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En Código Quant

 

“Hay dos ramas de las finanzas que usan herramientas cuantitativas avanzadas: el área -Q- de fijación de precios de derivados, cuya tarea es extrapolar el presente, y el área -P- de riesgo cuantitativo y gestión de carteras, cuya meta es modelar el futuro

Lo que acaban de leer es el párrafo de presentación de un conocido y muy citado paper de A. Meucci de 2011, Meucci es un reconocido Quant, debajo pego el link al paper a quienes les interese interiorizarse

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1717163

 

Como este es mi primer posteo en Rankia, voy a arrancar con algo suave y distendido hablando un poco de nosotros los quants, ya vendrán posteos llenos de gráficos, código pyhton, fórmulas, sistemas algorítmicos más adelante, se los prometo.

 

Pero arranquemos hoy hablando de esta palabra que está sonando en ámbitos mucho mas masivos que antes, esto que está empezando a sonar en los blogs populares de finanzas cada día más, los QUANTs

 

¿Qué es un Quant?

Partiendo de la base que no existe una definición indiscutida, es un término que comenzó a usarse en los 80s (quizá antes, no lo sé, yo no había nacido) para referirse a los “nerds” del mundo académico/científico que empezaron a ganar posiciones en las oficinas de los bancos de inversión

Los primeros quants naturalmente fueron más del mundo Q, mientras que el mundo P empezó a tomarse en serio recién luego de saberse del fondo de Jim Simons (Renaissance Technologies) que en los 90s y la primera década de este siglo embolsó nada menos que 100B en profits de métodos algorítmicos obteniendo medias anuales del orden del 40% y llamando la atención a todo el mundo financiero.

Volviendo al mundo Q, la otra rama de los “quants”, es un mundo gobernado por la banca de inversión y el concepto de riesgo neutral, es un mundo que usa el modelado matemático como principal herramienta para obtener una “foto presente” de la situación, busca equilibrar posiciones, pricear instrumentos, buscar carteras replicantes, sintéticos, etc.

Resumiendo, los quants Q modelan el presente, con variables continuas, y baja dimensionalidad, mientras que los quants P proyectan el futuro con variables discretas y alta dimensionalidad

Resumiendo más aún, los quants Q simplifican las cosas para explicar el hoy, los quants P la complican para intentar tener una pista del mañana.

Con esto no imaginen a los quants P como unos astrólogos intentando predecir el futuro, no es así, ambos quants saben perfectamente que la bolsa se mueve en un 80% a 95% por azar dependiendo el momento, la meta de los quants P es intentar entender lo mejor posible ese 5% al 20%.

Obvio que en realidad no es tan binario el asunto, hay un gris una zona de intersección pero a la larga todo quant termina identificándose en uno de los dos mundos mas que en el otro, pero..

¿Cómo diferencio a un quant Q de uno P yo que no se el teorema de l´hopital?

Pueden pensarlo así: Los quants Q seguro trabajan en un banco de inversión en relación de dependencia, son más ordenados, organizados, fueron los mejores alumnos, sobre todo en matemática, etc.

En cambio, los quants P es muy probable que les digan que hace mas de 10 años que no tienen un empleo fijo, son rebeldes, desordenados, discutidores, bastante hippies a veces (me lo contó un amigo), y probablemente tengan actitudes raras como escribir en las ventanas o espejos con un marcador y hablar solos (también me lo contó un amigo 😊)

Ambos tienen en común eso de que les encanta calcular cosas, estimar, están siempre haciendo cuentas, cuando leen un libro van directo a los gráficos y fórmulas y números, etc.

 

Ahora se preguntarán ¿qué hacen exactamente estos chicos?

Bueno los quants Q por lo general intentar facilitarle la vida a los bancos de inversión o grandes empresas que proveen a fondos institucionales, proveyéndoles modelos matemáticos que les hagan hacer mas eficiente su trabajo (con gran trasfondo numérico) permitiéndoles atraer mas y mas clientes, digamos que sirven a una industria que vive de las comisiones, es decir lo que se conoce como el sell-side, lo que intentan es darles una capa de abstracción a su backoffice para que puedan trabajar en escalas más grandes, viven en un mundo libre de riesgo (digamos).

En cambio, los quants P están del lado oscuro, lo que se conoce como el buy-side, la industria del profit, ellos buscan el riesgo, van a toda velocidad a toparse con él, saben que a mas riesgo mas oportunidades, intentan aprovechar su background para sacar una ventaja estadística que a la larga los favorezca. Por lo general son profesionales de la ingeniería, sin lugar a dudas son programadores y se jactan de dominar infinidad de lenguajes de programación. Cuando digo que buscan el riesgo, es una manera de decir, hay quants P que basan su operatoria y sus bots en arbitrajes triangulares, o arbitrajes estadísticos con bajísimo riesgo. Ojo, los que buscan tradear estrategias con derivados super volátiles se exponen a un riesgo que es alto, sí, alto nominalmente, pero muy bajo comparado con el potencial upside a obtener, ya veremos en otros post como se mide ese riesgo relativamente.

Por lo general los quants Q no se pasan al mundo P porque se sienten incómodos allí tienen alta aversión al riesgo en sus inversiones, son demasiado académicos, no solo para expresarse, sino para elaborar sus modelos, y esto les genera un sesgo a desconfiar de toda posibilidad de profit consistente allá en el campo de batalla del trading.

En cambio los quants P no se pasan al mundo Q porque se mueren de aburrimiento en ese mundo corporativo, son mucho mas descontracturados y menos dogmáticos, ojo también son igual de desconfiados que sus pares del mundo Q, y tienen que calcular todo por sus propios medios para corroborar cada cuenta, cada variable.

Como se imaginarán por mi modo de escribir, en esta clasificación yo soy un quant P, y como al escribir puedo salirme de la caja cuando quiera, voy a escribir también en futuros posts acerca de cuestiones del mundo Q, tengo algunos amigos atrapados en ese submundo como para sacar material.

Me voy despidiendo hasta el próximo post con una frase W. Churchil

“Solo me fio de las estadísticas que he manipulado”

Buenas inversiones!

  1. #3
    Lamperti
    Excelente.
  2. en respuesta a Cadenaperpetua
    #2
    Juanpy
    Hola amigo muchas gracias por la advertencia, yo creo que es como todo, los quants tienen sus seguidores y retractores, a mi cuando me discuten del poder de las estadísticas para el trading simplemente menciono dos métricas "El 70% de las operaciones las hacen algoritmos, y el 90% de los traders de corto plazo pierden plata en la bolsa" 

    Todos fallamos, los algoritmos tambien, no se trata de hacer un algoritmo perfecto, sino simplemente hacer uno que solo falle menos que un humano, para que a la largue tome ventaja, y en ese camino estamos los quants P

    Muchas gracias por estar ahi del otro lado leyendo, saludos
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  3. #1
    Cadenaperpetua
    bueno, un blog quant en rankia!!!

    leasé este post para que vea lo que piensan algunos de los quants por aquí

    https://www.rankia.com/blog/compounders/4700243-capitulo-xxiv-oda-mejor-amigo

    yo participé activamente en los comentarios, hasta que fui baneado de ese post y blog.

    Saludos y gracias por este nuevo blog que momentos de gloria nos va a traer, animo. Espero con ansias sus artículos de python.
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