Quant Investment ต้องรู้อะไรบ้าง
บทความนี้เกิดจากการที่มีอีเมล์ฉบับหนึ่งส่งมาหาผมถามว่าอยากสมัครงานสาย Quant ต้องรู้อะไรบ้างผมต้องไปว่า
“เถียงชนะ fund manager” ถ้าเราไม่สามารถอธิบายบายหรือพูดภาษาเดียวกันกับผู้จัดการกองทุน(ที่ใหญ่ที่สุดในบลจ.) ได้ เราก็ไม่สามารถทำงานอย่างราบรื่นได้
“เข้าใจโมเดลโดยประยุกต์ใช้กับการลงทุนได้” แน่นอนงานหลักของเราคือการสร้างโมเดลเพื่อตอบคำถามด้านการลงทุน ถ้าทำไม่ได้น่าจะมีปัญหาแล้ว
“ดึงข้อมูลได้” ถ้าดึงข้อมูลไม่ได้จะสร้างโมเดลยังไง แล้วเราต้องรับมือกับข้อมูลมหาศาลอย่างน้อยเราควรเข้าใจ Tool อย่าง BQL
หลังจากนั้นผมก็ลองมาหาข้อมูลจริง ๆ ดูว่า Quant Investment ต้องรู้อะไรบ้างก็สรุปมาได้ประมาณนี้
Financial markets and economics: แนวคิดต่างๆ เช่น อุปสงค์และอุปทาน ดุลยภาพของตลาด บทบาทของธนาคารกลาง และงบการเงินพื้นฐาน
Financial mathematics: time value of money, present value, future value, and compounding.
Portfolio theory & asset pricing:
Time series analysis
Risk management:
Algorithmic trading:การพัฒนาและการใช้กลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์และกระบวนการตัดสินใจอัตโนมัติ
Machine learning for finance:
Alternative investments: real estate, hedge funds, crypto and private equity.
จริยธรรมและการกำกับดูแล
ตลาดการเงินและเศรษฐสาตร์
ตลาดการเงินและเศรษฐศาสตร์เป็นหัวข้อที่สำคัญในการลงทุนเชิงปริมาณ เนื่องจากเป็นบริบทและกรอบในการตัดสินใจทางการเงิน ต่อไปนี้เป็นแนวคิดหลักบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับตลาดการเงินและเศรษฐศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนเชิงปริมาณ:
อุปสงค์และอุปทาน: นี่เป็นแนวคิดพื้นฐานทางเศรษฐศาสตร์ที่อ้างถึงความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณของสินค้าหรือบริการที่มีและปริมาณที่ผู้ซื้อต้องการ ในตลาดการเงิน การเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และอุปทานมีบทบาทในการกำหนดราคาหลักทรัพย์ เช่น หุ้นและพันธบัตร
ดุลยภาพของตลาด: นี่คือสถานการณ์ที่ปริมาณของสินค้าหรือบริการที่จัดหาให้เท่ากับปริมาณที่ต้องการ ส่งผลให้ราคามีเสถียรภาพ ในตลาดการเงิน ดุลยภาพของตลาดมักได้รับผลกระทบจากปัจจัยต่างๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยและความเชื่อมั่นของนักลงทุน
ธนาคารกลาง: เหล่านี้คือสถาบันการเงิน เช่น ธนาคารกลางสหรัฐในสหรัฐอเมริกา ซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบในการดำเนินนโยบายการเงินในประเทศหนึ่งๆ ธนาคารกลางใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น อัตราดอกเบี้ยและการซื้อสินทรัพย์เพื่อมีอิทธิพลต่อการจัดหาเงินในระบบเศรษฐกิจและบรรลุวัตถุประสงค์ของนโยบาย เช่น อัตราเงินเฟ้อต่ำและการเติบโตทางเศรษฐกิจที่มั่นคง
การวิเคราะห์งบการเงิน: งบการเงินให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพและฐานะทางการเงินของบริษัท งบการเงินหลัก 3 งบ ได้แก่ งบดุล งบกำไรขาดทุน และงบกระแสเงินสด นักลงทุน Quant อาจใช้งบการเงินเพื่อประเมินสถานะทางการเงินของบริษัทและตัดสินใจลงทุน
คณิตศาสตร์การเงิน
คณิตศาสตร์การเงินเป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดและเทคนิคทางการเงิน เป็นส่วนสำคัญของการลงทุนเชิงปริมาณเนื่องจากมีเครื่องมือและกรอบการทำงานสำหรับการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองข้อมูลทางการเงินและการตัดสินใจลงทุนอย่างชาญฉลาด ต่อไปนี้เป็นหัวข้อสำคัญบางประการในคณิตศาสตร์การเงินที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนเชิงปริมาณ:
มูลค่าของเงินตามเวลา: แนวคิดนี้ระบุว่าเงินที่ได้รับในอนาคตมีค่าน้อยกว่าหนึ่งที่ได้รับในวันนี้ เนื่องจากค่าเสียโอกาสจากการไม่มีเงินในทันที การคำนวณมูลค่าเงินตามเวลา เช่น มูลค่าปัจจุบันและมูลค่าในอนาคต ใช้เพื่อเปรียบเทียบมูลค่าของกระแสเงินสด ณ เวลาต่างๆ
Time series analysis
Time series analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองข้อมูลทางการเงินในช่วงเวลาหนึ่ง เป็นส่วนสำคัญของการลงทุนเชิงปริมาณ เนื่องจากช่วยให้นักลงทุนสามารถระบุแนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ในข้อมูลที่อาจเป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจลงทุนอย่างชาญฉลาด ต่อไปนี้เป็นแนวคิดหลักบางประการในการวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนเชิงปริมาณ:
Autoregressive integrated moving average (ARIMA) models: คือแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์และคาดการณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา แบบจำลอง ARIMA คำนึงถึงความสัมพันธ์อัตโนมัติของข้อมูล (เช่น ระดับที่ค่าในอดีตของข้อมูลมีความสัมพันธ์กับค่าปัจจุบัน) และสามารถใช้เพื่อทำการคาดการณ์ระยะสั้นของข้อมูลอนุกรมเวลาทางการเงิน เช่น ราคาหุ้น
Exponential smoothing: นี่เป็นเทคนิคในการทำให้ความผันผวนในระยะสั้นของข้อมูลอนุกรมเวลาราบรื่นขึ้น และระบุแนวโน้มในระยะยาว แบบจำลองการปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลในอดีตเพื่อทำการคาดการณ์ โดยจะให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่า
Stationarity: คือคุณสมบัติของอนุกรมเวลาที่ค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน และโครงสร้างความสัมพันธ์อัตโนมัติไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป อนุกรมเวลาที่อยู่กับที่นั้นสร้างแบบจำลองและคาดการณ์ได้ง่ายกว่าอนุกรมเวลาที่ไม่อยู่กับที่
Seasonality: คือรูปแบบในข้อมูลอนุกรมเวลาที่เกิดซ้ำในช่วงเวลาที่กำหนด เช่น รายไตรมาสหรือรายปี ฤดูกาลอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของการลงทุนทางการเงิน และควรนำมาพิจารณาเมื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา
Risk management
การจัดการความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญของการลงทุนเชิงปริมาณ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการระบุ ประเมิน และลดความเสี่ยงที่มีอยู่ในตลาดการเงิน ด้วยการใช้กลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ นักลงทุนสามารถปกป้องพอร์ตการลงทุนของตนจากการขาดทุนและเพิ่มโอกาสในการบรรลุวัตถุประสงค์ในการลงทุนได้สูงสุด ต่อไปนี้เป็นหัวข้อสำคัญบางประการในการบริหารความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนเชิงปริมาณ:
Value at risk (VaR): คือการวัดการสูญเสียสูงสุดที่พอร์ตการลงทุนมีแนวโน้มที่จะประสบในช่วงเวลาที่กำหนดด้วยระดับความเชื่อมั่นที่กำหนด VaR คำนวณโดยการประมาณการกระจายของผลตอบแทนพอร์ตโฟลิโอ และระบุจุดที่เปอร์เซ็นต์ของการกระจายอยู่ต่ำกว่าผลขาดทุนที่คาดไว้
Stress testing:เป็นเทคนิคในการประเมินความยืดหยุ่นของพอร์ตการลงทุนต่อเหตุการณ์หรือสถานการณ์ทางการตลาดที่รุนแรง การทดสอบความเครียดสามารถช่วยนักลงทุนระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นในพอร์ตการลงทุนและทำการปรับเปลี่ยนเพื่อลดการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น
Diversification: เป็นกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการถือครองสินทรัพย์ที่หลากหลายในพอร์ตเพื่อลดความเสี่ยงโดยรวมของพอร์ต การกระจายการลงทุนในประเภทสินทรัพย์ กลุ่ม และภูมิภาค นักลงทุนสามารถลดผลกระทบของการรักษาความปลอดภัยส่วนบุคคลหรือความเสี่ยงด้านตลาดในพอร์ตโฟลิโอของพวกเขา
Risk management frameworks: สถาบันการเงินและหน่วยงานกำกับดูแลหลายแห่งได้พัฒนากรอบการบริหารความเสี่ยงเพื่อช่วยให้องค์กรระบุ ประเมิน และจัดการความเสี่ยงอย่างเป็นระบบและโปร่งใส กรอบการทำงานเหล่านี้มักประกอบด้วยองค์ประกอบต่างๆ เช่น การระบุความเสี่ยง การประเมินความเสี่ยง การควบคุมความเสี่ยง และการติดตามความเสี่ยง
Algorithmic trading for Quant Investment
Algorithmic trading คือการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์และกระบวนการตัดสินใจอัตโนมัติเพื่อดำเนินการซื้อขายในตลาดการเงิน เป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไปในการลงทุนเชิงปริมาณ เนื่องจากช่วยให้นักลงทุนสามารถวิเคราะห์และดำเนินการซื้อขายได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่าที่จะเป็นไปได้โดยใช้กระบวนการด้วยตนเอง ประเด็นสำคัญบางประการของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนเชิงปริมาณ ได้แก่ :
Trading strategies: การซื้อขายแบบอัลกอริทึมเกี่ยวข้องกับการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขาย ซึ่งเป็นชุดของกฎหรือเงื่อนไขที่กำหนดว่าเมื่อใดควรซื้อหรือขายหลักทรัพย์ กลยุทธ์เหล่านี้อาจขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่าง เช่น แนวโน้มราคา ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค หรือข้อมูลพื้นฐาน
Order execution: ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมได้รับการออกแบบมาเพื่อทำการซื้อขายในตลาดตามกฎของกลยุทธ์การซื้อขาย ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้คำสั่งประเภทต่างๆ เช่น คำสั่งตลาด คำสั่งจำกัด หรือคำสั่งหยุดการขาดทุน เพื่อดำเนินการซื้อขาย
Risk management: Algorithmic trading systems สามารถตั้งโปรแกรมให้รวมเทคนิคการจัดการความเสี่ยง เช่น การปรับขนาดตำแหน่งและคำสั่งหยุดการขาดทุน เพื่อลดความเสี่ยงของการขาดทุน
Backtesting และการจำลอง: ระบบ Algorithmic trading โดยทั่วไประบบจะได้รับการทดสอบโดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อประเมินประสิทธิภาพและประเมินความเสี่ยงและผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้นจากกลยุทธ์การซื้อขาย นอกจากนี้ยังสามารถใช้การจำลองเพื่อทดสอบกลยุทธ์ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม
Trading infrastructure : Algorithmic trading ต้องการฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และแหล่งข้อมูลพิเศษเพื่อสนับสนุนการดำเนินการซื้อขาย ซึ่งรวมถึงแพลตฟอร์มการซื้อขาย ระบบการจัดการคำสั่งซื้อ และฟีดข้อมูล
นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ ของหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายแบบอัลกอริทึมในบริบทของการลงทุนเชิงปริมาณ
Data Extraction
BQL และ Refinitiv API เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้เพื่อเข้าถึงข้อมูลทางการเงินและสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลนั้น BQL หรือ Bloomberg Query Language เป็นภาษาโปรแกรมที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งพัฒนาโดย Bloomberg L.P. มันถูกใช้เพื่อเข้าถึงข้อมูลและฟังก์ชันที่จัดเตรียมโดย Bloomberg Terminal ซึ่งเป็นข้อมูลทางการเงินและแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ใช้โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน ด้วย BQL นักพัฒนาสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลข้อมูลทางการเงินและการตลาดที่กว้างขวางของ Bloomberg ตลอดจนดำเนินการต่างๆ เช่น การคัดกรองความปลอดภัยและการวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอ Refinitiv API หรือ Application Programming Interface คือชุดเครื่องมือและโปรโตคอลที่พัฒนาโดย Refinitiv ซึ่งเป็นบริษัทด้านข้อมูลทางการเงินและเทคโนโลยี Refinitiv API ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงข้อมูลและบริการทางการเงินที่หลากหลาย รวมถึงข้อมูลการตลาด ข่าวสาร และการวิเคราะห์ สามารถใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลทางการเงินจากฐานข้อมูลและบริการที่กว้างขวางของ Refinitiv เช่น Eikon, Elektron และ World-Check ทั้ง BQL และ Refinitiv API เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับนักพัฒนาที่ทำงานในโครงการที่เกี่ยวข้องกับการเงินและข้อมูลทางการเงิน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงข้อมูลและการทำงานที่หลากหลาย และสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลนั้นในบริบทที่หลากหลาย
summary
Quantitative investment, หรือ”quant” investment, เป็นวิธีการลงทุนประเภทหนึ่งที่ใช้เครื่องมือและเทคนิคเชิงปริมาณ เช่น แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริธึมคอมพิวเตอร์ เพื่อตัดสินใจลงทุน การลงทุนเชิงปริมาณขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าตลาดการเงินขับเคลื่อนด้วยความสัมพันธ์และรูปแบบทางคณิตศาสตร์ที่สามารถระบุและใช้ประโยชน์ได้ผ่านการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ ในทางปฏิบัติ การลงทุนเชิงปริมาณเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินจำนวนมาก การพัฒนากลยุทธ์และแบบจำลองการซื้อขาย และการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อดำเนินการซื้อขายและจัดการพอร์ตการลงทุน การลงทุนเชิงปริมาณสามารถนำไปใช้กับประเภทสินทรัพย์ที่หลากหลาย รวมถึงหุ้น พันธบัตร สินค้าโภคภัณฑ์ และสกุลเงิน และมักใช้ร่วมกับแนวทางการลงทุนแบบดั้งเดิม เช่น การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน ประเด็นสำคัญของการศึกษาเกี่ยวกับการลงทุนเชิงปริมาณ ได้แก่ คณิตศาสตร์การเงิน การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การจัดการความเสี่ยง การซื้อขายด้วยอัลกอริทึม และการเรียนรู้ของเครื่อง ฟิลด์เหล่านี้มีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่จำเป็นในการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองข้อมูลทางการเงิน ทำการตัดสินใจลงทุนอย่างรอบรู้ และพัฒนาและใช้กลยุทธ์การซื้อขาย
Comentarios