Qué es un fondo cuántico?
Un fondo cuántico (abreviatura de fondo cuantitativo) es un fondo de inversión que utiliza técnicas matemáticas y estadísticas junto con algoritmos automatizados y modelos cuantitativos avanzados para tomar decisiones de inversión y ejecutar operaciones. No hay intelecto ni juicio humano en la selección de inversiones y en las decisiones relacionadas.
Los fondos cuánticos operan con modelos informáticos, que mitigan los riesgos y las pérdidas relacionadas con la gestión humana de los fondos. Los fondos se consideran a menudo una forma de inversión alternativa porque no son tradicionales por naturaleza. Al igual que cualquier otro fondo de inversión, los fondos cuánticos tienen como objetivo superar al mercado mediante la colocación de fondos con activos líquidos y que cotizan en bolsa de forma superior. En términos financieros, el objetivo es generar alfaAlfa es una medida del rendimiento de una inversión en relación con un índice de referencia adecuado, como el S&P 500. Un alfa de uno (el valor de referencia es cero) indica que el rendimiento de la inversión durante un periodo de tiempo determinado superó la media del mercado en un 1%. (exceso de rentabilidad).
La teoría cuantitativa, que es la columna vertebral de los fondos cuánticos, fue aplicada originalmente a las finanzas por Robert Merton. Las finanzas cuantitativas combinadas con las matemáticas (cálculo) dieron lugar a desarrollos como la moderna teoría de la cartera, el modelo de valoración de opciones de Black-ScholesOpción implícitaUna opción implícita es una disposición en un valor financiero (normalmente en bonos) que proporciona a un emisor o titular del valor un determinado derecho pero no una obligación de realizar algunas acciones en algún momento en el futuro. Las opciones incorporadas existen sólo como un componente de la seguridad financiera, y otras estrategias.
Los modelos cuantitativos utilizados por los fondos cuánticos están diseñados para detectar oportunidades de inversión en el mercado. Por lo tanto, la competencia entre los desarrolladores de quant es para crear un modelo más superior. Los complejos modelos matemáticos llevan a cabo las decisiones de compra/venta sin intervención humana.
Cómo entender los fondos cuantitativos
Los fondos cuánticos utilizan estrategias de inversión algorítmicas que se programan sistemáticamente para gestionar un fondo y tomar decisiones de inversión. No hay intervención directa de gestores de fondos humanos con sus juicios, experiencia, opiniones y emociones.
Los fondos quant utilizan el análisis cuantitativoAnálisis cuantitativoEl análisis cuantitativo es el proceso de recopilación y evaluación de datos medibles y verificables para entender el comportamiento y el rendimiento de un negocio. en comparación con los fondos tradicionales que utilizan el análisis fundamental. Las estrategias cuánticas suelen denominarse «caja negra» debido al nivel de secreto que rodea a sus algoritmos. Los modelos cuantitativos también funcionan mejor cuando están probados, y se dice que funcionan mejor en los mercados alcistas, pero se comportan como otras estrategias genéricas en los mercados bajistas.
El importante crecimiento de los fondos cuánticos en los últimos años puede atribuirse a varios factores, como las soluciones de big data y el mayor acceso a una gama más amplia de datos de mercado. Los modelos de los fondos cuánticos son más eficientes y eficaces con más datos que con menos, lo que hizo de la era del big data un periodo oportuno para complementar su crecimiento.
Los avances y la innovación en la tecnología y la automatización también influyeron positivamente en el crecimiento de los fondos cuánticos al aumentar los datos con los que podían trabajar. Los fondos quant reciben una fuerte alimentación para un análisis exhaustivo de escenarios y sensibilidades. Los quants utilizan modelos propios para aumentar sus posibilidades de batir al mercado. También hay programas listos para usar que se pueden obtener para los fondos que requieren simplicidad.
Proceso de inversión cuantitativa
Un fondo cuántico es un híbrido entre los fondos de índice pasivo y los fondos de gestión activa, ya que presenta características de ambos en términos de gestión. En un fondo pasivo, el gestor del fondo decide el momento de entrada y salida de una inversión. En los fondos cuánticos, las decisiones de sincronización las toman los programas informáticos.
El proceso de inversión cuantitativa suele desglosarse en tres etapas esenciales, i.e., sistema de entrada, motor de previsión y construcción de la cartera.
Paso 1: Sistema de entrada
En esta etapa se proporcionan todos los datos necesarios. Incluyen datos de mercado, reglas y datos de las empresas. Los datos del mercado incluyen los tipos de interés, la inflaciónLa inflación es un concepto económico que se refiere al aumento del nivel de precios de los bienes durante un periodo de tiempo determinado. La subida del nivel de precios significa que la moneda de una determinada economía pierde poder adquisitivo (i.e., se puede comprar menos con la misma cantidad de dinero)., Tasa de crecimiento del PIB, etc. Los datos de las empresas incluyen el crecimiento de los ingresos, el crecimiento de los beneficios, el coste del capital, la rentabilidad de los dividendos, el precio de los beneficios, etc.
En la etapa de entrada, se eliminan del modelo cuantitativo los valores con factores indeseables, como una elevada volatilidad, una enorme carga de deuda, una asignación de capital ineficiente y otros factores relacionados. Se trata de un mecanismo de cribado inicial que sirve para eliminar de antemano los elementos indeseables y dejar las empresas con más posibilidades de generar alfa. Las reglas del modelo también se definen en esta coyuntura.
Paso 2: Motor de previsión
En la etapa de previsión se generan las estimaciones de rentabilidad esperada, precio, parámetros de riesgo y otros factores. La evaluación de los valores también se realiza en esta etapa.
Paso 3: Construcción de la cartera
La composición y construcción de la cartera se produce en esta fase. La composición se realiza mediante optimizadores o sistemas basados en la heurística. El modelo cuantitativo construye una cartera óptima asignando una ponderación adecuada a cada acción para generar la rentabilidad deseada y reducir el riesgo a niveles aceptables.
Estrategias Quant Fund
Las estrategias cuantitativas se formulan para identificar y orientar los factores subyacentes responsables del rendimiento superior de determinados activos con respecto a otros o al mercado. El modelo quant describe los factores subyacentes y los modelos de back-test para mostrar los factores que son viables para el análisis.
A continuación, el modelo se aplica sobre la base de un conjunto de reglas definidas que ayudan a seleccionar los activos que se incluirán en una cartera. Por lo tanto, los quants tratarán de identificar los factores y diseñar estrategias que los extraigan de la mejor manera posible en un proceso denominado inversión en factores. El objetivo principal es buscar el alfa.
Los factores son características inherentes a grupos de activos financieros que describen las diferentes métricas de riesgo/rendimiento del mercado. Los factores más populares a los que se dirigen los quants son la baja volatilidad, el valor, el bajo tamaño, la calidad, el alto rendimiento y la liquidezLiquidezEn los mercados financieros, la liquidez se refiere a la rapidez con la que se puede vender una inversión sin que afecte negativamente a su precio. Cuanto más líquida es una inversión, más rápidamente se puede vender (y viceversa), y más fácil es venderla por su valor razonable. En igualdad de condiciones, los activos más líquidos se negocian con una prima y los no líquidos con un descuento., y el impulso. Los factores se encuentran en todos los sectores y clases de activos, obteniendo históricamente una prima de riesgo a largo plazo. Pueden explicarse en la tabla siguiente:
Los inversores pueden dirigirse a modelos de un solo factor o construir carteras multifactoriales. Los fondos cuánticos han comenzado a asignar activos entre factores, en lugar de asignarlos entre clases de activos como en las carteras tradicionales. Esto se debe a la observación de que las clases de activos muestran más correlación entre sí en contraste con los factores que muestran un alto grado de descorrelación.
Las estrategias cuánticas más comunes son la smart-beta y las primas de riesgo, que se explican a continuación:
1. Estrategias smart-beta
Smart-beta se refiere a la inversión en carteras que utilizan una combinación de inversión pasiva y activa. El enfoque smart-beta se asemeja a una intersección entre la inversión en valor tradicional y la hipótesis de los mercados eficientesHipótesis de los mercados eficientesLa hipótesis de los mercados eficientes es una teoría de inversión derivada principalmente de los conceptos atribuidos al trabajo de investigación de Eugene Fama..
Se trata de una estrategia exclusivamente a largo plazo que utiliza índices construidos de forma alternativa para explotar las ineficiencias del mercado y los factores de riesgo subyacentes. Se basa en factores y puede inclinarse hacia uno o más factores mediante la reponderación de los índices de referencia para inclinarlos hacia valores de baja volatilidad que pueden generar una mejor rentabilidad ajustada al riesgo que supere al índice de referencia. Los índices de referencia incluyen S&Índice P 500 o índice MSCI, que pondera los valores por capitalización bursátil y es un indicador de la exposición al mercado en general. También muestran de forma pasiva la prima de riesgo de la renta variable.
Los fondos Smart-beta también se conocen como índices personalizados y también pueden construirse utilizando activos de calidad de alto rendimiento donde las acciones se seleccionan según las reglas de la estrategia de forma transparente. Los fondos de beta inteligente incluyen un fuerte elemento de beta, lo que indica que están estrechamente correlacionados con el mercado.
2. Estrategias de primas de riesgo
La estrategia de primas de riesgo se dirige a los factores a través de operaciones largas y cortas con el único objetivo de generar rendimientos absolutos. La estrategia se deshace de gran parte del elemento beta para ofrecer rendimientos positivos incluso durante los mercados bajistas.
Las estrategias de primas de riesgo también emplean el apalancamiento y los derivados para amplificar la rentabilidad o protegerse de los riesgos. Un modelo de estrategia de valor largo-corto implica una posición larga en valores infravalorados y, al mismo tiempo, la venta en corto de los valores caros de una cartera sobre la base de la relación precio-valor contable.
Las estrategias de primas de riesgo ofrecen una mayor posibilidad de captar alfa a través de una posición larga en acciones infravaloradas y una venta en corto de acciones sobrevaloradas, capturando así la prima de riesgo de ambos lados. Podría decirse que son una estrategia mejor que una estrategia de beta inteligente.
Un fondo de primas de riesgo puede, en mayor medida, eliminar los riesgos asociados a la exposición al mercado. Sin embargo, se incurre en algunos costes al vender en corto, ya que implica el préstamo de activos. Cuanto más larga sea la posición corta, más arriesgada y costosa puede ser la posición. Es aún más costoso ponerse en corto con valores de pequeña capitalización, lo que hace que la cartera pierda los beneficios del factor tamaño.
Los mejores fondos cuantitativos en 2021
Ventajas de los fondos Quant
Desventajas de los fondos Quant
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