претендовать на реальный разум. Ум обладает способностью усваивать и синтезировать разнообразную информацию (например, инвесторы должны учитывать все, начиная от отраслевой, экономической и политической ситуации к отдельным продуктам компании и спрос на ее акции на фондовом рынке), способность, к которой не может приблизиться даже самый совершенный компьютер. Тщательно взвесив множество факторов, человек может сделать прогнозы относительно событий, которые с определенной вероятностью могут произойти в будущем.
Компьютеры, с другой стороны, по сути, являются сложными суммирующими машинами: они "действуют" только в соответствии с инструкциями, данными им извне. Потребовались десятилетия, чтобы разработать компьютер, способный обыграть чемпиона в шахматную партию, и здесь переменные ограничены ходами, доступными 32 фигурам на доске в 64 квадрата. Также, в сфере, например, инвестирования, где на доходность может повлиять практически любой вид деятельности, человеческий фактор или естественный, компьютер оказывается в невыгодном положении.
Однако компьютер имеет два явных преимущества перед человеком. Он может очень быстро обрабатывать большие объемы данных (например, как это делает система "Deep Суперкомпьютер "Blue" -- обыграл чемпиона по шахматам Гарри Каспарова), и у него нет эмоций. Оба пункта важны, но второй особенно. Рассмотрим следующий сценарий (который часто встречается в реальной жизни). Вы купили Apple на 10 000 долларов. Обыкновенные акции, которые выросли на 20% с момента вашей покупки. Продажи iPod продолжаются, а позитивные истории об Apple появляются в прессе почти каждый день. Вы испытываете приподнятое настроение и подумываете о новых покупках, несмотря на довольно высокую рыночную оценку за акции. Однако прежде чем вы это сделаете, Apple объявляет о том, что она увидела "смещение ассортимента", при котором объемы продаж iPod снизились (т.е. компания отгрузила меньшее количество устройств iPod), но доходы и рост прибыли остались примерно на том же уровне, потому что в настоящее время поставляется больше устройств высокого класса, чем устройств низкого класса. В течение нескольких месяцев после этой новости акции падают на 22%, и ваши первоначальные акции становятся значительно ниже цены покупки - вы теряете деньги, а эйфория (скорее всего) уступила место тревоге.
Однако оценка акций Apple на рынке сейчас выглядит гораздо более разумной, ее бизнес идет хорошо, а неосвоенный рынок iPod кажется большим. Продаете ли вы свои первоначальные акции, держите свои акции, но не покупаете больше, или просто держите свои первоначальные акции и покупаете еще больше? На бумаге все это может показаться простым. Если дела идут хорошо и оценка выглядит привлекательной, покупайте больше. Но попробуйте представить себя в этой ситуации: Теперь вы сидите в бумажном убытке в 640 долларов, который раньше был прибылью в 2000 долларов. Новостные статьи часто появляются, рассуждая о причинах падения акций Apple, а вы задаетесь вопросом, нет ли на горизонте плохих новостей, которые еще не обнародованы.
В таких обстоятельствах многие инвесторы будут продавать. Они продают не потому, что есть, но потому, что они теряют деньги, и эмоции берут верх. Умножьте одного инвестора в нашем примере на тысячи, и вы поймете, почему психологический фактор оказывает столь сильное влияние на цены акций. На самом деле, психологический фактор на фондовом рынке часто создает возможности, и именно здесь наш компьютер может пригодиться.
Академическая финансовая среда десятилетиями отстаивала идею "гипотезу эффективного рынка" (ГЭР), которая работает на практике. ГЭР утверждает, что финансовые рынки быстро дисконтируют всю доступную информацию, и, следовательно, превзойти "рынок" в течение какого-либо отрезка времени просто невозможно (или что такой отрезок времени - просто удача). Многие профессиональные инвесторы, имеющие большой опыт работы, постоянно генерирующие прибыль выше рыночной доходности, доказали, что ГЭР не отражает всей финансовой правды. Фондовый рынок часто эффективен в рациональной оценке имеющейся информации, но в других случаях иногда его "суждение" становится неполноценным из-за психологических факторов, упомянутых выше. Другими словами, рынок также часто бывает неэффективным. Количественный пример может иллюстрировать суть. За 20 лет с 1987 по 2006 год, среднегодовая разница между 52-недельными максимумами и 52-недельными минимумами акций (около 2 000 из крупнейших публично торгуемых акций) составила 32%. За тот же период эта же группа компании зафиксировали совокупный годовой рост чистой прибыли всего на 9%. С ростом доходов в среднем на 9%, нет никаких причин для того, чтобы цены на акции подскочили вверх и снижались на 32% каждый год, и все же они это делают. Там, где речь идет о деньгах, эмоции регулярно побеждает рациональность, и акции растут и падают по причине страха, жадности, надежды или отчаяния инвесторов.
Количественные тесты направлены на раскрытие инвестиционных стратегий которые постоянно опережают рынок, основываясь только на исторических данных. Стратегии
не предполагают ни эффективного, ни неэффективного рынка. Скорее, они используют два ранее упомянутых преимущества компьютера - отсутствие у него эмоций и его способность обработки больших объемов данных, чтобы определить, какие инвестиционные стратегии являются наиболее эффективными, наиболее перспективными для инвестора. С помощью одного недорогого компьютера инвестор теперь может изучить тысячи компаний и сотни элементов данных за несколько лет в в течение нескольких минут или часов. Кроме того, инвестор может моделировать с помощью компьютера стратегии, в которых применяется идеальная дисциплина. Модель определяет стратегию, а компьютер следует дисциплине этой стратегии до тех пор, пока ему не будет приказано сделать иначе.
----------------------------------------------
На мой взгляд, наиболее удобный сервис для Количественного Анализа и исследований -- Portfolio123, которым я пользуюсь. Но он платный.
Комментариев нет:
Отправить комментарий