Nach den bisherigen Erklärungen ist der Unterschied zwischen quantitativer und qualitativer Analyse deutlicher.
Diese beiden Forschungsmethoden sind zwar verschieden, ergänzen einander aber, sodass eben gerade die kombinierte Anwendung zu besseren und verlässlicheren Ergebnissen führt.
Quantitative Analysen beziehen sich hauptsächlich auf zufällig ausgewählte numerische Daten aus großen Stichproben.
Diese Art der Analyse zeichnet sich durch einen objektiveren Ansatz aus und konzentriert sich in der Regel auf messbare Größen, während qualitative Analysen subjektiver sind und sich auf nicht quantifizierbare Daten beziehen. Es geht darum, herauszufinden „warum“ und „wie“ bestimmte Ereignisse auftreten.
14. Dezember 2023
7 Leseminuten
Fintech und Innovation
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Die Investitionslandschaft hat sich in den letzten Jahrzehnten stark gewandelt und die klassischen Vorgehensweisen wurden um neue Ansätze und Strategien ergänzt oder ganz verdrängt.
Seit ein paar Jahren ist quantitative Finance auch bekannt als Quant in aller Munde und gewinnt immer mehr an Bedeutung.
In diesem Guide behandeln wir dieses Thema. Dazu beginnen wir bei der Definition von quantitative Finance: Dabei handelt es sich um einen Zweig des Investment-Managements, bei dem mathematische und statistische Methoden zur Analyse der Finanzmärkte und insbesondere der Anlagemöglichkeiten in zahlreichen Anlageklassen eingesetzt werden.
Die Anfänge von Quant liegen in der Mitte bis Ende des 20. Jahrhunderts, wobei einige wichtige Modelle und Theorien bereits Anfang des 19. Jahrhunderts erschienen.
Der französische Mathematiker Louis Bachelier legte zu Beginn des letzten Jahrhunderts den Grundstein mit seiner Dissertation „Théorie de la spéculation“ (Theorie der Spekulation), in der er ein Modell zur Bewertung von Optionen vorstellte.
In der Mitte des 20. Jahrhunderts folgten die bedeutenden Werke von zwei Ökonomen, die als Väter von quantitative Finance gelten: Harry Markowitz und Robert Merton.
Markowitz präsentierte 1952 in seiner Doktorarbeit die moderne Portfoliotheorie basierend auf Diversifizierung. Merton hingegen ist für seine mathematischen Arbeiten zur Bewertung von Derivaten bekannt.
In den letzten drei Jahrzehnten haben die technologischen Fortschritte eine wichtige Rolle bei der Entwicklung der quantitative Finance gespielt, was zur zunehmenden Anwendung von quantitativen Analysen geführt hat.
Wir definieren quantitative Analyse als Finanzanalysetechnik, die darauf abzielt, das Verhalten der Finanzmärkte mithilfe komplexer mathematischer und statistischer Modelle zu verstehen.
Ziel der quantitativen Analyse ist es, die Ursachen von Marktschwankungen zu verstehen, diese vorauszusagen und ihnen somit in gewisser Weise vorauszugreifen.
Bei quantitativen Analysemethoden geht alles von zahlreichen Variablen aus, denen jeweils ein numerischer Wert zugewiesen wird. Auf dieser Grundlage versuchen quantitative Analytiker dann, die Realität mathematisch abzubilden.
Quantitative und qualitative Analysen haben beide ihre Vorteile und Grenzen – ein weiterer Grund, dass beide Methoden in Kombination viel aussagekräftiger sind.
Besprechen wir nun die wichtigsten Vorteile von quantitativen Analysen.
Technologische Fortschritte im quantitativen Bereich ermöglichen unglaublich schnelle automatische Berechnungen. Kein Mensch könnte eine Big-Data-Analyse so schnell und genau durchführen.
Ein weiterer Vorteil der quantitativen Analyse ist, wie rational die Berechnung erfolgt: Nur Modelle und Zahlen fließen darin ein.
Quantitative Methoden ermöglichen es, die Bewertungskriterien zu standardisieren, ein wissenschaftliches Denkmuster zu etablieren und die internen Verfahren zu vereinfachen.
Diese automatisierte Kauf-/Verkaufsdisziplin wird konsequent angewendet, ohne Interferenzen menschlicher Denkmuster, Emotionen, Vorurteile oder subjektiver Spekulationen.
Quantensysteme ermöglichen es, Theorien wissenschaftlich zu prüfen, Hypothesen zu validieren und Strategien anzupassen.
Natürlich besteht das Hauptziel darin, die Rendite zu maximieren. Aber die quantitative Analyse ist auch ein Instrument für Risikomanagement in der Finanzwelt.
Mittels historischer Daten und wissenschaftlicher Hypothesen können Algorithmen immer wieder noch so schwache Trends bei Finanzanlagen erkennen – noch bevor diese für erhebliche Verluste sorgen.
Die quantitative Analyse wird heute in vielen Bereichen eingesetzt und hat auch in der Investment-Welt breite Anwendung gefunden.
Seit mehr als zwei Jahrzehnten werden quantitative Anlagen, die sich wesentlich von den „klassischen“ Anlagen unterscheiden, immer beliebter.
Bei diesen wird die Aktienauswahl von Anlageexperten vorgenommen, die die einzelnen Unternehmen anhand von Analysen ihrer Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen, Geschäftsberichten usw. einstufen.
Bei quantitativen Anlagen hingegen wird ein systematischer, emotionsloser Ansatz angewendet. Man stützt sich bei jeder Entscheidung einzig auf objektive Daten, menschliche Gefühle und Eindrücke bleiben außen vor.
Bei quantitativen Anlagen stützt man sich bei Anlageentscheidungen, nicht auf menschliches Urteilsvermögen: Das gesamte Konzept beruht auf systematischen und immer wiederholbaren Prozessen.
Quantitative Anlagestrategien verhindern, in verhaltensbedingte Fallen zu tappen, d. h. sie schalten Emotionen aus, die das Urteilsvermögen beeinflussen und sich somit auf die Anlageentscheidungen auswirken.
Die quantitative Datenanalyse ermöglicht mittels quantitativer Algorithmen eine viel effizientere Bewertung und Analyse von Anlagen, wie z. B. Aktien, sodass Anlageentscheidungen viel schneller getroffen werden können.
Diese Vorteile machen sich quantitative Investment-Manager zunutze, denn sie können mittels Technologie auf innovative Strategien zurückgreifen. Diese zeichnen sich durch eine große Diversifizierung im Vergleich zu klassischen Investment-Strategien und geringere Kosten aus.
Dies nennt man quantitatives Portfoliomanagement und beinhaltet die Auswahl von Anlagen basierend auf statistischen und numerischen Daten, um so die besten Anlageentscheidungen zu treffen.
Diese Prinzipien sind ebenfalls die Grundlage für quantitative Trading, eine Anlageform, bei der mittels quantitativer Daten die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ergebnisses berechnet wird, um dann über Kauf und Verkauf von Anlagen zu entscheiden.
Heute werden die quantitativen Anlagelösungen immer mehr und spiegeln sich in einem breiten Spektrum von Möglichkeiten in allen wichtigen Anlageklassen wider – mit dem Ziel einer besseren Performance bei geringerem Risiko.
Quantitative Analyse (QA) für den Finanzmarkt zu definieren, ist einfacher, als ihre Funktionsweise zu erklären. Denn im Gegensatz zur Fundamentalanalyse und zur technischen Analyse handelt es sich dabei um einen ganz neuen Ansatz zur Risikoanalyse. Qualitative Analysen stützen sich auf eine subjektive Analyse von nicht quantifizierbaren Daten, bei der quantitativen Analyse hingegen werden mathematische und statistische Modelle verwendet. Quants identifizieren und erarbeiten algorithmische Handelsmodelle und analysieren quantitative Daten, um den Wert von Finanzanlagen zu bestimmen und so den Preis und das finanzielle Risiko von Wertpapieren vollautomatisch vorherzusagen.
Das Hauptziel der quantitativen Analyse in der Finanzwelt ist es, den Wert von Finanzanlagen und ihren Derivaten besser zu bestimmen, die Ursachen für Schwankungen auf den Finanzmärkten zu verstehen und diesen vorauszugreifen. Dazu werden systematische und regelbasierte Anlagestrategien entwickelt, die sich die Ineffizienzen des Marktes zunutze machen.
Würden Sie gerne wissen, wie quantitative Analysen in der Finanzwelt angewendet werden? Quantitative Algorithmen analysieren mittels fixer Regeln den Finanzmarkt in vordefinierten Intervallen. Sie lösen ohne Wartezeit den Kauf oder Verkauf von Wertpapieren aus. Überdies liefern sie Daten, die rentable Anlagestrategien definieren, die je nach gewähltem Risikoniveau die höchste Rendite ermöglichen. Alle von Quants entworfenen Algorithmen müssen natürlich durch die Ersteller kontrolliert und angepasst werden. Dies bedeutet, dass ständig geprüft wird, ob der Algorithmus auch wirklich fehlerfrei funktioniert, was strenge Tests im Entwicklungs- und Optimierungsprozess voraussetzt.
Quantitative Analysen bieten viele Vorteile. Das sind die vier bedeutendsten:
Big-Data-Analyse, schnellere Entscheidungen bei mehr Rendite: Fortschritte in der quantitativen Technologie ermöglichen automatisierte Berechnungen durch Computer in Sekundenbruchteilen auf internationaler Ebene. Kein Mensch könnte eine solche Analyse so schnell und genau durchführen. Daher braucht es kein teures Team von Analysten und Portfoliomanagern mehr.
Rein rationale Berechnung, die eine objektivere Strategie mit geringerer Fehlerquote ermöglicht: Nur Muster und Zahlen gelten. Durch Verwendung von riesigen Datenmengen können die Bewertungskriterien standardisiert, ein wissenschaftliches Denkschema etabliert und die internen Verfahren vereinfacht werden. Diese automatisierte Kauf-/Verkaufsdisziplin wird konsequent angewendet, ohne dass Menschen mit ihren Emotionen, Vorurteilen oder subjektiven Spekulationen etwas zutun.
100 % testbare Strategien für eine sicherere Zukunft: Quantensysteme ermöglichen es, Theorien wissenschaftlich zu testen, Hypothesen neu zu validieren und Strategien neu auszurichten. Diese Backtesting-Performance und automatisierte Rechenleistung ermöglichen den weltweiten Handel mit einer nahezu unendlichen Anzahl von Strategien und Portfolios.
Risiken mindern und Markttrends erkennen: Auch wenn das primäre Ziel die Renditemaximierung ist, dient die Quantenanalyse auch als Werkzeug für den Umgang mit finanziellen Risiken. Mittels historischer Daten und wissenschaftlicher Hypothesen können Algorithmen immer wieder noch so schwache Trends bei Finanzanlagen erkennen – noch bevor diese für erhebliche Verluste sorgen.
Quant ist die Abkürzung für quantitative Analysten. Sie haben eine mathematische und finanzwissenschaftliche Ausbildung und verfügen über tiefgreifende Kenntnisse in Informatik, Programmiersprachen und Automatisierungsprozessen. Sie sind in der Finanzwelt in Banken, Finanzunternehmen und anderen Institutionen und Unternehmen tätig. Ihre Aufgabe ist es, quantitative Analysen basierend auf mathematischen Methoden durchzuführen; Sie sind übergreifend tätig zwischen Mathematik und Informatik. Ihre Ansätze reichen von einfachen Finanzkennzahlen bis hin zu extrem ausgeklügelten Algorithmen. Die entwickelten Algorithmen ermöglichen es, komplexe Finanzprobleme zu lösen und finanzielle Risiken besser zu managen.
Harry Markowitz und Robert Merton gelten als die Väter von Quantitative Finance: Markowitz ist für seine Investitionsstrategie bekannt, die er im Artikel „Portfolio Selection“ (Journal of Finance, 1952) publizierte, Merton hingegen für seine mathematischen Arbeiten zur Bewertung von Derivaten. Die ersten Quants begannen in den 1990er-Jahren eine führende Rolle zu übernehmen – vor allem in den damals aufblühenden Investmentbanken.
Quantitative Finance wird bei Finanzinvestitionen immer beliebter.
Quantitative Analysen stützen sich auf komplexe mathematische und statistische Modelle.
Quantitative Anlagen eröffnen neue Horizonte.
Gut zu wissen:
Quantitative Analyse ist auch ein Instrument für Risikomanagement in der Finanzwelt.