Простые объяснения 30 самых важных финансовых методов, каждый менее чем за 10 секунд.
Сойти с поезда в никуда и уйти с выигрышной рукой.
Хотел бы я знать о них более пятнадцати лет назад. Так много было скрыто в конце 2000-х; академические круги помогали вам только в той мере, в какой вы узнавали о теории и приложениях «финансов и финансового инжиниринга».
С другой стороны, вы бы учились на работе, но, возможно, упустили бы определенные академические круги, которые специализируются на обучении, доступном не для всех.
Мое намерение в этом посте состоит в том, чтобы очистить бесконечное и прямое пространство проблем, создав общий знаменатель, который вы можете взять с собой и применить к любой финансовой роли. Являетесь ли вы финансовым инженером, вице-президентом, работающим в банке, партнером в первоклассной консалтинговой фирме или аналитиком низкого уровня, в этом списке нет ничего, что вам следует избегать или опускать.
Я не буду разлагать эти концепции дальше, чем на эти высокоуровневые описания для целей этого поста. Если я это сделаю, этот пост может легко превратиться в несколько 10-минутных постов (хотите 300-минутный пост?)
Рассматривайте этот пост как введение в идеи, которые включают алгоритмы, фреймворки и методологии.
Повсюду океан информации; важно, чтобы вы знали, с чего начать (прежде чем цепляться за «детали»). Начните с этого руководства; рассмотрите мои будущие сообщения об их разложениях (для каждого) для дальнейшего чтения.
В число 30 входят следующие:
1. Модели процентных ставок
Математические модели, используемые для прогнозирования процентных ставок. Эти модели учитывают такие факторы, как экономические показатели, инфляцию и кривую доходности.
2. Ценообразование деривативов
Определение стоимости производной ценной бумаги по отношению к ее базовому активу. Денежные решения могут приниматься во всем: от акций и товаров до валют и процентных ставок. Рыночный спрос и предложение, время до истечения срока действия, подразумеваемая волатильность и безрисковая процентная ставка — все это играет роль в определении цен на деривативы.
3. Моделирование Монте-Карло
Модели, которые генерируют вероятностные случайные числа для предсказания будущего. Этот подход часто используется в финансах при принятии денежных решений с неизвестными результатами. Если вы хотите узнать, насколько вероятно, что различные стратегии инвестирования обеспечат необходимый вам доход в течение определенного периода времени с учетом текущего состояния рынка, вы можете использовать моделирование методом Монте-Карло.
4. Оптимизация портфеля
Математическая техника используется для определения оптимального распределения ресурсов с учетом набора альтернатив финансовых решений и определенных ограничений, таких как предпочтения инвесторов и неприятие риска.
5. Управление рисками
Управление рисками относится к шагам, используемым для обнаружения, оценки и снижения рисков для организации. Он охватывает выявление и оценку финансовых рисков с последующим подходящим управлением рисками и методами их смягчения. Защита активов и репутации организации при одновременном повышении вероятности успеха — вот что такое управление рисками.
6. Анализ финансовых временных рядов
Метод, используемый для анализа данных, может меняться с течением времени. Этот тип анализа может использоваться для различных целей, включая выявление тенденций, составление прогнозов, определение степени, в которой переменные связаны друг с другом, проверку гипотез относительно причинно-следственной связи и определение наилучшего курса действий для принятия денежного решения. -изготовление.
7. Моделирование транзакционных издержек
Учитывайте расходы, понесенные, если вы решите приобрести или продать предмет. В контексте такого рода исследований учитываются такие соображения, как комиссии, налоги и проскальзывание. Трейдеры и инвесторы используют процесс, называемый моделированием транзакционных издержек, чтобы предсказать, сколько может стоить выполнение сделки. Модель учитывает множество рыночных показателей, в том числе не только цену ценной бумаги, но и размер ордера.
8. Алгоритмическая торговля
Форма торговли, при которой транзакции размещаются автоматически на основе определенных заранее определенных критериев с использованием методов кодирования и программирования в дополнение к математическим и статистическим методологиям. Эти компьютерные системы способны принимать решения о том, когда и как совершать сделки на основе таких факторов, как рыночные данные, временные метки и котировки цен.
9. Количественное смягчение
Метод денежно-кредитной политики, используемый центральными банками для стимулирования экономического роста за счет увеличения денежной массы в экономике за счет покупки государственных облигаций у коммерческих банков. Кроме того, целью может быть расширение денежной массы и поощрение кредитования и инвестиций.
Бонус: еще одна цель может заключаться в снижении стоимости заимствований, чтобы предприятия и домашние хозяйства могли инвестировать и тратить больше денег, повышая экономическую активность.
10. Ипотечные ценные бумаги
Тип ценных бумаг, обеспеченных активами, которые обеспечены пулом ипотечных кредитов. Денежные потоки от этих базовых ипотечных кредитов передаются инвесторам в виде регулярных процентных платежей и погашения основной суммы долга. В большинстве случаев MBS выпускаются государственными органами для обеспечения ликвидности жилищных кредитов, выданных частными кредиторами.
11. Обеспеченные долговые обязательства
Тип ценной бумаги, обеспеченной активами, которая обеспечена [4] пулом активов, таких как кредиты или облигации. Денежные потоки от этих базовых активов используются для выплаты процентов и основной суммы долга инвесторам в виде периодических распределений.
12. Дерегулирование электроэнергетики
Процесс, с помощью которого снимаются государственные ограничения на цены, взимаемые электроэнергетическими компаниями, что позволяет им конкурировать друг с другом за клиентов. Эта конкуренция может привести к снижению цен и улучшению обслуживания потребителей.
Описание бонуса: созданы рынки электроэнергии с централизованной системой генерирующих станций, поставляющих электроэнергию региональным монополиям, которые затем распределяют ее по потребителям. Из-за затрат и рисков, связанных с производством и передачей электроэнергии, такая схема может быть рентабельным вариантом для обеспечения электроэнергией домов и предприятий. Однако по мере развития технологий и усиления конкуренции парадигма может измениться, если этот подход по-прежнему остается лучшим вариантом для производства электроэнергии.
На нерегулируемых рынках ни одна организация не владеет всей системой, от генераторов до линий электропередач; скорее несколько объектов владеют отдельными компонентами. Это может привести к снижению цен для потребителей, поскольку фирмы должны конкурировать за клиентов, предлагая более низкие цены. Это также расширяет возможности поставщиков энергии, доступных для потребителей, стимулируя инновации и повышая эффективность отрасли. Однако у дерегулирования есть и недостатки. Во-первых, это может привести к повышению цен при недостаточной конкуренции поставщиков.
13. Хедж-фонды
Хедж-фонд — это инвестиционный фонд, который объединяет капитал аккредитованных инвесторов и инвестирует в различные ценные бумаги.
14. Учет справедливой стоимости
Практика учета активов и обязательств по их справедливой рыночной стоимости на балансе компании. Такой подход может обеспечить более точную финансовую отчетность, которая потенциально может предоставить лучшую информацию для принятия решений инвесторами, кредиторами и другими пользователями счетов.
15. Стоимость под угрозой
Стоимость под риском (VaR) — это мера потенциальных убытков, которые могут быть понесены инвестициями в течение определенного периода времени. Он может использоваться учреждениями как способ управления портфелями с множеством различных типов активов.
16. Тестирование опционов на истории
Моделирование сделок с использованием исторических данных для проверки того, насколько хорошо торговая стратегия работала бы в реальных рыночных условиях. Этот метод можно использовать с опционными контрактами, чтобы оценить их потенциальную доходность.
17. Страхование портфеля с постоянной долей
Страхование портфеля с постоянной пропорцией (CPPI) — это инвестиционная стратегия, в которой используются производные инструменты, такие как опционы пут, для защиты от потенциальных убытков, при этом потенциально допуская потенциал роста. Сумма, вложенная в путы, остается постоянной по отношению к размеру портфеля с предполагаемой конструкцией для защиты от убытков, при этом участвуя в потенциальной прибыли от роста.
18. Кредитно-дефолтные свопы
Своп кредитного дефолта (CDS) — это финансовый контракт, по которому покупатель CDS платит в случае дефолта по кредиту или другого события, связанного с кредитом. Продавцом CDS обычно является страховая компания или инвестиционный банк.
19. Хеджирование энергии
Стратегия инвестирования предполагает открытие позиций в обоих направлениях, чтобы компенсировать потенциальные убытки от движения цены. Это можно сделать путем покупки и продажи фьючерсных контрактов на такие товары, как нефть и газ, или с помощью более сложных инструментов, таких как опционы и свопы.
20. Алгоритмическая теория информации
Алгоритмическая теория информации (АИТ) — это область информатики, которая занимается анализом алгоритмов и мер сложности. Он исследует, сколько ресурсов требуется для выполнения алгоритма и может ли его выполнить ограниченное количество.
Описание бонуса: изучается, как алгоритмы используются для создания и оценки финансовых данных. Это включает в себя создание новых методов измерения рыночного риска, а также совершенствование существующих методов.
21. Байесовский вывод
Метод статистических расчетов, использующий априорную информацию для обновления представлений о неизвестной величине. Этот подход можно использовать в финансовом моделировании для улучшения прогнозов за счет включения в модель новых данных.
22. Причинное открытие
Процесс вывода причинно-следственных связей из данных наблюдений [1]. Этот процесс может быть завершен с помощью таких методов, как моделирование структурными уравнениями [2] и контрфактические рассуждения [3].
23. Детектор копипасты
Детектор копирования и вставки (CPD) — это программный инструмент, который сканирует исходный код на наличие похожих или идентичных блоков кода, которые могут указывать на дублирование функций или плагиат.
Бонус: детектор копирования и вставки — это технология, которую финансовые аналитики используют для обнаружения случаев плагиата в отчетах. Такая технология предназначена для обнаружения скопированного и вставленного содержимого в документы и может использоваться для выявления вероятных случаев мошенничества или мошенничества. Выявляя ошибки и упущения, детектор также можно использовать для обеспечения качества исследований.
24. Глубокое обучение
Подмножество машинного обучения, в котором используются алгоритмы, потенциально имитирующие работу человеческого мозга, в контексте того,сети глубокого обучения могут обучаться самостоятельно, анализируя данные и делая прогнозы на основе найденных закономерностей. Эти алгоритмы используются для изучения абстракций высокого уровня из данных, как правило, без присмотра.
25. Предиктивная аналитика
Раздел машинного обучения, который занимается прогнозированием будущих событий на основе исторических данных. Этот метод потенциально может быть использован в финансовом анализе для прогнозирования движения цен на акции, риска дефолта и кредитоспособности.
26. Вероятностное программирование
Тип компьютерного программирования, связанный с манипулированием вероятностями. Это позволяет создавать модели, которые можно использовать для прогнозирования неопределенных событий.
27. Рекомендательные системы
Рекомендательная система (RS) — это метод (который может принимать различные формы, включая программное обеспечение, оборудование и процедурные этапы) предоставления рекомендаций пользователям на основе того, что уже известно об этих пользователях и их привычках. Компании часто прибегают к этому методу, пытаясь заинтересовать потенциальных покупателей определенным предложением.
28. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения, при котором агенты учатся вести себя, взаимодействуя со своей средой, чтобы собирать отзывы на основе своих действий. Этот подход можно использовать в финансовой торговле, где алгоритмы RL предназначены для оптимизации портфелей и стратегий исполнения сделок.
29. Статистический арбитраж
Стратегия инвестирования, которая ищет пары акций, где одна акция может оказаться недооцененной по сравнению с другой. Затем трейдер покупает более дешевые акции, одновременно продавая более дорогие, делая ставку на возврат к среднему и получение прибыли.
30. Интеллектуальный анализ текста
Соответствующие данные извлекаются из таких текстов, как финансовые отчеты, новости и электронные письма. Этот метод можно использовать для анализа настроений, установления связей между сущностями и получения информации из неструктурированных данных.
Прощальные мысли
Если у вас есть какие-либо рекомендации для этого поста или предложения по расширению темы, я был бы рад услышать от вас (используйте опцию личного сообщения, ответив в любом месте на этой странице).
Кроме того, я написал следующие посты, которые могут быть вам интересны:
У меня есть более длинный список постов Я написал по этой ссылке.
Если вам нравится читать такие истории и вы хотите поддержать меня как писателя, подумайте о том, чтобы зарегистрироваться и стать участником Medium. Это 5 долларов в месяц, что даст вам неограниченный доступ ко всем историям на Medium. Если вы зарегистрируетесь по моей ссылке, я получу небольшую комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас.
Вот мой информационный бюллетень; Я надеюсь, что вы любезно рассмотрите возможность подписки.
Ссылки
1. Купер, Г. Ф., и Ю, К. (2013 г., 23 января). Причинное открытие из смеси экспериментальных и наблюдательных данных. ArXiv.Org. https://arxiv.org/abs/1301.6686
2. Спиртес и Чжан. (2016). Причинное открытие и вывод: концепции и последние методологические достижения. Прикладная информатика, 3(1), 1–28. https://doi.org/10.1186/s40535-016-0018-x
3. Макдафф Д., Сонг Ю., Ли Дж., Винит В., Вемпрала С., Гайд Н.А., Салман Х., Ма С., Сон К. и Капур А. ( 2022, 28 июня). CausalCity: сложные симуляции с возможностью обнаружения причин и рассуждений. ПМЛР. https://proceedings.mlr.press/v177/mcduff22a.html
4. Предвидел ли банковский сектор финансовый кризис? https://link.springer.com/article/10.1007/s11156-019-00855-y
Перейдите сюда, чтобы узнать обо мне.
Анил Тильбе
