Erilaisten kvantitatiivisten sijoitusstrategioiden käyttö on yleistynyt viimeisten vuosien aikana huomattavasti. Moni rahastoyhtiö tarjoaa sijoittajille rahastoja, joissa sijoituspäätökset tekee robotti (tietokone) ja myös piensijoittajat ovat alkaneet kehitellä omia kvanttimallejaan, joiden tarjoamiin ostosignaaleihin omat osakesijoitukset voi perustaa. Kun tietokone tekee osakevalinnat mekaanisesti esimerkiksi tiettyjen osakekohtaisten tunnuslukujen perusteella, ihminen ei pääse sotkemaan hyväksi todettua strategiaa. Näinhän useimpien kvanttien perustelu omalle strategialle kuuluu. Onko tällainen puhdas kvanttisijoittaminen sitten tuottoisampaa kuin fundamenttisijoittaminen, jossa analysoidaan erityisesti toimialaa, kilpailuetuja, johdon laatua ja muita kvalitatiivisia tekijöitä ja, jossa kvantitatiivinen analyysi keskittyy enemmän yhtiön tulevan kassavirtapotentiaalin laskentaan ja osakkeen arvonmääritykseen kuin historiaan ja yksittäisiin tunnuslukuihin? Molempien leirien edustajat luonnollisesti löytävät perusteluja oman tyylinsä paremmuudelle. Olen itse perusfilosofialtani fundamenttisijoittaja, mutta olen oppinut paljon myös kvanteilta. Toivon, että kvantit ovat oppineet vastaavasti jotain minulta ja muilta fundamenttisijoittajilta. Otsikon kysymyksestä huolimatta oleellista ei olekaan väitellä strategioiden paremmuudesta tai kysyä kumpi voittaa. Tärkeämpää on tunnistaa strategioiden hyvät ja huonot puolet ja miettiä mitä kvantti voisi oppia fundamenttisijoittajalta ja mitä fundamenttisijoittaja kvantilta. Tässä kirjoituksessa syvennyn näiden kahden sijoitustyylin vahvuuksiin ja heikkouksiin. Mutta aloitetaan analogialla shakin maailmasta ja katsotaan miten robotin ja ihmisen välinen taistelu on tämän hienon lajin historiassa edennyt. Shakin historia antaa meille sijoittajille paljon ajattelemisen aihetta. Voisiko sieltä löytää menestysreseptin myös sijoittamiseen?
Robotin ja ihmisen välinen taistelu shakin maailmassa
Huhtikuun 11. päivä vuonna 1997 on jäänyt historian kirjoihin merkittävänä ajankohtana tietokoneiden kehityksessä. Kyseisenä sunnuntaina tieteiselokuvistakin tuttu robottien ja ihmisten välinen taistelu kulminoitui shakin maailmanmestari Garry Kasparovin ja IBM:n kehittämän Deep Blue -tietokoneen väliseen shakkipeliin. Kyseiseen päivään asti ihminen oli aina kyennyt voittamaan robotin tässä äärimmäistä älykkyyttä ja taitoa vaativassa pelissä. Tuon päivän jälkeen ihminen ei enää ollut voittamaton. Deep Blue voitti Kasparovin kuusipelisessä ottelussa. Kasparov, joka oli ollut shakissa ylivoimainen 20 vuoden ajan, oli vihdoin lyöty. Ja nimenomaan tietokoneälyn voimin. Jälkeenpäin Kasparov on kuvannut peliään uransa huonoimmaksi. Oli miten oli, tuon mittelön lopputulos sai monet pohtimaan olisiko tietokoneista vihdoin lyömään ihminen myös muissa saman tyyppistä älykkyyttä ja taitoa vaativissa tilanteissa.
Sittemmin olemme saaneet huomata, ettei 11.4.1997 ollut vain sattumaa. Tietokoneet todellakin voivat voittaa ihmisen shakissa. Yksi tapa mitata tietokoneiden kehitystä on käyttää Arpad Elon kehittämää Elo-lukua, joka ilmoittaa pelaajien välisen suhteellisen tasoeron kahden pelaajan välisissä peleissä. Elo-lukua laskettaessa verrataan pelaajan ennakoitua tulosta todelliseen suoritukseen. Nykyään parhaiden tietokoneohjelmien Elo-luvut pyörivät 3200 kieppeillä, mikä on yli 300 pistettä enemmän kuin parhailla shakinpelaajilla. Näin suuri etu tarkoittaa, että algoritmien avulla shakkia pelaava robotti hakkaa parhaankin ihmispelaajan 90 % todennäköisyydellä. Jotta shakkia tuntematonkin saa kuvan mittasuhteista, mainittakoon vielä, että terävällä aloittelijalla Elo-luku voi nousta noin 600 tasolle ja pistelukua 2500 voidaan pitää huippupelaajan rajana. Viimeistään tässä kohtaa on kaikille selvää, että robotti on täysin ylivoimainen ihmiseen nähden, kun puhumme shakista.
Deep Bluelle kärsimänsä tappion jälkeen Kasparov esitteli uuden shakkipelimuodon, jota nykyisiin kutsutaan ”kehittyneeksi” shakiksi (advanced chess) tai ”vapaantyylin” shakiksi (freestyle chess). Tässä pelimuodossa pelaaja saa käyttää apunaan tietokonetta, joka auttaa pelisiirtojen tekemisessä. Enää ei siis ole kysymys siitä voittaako robotti (tietokone) ihmisen, vaan voittaako kukaan robotin ja ihmisen yhteispelin.
Nykyään shakissa alkaa olla yleisesti hyväksytty tosiasia, että freestyle-pelaaja (eli ihmisen ja tietokoneen yhteispeli) voittaa lähtökohtaisesti tietokoneen. Elo-luvun perusteella freestyle-pelaajien etu on 100-150 pistettä. Tämä tarkoittaa, että ihmisen ja robotin yhteispeli voittaa pelkän robotin kaksi kertaa kolmesta. Freestyle-pelaajan etu piilee siinä, että tietokoneen avulla hän pystyy poistamaan pelistään ihmismielestä johtuvat heikkoudet ja käyttämään hyväkseen ihmiselle tyypillisistä piirteistä vain niitä, jotka edesauttavat voittamista. Toisin sanoen ihmisellä on paljon hyviä ominaisuuksia, joita taas koneella ei ole. Siksi ihminen plus kone on parempi kuin pelkkä kone.
Ihmisen ja koneen yhteispelin ylivoimasta kertoo omalla tavallaan myös nuori shakin maailmanmestari Magnus Carlsen. Kun Deep Blue voitti Kasparovin, Carlsen oli vasta 6-vuotias. Hän on siis elänyt ja opiskellut shakkia aikakaudella, jolla tietokoneet ovat lähtökohtaisesti olleet ihmispelaajia parempia. Carlsen on siten voinut oppia peliä muiden hyvien pelaajien lisäksi myös tietokoneilta. Shakkiin kehitettyjen algoritmien opiskelu onkin ollut yksi Carlsenin menestyksen salaisuuksista. Voitettuaan 22-vuotiaana shakin maailmanmestaruuden vuonna 2013, moni sanoi Carlsenin pelin olleen huomattavasti lähempänä tietokoneen peliä kuin kellään muulla pelaajalla.
Mutta miten shakki liittyy sijoittamiseen? Voisiko freestyle-shakin analysointi auttaa meitä ymmärtämään paremmin erilaisten sijoitusstrategioiden menestysmahdollisuuksia? Sijoituskeskustelussa on vuosikausia pyritty etsimään vastausta kysymykseen: voittaako kvanttisijoittaja (”robotti”) fundamenttisijoittajan (”ihminen”)? Kvanttistrategiaan luottavat sijoittajat perustelevat tyyliään ihmismielen heikkouksien eliminoinnilla. Kun sijoituspäätökset tekee tietokone tiettyjen historiassa toimiviksi osoitettujen (backtestattujen) tunnuslukujen perusteella, ei ihminen pääse tunteilullaan sotkemaan hyvän strategian toteutusta. Fundamenttisijoittajat pitävät backtestausta huuhaana, sillä historia ei suoraan kerro mitään tulevaisuudesta. Fundamenttisijoittaja pyrkii siksi analysoimaan yrityksen toimialaa, kilpailijoita ja johdon kyvykkyyttä ja arvioimaan yrityksen tulevia kassavirtoja analyysinsä perusteella. Kvanttisijoittaja luottaa yksittäisiin tunnuslukuihin (P/E, P/B, D/P jne.) eikä edes halua ymmärtää yrityksen liiketoimintaa. Fundamenttisijoittajalle liiketoiminnan ymmärtäminen on kaikki kaikessa. Shakkimaailman tutkiminen johdattaa meidät relevantimman kysymyksen äärelle: Voiko sijoittaja yhdistää fundamentti- ja kvanttisijoittamisen parhaat puolet ja eliminoida strategioiden heikkoudet?
Onko shakissa ja sijoittamisessa mitään yhteistä?
Tarkastellaan ensin shakin ja sijoittamisen eroja. Ensiksikin shakkia pelataan hyvin stabiilissa ja lineaarisessa ympäristössä. Vaikka erilaisten siirtojen ja lopputulosten määrä on valtavan suuri, shakkilaudalla on aina yhteensä 64 ruutua (8 x 8), joilla liikutellaan aina samoja nappuloita tiettyjen ennalta sovittujen sääntöjen mukaisesti. Osakemarkkina ei ole lähellekään yhtä stabiili ympäristö. Shakissa pelilauta ja nappulat eivät piittaa siitä mitä ajattelet. Osakemarkkinalla sijoittajien uskomukset puolestaan heijastuvat takaisin markkinalle.
Shakissa pelaajat näkevät täydellisesti mitä pelilaudalla on tai mitä siellä ei ole. Shakki on siis esimerkki täydellisen informaation ympäristöstä. Osakemarkkinalla informaatio voi olla epäsymmetristä eli joku toinen tietää enemmän kuin toinen. Näin ollen tietokoneen laskentavoimasta on huomattavasti enemmän hyötyä shakissa kuin sijoittamisessa. Luonnollisesti shakkipeli myös loppuu jossain vaiheessa ja voittaja selviää. Osakemarkkinat puolestaan ovat lähtökohtaisesti ikuiset, jolloin lopullisten voittajien ja häviäjien selvittäminen on mahdotonta. Sijoittamisessa väliaikatulokset eivät välttämättä kerro mitään pidemmän aikavälin menestyksestä.
Shakissa pelaajia on kerrallaan vain kaksi eli kyse on yksi vastaan yksi -tyyppisestä pelistä. Osakemarkkinalla sijoittajat kilpailevat useita muita sijoittajia vastaan. Yksittäisen sijoittajan näkökulmasta kyse on ”minä vastaan muut” -tilanteesta. Yksittäisen sijoittajan tekemä virhe ei tarjoa muille sijoittajille mahdollisuutta voittoon. Mutta muiden sijoittajien kollektiiviset virheet (”madness of crowds”) tarjoavat yksittäiselle sijoittajalle erinomaisen sijoitusmahdollisuuden.
Shakki on lähes täysin taitopeli. Sattumalla on hyvin pieni vaikutus lopputulokseen. Tästä on osoituksena, että aiemmin kuvattu Elo-luku ennustaa hyvin suurella varmuudella pelin voittajan. Sijoittaminen sitä vastoin on yhdistelmä taitoa ja tuuria. Lyhyellä aikavälillä taitavimmatkaan sijoittajat eivät välttämättä onnistu lyömään markkinoita eli saavuttamaan keskimääräistä parempaa tuottoa. Sattuman vaikutus on niin suuri. Vasta pidemmällä aikavälillä sattuman vaikutus alkaa pienentyä ja taitavimmat sijoittajat erottuvat joukosta.
Tästä kaikesta huolimatta shakissa ja sijoittamisessa on paljon yhteistä. Sekä shakissa että sijoittamisessa stressi johtaa virheisiin ja ajattelun vinoumiin. Esimerkiksi Kasparov kertoi Deep Bluelle hävityn pelin jälkeen, ettei ollut henkisesti kovin hyvässä kunnossa ja teki siksi tyhmiä virheitä. Jos tällainen oman lajinsa ylivoimainen hallitsija kokee tekevänsä helppoja virheitä stressaantuneena, ei ole epäilystäkään, etteivätkö sijoittajat tekisi jatkuvasti virheitä osakemarkkinoilla.
Sekä shakissa että sijoittamisessa peliin tulee jatkuvasti uutta informaatiota, joka saa toimijat päivittämään ajatuksensa ja uskomuksensa. Informaatiosta huolimatta parhaan mahdollisen siirron tekeminen ei ole välttämättä helppoa. Olipa kyse siis shakista tai sijoittamisesta, strategian luominen on hyvin saman tyyppistä. Michiganin yliopiston tietotekniikan professori John Holland on todennut osuvasti: ”Monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi kehitettävien strategioiden täytyy muistuttaa strategioita, joita voidaan käyttää lautapeleissä. Sinun tulee kehittää yksinkertainen optiopuurakenne ja muokata sitä jatkuvasti vastustajan toiminnan mukaan. On tärkeää pitää mahdollisimman monta vaihtoehtoa avoinna. On myös tärkeää kehittää teoria siitä, millaiset optiot haluat pitää avoimena.”
Myös prosessimaisuus on tyypillinen piirre niin shakissa kuin sijoittamisessa. Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että shakkipelaaja ja sijoittaja pyrkivät molemmat noudattamaan kurinalaisesti valittua pelisuunnitelmaa tai strategiaa luottaen siihen, että prosessinmukaisuus johtaa menestykseen ennemmin tai myöhemmin. Garry Kasparov on kiteyttänyt prosessin merkityksen ihmisten ja tietokoneiden valtaamassa shakin maailmassa seuraavasti: ”Heikko ihminen plus tietokone plus vahva prosessi on parempi kuin vahva tietokone ja huomattavasti parempi kuin vahva ihminen plus tietokone plus heikko prosessi.”
Kvanttien ja fundamenttisijoittajien yhteispeli
Kun seuraa nykypäivän sijoituskeskustelua, on melko helppo huomata, että kvantit ja fundamentalistit ovat jakautuneet omiin leireihinsä. Myös rahastotarjonta osoittaa, että rahastonhoitajat ovat mieltyneet joko kvantitatiiviseen tai fundamentaaliseen analyysiin. Harvemmin molempia painotetaan yhtä paljon. Harva rahastonhoitaja tai sijoittaja tuntuu olevan sitä mieltä, että yhdistämällä kvantitatiivinen sijoittaminen fundamenttisijoittamiseen, päästään parhaaseen lopputulokseen. Fabozzi, Focardi ja Jonas esittivät vuonna 2008 tehdyssä tutkimuksessaan Challenges of Quantitative Equity Management (Research Foundation of the CFA Institute), että yli kaksi kolmannesta vastaajista oli sitä mieltä, ettei tyylien yhdistäminen tuo sijoittamiseen mitään lisäarvoa. Samaisessa tutkimuksessa eräs salkunhoitaja kuvasi sijoitustyylien yhdistämiseen liittyviä haasteita seuraavasti: ”Voiko fundamenttisijoittamisen kulttuurin omaava yhtiö muuttua kvanttisijoittajaksi? Se on ehkä mahdollista, mutta todennäköisyydet onnistumiselle ovat huonot. Fundamenttisijoittajan näkemys eroaa niin paljon kvanttisijoittajan näkemyksestä.”
On varmasti totta, että fundamenttisijoittajan persoonallisuus, koulutus ja kokemus eroavat kvanttisijoittajasta. Fundamentalistista ei ehkä koskaan tule kvanttia tai kvantista fundamentalistia, mutta tästä huolimatta olisi typerää olla ottamatta oppia toinen toisiltaan. Jos freestyle toimii shakissa, miksei se toimisi myös sijoittamisessa.
Mitä fundamenttisijoittaja voi oppia kvantilta?
Tietokoneet ovat erityisen hyviä suuren datamassan käsittelyssä ja numeroiden murskaamisessa. Ihmiset eivät ole kovin hyviä näistä kummassakaan. Fundamenttisijoittajan kannattaa siksi hyödyntää ainakin seuraavia kvanttisijoittajan periaatteita:
-
Anna tietokoneen laatia perusennusteet
-
Anna tietokoneen murskata numerot
-
Anna tietokoneen seuloa potentiaaliset osakkeet suuremmasta osakejoukosta
Anna tietokoneen laatia perusennusteet: Ihmiselle on tyypillistä laatia ennusteita ekstrapoloimalla lähihistorian kehitystä. Tällainen ”viivoitinanalyysi” ennustaa nousukauden huipulla liian valoisan ja laskukauden pohjalla liian synkän tulevaisuuden. Todellisuudessa esimerkiksi yritysten pääoman tuotoilla on taipumus hakeutua kohti keskiarvoa. Tietokone osaa ihmistä paremmin ottaa huomioon tämän ns. ”reversion toward the mean” -ilmiön ennustaessaan yrityksen tulevaisuutta laajan historiadatan perusteella. Fundamenttisijoittaja voi tarkentaa tietokoneen laatimaa perusennustetta oman kvalitatiivisen analyysinsä perusteella. Yleensä laajaan historiadataan pohjautuva perusennuste on kuitenkin erittäin hyvä tulevaisuuden estimaatti jo sellaisenaan, joten sen muokkaamisessa kannattaa olla harkitseva.
Anna tietokoneen murskata numerot: Tietokone on huomattavasti ihmistä parempi suorittamaan erilaisia laskutoimituksia. Fundamenttisijoittajan kannattaa siis jättää kaikki numeron murskausta vaativat tehtävät tietokoneelle. Useiden fundamenttisijoittajien ongelmana on ns. vahvistusharha (confirmation bias) eli he havaitsevat vain sellaisen informaation, mikä tukee heidän omaa näkemystään. Kun numeron murskaus annetaan tietokoneen hoidettavaksi, tulee kaikki informaatio hyödynnettyä, olipa se sijoittajalle miellyttävää tai epämiellyttävää informaatiota.
Anna tietokoneen seuloa potentiaaliset osakkeet suuremmasta osakejoukosta: Fundamenttianalyysi on aikaa vievää, joten kaikkien mahdollisten sijoituskohteiden analysointi fundamenttianalyysin keinoin on mahdotonta. Fundamenttisijoittajan kannattaakin hyödyntää tietokoneiden suorittamaa kvantitatiivista analyysia potentiaalisten osakkeiden seulontaan (screenaukseen). Tietokone voi seuloa silmän räpäyksessä tuhansien osakkeiden joukosta kiinnostavimmat kohteet sijoittajan asettamien kriteerien perusteella. Seulan läpi päässeet osakkeet voidaan tämän jälkeen tutkia läpikotaisin fundamenttianalyysin keinoin.
Moni pesunkestävänä fundamenttisijoittajana itseään pitävä saattaa itse asiassa hyödyntää käytännön sijoitustoiminnassaan paljon enemmän esimerkiksi kvantitatiivista tunnuslukuanalyysia kuin kvalitatiivista toimiala- ja kilpailuanalyysia. Edellä kuvattu osakkeiden screenaus on tästä ehkä tyypillisin esimerkki. Muutama vuosikymmen sitten tilanne oli toinen, mutta tietoteknisen kehityksen myötä on itsestään selvää, että nykypäivän fundamenttisijoittamiseen kuuluu aina sekä kvalitatiivista että kvantitatiivista analyysia.
Mitä kvantti voi oppia fundamenttisijoittajalta?
Tietotekniikan nopeasta kehityksestä huolimatta, tietokoneet eivät ole täydellisiä. Pelkkään kvantitatiiviseen malliin perustuva sijoittaminen ei siksi toimi. Algoritmit osaavat valita voittajaosakkeita ainoastaan siinä tapauksessa, että toimintaympäristö säilyy ennallaan. Vaikka kvanttistrategia olisi toiminut joskus aikaisemmin, sijoittajalla ei valitettavasti ole mitään takeita siitä, että sama strategia toimii myös tulevaisuudessa. Tämä johtuu siitä, että jokainen kvanttistrategia on ympäristösidonnainen. Kun toimintaympäristö muuttuu, kuten osakemarkkinoilla usein käy, ennen menestyneet strategiat eivät enää toimikaan. Kvanttisijoittajan kannattaa siksi hyödyntää ainakin seuraavia fundamenttisijoittajan periaatteita:
-
Analysoi kausaliteetteja, älä vain korrelaatioita
-
Opi tunnistamaan suuret muutoskohdat ja markkinahäiriöt
-
Hanki tarkempaa informaatiota
Analysoi kausaliteetteja, älä vain korrelaatioita: Tämä on yksi suurimmista big dataan liittyvistä haasteista. Monet big datan tarjoamia mahdollisuuksia ylistävät tahot ovat todenneet, ettei syy-seuraus -suhteisiin (kausaliteettiin) enää kannata kiinnittää huomiota. Big data -analyytikon mukaan mitä on paljon tärkeämpi kysymys kuin miksi. Valitettavasti sijoittamisessa tällainen ajattelu kostautuu. Kahden muuttujan välisen korrelaation varaan rakennettu kvanttimalli pettää jossakin vaiheessa. Big data, vaikka siitä sijoittamisenkin yhteydessä paljon puhutaan, ei siis tule tarjoamaan oikotietä rikkauksiin.
Otetaan yksinkertaistettu esimerkki. Kvanttisijoittaja on rakentanut (ja backtestauksellaan toimivaksi havainnut) mallin, jonka perusteella tietokone antaa ostosignaalin aina silloin, kun osakkeen P/E-luku on alle kymmenen ja P/B-luku alle yhden. Sijoittaja on todennut historiaa tutkimalla, että tätä strategiaa noudattamalla osake on tarjonnut aikaisemmin selvästi keskimääräistä paremman tuoton. Sijoittaja alkaa seurata osakkeen kurssikehitystä ja huomaa kurssin kääntyvän laskuun. Muutaman kuukauden kuluttua tietokone antaa ostosignaalin. Osake päätyy tyytyväisen sijoittajan salkkuun. Pettymyksekseen sijoittaja huomaa, että muutama kuukausi osakkeiden oston jälkeen yritys ajautuu konkurssiin ja osake muuttuu arvottomaksi. Miksei sijoitusstrategia toiminutkaan?
Strategia ei toiminut siksi, että sijoittaja luotti liikaa historian toistavan itseään. Sijoittaja luotti vain korrelaatioon. Alhaiset P/E ja P/B olivat aikaisemmin korreloineet hyvien tulevien tuottojen kanssa, koska yrityksen toimintaympäristö oli pysynyt vakaana. Yrityksen liiketoiminta oli tehnyt koko ajan hyvää tulosta, joten sijoittajien epärationaalisesta käyttäytymisestä johtuvat kurssilaskut olivat olleet hyviä ostopaikkoja. Ostaessaan osaketta sijoittaja luotti korrelaation pätevän edelleen. Jos hän olisi tutkinut kausaliteetteja fundamenttisijoittajan tavoin, hän olisi jättänyt oston tekemättä. Kvanttisijoittajan ostoa ennen yrityksen tulos oli tippunut selvästi kilpailuedun menettämisen takia. Arvostuskertoimien (P/E ja P/B) laskulle oli siis olemassa järkevä syy, jota kvanttisijoittaja ei havainnut luottaessaan alhaisten arvostuskertoimien korreloivan hyvien tuottojen kanssa. Fundamenttisijoittaja, joka analysoi yhtiön kilpailuetua jatkuvasti, osasi pysyä osakkeesta kaukana. Sijoittamisessa ei siis koskaan riitä, että tietää vain mitä (osaketta kannattaa ostaa). Pitää myös tietää miksi (osaketta kannattaa ostaa). Miksi-kysymys paljastaa onko osake oikeasti aliarvostettu vai onko kyse toimintaympäristön pysyvästä muutoksesta johtuvasta perustellusta kurssilaskusta.
Opi tunnistamaan suuret muutoskohdat ja markkinahäiriöt: Tämä oppi liittyy osittain edelliseen. Kuten todettu, kvantitatiiviset strategiat perustuvat tietyille säännöille (esim. alhainen P/E), joiden perusteella osakkeet sijoitussalkkuun valitaan. Koska toimivat säännöt ovat aina kontekstisidonnaisia, tulisi sijoittajan oppia tunnistamaan toimintaympäristössä ja olosuhteissa tapahtuvat suuret muutoskohdat, jotta strategian päivittäminen olisi mahdollista. Tätä ei kuitenkaan tule ymmärtää oman sijoitusstrategian jatkuvana päivittämisenä. Jatkuva strategiasta toiseen hyppely on varmin tapa varallisuuden tuhoamiseen. Kvanttistrategiaa tulee modifioida vain silloin kun jotain todella merkittävää tapahtuu. Tämä on tietysti helpommin sanottu kuin tehty ja osoittaa siten omalla tavallaan puhtaan kvanttisijoittamisen haastavuuden.
Lyhyemmällä aikavälillä erilaiset markkinahäiriöt voivat johtaa puhtaan kvanttistrategian epäonnistumiseen. Tästä on hyvänä esimerkkinä ns. Flash Crash toukokuussa 2010. Dow Jones -indeksi putosi muutamassa minuutissa peräti 9 % alle päivän avaustason (S&P hieman tätä vähemmän) palautuen hetkeä myöhemmin lähtötilanteeseen. Tällaiset tilanteet ovat aika ajoin mahdollisia robottien (tietokoneiden) käydessä kauppaa keskenään. Algoritmit eivät siis aina reagoi järkevästi. Fundamenttisijoittaja, joka oli hereillä ja tunnisti tietokoneiden sekoilun, saattoi nopealla reagoinnilla hyödyntää tilaisuuden.
Hanki tarkempaa informaatiota: Kvantitatiiviset strategiat hyödyntävät erilaisia faktoreita salkun muodostamiseen ja ylisuurien tuottojen tavoitteluun. Faktorit voivat liittyä esimerkiksi yritysten kokoon (pienet vs. suuret yhtiöt), osakkeiden halpuuteen (halvat vs. kalliit osakkeet) tai osakkeiden riskisyyteen (matalan vs. korkean riskin osakkeet). Kvanttimallin etu on, että se voi huomioida lähes rajattoman määrän erilaisia faktoreita käydessään läpi lähes rajatonta osakeavaruutta. Ongelma on se, ettei kvanttisijoittaja tiedä juuri mitään yksittäisestä yhtiöstä. Mitä tuotteita yhtiö valmistaa? Ketkä ovat sen asiakkaat? Onko markkinalla paljon kilpailua? Millainen on yhtiön markkina-asema? Kaikki nämä ja monet muut sijoittajalle elintärkeät kysymykset jäävät vaille vastausta?
Fundamenttianalyysi tuo apuja tähänkin kvanttisijoittajan ongelmaan. Jos kvanttistrategian mukainen salkku on todella laajalle hajautettu, tarkempi tiedon hankkiminen kaikista yhtiöistä voi olla työlästä, mutta ainakin suurimpiin sijoituskohteisiin kannattaa tutustua tarkemmin. Tarkemman informaation hankkiminen auttaa ehkäisemään virhevalintoja, joita puhdas kvanttimalli tekee. Esimerkiksi finanssikriisiä ennen useat kvanttimallit kehottivat ostamaan Saksan pankkien halventuneita osakkeita. Fundamenttisijoittaja osasi pysyä näistä erossa tietäen, että pankit olivat sijoittaneet huomattavasti subprime-lainoihin.
Yhteenveto
Sijoittaminen muistuttaa monelta osin shakkia, vaikka myös eroja luonnollisesti löytyy paljon. Shakissa ympäristö on huomattavasti osakemarkkinaa vakaampi ja informaatio on täydellistä ja symmetristä. Tällaisissa olosuhteissa tietokoneiden laskentavoimasta on huomattavan paljon hyötyä. Osakemarkkinoilla informaatio puolestaan on epätäydellistä ja joku tietää käytännössä aina toista enemmän. Shakissa pelaajan virhe tarjoaa vastustajalle välittömän hyödyntämispaikan ja avaimet voittoon. Osakemarkkinoilla yhden sijoittajan virheellä ei ole merkitystä. Vasta sijoittajajoukon kollektiiviset virheet avaavat yksittäiselle sijoittajalle mahdollisuuden. Shakki on pelin alusta asti taitopeli. Sijoittamisessa taito tulee näkyviin vasta pidemmällä aikavälillä. Uuteen informaation reagoiminen ja oman strategian kurinalaisen noudattamisen tärkeys ovat keskeisimmät shakin ja sijoittamisen yhtäläisyydet. Kun uuteen informaatioon reagoidaan strategian edellyttämällä tavalla, oikeat valinnat johtavat lopulta voittoon.
Shakissa on jo vuosien ajan tunnistettu tosiasia, että robotin (tietokoneen) ja ihmisen yhteispelillä kyetään voittamaan yksin pelaava robotti tai ihminen. Sitä vastoin, kun puhumme sijoittamisesta, kvantitatiiviseen analyysiin ja tietokoneiden murskaamaan historiadataan luottavien kvanttien ja enemmän kvalitatiivisiin tekijöihin ja tulevaisuuden potentiaalin analysointiin keskittyvien fundamenttisijoittajien välinen yhteistyö tuntuu vieraalta. Kvanttien ajatusmaailma on usein hyvien erilainen kuin fundamenttisijoittajien. Tästä huolimatta kvantit voivat oppia jotain fundamenttisijoittajilta ja fundamenttisijoittajat jotain kvanteilta.
Ihmiset ovat tunnetusti huonoja numeroiden kanssa. Ennusteet menevät usein metsään, sillä historiaa ekstrapoloidaan liian suoraviivaisesti. Fundamenttisijoittajan kannattaakin jättää erilaisten perusennusteiden laadinta tietokoneille, jotka ”muistavat” riittävän laajaan historiadataan perustuen, että kaikilla asioilla on tapana palautua keskiarvoonsa. Myös kaikenlainen muu numeronmurskaus ja datan pyörittely kannattaa jättää tietokoneille. Lisäksi kvantit ovat fundamenttisijoittajia parempia seulomaan mielenkiintoisia osakkeita laajasta osakeavaruudesta. Kvalitatiiviseen analyysiin vahvasti nojaava fundamenttisijoittaminen vaatii paljon aikaa, kun taas kvanteille tyypillinen osakkeiden screenaus erilaisilla tunnusluvuilla tai faktoreilla on nopeaa. Kvantti osaa tunnistaa kymmenen houkuttelevinta kohdetta kymmenestä tuhannesta, mutta fundamenttisijoittaja löytää näistä kymmenestä sen parhaan.
Fundamenttisijoittajan tärkein oppi kvantille liittyy kausaliteettien analysointiin. Robotit ja tietokoneet eivät ole hyviä syy-seuraus -suhteiden tunnistamisessa. Ne osaavat laskea korrelaatioita, mutta pelkästään niiden avulla ei sijoittamisessa pääse pitkälle. Aikaisemmin toiminut kvanttimalli ei toimi enää tulevaisuudessa, jos toimintaympäristö ja olosuhteet muuttuvat. Sijoittajan tulee aina ymmärtää miksi osakkeen arvostus on laskenut. Tieto siitä, että se on laskenut, ei riitä. Esimerkiksi alhaisiin arvostuskertoimiin ostoksensa perustava kvantti saattaa erehtyä ostamaan konkurssikypsää yhtiötä. Fundamenttisijoittaja huomaa, että arvostuskertoimet ovat laskeneet hyvästä syystä ja kiertää osakkeen kaukaa. Fundamenttisijoittaja tuntee yhtiönsä kvanttia huomattavasti paremmin. Vaikkei kvantilla olisi mahdollisuuksia tutustua kaikkiin salkkunsa yhtiöihin, kannattaa ainakin salkun merkittävimpien yhtiöiden liiketoiminnan perusasiat opiskella. Algoritmeihin perustuvan kaupankäynnin lisääntyminen on johtanut myös markkinahäiriöriskin kasvuun. Toisiaan ”nokittelevat” robotit saattavat romahduttaa hetkellisesti yksittäisten osakkeiden kurssit. Fundamenttisijoittaja tunnistaa helposti tällaiset markkinahäiriöt ja voi nopealla reagoinnilla hyödyntää ne ostopaikkoina.
R.W.
Mitä sijoitushistorian menestyneimmät gurut ostaisivat tänään Helsingin pörssistä? Laatuguru-uutuuskirja esittelee laatuyhtiöstrategian kantavat periaatteet ja tuo ne nykyhetkeen.
