שאלות נפוצות - קרנות אלפא טק

​לשילוב אסטרטגיות השקעה כמותיות בניהול תיק השקעות עשויים להיות לפחות חמישה יתרונות:

1. אפשרות לתשואה עודפת, בתקופה של ריבית נמוכה יחסית ותמחור לא זול של נכסים פיננסים.
2. אפשרות להתמודדות טובה יותר עם המרכיב הפסיכולוגי בניהול ההשקעות, במיוחד בתקופות שמתאפיינות בתנודתיות גבוהה בשווקים, המאלצת לעתים את מנהל ההשקעות לקבל החלטות מהירות מכפי שהיה עושה באופן שוטף.
3. יכולת עיבוד של מספר גדול של משתנים המשפיעים על קבלת ההחלטות במקביל, וזאת בניגוד לבן אדם שיכול לבחון מספר מוגבל יחסית של קריטריונים בעת ובעונה אחת.
4. יכולת לזהות טרנד בתחילתו, הודות לעובדה שהמודל רץ באופן מתמשך.
5. העובדה שמחשב הוא מנהל המודל, מאפשרת לרוב להכניס בו מבעוד מועד מרכיבים של ניהול סיכונים.

​​ברוב המקרים השימוש בכלים כמותיים הוא לצורך "תיבול" תיק ההשקעות ולא כתחליף מלא. בעידן שבו הריבית נמוכה יחסית והשווקים עולים כבר כמה שנים ברציפות, משקיעים רבים מתקשים לייצר תשואה תחרותית באמצעות מכשירי השקעה מסורתיים, ולכן יש מקום לכלים חדשניים. ממצאים של מודלים ממוחשבים עשויים גם לסייע למנהל השקעות מקצועי לקבל תובנות השקעה המבוססות על מקרים מוכחים, גם אם הוא לא רואה את ההיגיון בהם במבט ראשוני.

​הניסיון שנצבר בשנים האחרונות בקרנות הגידור בתחום האסטרטגיות הכמותיות בהשקעות, יצר התמקצעות רבה בתחום זה. בנוסף, הוא גם הוכיח כי לאורך זמן השימוש בהן עשוי להניב ביצועים עודפים, ולפיכך ראוי לשקול להקצות להן מקום לצד ניהול ההשקעות האקטיבי המסורתי. בנוסף, מנהלי השקעות מוסדיים רבים הבינו כי אם לא יאמצו שיטות השקעה מתקדמות, הם עלולים להיפגע ביכולת שלהם להניב תשואות מול מתחרים.

הרחבת השימוש בכלים האלה התאפשרה בעיקר בזכות ההתקדמות הטכנולוגית, שהפכה את כוח המחשוב לחזק יותר, אך גם זול יותר ביחס לעבר, כך שיותר משקיעים מוכנים להקצות משאבים כספיים וניהוליים לשימוש במודלים כאלה. גם העובדה שהמידע על נכסים פיננסים קל וזמין יותר מבעבר מקלה על הפעלת מודלים ממוחשבים הזקוקים למאגר גדול של נתונים כדי להריץ עיבודים סטטיסטיים.

​בניהול ההשקעות האקטיבי קשה לעתים למנהל וליועץ ההשקעות להתעלם מאירועים מסוימים ולפעול אך ורק על בסיס הנתונים הפונדמנטליים. ניהול דרך כללי החלטה קשיחים, הנקבעים מראש על-פי מחשב, עשוי לנטרל הטיה פסיכולוגית שלא מעט מחקרים הצביעו על קיומה ועל העובדה שהיא עשויה לפגוע בתשואות. השימוש בכלים האלה מאפשר להימנע ממגוון גדול של טעויות, החל מקנייה במחירי שיא, דרך מכירה במחיר שפל ועד להחלטות מהירות על בסיס אירועים שנתפסים כדרמתיים כמו הברקזיט, שהוביל לצניחה של 7% בבורסות הגדולות בעולם ביום שלמחרת ולתיקון מהיר בימים שלאחר מכן.​

​​אסטרטגיות כמותיות (quantitative strategies) בניהול השקעות הן למעשה מודלים ממוחשבים שמריצים אותם על כמות גדולה מאוד של נתונים – ומכאן שמם. הנתונים שנדרשים לכל מודל שונים, החל מנתוני מאקרו, דרך נתוני מיקרו ופרמטרים פונדמנטליים מתוך דוחות של חברות ועד פרמטרים של קורלציות בין נכסים, במטרה לבנות תיק יעיל מבחינת תמהיל בין תשואה לסיכון. המטרה של כל המודלים זהה - להניב בסופו של דבר סט של המלצות השקעות מדויקות: מה קונים, כמה ומתי.

​לתוך המודל הכמותי נכנסים פרמטרים שונים, החל מנתונים מאקרו-כלכליים ועד נתונים ספציפיים מתוך דוחות של חברות או מתאמים בין נכסים שונים בתיק ההשקעות. המודל הכמותי עובד על-פי מתודולוגיה ברורה, שנקבעה על בסיס ממצאים של עשרות שנים, כאשר נקודת המוצא היא כי לאורך זמן יש היגיון מאחורי התנהגות השווקים. לפיכך, אמנם כל מקרה שונה מקודמו, אך ברוב המקרים תבניות בסיסיות שנבדקו סטטיסטית במשך תקופות כל כך ארוכות חוזרות על עצמן. ​​

​עיקר השימוש באסטרטגיות כמותיות לניהול השקעות אפיין בעבר בעיקר משקיעים מתוחכמים, כמו חברות נוסטרו וקרנות גידור. כשליש מסך הנכסים של קרנות גידור בארה"ב מנוהלים כיום על-פי אסטרטגיות השקעה כמותיות שונות, בהיקף המוערך בכטריליון דולר, לפי אומדן של דוח קרנות הגידור הגלובלי של Preqin המתפרסם מדי שנה. בעולם כולו מוערך היקף מנהלי קרנות הגידור הנעזרים באסטרטגיות כמותיות בכ-27%.

עם זאת, בשנים האחרונות נכנסים המודלים האלה בעולם גם ככלי משלים אצל משקיעים מוסדיים לניהול ההשקעות המסורתי וכן בניהול קרנות נאמנות אצל גופים שונים.