เรามักจะสับสนกับคำสามคำในบริบทของ Qunt คือ Quant investing, Quant finance, และ Algorithm Trading วันนี้เราจะมาทำความเข้าใจกัน
Quant investing
การลงทุนเชิงปริมาณ Quant investing: Quantitative investing,หรือ quant investing เป็นแนวทางการลงทุนที่ใช้แบบจำลองเชิงปริมาณและกลยุทธ์ที่เป็นระบบในการตัดสินใจลงทุน มันเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ทางสถิติ และข้อมูลในอดีตเพื่อระบุรูปแบบ ประเมินความเสี่ยง และสร้างพอร์ตการลงทุน วัตถุประสงค์ของการลงทุนเชิงปริมาณคือการสร้างผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยงอย่างสม่ำเสมอโดยใช้เทคนิคเชิงปริมาณ การลงทุนเชิงปริมาณอาศัยปัจจัยต่างๆ เช่น แนวโน้มราคา อัตราส่วนทางการเงิน และตัวบ่งชี้เชิงปริมาณอื่นๆ เพื่อระบุโอกาสในการลงทุน มักเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ เช่น การเก็งกำไรทางสถิติ(Static arbitage) การลงทุนปัจจัย(Factor investing) และการสร้างพอร์ตโฟลิโอ(Optimization portfolio)ด้วยอัลกอริทึม จุดเน้นของการลงทุนเชิงปริมาณคือการสร้างผลตอบแทนผ่านการประยุกต์ใช้แบบจำลองและกลยุทธ์เชิงปริมาณอย่างเป็นระบบ
Quantitative Finance
Quantitative Finance: การเงินเชิงปริมาณ หรือที่เรียกว่าการเงินทางคณิตศาสตร์หรือวิศวกรรมการเงิน เป็นสาขาวิชาที่ใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ตลาด เครื่องมือ และปรากฏการณ์ทางการเงิน เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและการนำแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ไปใช้กับอนุพันธ์ด้านราคา จัดการความเสี่ยง เพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุน และแก้ปัญหาทางการเงินที่ซับซ้อน ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินเชิงปริมาณใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติขั้นสูง อัลกอริธึมการคำนวณ และข้อมูลทางการเงินเพื่อสร้างแบบจำลองและวิเคราะห์ตัวแปรทางการเงิน พวกเขาทำงานในหัวข้อต่างๆ เช่น การกำหนดราคาออปชัน การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ การจัดการความเสี่ยง และการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงเชิงปริมาณ การเงินเชิงปริมาณถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายโดยสถาบันการเงิน กองทุนเฮดจ์ฟันด์ และธนาคารเพื่อการลงทุนเพื่อทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด พัฒนาผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เป็นนวัตกรรมใหม่ และจัดการความเสี่ยงทางการเงิน
Algorithmic Trading: Algorithmic Trading
Algorithmic Trading: Algorithmic Trading มเป็นวิธีการดำเนินการคำสั่งซื้อขายโดยใช้อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ มันเกี่ยวข้องกับกระบวนการซื้อขายอัตโนมัติโดยใช้กฎและคำแนะนำที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าเพื่อสร้างและดำเนินการซื้อขาย การซื้อขายแบบอัลกอริทึมใช้ประโยชน์จากแบบจำลองและกลยุทธ์เชิงปริมาณเพื่อระบุโอกาสในการซื้อขาย ดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วและความแม่นยำ และจัดการความเสี่ยง อาศัยการวิเคราะห์ทางสถิติ และข้อมูลตลาดในอดีตเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขาย สัญญาณเหล่านี้อาจขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น การเคลื่อนไหวของราคา ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค สภาพคล่องของตลาด หรือเกณฑ์เชิงปริมาณอื่นๆ การซื้อขายแบบอัลกอริทึมมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินการ ลดต้นทุนการซื้อขาย และคว้าโอกาสที่เกิดขึ้นในตลาด
โดยสรุปด้วยการลงทุนแบบ Quant investing สามารถสร้างผลตอบแทนในอดีตได้ค่อนข้างดีจึงทำให้หลายคนเข้าใจผิดว่า Quant investing = Algorithmic Trading แนวคิดเหล่านี้แตกต่างกันในวัตถุประสงค์เฉพาะและการใช้งานในสาขาการเงิน แล้วแท้จริงแล้ว 3 สาขานี้มักจะข้ามกันไปข้ามกันมา
ref :
Lhabitant, F. S. (2019). Handbook of Quantitative Finance and Risk Management. Springer. Chan, E. P. (2013). Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business. Wiley. Baxter, M., & Rennie, A. (1996). Financial Calculus: An Introduction to Derivative Pricing. Cambridge University Press. Wilmott, P., Howison, S., & Dewynne, J. (2013). The Mathematics of Financial Derivatives: A Student Introduction. Cambridge University Press. Chan, E. P. (2013). Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale. Wiley.
Comments