Il termine “analisi quantitativa” (AQ) descrive le tecniche utilizzate per comprendere l’attività dei mercati finanziari e prendere migliori decisioni di trading o di investimento.
L’analisi quantitativa (QA) comprende l’analisi dei dati finanziari utilizzando metodi statistici e matematici. Ad esempio, gli analisti quantitativi, chiamati “quants”, cercano di prevedere la direzione del mercato esaminando i prezzi storici delle azioni, le relazioni sugli utili e altri dati.
A differenza dell’analisi fondamentale, che può concentrarsi sul team di gestione di un’azienda o sullo stato del settore, l’analisi quantitativa si avvale per lo più di calcoli complessi e di un’analisi dei dati per produrre intuizioni che possono essere messe in pratica. Soprattutto nei mercati contemporanei, in cui i dati sono abbondanti e le capacità informatiche sono sofisticate, l’analisi quantitativa può essere uno strumento potente che consente di comprendere più a fondo l’ambiente finanziario.
Tuttavia, molti ritengono che la conoscenza più sfumata e la comprensione approfondita fornite dalla ricerca qualitativa debbano essere abbinate alle statistiche di base generate dall’analisi quantitativa.
Saper interpretare l’analisi quantitativa
Nel mondo della finanza, l’analisi quantitativa (AQ) è il processo di analisi dei dati finanziari ed economici che si avvale di metodi statistici e matematici per formulare giudizi su trading, investimenti e gestione del rischio.
I quants raccolgono una tonnellata di dati finanziari che potrebbero avere un impatto sul mercato come parte della prima fase dell’analisi quantitativa (AQ). I dati possono includere qualsiasi cosa, dai prezzi delle azioni e dagli utili societari agli indicatori economici come la disoccupazione o l’inflazione. I consulenti esaminano poi questi dati utilizzando una serie di metodi statistici e modelli matematici nel tentativo di individuare tendenze, schemi e possibili possibilità di investimento. Gli investitori possono utilizzare i risultati dell’analisi per determinare come spendere al meglio le proprie risorse al fine di ridurre i rischi e massimizzare i profitti.
Di seguito sono riportati alcuni elementi cruciali dell’analisi quantitativa in finanza:1Un sottoinsieme dell’analisi quantitativa, noto come analisi statistica, esamina i dati per trovare modelli e correlazioni, creare previsioni e sviluppare modelli predittivi. L’analisi di regressione, che esamina le relazioni tra le variabili, l’analisi delle serie temporali, che esamina i punti di dati raccolti o registrati in un determinato momento, e le simulazioni Monte Carlo, un metodo matematico che consente di tenere conto dell’incertezza nelle analisi e nelle previsioni, sono alcuni esempi di tecniche che possono essere utilizzate. I quants utilizzano l’analisi statistica per trovare intuizioni che non sono sempre ovvie, aiutando così gli analisti finanziari e gli investitori a formulare giudizi migliori.
Il trading algoritmico è la tecnica di automatizzazione del trading con algoritmi informatici
Le operazioni possono essere eseguite da algoritmi programmati per rispondere a una moltitudine di input, tra cui il tempo, le fluttuazioni dei prezzi, le variazioni di liquidità e altri segnali di mercato. Il trading ad alta frequenza (HFT) è una sorta di trading algoritmico che prevede l’esecuzione di diverse transazioni in pochi millisecondi per trarre profitto dalle minime variazioni di prezzo. Le tecniche di trading più efficaci e spesso redditizie possono derivare dall’utilizzo di questa strategia automatizzata. I vantaggi sono diversi, tra i principali troviamo:
- Modulazione del rischio
Il rischio esiste per natura nei mercati finanziari. Il processo di modellazione del rischio consiste nello sviluppo di modelli matematici per quantificare e valutare le diverse esposizioni al rischio in un portafoglio. I modelli Value-at-Risk (VaR), l’analisi degli scenari e gli stress test sono alcune delle tecniche utilizzate nella modellazione del rischio. Questi strumenti consentono di migliorare la gestione del rischio e i metodi di mitigazione, aiutando a comprendere i possibili svantaggi e le incertezze associate ai vari scenari di investimento. - Prezzi dei derivati
I derivati sono contratti finanziari che traggono il loro valore da altre attività sottostanti, come obbligazioni o azioni. Il processo di determinazione del prezzo dei derivati comporta lo sviluppo di modelli matematici per valutare questi contratti e accertare i loro costi e profili di rischio ragionevoli. Il modello di Black-Scholes è un modello molto diffuso in questo campo, utilizzato per prezzare i contratti di opzione. Per consentire a trader e investitori di prendere decisioni finanziarie sagge in merito all’acquisto, alla cessione o alla copertura con i derivati, è essenziale un’accurata determinazione dei prezzi dei derivati. - Ottimizzazione del portfolio
L’ottimizzazione del portafoglio è il processo di costruzione di un portafoglio che produce il massimo rendimento previsto per un particolare grado di rischio. La distribuzione ideale delle attività all’interno di un portafoglio viene determinata utilizzando strategie come la Modern Portfolio Theory (MPT).5 I quants analizzano le diverse classi di attività e i loro rendimenti attesi, i rischi e le correlazioni per raccomandare la migliore combinazione di investimenti per soddisfare particolari obiettivi finanziari riducendo il rischio.
L’obiettivo finale è aumentare i rendimenti corretti per il rischio utilizzando dati, aritmetica, statistiche e software per automatizzare le procedure, migliorare il processo decisionale finanziario e fornire rendimenti più informati.
Confronto tra analisi qualitativa e quantitativa
Nell’analisi quantitativa, la strategia finanziaria e le decisioni di investimento si basano principalmente su dati numerici e modelli matematici. Essa pone l’accento sulle informazioni quantificabili e imparziali che si possono trovare su un’azienda o uno strumento finanziario.
Per ottenere una comprensione più completa della performance di un’azienda, gli analisti valutano anche i dati difficili da quantificare o ridurre a numeri. Questi dati qualitativi cruciali possono includere approfondimenti normativi, il morale del personale o la reputazione. Pertanto, l’analisi qualitativa si concentra maggiormente sulla comprensione delle caratteristiche fondamentali di un’azienda o di uno strumento finanziario, che potrebbero non essere facilmente quantificabili.
L’analisi quantitativa non è l’opposto di quella qualitativa. Le loro convinzioni sono distinte e spesso lavorano in tandem. Ognuna di esse offre informazioni utili per il processo decisionale. quando vengono combinate. Scegliere tra i due metodi isolatamente non è l’opzione migliore.
A cosa serve l’analisi quantitativa
Le applicazioni tipiche dell’analisi qualitativa sono:
- Valutazione del management
Quando si tratta di valutare il team manageriale di un’azienda, il suo background e il suo potenziale per guidare l’azienda verso l’espansione, l’analisi qualitativa spesso dà risultati migliori. Sebbene le misurazioni quantitative abbiano la loro utilità, spesso non riescono a fornire una visione completa delle capacità del management. Ad esempio, elementi intangibili come la cultura aziendale radicata, la visione e le capacità di leadership del management possono avere una grande influenza sulle prestazioni di un’azienda, ma sono difficili da quantificare con i soli dati. - Analisi del settore
Si tratta di uno studio dei concorrenti, delle dinamiche di mercato e del settore in cui opera l’azienda. Ad esempio, può studiare i potenziali effetti delle alterazioni tecnologiche o delle norme sociali sul settore.I metodi qualitativi sono anche più efficaci nell’identificare gli ostacoli all’ingresso o alla partenza, che possono avere un impatto sui livelli di redditività e competitività del settore. - Valore del marchio e reputazione aziendale
Tra le variabili importanti prese in considerazione dalla ricerca qualitativa vi sono la reputazione dell’azienda, il valore del marchio e il livello di fedeltà dei consumatori. Capire come i clienti percepiscono il marchio, quanto sono affidabili e quanto sono soddisfatti vi aiuterà a capire la fedeltà dei clienti e la possibilità di una crescita costante dei ricavi.A questo scopo si possono utilizzare interviste, questionari e focus group. - Ambiente normativo
L’analisi qualitativa viene condotta anche sull’ambiente normativo, sulle possibili difficoltà legali e su altri elementi esterni che possono avere un’influenza sull’azienda.Inoltre, conoscere gli standard etici e i programmi di responsabilità sociale di un’azienda può aiutare a comprendere meglio il modo in cui essa interagisce con gli stakeholder e con la società in generale.
Un esempio finanziario di analisi quantitativa
Supponiamo che vogliate investire in XYZ Inc, una certa azienda. La valutazione quantitativa dei suoi risultati finanziari precedenti è un metodo per valutare le sue prospettive di investimento. Supponiamo che XYZ Inc. abbia aumentato le vendite a un tasso medio annuo dell’8% negli ultimi cinque anni. L’analisi di regressione è il metodo da utilizzare per prevedere la crescita futura dei ricavi dell’azienda. Una tecnica statistica per analizzare il legame tra le variabili è l’analisi di regressione.
Dopo aver raccolto i dati necessari, si esegue una regressione lineare di base utilizzando l’anno come variabile indipendente e il fatturato come variabile dipendente. Il risultato fornisce un’equazione di regressione.
Anche se è possibile misurare la crescita delle vendite dell’azienda e prevederla, il calcolo quantitativo dei numeri non può rivelarne le ragioni.
Migliorare attraverso l’analisi qualitativa
L’analisi qualitativa può offrire una prospettiva più complessa sulle possibilità di XYZ Inc.Scegliete di indagare sulla gestione dell’azienda e sulla sua posizione nel settore. Tramite valutazioni, rapporti di settore e interviste, si apprende che il team di gestione di XYZ Inc. è ben noto e vanta una comprovata esperienza di attività di successo. L’azienda ha anche una clientela affezionata e un elevato valore del marchio.
Inoltre, valutate il mercato in cui opera XYZ Inc. e scoprite che c’è un bisogno costante dei prodotti che XYZ Inc. vende. L’azienda intrattiene rapporti positivi con le comunità locali in cui opera e il clima normativo è altrettanto vantaggioso.
Esaminando queste caratteristiche qualitative si può avere una conoscenza più approfondita dell’ambiente operativo dell’azienda, del livello di competenza del management e della reputazione del mercato.Con l’aggiunta di queste conoscenze qualitative alla ricerca quantitativa, avrete una comprensione più completa del potenziale di investimento di XYZ Inc.
La combinazione di analisi quantitativa e qualitativa può quindi portare a una scelta più informata sull’investimento nella XYZ Inc.
Limiti e svantaggi dell’analisi quantitativa
Anche se l’analisi quantitativa è abbastanza efficace, presenta diversi svantaggi:
- Dipendenza dai dati
La disponibilità e la qualità dei dati numerici sono componenti fondamentali dell’analisi quantitativa.L’analisi e le conclusioni che ne derivano sono errate se i dati sono errati, non aggiornati o incompleti. - Complessità
Lo sviluppo, l’interpretazione e l’applicazione dei metodi e dei modelli utilizzati nell’analisi quantitativa possono essere piuttosto complicati e richiedono un elevato grado di conoscenza.A causa di questa complessità, può essere difficile spiegare i risultati a persone che non hanno familiarità con i metodi quantitativi. - Assenza di soggettività
L’analisi quantitativa spesso ignora elementi soggettivi che possono avere un forte impatto sulla performance di un’azienda o sul valore di uno strumento finanziario, come il calibro manageriale e la reputazione del marchio. In altre parole, si può conoscere il “cosa” ma non il “perché” o il “come”. L’analisi qualitativa può aiutarvi a superare questo punto cieco. - Modellazione basata su ipotesi
Molti modelli quantitativi sono costruiti sulla base di ipotesi che potrebbero non essere applicate nella pratica. Ipotesi come una volatilità costante o una distribuzione normale dei rendimenti potrebbero non riflettere accuratamente lo stato del mercato. - Eccessiva dipendenza dai dati precedenti
Quando si utilizza l’analisi quantitativa per prevedere eventi futuri, i dati precedenti sono spesso la principale fonte di informazioni.Ma la performance storica non è necessariamente un indicatore affidabile dei risultati futuri, soprattutto in mercati dinamici o in circostanze impreviste come le crisi finanziarie. - Incapacità di catturare le emozioni e i comportamenti umani
Le emozioni e i comportamenti umani, che possono essere imprevedibili e caotici, hanno spesso un impatto sui mercati. Poiché l’analisi quantitativa è guidata dai numeri, è difficile prendere in considerazione questi elementi umani. - Costo e tempo
La creazione di modelli quantitativi precisi e affidabili può essere costosa e richiedere molto tempo. Richiede personale altamente qualificato, software avanzati e spesso grandi quantità di potenza di elaborazione.Overfitting:Un modello può avere prestazioni eccezionali su dati storici, ma se si adatta troppo a eventi precedenti, potrebbe non essere in grado di prevedere i risultati futuri con sufficiente precisione. - Mancanza di flessibilità
I modelli quantitativi potrebbero non essere in grado di adattarsi rapidamente alle nuove informazioni o ai cambiamenti del mercato, il che potrebbe tradursi in una ricerca obsoleta o imprecisa. - Rischio del modello
Esiste un rischio intrinseco al modello che presenta difetti o debolezze che potrebbero portare a un’analisi imprecisa ed eventualmente a ingenti perdite finanziarie.
Affinché gli analisti e i responsabili delle decisioni possano valutare efficacemente i risultati delle analisi quantitative e bilanciarli con approfondimenti qualitativi per un processo decisionale più completo, devono essere consapevoli di queste limitazioni.
Quali applicazioni ha l’analisi quantitativa nella finanza
I governi, gli investitori e le aziende (in settori quali la finanza, la gestione dei progetti, la pianificazione della produzione e il marketing) utilizzano l’analisi quantitativa per misurare, esaminare e prevedere una determinata circostanza o un evento al fine di contribuire al processo decisionale. È spesso utilizzata in finanza per valutare le possibilità e i pericoli di investimento.
Ad esempio, gli analisti utilizzano l’analisi quantitativa per comprendere le caratteristiche di rendimento di vari prodotti finanziari, come azioni, obbligazioni e derivati, prima di effettuare investimenti. Attraverso l’analisi dei dati passati e l’uso di modelli matematici e statistici, sono in grado di prevedere le prestazioni future e di valutare i rischi associati. Questa procedura è fondamentale per la gestione dei portafogli e delle singole attività. Attraverso l’analisi delle correlazioni tra i vari asset e la valutazione delle loro caratteristiche di rischio e rendimento, gli investitori sono in grado di costruire portafogli su misura per ottenere il massimo rendimento a un determinato livello di rischio.
Domande frequenti
Che tipo di formazione è richiesta per diventare un Quant?
Chi vuole lavorare nell’analisi quantitativa deve avere una solida formazione in materie quantitative come matematica, statistica, informatica, finanza, economia o ingegneria.Spesso si cerca di conseguire un master o un dottorato in materie quantitative, ma possono essere utili anche ulteriori corsi di formazione o certificazioni in programmazione e finanza.
Cosa distingue l’analisi fondamentale dall’analisi quantitativa?Sebbene entrambe si basino sulla matematica e sulla statistica, l’analisi fondamentale analizza il valore intrinseco di un titolo, con un approccio più completo.Essa analizza in profondità i conti finanziari di una società, la sua posizione nel settore, la competenza del team di gestione e l’ambiente operativo.Gli analisti fondamentali cercano di determinare il valore sottostante di un’attività e di stabilire se è sopravvalutata o sottovalutata sul mercato, analizzando variabili come gli utili, i dividendi e la salute finanziaria di un’azienda.Questo tipo di studio è più completo e richiede una conoscenza approfondita dell’azienda e del settore in cui opera.
In che modo l’intelligenza artificiale (AI) influisce sull’analisi quantitativa?
L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) si incrociano spesso con l’analisi quantitativa. Sulla base dei dati quantitativi, l’intelligenza artificiale e l’IA possono essere utilizzate per creare modelli e algoritmi di previsione.
Queste tecnologie possono gestire grandi insiemi di dati, automatizzando il processo di analisi e rivelando modelli o tendenze complesse che potrebbero essere difficili da identificare utilizzando tecniche quantitative più convenzionali.