Quantitative Analyse: Was ist das und wie wird lernt man es ?

Die quantitative Analyse wird im Finanzbereich immer mehr genutzt. Hier erfährst du alles, was du über den Beruf des „Quant“ wissen musst: Definition, Geschichte, Vorteile, Ausbildung…

In der Finanzbranche nutzt die quantitative Analyse mathematische und statistische Analysen, um den Wert eines finanziellen Vermögenswertes, wie z. B. einer Aktie, an der Börse zu bestimmen. Quantitative Trading-Analysten, auch Quants genannt, verwenden eine Vielzahl von Daten, um Handelsalgorithmen und Computermodelle zu entwickeln. Die Daten können z. B. aus historischen Investitionen oder von der Börse stammen. Mithilfe der von diesen Computermodellen erzeugten Informationen können Anleger Investitionsmöglichkeiten analysieren und eine vielversprechende Handelsstrategie entwickeln. Diese Strategie beinhaltet in der Regel spezifische Informationen über Einstiegs- oder Ausstiegspunkte, geschätzte Risiken und erwartete Renditen. Das ultimative Ziel der quantitativen Finanzanalyse ist es, quantifizierbare Metriken und Statistiken zu verwenden, um Investoren zu unterstützen und ihnen zu helfen, gewinnbringende Entscheidungen zu treffen. ?Auch interessant:

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Was ist eine quantitative Analyse?

Quantitative Analyse ist der Prozess des Sammelns und Auswertens von messbaren und überprüfbaren Daten wie Einnahmen, Marktanteilen oder Gehältern, um das Verhalten und die Leistung eines Unternehmens zu verstehen. Anstatt sich wie in der Vergangenheit auf ihre Intuition und Erfahrung zu verlassen, können sich Unternehmensleiter und andere Entscheidungsträger auf Daten stützen. Die Hauptaufgabe eines quantitativen Analysten besteht darin, eine gegebene hypothetische Situation in Form von Zahlenwerten darzustellen. Die quantitative Analyse hilft dabei, die Leistung zu bewerten und Vorhersagen zu treffen.

Quantitative Analysetechniken

Es gibt drei Haupttechniken der quantitativen Analyse. Zunächst einmal ist die Regressionsanalyse eine Technik, die sowohl von Unternehmern als auch von Statistikern und Wirtschaftswissenschaftlern verwendet wird. Bei der Regressionsanalyse werden statistische Gleichungen verwendet, um die Auswirkungen einer Variablen auf eine andere vorherzusagen oder zu schätzen. Sie kann z. B. verwendet werden, um zu bestimmen, wie sich Zinssätze auf das Verhalten der Verbraucher in Bezug auf ein Anlagegut auswirken. Sie wird auch häufig verwendet, um die Auswirkungen von Bildung und Berufserfahrung auf das Jahreseinkommen von Arbeitnehmern zu messen. In Unternehmen wird mithilfe der Regressionsanalyse ermittelt, wie sich Marketingausgaben auf den Gewinn auswirken. Die zweite beliebte Technik der quantitativen Analyse ist die lineare Programmierung. Sie ermöglicht die effiziente Zuweisung von Ressourcen, indem sie ermittelt, wie die optimale Verteilung erreicht werden kann. Diese Methode wird auch verwendet, um zu ermitteln, wie das Unternehmen seine Gewinne optimieren und seine Kosten unter Berücksichtigung von Einschränkungen senken kann. Data Mining schließlich kombiniert Computerprogrammierung mit statistischen Methoden. Angesichts des explosionsartigen Anstiegs der verfügbaren Datenmengen wird diese Technik immer beliebter. Sie wird hauptsächlich eingesetzt, um sehr große Datensätze nach Mustern oder Korrelationen zu bewerten.

Geschichte der quantitativen Analyse

Der Ursprung der quantitativen Analyse wird allgemein dem Artikel „Portfolio Selection“ von Harry Markowitz zugeschrieben, der im März 1952 im Journal of Finance veröffentlicht wurde. In diesem Artikel führte Markowitz die Modern Portfolio Theory (MPT) ein, die Anlegern erklärt, wie sie ein diversifiziertes Portfolio von Vermögenswerten aufbauen können, um die Rendite bei verschiedenen Risikoniveaus zu maximieren. Um die Diversifizierung zu quantifizieren, nutzte Markowitz die Mathematik und wird oft als einer der ersten angesehen, der mathematische Modelle auf das Investieren anwendete. Ein weiteres wichtiges Element in der Geschichte der quantitativen Analyse sind die Arbeiten von Robert Merton über mathematische Methoden für Derivatpreise. Diese beiden Vorläufer legten den Grundstein für die quantitative Analyse.

Quantitative vs. qualitative Analyse

Die Arbeit eines „Quant“ unterscheidet sich von der eines traditionellen qualitativen Investmentanalysten. Er besucht keine Unternehmen, trifft sich nicht mit Managern und untersucht nicht ihre Produkte, um Chancen zu erkennen. Er interessiert sich im Allgemeinen nicht für die qualitativen Aspekte eines Unternehmens oder seiner Produkte und Dienstleistungen, um seine Investitionsentscheidungen zu treffen. In Wirklichkeit verlässt sich der Quant ausschließlich auf die Mathematik. Quants haben in der Regel einen soliden wissenschaftlichen Hintergrund und einen Abschluss in Statistik oder Mathematik. Sie nutzen ihre Computer- und Programmierkenntnisse, um maßgeschneiderte Handelssysteme zu entwickeln, die in der Lage sind, Handelsprozesse zu automatisieren. Diese Programme basieren auf relativ einfachen Elementen wie entscheidenden Finanzkennzahlen oder komplexeren Berechnungen wie der Bewertung des diskontierten Cashflows. Fortschritte im Bereich der Computertechnik haben die Weiterentwicklung der quantitativen Analyse ermöglicht. Komplexere Algorithmen können sehr schnell berechnet werden, was die Automatisierung von Handelsstrategien ermöglicht. Einen regelrechten Aufschwung gab es während der berühmten Dotcom-Blase. Obwohl sie während der Großen Depression einen herben Rückschlag erlitten, werden quantitative Strategien heute sehr häufig eingesetzt, insbesondere beim Hochfrequenzhandel, der sich bei der Entscheidungsfindung vollständig auf die Mathematik stützt.

Eine datenbasierte Methode

Dank der Fortschritte in der Computertechnik ist es heute möglich, riesige Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten. Dies hat zu immer komplexeren quantitativen Handelsstrategien geführt, bei denen die Trader versuchen, Muster zu erkennen, sie zu modellieren und sie zu nutzen, um Kursänderungen vorherzusagen. Um diese Strategien zu implementieren, stützen sich die Quants auf öffentlich verfügbare Daten. Die Identifizierung von Mustern ermöglicht es ihnen, automatische Hebel für den Verkauf oder Kauf von Sicherheiten einzusetzen. Nehmen wir als Beispiel eine Strategie, die auf den Mustern des Handelsvolumens basiert, wobei das Handelsvolumen mit den Kursen korreliert. Der Quant kann beschließen, eine Aktie automatisch zu verkaufen, wenn sie den Preis erreicht, bei dem das Handelsvolumen zu fallen droht. Ähnliche Strategien können auf den Finanzergebnissen eines Unternehmens, seinen Prognosen oder einer Vielzahl von Faktoren basieren. Hardcore-Quants stützen ihre Entscheidungen also ausschließlich auf die Zahlen und Muster, die sie erkannt haben. Quantitative Analysen können auch zur Risikominderung beitragen, indem sie Investitionen mit der höchsten Rendite im Verhältnis zu ihrem Risikoniveau identifizieren. Bei zwei Investitionen mit ähnlicher Rendite wird der Quant die weniger riskante wählen. Ziel ist es, unnötige Risiken im Verhältnis zum angestrebten Ertragsniveau zu vermeiden.

Vorteile und Risiken der quantitativen Analyse

Die quantitative Analyse hat Vorteile, aber auch Nachteile. Zunächst einmal bietet sie einen kühlen und objektiven Ansatz für Investitionsentscheidungen. Nur Muster und Zahlen werden beim Kauf und Verkauf berücksichtigt, wodurch die emotionale Komponente, die oft bei Handelsentscheidungen eine Rolle spielt, eliminiert wird. Darüber hinaus senkt diese Strategie die Kosten. Da Computer die ganze Arbeit erledigen, ist es nicht notwendig, ein großes Team von Analysten und Portfoliomanagern einzustellen. Außerdem müssen Quants im Gegensatz zu qualitativen Analysten nicht reisen, um Unternehmen zu inspizieren, da sie nur die Daten analysieren. Allerdings können Daten auch lügen. Bei der quantitativen Analyse werden große Datenmengen durchsucht, und ein Qualitätsproblem bei diesen Daten kann sich stark auf die Ergebnisse auswirken. Selbst ein Trading-Pattern, das zu funktionieren scheint, kann sich plötzlich als erfolglos erweisen. Es gibt kein Patentrezept für risikofreies Investieren, selbst wenn man sich auf Mathematik und Data Science stützt. Äußere Faktoren, wie der Börsencrash von 2008, können auch quantitative Strategien ruinieren, indem sie die Muster sehr plötzlich verändern. Außerdem zeigen die Daten nicht immer alle Details auf, wie z. B. einen internen Skandal oder eine Unternehmensumstrukturierung. Eine Strategie verliert auch an Effektivität, wenn sie von Investoren eingesetzt wird. Dasselbe gilt, wenn eine große Anzahl von Anlegern versucht, von einem Muster zu profitieren…

Wie werde ich quantitativer Analyst?

Der Beruf des quantitativen Analysten ist ein sehr einträglicher Beruf, der langfristig viele Beschäftigungsmöglichkeiten bietet. Um diesen Beruf ausüben zu können, musst du jedoch solide technische Fähigkeiten erwerben. Um dies zu erreichen, bist du bei Liora genau richtig. In unseren Data Science-Trainings lernst du, mit allen Tools und Techniken der Datenwissenschaft umzugehen. Durch die Weiterbildung zum Data Analyst wirst du zum Experten für Python-Programmierung, Machine Learning, DataViz, Datenbanken, Business Intelligence und natürlich für Datenanalyse. Alle unsere Kurse verfolgen einen Blended-Learning-Ansatz und können als Weiterbildung oder als BootCamp absolviert werden. Nach Abschluss des Programms erhalten die Lernenden ein von der Universität Sorbonne zertifiziertes Diplom und 93 % unserer Alumni haben sofort einen Job gefunden. Unsere Kurse können über den Bildungsgutschein finanziert werden. Warte nicht länger und entdecke jetzt die Data Scientest-Ausbildungen!