정량적 분석(재무)

Quantitative analysis (finance)

정량적 분석은 재무 및 투자 관리에 수학적 및 통계적 방법을 사용하는 것입니다.현장에서 일하는 사람들은 정량 분석가들이다.Quants는 파생상품 구조화 또는 가격 설정, 리스크 관리, 알고리즘 거래 및 투자 관리를 포함할 수 있는 특정 분야를 전문으로 하는 경향이 있습니다.그 직업은 다른 [1]산업의 산업 수학과 비슷하다.이 프로세스는 일반적으로 유동 자산 간의 상관 관계나 가격 변동 패턴(추세 추종 또는 평균 복귀)과 같은 패턴을 방대한 데이터베이스에서 검색하는 것으로 구성됩니다.결과적으로 발생하는 전략에는 고주파 거래가 포함될 수 있습니다.

원래 정량적 분석가는 파생상품 가격 책정 및 리스크 관리에 관한 시장 제조사의 "판매 측면"이었지만, 시간이 지남에 따라 구매 [2]측면을 포함한 수학적 금융의 거의 모든 적용에 관여하는 개인들을 포함하도록 이 용어의 의미가 확대되었다.응용 정량 분석은 일반적으로 통계 재정 거래, 알고리즘 거래 및 전자 거래와 같은 다양한 방법을 포함하는 양적 투자 관리와 관련이 있습니다.

정량 분석을 사용하는 대규모 투자 매니저로는 르네상스 테크놀로지스, D.E. 쇼, AQR 캐피털 [3]매니지먼트가 있습니다.

역사

상세 정보:수리금융 deriv파생상품 가격 : Q World, 금융경제 pricing파생상품 가격 및 semin정규 출판물

양적 금융은 1900년 루이 바첼리에의 박사학위 논문 "투기 이론"에서 시작되었는데, 이는 정규 분포 하에서 가격 옵션의 모델을 제공했다.Harry Markowitz의 1952년 박사학위 논문 "Portolio Selection"과 그 발행본은 경제학 저널에서 [4]수학 개념을 금융에 공식적으로 적용하기 위한 최초의 노력 중 하나였다.Markowitz는 시장의 "다양화" 개념을 수량화할 수 있도록 한 보통주의 평균 수익과 공분산 개념을 공식화했다.그는 주어진 포트폴리오에 대한 평균 수익과 변동을 계산하는 방법을 보여주었고 투자자는 주어진 평균 수익률을 가진 모든 포트폴리오 중에서 변동이 최소인 포트폴리오만 보유해야 한다고 주장했다.비록 금융 언어가 현재 이토 미적분을 포함하지만, 계량 가능한 방식으로 위험을 관리하는 것은 현대 이론의 많은 기초가 된다.

현대 양적 투자 관리는 뉴멕시코 주립 대학교 수학 교수인 에드워드 소프의 연구에서 처음 도입되었습니다.[5]"양적 [5]투자의 아버지"로 여겨지는 Thorp는 라스베이거스 [6]카지노에서 그가 했던 카드 게임인 블랙잭을 예측하고 시뮬레이션하려고 했다.그는 블랙잭 게임을 성공적으로 이기기 [6]위해 확률 이론과 통계 분석을 사용하는 카드 카운트라고 널리 알려진 시스템을 만들 수 있었다.그의 연구는 이후 1980년대와 1990년대에 미국 주식시장에서 [6]체계적이고 일관된 수익을 창출하고자 하는 투자운용사들에 의해 사용되었다.이 분야는 수많은 접근법과 기술을 통합하기 위해 성장했습니다. 금융의 개요 ▲ 양적 투자, 포스트모던 포트폴리오 이론, 금융경제학 ▲ 포트폴리오 이론을 참조하십시오.

1965년에 Paul Samuelson은 확률적 미적분을 [7][8]금융 연구에 도입했다.1969년에 로버트 머튼은 연속 확률 미적분과 연속 시간 과정을 장려했다.머튼은 "균형"의 고전적 경제학 문제인 금융 시장에서 가격이 어떻게 결정되는지를 이해하고자 하는 욕구에 자극받았고, 이후 논문에서 그는 확률적 미적분의 기계를 사용하여 이 문제에 대한 조사를 시작했다.머튼의 연구와 머튼의 도움으로 피셔 블랙과 마이런 스콜스는 블랙-숄즈 모델을 개발하여 1997년 노벨 경제학상을 수상했다.그것은 유럽 콜옵션에 대한 공정한 가격, 즉 특정 가격과 시간에 특정 주식의 한 주를 살 수 있는 권리를 찾는 실질적인 문제에 대한 해결책을 제공했다.이러한 옵션은 투자자가 위험을 회피하는 수단으로 자주 구매한다.

1981년 해리슨과 플리스카는 연속시간 확률 과정의 일반 이론을 사용하여 블랙-숄즈 모델을 탄탄한 이론적 기초 위에 놓고, 다른 수많은 파생상품 [9]증권에 가격을 매기는 방법을 보여주었다.다양한 단기 금리 모델(1977년 바시섹에서 시작)과 보다 일반적인 HJM 프레임워크(1987년)는 관련적으로 고정 소득 및 금리 파생상품으로 확장을 허용했다.이와 유사하게 신용파생상품, 외래파생상품, 실물옵션, 종업원주식선택권 등 다양한 다른 기초와 용도에 대한 모형도 개발되었다.따라서 Quants는 기존 파생상품 외에 자산유동화증권, 정부증권, 기업증권 등 광범위한 유가증권의 가격결정 및 회피에 관여하고 있습니다.우발 클레임 분석을 참조하십시오.Emanuel Derman의 2004년 저서 My Life as a Quant는 양적 분석가의 역할을 금융계 밖에서 더 잘 알려진 것과 동시에 양적 [10]분석가의 약어인 Quant를 대중화하는 데 도움이 되었습니다.

2007-2008년 금융위기 이후 이전에는 완전히 "위험 중립적 세계"에서 수행되었던 모델링에 상대 신용위험을 포함시켰다. 3가지 주요 개발은 옵션 평가 § 위기 후: (i) 관련 변동성 지표면의 옵션 가격 결정 및 위험회피(어느 정도 동일)를 참조한다.y 옵션 가격에는 1987년 폭락 이후 변동성 미소가 포함되어 있으며, 은행은 "표면 인식" 국지적 또는 확률적 변동성 모델을 적용한다. (ii) 위험 중립 값은 신용평가 조정(CVA) 및 기타 다양한 XVA를 통해 거래상대방 신용위험의 영향에 대해 조정된다. (iii) 할인, OIS C.urve는 이전과 같이 LIBOR와 반대로 "무위험 비율"에 사용되며, 이와 관련하여 쿼트는 "다중 곡선 프레임워크"에 따라 모델화되어야 한다(LIBOR는 2021년 말까지 SOFR 및 TONAR을 포함한 대체품으로 단계적으로 폐지될 예정이므로 기본 논리는 영향을 받지 않지만 후자 프레임워크에 대한 기술적 변경이 필요하다.

교육

다음 항목도 참조하십시오.재무개요 ▲교육, 금융공학 ▲교육, 재무모델링 ▲양적금융 및 재무분석가 자격

양적 분석가는 종종 금융 수학, 금융 공학, 응용 수학, 물리학 또는 공학 배경 출신이며, 양적 분석은 금융 수학 석사 학위 또는 수학 및 물리학 박사 학위를 가진 사람들의 주요 고용원이다.

일반적으로 정량 분석가에게는 컴퓨터 프로그래밍에 관한 광범위한 기술(대부분 C, C++, Java, R, MATLAB, Mathematica 및 Python)도 필요합니다.데이터 과학 및 기계 학습 분석 및 모델링 방법이 포트폴리오 성과 및 포트폴리오 리스크 [11][12]모델링에 점점 더 많이 채택되고 있으며, 데이터 과학 및 기계 학습 석사 졸업생도 정량 분석가로 채용되고 있다.

양적 분석가에 대한 이러한 요구로 인해 금융 공학, 수리 금융, 전산 금융 및/또는 금융 재보험에 대한 전문 석·박사 과정이 개설되었습니다.특히 수리금융, 금융공학, 운영연구, 전산통계학, 응용수학, 기계학습, 재무분석학 석사학위가 학생과 고용주들에게 더욱 인기를 끌고 있습니다.일반적인 논의는 양적 재무의 마스터를 참조하십시오.

이와 동시에 보험수리적 자격요건과 CQF와 같은 상업적 인증에 대한 수요도 다시 증가하였다.보다 일반적인 Master of Finance(및 Master of Financial Economics)에는 중요한 기술적 구성요소가 점점 더 많이 포함되어 있습니다.

종류들

프론트 오피스 정량 분석가

판매 및 거래에서 정량적 분석가는 가격을 결정하고 위험을 관리하며 수익성 있는 기회를 식별하기 위해 작업합니다.지금까지 이것은 거래와는 구별되는 활동이었지만, 데스크의 양적 분석가와 양적 거래자의 경계가 점점 모호해져, 적어도 양적 분석 교육을 받지 않고서는, 직업으로서 거래를 개시하는 것이 어려워지고 있다.알고리즘 거래 분야에서는 의미 있는 차이가 거의 없는 지경에 이르렀다.프론트 오피스 업무에서는, 상세한 모델링보다 특정의 문제에 대한 해결책에 중점을 두고, 고속의 품질비를 선호합니다.일반적으로 FOQ는 백오피스, 리스크 및 모델 검증에 비해 월등히 높은 급여를 받습니다.FOQ는 고도로 숙련된 분석가이지만 소프트웨어 엔지니어링 경험이나 정식 교육이 부족하고 시간 제약과 비즈니스 압력에 얽매이는 경우가 많습니다.「구조자」도 참조해 주세요.

양적 투자운용

관련 기사는 재무개요 of 양적투자를 참조해 주세요.

양적 분석은 자산 관리자에 의해 광범위하게 사용됩니다.FQ, AQR 또는 Barclays와 같은 일부는 정량적 전략에 거의 전적으로 의존하는 반면, PIMCO, Blackrock 또는 Seadel과 같은 일부는 정량적 방법과 기본적 방법을 혼합하여 사용합니다.

가장 먼저 출시된 양적 투자 펀드 중 하나는 뉴멕시코주 싼타페에 기반을 두고 있으며 1991년 Prediction [6][13]Company라는 이름으로 거래를 시작했다.1990년대 후반까지 Prediction Company는 통계적 재정거래를 통해 투자 수익률을 확보하기 시작했고, 그 당시 3개의 펀드인 Renaissance Technologies와 D. E. Shaw & Co., 둘 [6]다 뉴욕에 거점을 두고 있습니다.Prediction은 인접한 Los Alamos 국립 연구소의 과학자와 컴퓨터 프로그래머를 고용하여 "금융의 슈퍼콜라이더"[14][15]를 구축하기 위해 "산업용 컴퓨터"를 사용하여 정교한 통계 모델을 만들었습니다.

라이브러리 정량 분석

주요 기업들은 가격과 위험을 평가하는 표준적인 방법을 만들기 위해 많은 금액을 투자한다.이러한 툴은 Excel이 매우 드물다는 점에서 프론트 오피스 툴과는 다릅니다.단, Java, C# 및 Python은 퍼포먼스가 중요하지 않은 태스크에 사용되는 경우가 있습니다.LQ와 FOQ 사이에 결과의 타당성에 대한 긴장이 있지만 LQ는 분석의 효율성과 정확성을 모두 보장하는 모델링에 더 많은 시간을 소비합니다.LQ는 몬테카를로 방법 및 유한 차이 방법과 같은 기술과 모델링되는 제품의 특성을 이해하는 데 필요합니다.

알고리즘 거래 수량 분석가

종종 퀀트의 가장 높은 유료 형태인 ATQ는 신호 처리, 게임 이론, 도박 켈리 기준, 시장 미세 구조, 계량경제학 및 시계열 분석에서 취해진 방법을 사용합니다.알고리즘 거래에는 통계적 재정거래가 포함되지만, 일부 ATQ가 하드웨어 및 Linux 커널을 수정하여 초저레이튼시를 달성할 수 있을 정도로 응답 속도에 기반한 기술이 포함됩니다.

리스크 관리

상세 정보:재무리스크 관리 ▲은행, 투자금융 ▲리스크 관리 ▲은행 ▲자본 및 리스크

이 영역은 최근 신용위기로 인해 포지션이 올바르게 회피되는 데 사용된 메커니즘에 구멍이 드러나면서 중요성이 커지고 있다. FRTB, 테일 리스크 © 글로벌 금융위기의 역할(2007-2008) 참조.핵심 기법은 위험의 가치, 위험의 조건부 가치 및 극단적 가치 이론뿐만 아니라 위험의 가치, 즉 위험의 가치, 기대 부족의 방법론, 경제 자본 분석, 데스크 레벨에서의 포지션의 직접 분석으로 보완된다.이하와 같이, 은행의 각 부문이 사용하고 있는 모델에 대한 평가.

이노베이션

금융위기[which one?] 여파로, 양적평가방법이 일반적으로 너무 좁다는 인식이 표면화되었다.많은 금융기관이 채택하고 있는 합의된 해결방안은 협업을 개선하는 것이다.

모델 검증

모델 검증(MV)은 프론트 오피스, 라이브러리 및 모델링 정량 분석가가 개발한 모델과 방법을 취하여 타당성과 정확성을 판단합니다. 모델 위험을 참조하십시오.MV 그룹은 금융 기관의 양적 운영의 슈퍼셋으로 볼 수 있는데, 이는 기업 전체의 새롭고 발전된 모델과 거래 기술을 다루어야 하기 때문이다.

위기 이후 규제 당국은 일반적으로 모델 검증자와 같은 중간 사무실의 쿼트와 직접 대화하며, 수익은 규제 인프라에 따라 크게 달라지기 때문에 모델 검증은 프론트 사무실의 쿼트에 대한 비중과 중요도가 높아졌습니다.

그러나 위기 전에 모든 기업의 급여 구조는 MV 그룹이 적절한 직원을 유치하고 유지하기 위해 고군분투했으며, 종종 재능 있는 정량적 분석가들이 기회만 있으면 떠났다.이는 모델 리스크를 관리하거나 현재 포지션의 가치를 올바르게 평가할 수 있는 기업의 능력에 중대한 영향을 미쳤다.MV 정량 분석가는 일반적으로 유사한 경험을 가진 다른 그룹의 정량 분석가 중 일부를 획득할 수 있다.위기 이후 몇 년 동안, 이것은 이미 언급한 바와 같이 바뀌었습니다.

정량적 개발자

정량적 소프트웨어 엔지니어 또는 정량적 엔지니어라고 불리는 정량적 개발자는 정량적 모델을 지원, 구현 및 유지하는 컴퓨터 전문가입니다.이들은 소프트웨어 엔지니어와 정량 분석가 사이의 격차를 메우는 고도로 전문화된 언어 기술자들인 경향이 있습니다.이 용어는 소프트웨어 엔지니어링과 정량적 연구 분야에서 일하는 사람들을 지칭하기 위해 금융 산업 외부에서 사용되기도 합니다.

수학적 및 통계적 접근법

상세 정보:수리금융, 재무모델링, 양적금융, 재무개요, 수리도구 및 금융경제 ▲ 파생상품 가격 설정

그들의 배경 때문에, 양적 분석가들은 다양한 형태의 수학으로부터 끌어냅니다: 통계와 확률, 편미분 방정식을 중심으로 한 미적분, 선형 대수, 이산 수학, 그리고 계량경제학.구매자 중 일부는 기계 학습을 사용할 수 있습니다.대부분의 정량 분석가는 주류 경제학에서 정규 교육을 거의 받지 못했고, 종종 물리 과학에서 도출된 사고방식을 적용한다.Quants는 컴퓨터 공학, 물리학, 공학 등 다양한 분야에서 배운 수학 기술을 사용한다.이러한 기술에는 고급 통계학, 선형 대수학 및 편미분 방정식뿐만 아니라 수치 분석에 기초한 해법이 포함됩니다.

일반적으로 사용되는 수치 방법은 다음과 같습니다.

기술

수학지향적 정량분석가의 일반적인 문제는 복잡한 파생상품의 가격결정, 위험회피 및 위험관리 모형을 개발하는 것이다.이러한 정량적 분석가는 통계나 계량경제학보다 수치 분석에 더 의존하는 경향이 있다.양적 금융의 주요 수학적 도구 중 하나는 확률적 미적분이다.그러나 사고방식은 결정적으로 "올바른" 답을 선호하는 것이다. 왜냐하면 일단 입력값과 시장 변수 역학에 대한 합의가 이루어지면 주어진 보안에 대한 올바른 가격은 단 하나이기 때문이다(많은 양의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 비효율적이긴 하지만 종종 입증될 수 있다.

통계지향적 정량분석가의 전형적인 문제는 어떤 종목이 상대적으로 비싸고 어떤 종목이 상대적으로 싼지 결정하는 모델을 개발하는 것이다.이 모델에는 기업의 장부가치 대 가격비율, 후순이익 대 가격비율 및 기타 회계요소가 포함될 수 있습니다.투자 매니저는 저가의 주식을 사거나 고가의 주식을 팔거나 둘 다로 이 분석을 실행할 수 있습니다.통계 지향 정량 분석가는 통계와 계량경제학에 더 많이 의존하는 경향이 있으며 정교한 수치 기법과 객체 지향 프로그래밍에 덜 의존하는 경향이 있습니다.이러한 정량적 분석가는 데이터 모델링에 대한 최상의 접근 방식을 찾는 것을 즐기는 심리학자이며, 시간이 경과할 때까지 "정답"이 없다는 것을 받아들일 수 있으며 모델이 어떻게 수행되었는지 소급하여 확인할 수 있습니다.두 유형의 정량 분석가 모두 정교한 수학과 컴퓨터 프로그래밍 숙련도에 대한 강력한 지식을 요구합니다.

학술 및 기술 분야 저널

작업 영역

세미날 출판물

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 응용 및 산업 수학 학회의 정의를 참조하십시오.https://web.archive.org/web/20060430115935/http : //siam.org/about/pdf/brochure.pdf
  2. ^ 더먼, E. (2004)나의 수량으로서의 삶: 물리학과 금융에 대한 성찰.John Wiley & Sons.
  3. ^ "Top Quantitative Hedge Funds". Street of Walls.
  4. ^ Markowitz, H. (1952). "Portfolio Selection". Journal of Finance. 7 (1): 77–91. doi:10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x.
  5. ^ a b Lam, Leslie P. Norton and Dan. "Why Edward Thorp Owns Only Berkshire Hathaway". www.barrons.com. Retrieved 2021-06-06.
  6. ^ a b c d e Patterson, Scott (2010-02-02). The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It. Crown. ISBN 978-0-307-45339-6.
  7. ^ Samuelson, P. A. (1965). "Rational Theory of Warrant Pricing". Industrial Management Review. 6 (2): 13–32.
  8. ^ 키요시 이토와 함께 확률적 미적분학의 공동창시자인 헨리 맥킨은 부록을 썼다.
  9. ^ Harrison, J. Michael; Pliska, Stanley R. (1981). "Martingales and Stochastic Integrals in the Theory of Continuous Trading". Stochastic Processes and Their Applications. 11 (3): 215–260. doi:10.1016/0304-4149(81)90026-0.
  10. ^ Derman, Emanuel (2004). My Life as a Quant. John Wiley and Sons.
  11. ^ "Machine Learning in Finance: Theory and Applications". marketsmedia.com. 22 January 2013. Retrieved 2 April 2018.
  12. ^ "A Machine-Learning View of Quantitative Finance" (PDF). qminitiative.org.
  13. ^ Rothschild, John (November 7, 1999). "The Gnomes of Santa Fe". archive.nytimes.com. Retrieved May 6, 2021.{{cite web}}: CS1 maint :url-status (링크)
  14. ^ Kelly, Kevin (July 1, 1994). "Cracking Wall Street". Wired. ISSN 1059-1028. Retrieved May 6, 2021.
  15. ^ Beilselki, Vincent (September 6, 2018). "Millennium Shuts Down Pioneering Quant Hedge Fund". Bloomberg.com. Retrieved May 6, 2021.{{cite news}}: CS1 maint :url-status (링크)
  16. ^ "The Journal of Portfolio Management". jpm.iijournals.com. Retrieved 2019-02-02.
  17. ^ "Quantitative Finance". Taylor & Francis.
  18. ^ "Finance and Stochastics – incl. Option to publish open access".

추가 정보

외부 링크

  • http://sqa-us.org – 정량분석가 협회
  • http://www.q-group.org/ - Q-Group 금융 정량연구연구소
  • http://cqa.org – CQA – Chicago Quantitive Alliance
  • http://qwafafew.org/ – QWAFAFEW – 재무교육과 지혜를 위한 정량적 워크 얼라이언스
  • http://prmia.org – PRMIA - Professional Risk Managers Industry Association
  • http://iaqf.org – 국제양적금융협회
  • http://www.lqg.org.uk/ – 런던 퀀트 그룹
  • http://quant.stackexchange.com – 양적금융 관련 질의응답 사이트