Kiekybinių modelių ir fundamentinės analizės pasirinkimas dažnai priklauso nuo jūsų asmeninės investavimo filosofijos ir techninio komforto lygio. Nors kiekybiniai modeliai remiasi matematiniais algoritmais ir didžiuliais duomenų rinkiniais, kad rastų modelius, fundamentinė analizė gilinasi į įmonės vidinį veikimą, valdymo kokybę ir konkurencinę aplinką, kad nustatytų tikrąją jos vertę.
Duomenimis pagrįsta investavimo strategija, kuri naudoja matematinius algoritmus ir statistinius modelius sandoriams vykdyti ir rizikai valdyti.
Vertinimo metodas, kuriuo nustatoma turto vidinė vertė, nagrinėjant finansines ataskaitas, valdymą ir ekonominius veiksnius.
| Funkcija | Kiekybiniai modeliai | Fundamentinė analizė |
|---|---|---|
| Pagrindinis dėmesys | Matematiniai modeliai | Verslo sveikata |
| Duomenų šaltinis | Istorinė kaina ir apimtis | Finansinės ataskaitos ir naujienos |
| Laiko horizontas | Sekundės iki savaičių | Mėnesiai iki dešimtmečių |
| Sprendimų priėmėjas | Algoritmai / kodas | Žmogaus sprendimas |
| Rizikos valdymas | Statistiniai nuostolių stop-loss'ai | Saugos riba |
| Reikalingas įgūdžių rinkinys | Kodavimas ir statistika | Apskaita ir verslas |
| Rinkos vaizdas | Rinkos yra neefektyvios | Kaina seka vertę |
Kiekybiniai modeliai rinką traktuoja kaip milžinišką skaičių dėlionę, ieškodami mažyčių anomalijų ir pasikartojančių ciklų, kuriuos galima išnaudoti pelnui gauti. Priešingai, fundamentinė analizė rinką laiko realių verslų rinkiniu, kur akcijų kaina tėra atspindys, kiek pinigų ta įmonė gali generuoti laikui bėgant.
Vienas didžiausių kiekybinio požiūrio privalumų yra jo gebėjimas pašalinti baimę ir godumą, kurie dažnai lemia prastus prekybos sprendimus. Tačiau fundamentalūs analitikai teigia, kad žmogaus intuicija yra būtina norint pastebėti dalykus, kurių kompiuteris gali nepastebėti, pavyzdžiui, vizionierišką generalinį direktorių ar staigų vartotojų skonio pasikeitimą.
Kiekybinės strategijos dažnai veikia žaibišku greičiu, įvykdant tūkstančius sandorių per tiek laiko, kiek žmogui reikia perskaityti vieną naujienų antraštę. Fundamentinė analizė yra daug kantresnė, todėl investuotojui reikia laukti mėnesius ar net metus, kol rinka įrodys jo tezę apie įmonės vertę.
Kvantyvinio analitiko įrankių rinkinys pilnas Python skriptų, SQL duomenų bazių ir mašininio mokymosi bibliotekų, skirtų vienu metu apdoroti milijonus duomenų taškų. Fundamentalusis analitikas paprastai dirba su „Excel“, atidžiai nagrinėja metines ataskaitas ir klausosi pajamų pranešimų, kad suprastų skaičių istoriją.
Kiekybinė prekyba tėra „lošimas“ su kompiuteriais.
Šiuolaikiniai kiekybiniai modeliai yra sukurti remiantis griežtais statistiniais pagrindais ir rizikos valdymo protokolais. Jie nėra spėlionės; jie apskaičiuoja konkretaus rezultato matematinę tikimybę, remdamiesi didžiuliais istoriniais duomenų rinkiniais.
Fundamentinė analizė mirusi dėl aukšto dažnio prekybos.
Nors robotai kontroliuoja didelę dienos apyvartos dalį, jie nekeičia pagrindinės įmonės vertės. Ilgalaikis turtas vis dar daugiausia kuriamas valdant įmones, kurios laikui bėgant didina savo pajamas.
Reikia pasirinkti vieną arba kitą.
Daugelis sėkmingiausių pasaulyje „kiekybinių“ fondų iš tikrųjų derina abu metodus. Jie gali naudoti kiekybinius atrankos metodus kandidatams rasti ir fundamentinę analizę, kad priimtų galutinį sprendimą pirkti.
Fundamentinė analizė apima tik P/E rodiklį.
Vienas rodiklis yra tik maža istorijos dalis. Tikroji fundamentalioji analizė nagrinėja pelno grąžą, vadovybės sąžiningumą, pramonės palankius veiksnius ir laisvus pinigų srautus, kad susidarytų išsamus vaizdas.
Rinkitės kiekybinius modelius, jei turite techninį išsilavinimą ir teikiate pirmenybę greitam, sisteminiam požiūriui į rinkos neefektyvumą. Jei mėgstate tyrinėti verslo modelius ir turite kantrybės laukti ilgalaikio augimo, laikykitės fundamentinės analizės.
Astrologinės prognozės susieja dangaus ciklus su žmonių patirtimi siekiant simbolinės reikšmės, o statistinės prognozės analizuoja empirinius istorinius duomenis, kad įvertintų būsimas skaitines vertes. Šiame palyginime nagrinėjamas skirtumas tarp senovinės, archetipais pagrįstos asmeninių apmąstymų sistemos ir modernios, duomenimis pagrįstos metodologijos, naudojamos objektyviam sprendimų priėmimui versle ir moksle.
Šis palyginimas nagrinėja intriguojančią prarają tarp senovinių dangaus stebėjimų ir šiuolaikinės prognozinės analizės. Astrologiniai tranzitai naudoja planetų ciklus asmeninio augimo fazėms interpretuoti, o gyvenimo įvykių tikimybių modeliai remiasi dideliais duomenimis ir statistiniais algoritmais, kad numatytų konkrečius etapus, tokius kaip karjeros pokyčiai ar sveikatos priežiūros poreikiai.
Nors retrospektyvinė analizė veikia kaip organizacijos galinio vaizdo veidrodis, analizuodama istorinius įrašus, kad suprastų praeities sėkmes ir nesėkmes, ateities prognozavimo modeliai žvelgia pro priekinį stiklą, derindami statistinius algoritmus ir mašininį mokymąsi, kad numatytų būsimus rinkos pokyčius, klientų veiksmus ir veiklos kliūtis.
Pasirinkimas tarp aukšto dažnio duomenų ir apibendrintų duomenų yra esminis kompromisas analitikoje. Nors neapdoroti, per sekundę gaunami sandoriai ir jutiklių srautai suteikia neprilygstamą tiesioginio elgesio ir rinkos mikrostruktūrų matomumą, suspausti laiko apibendrinimai pašalina didžiulį statistinį triukšmą ir didelius infrastruktūros poreikius, kad būtų galima atskleisti aiškias, struktūrines ilgalaikes tendencijas.
Pasirinkimas tarp automatinio modelių sekimo ir rankinio eksperimentų sekimo iš esmės lemia duomenų mokslo komandos greitį ir atkuriamumą. Nors automatizavimas naudoja specializuotą programinę įrangą, kad sklandžiai užfiksuotų kiekvieną hiperparametrą, metriką ir artefaktą, rankinis sekimas priklauso nuo žmogaus kruopštumo naudojant skaičiuokles arba „markdown“ failus, todėl reikia rasti griežtą kompromisą tarp sąrankos greičio ir ilgalaikio keičiamo tikslumo.
