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如何通过量化投资获胜:关注流程,而不仅仅是数据

浏览次数:1051 分类:资本

 

人类投资者似乎正在努力与机器竞争。恰当的例子:约翰·保尔森(JohnPaulson)最近宣布退出,而大卫·爱因霍恩(DavidEinhorn)似乎又在亏损,今年下降了22%。如果这些著名的投资者无法竞争,谁能呢?换种说法:人头还剩下阿尔法吗?

基本投资和定量投资相结合的量化投资已成为一种可能的解决方案。通常的说法是,以人为驱动的基础投资者可以通过整合其他形式的数据来做得更好。但是,保尔森(Paulson)和艾因霍恩(Einhorn)等许多苦苦挣扎的投资者都可以访问很多数据。是什么赋予了?

这可能不是数据问题,而是与投资过程有关的问题。一个糟糕的过程可能会错过人类分析师或其他数据流中潜在的alpha值。下一个持久性alpha生成器,无论今天是将自己分类为定量投资者还是基础投资者,都可能会调整其投资过程以最好地抓住它。

一个简单的例子

考虑这种情况。人工分析人员确定影响公司的技术或法规变更。经过仔细的分析,包括其他数据后,分析师得出结论,该公司来年每股收益2美元。分析师的估值工作表明,该公司的股票应该以20倍的市盈率交易,因此,该股票的交易价格为40美元/股,比此处的价格高20%。

现在停下来问自己一个问题:那个人类分析师在哪里增加真正的洞察力和真正的alpha潜力?

我会追逐。他们并不认为该收益流将以20倍的收益进行交易。实际上,他们可能会失去所有独特的alpha潜力,无法理解即将到来的影响公司的变化。丢失的alpha不是数据问题,而是一个过程问题。

这是一个让您思考的头脑风暴。如果您调整了投资流程以使分析师甚至不对公司进行估值,该怎么办?他们将只关注基本面。等待,一个过程,其中股票分析师并不值….股权?

是。或者,更有趣的是,他们甚至都不是股票分析师(但这完全是另一个话题)。

有些人可能会退缩,但考虑上面的简单论点。它是基于以20倍的收益/每股2美元交易的公司的价格。假设只有一个标准差的倍数变化,这很有可能,这意味着没有20%的上升空间,但有-5%的下降空间。假设发生以下情况,以该倍数交易不仅变为可能,而且变为可能:

宏观经济变数正在改变投资者的情绪,使其变得更有风险,考虑到该公司资产负债表上的债务水平,可能导致多重压缩

不利的行业轮换正在推动像这样的所有工业股的倍数下跌

此外,针对这种价值股票的风格轮换将损害倍数

ETF流量正在针对直接注入该公司股票的特定资金而变化

您是否实时跟踪所有这些信息?有很多分析。

有些人可能仍会退缩,“但我的现金流量折现表明该股票的价值为每股38美元”或“我的内在价值为每股40美元。”现在,让我们在这里诚实。您不知道明天午餐会吃什么,但是您将告诉我们2031年末现金流量是多少?

基本面投资者可能会对估值充满信心,但实际上,他们毫无头绪。这只是量化投资者击败他们的一种方式。量化投资者经常实时地更清楚地看到估值的可能性,并据此进行调整。也许分析师只专注于基本面而不是估值,这根本不是一个疯狂的想法。

谁从这里赢?

尽管近年来定量投资者的表现不错,但那里也有挣扎的迹象。毕竟,许多人都使用相似的技术来研究相同的数据。而且,正如基本投资者正在整合量化投资方法一样,“数量”也会发生变化。众所周知,“过去的表现不能保证未来的结果”,这就引出一个问题:谁从这里赢了?

基本投资者是否会调整其流程以成功整合新形式的替代数据,并可能放弃对更适合机器(例如估值)的控制?

要么…

定量投资者是否会找出如何使用基本分析师来改善其模型(例如,识别错误信号)并调整其流程以创造性地将特定行业和公司的独特人类见解货币化的机会?

这些问题并不全面,成功的方法因公司而异。但是,那些表现出色的通用线程将专注于流程,而不仅仅是数据。

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