Il est avantageux d'innover les modèles et techniques financiers utilisés dans l'analyse quantitative pour améliorer la performance et s'adapter aux conditions changeantes du marché. L'analyse quantitative utilise des modèles statistiques et mathématiques complexes à des fins diverses, telles que l'évaluation de la performance financière d'un actif, la gestion des risques ou l'évaluation de dérivés financiers.
Les banques et autres compagnies d'assurance utilisent souvent la modélisation quantitative dans leur gestion des risques. Cependant, les événements de la crise financière de 2008 ont montré comment les processus et les procédures de gestion des risques se sont effondrés pendant les périodes de forte volatilité. Les banques et les compagnies d'assurance négociaient des montants extrêmement élevés en titres adossés à des hypothèques (MBS), y compris des titres de créance adossés à des créances (CDO). Les banques et les compagnies d'assurance ne comprenaient pas le niveau de risque qu'elles prenaient en négociant ces dérivés complexes à effet de levier. Leurs modèles de risque étaient insuffisants pour faire face à l'effondrement massif du marché qui s'ensuivit. Ceci est un exemple concret de la manière dont l'innovation dans la modélisation quantitative est cruciale pour améliorer les performances et gérer les risques de manière adéquate.
De nombreux types de modèles sont utilisés dans l'analyse quantitative. L'analyse de Monte Carlo effectue de multiples simulations de résultats possibles en utilisant des variables aléatoires pour déterminer la probabilité de ces résultats. Il a été initialement utilisé dans la construction de la première bombe atomique. Une analyse de Monte Carlo fournit une distribution de probabilité finale pour certains résultats. Par exemple, les variables dans les simulations peuvent être le prix des actifs ou des dérivés. Une analyse Monte Carlo peut exécuter des centaines ou des milliers de simulations pour créer une distribution de probabilité finale. Ce type d'analyse est facile avec les progrès de la puissance de calcul. L'analyse de Monte Carlo a été utilisée pour gérer le risque des CDO, et certains reprochent à ces modèles de ne pas avoir mis en évidence le risque d'un marché extrême, comme ce qui s'est passé en 2008.
Vaut-il mieux utiliser l'analyse fondamentale, l'analyse technique ou l'analyse quantitative pour évaluer les décisions d'investissement à long terme sur le marché boursier?
Comprend la différence entre l'analyse fondamentale, technique et quantitative, et comment chaque mesure aide les investisseurs à évaluer les investissements à long terme.
Comment fusionner l'analyse technique et l'analyse fondamentale avec l'analyse quantitative pour générer des rendements dans mon portefeuille d'actions?
Apprend comment les ratios d'analyse fondamentale peuvent être combinés avec des méthodes quantitatives de sélection des stocks et comment les indicateurs techniques sont utilisés dans les algorithmes.
Quels sont les modèles communs que les praticiens utilisent dans l'analyse quantitative des dérivés sur actions?
En savoir plus sur le modèle d'évaluation des options Black-Scholes et le modèle d'options binomiales, et comprendre les avantages du modèle binomial.