Nieuwe generatie quantoplossingen

Alternatieve datasets bieden onbenut potentieel door waardevolle inzichten te verschaffen voor beleggers die een voorsprong willen nemen op de concurrentie in de markt. Deze onconventionele informatiebronnen bevatten elementen die uiteenlopen van creditcardtransacties, audiofragmenten van earnings calls en geolocatiegegevens tot tekstgegevens uit nieuwsberichten. Voor kwantitatieve beleggers kan deze schat aan informatie de effectiviteit van beleggingsstrategieën verbeteren als die op vakkundige wijze wordt geïntegreerd.

Machine learning (ML) geeft kwantitatieve beleggers een extra gereedschapskist waarmee ze zich kunnen verdiepen in economische problemen en patronen kunnen vaststellen in data. Het flexibele en krachtige ML-raamwerk kan niet-lineaire relaties tussen variabelen blootleggen en licht werpen op hun wisselwerking. Dit kan ontzettend waardevol zijn voor kwantitatieve beleggers, bijvoorbeeld bij het opstellen van rendementssignalen, risicomodellen en algoritmen voor portefeuilleconstructie.

Natuurlijke taalverwerking (natural language processing; NLP) zorgt voor een revolutie in gegevensanalyse, door in een ongekend tempo en op ongekende schaal gesproken woorden en teksten te decoderen. Waar fundamentele analisten onderzoeksnotities van brokers bestuderen, bedrijfsrapporten analyseren en gesprekken voeren met managementteams om inzicht te vergaren, kunnen kwantitatieve beleggers nu vergelijkbare taken uitvoeren met behulp van NLP, zoals sentimentanalyse. In dit veranderende landschap bieden tools zoals ChatGPT een genuanceerde en diepgaande interpretatie van taal, waarmee de kloof tussen gegevens en inzicht wordt overbrugd.