Price Márton itthon elsősorban arról ismert, hogy hatodik magyarként sikeresen megmászta a Mount Everest csúcsát. A műsorban elsősorban nem erről, hanem a kvantitatív alapkezelés rejtelmeiről kérdeztük őt, mint az Everest Quant befektetési igazgatóját és Fáth Gábort, a társaság kvantitatív elemzési és kockázatkezelési vezetőjét.
Az Everest Quant a Magyar Nemzeti Bank által elsőként elfogadott kvantitatív hedge fund Magyarországon.
Ilyen szempontból még kuriózumnak számít, amit az Everest Quant nyújt. Hiszen New Yorkban, Londonban a hedge fund befektetéseknek több évtizedes hagyománya és allokációja van. Egy tipikus amerikai nyugdíjpénztárnak a portfóliójában a hedge fundok általában 5-6 százalékot képviselnek, a nagy amerikai egyetemek vagyonkezelőiben is 10 százalékos az átlagos arány.
A hagyományos befektetési alapok alapvetően olyan módon működnek, hogy a döntéseket portfóliómenedzserek, emberek hozzák meg. Ezzel szemben a kvant-alapoknak az a sajátossága, hogy az emberek szerepe "csak" a szoftver létrehozása, az algoritmusoknak a megírása, a szisztematikus kereskedési stratégiáknak a kikutatása és ezeknek a rendszerbe állítása.
Mit jelent mindez? Alapvetően matematikai modellek, algoritmusok, kockázati metrikák, számszerű eredményeknek az analízisét. Azok az algoritmusok, amiket fejlesztenek, akár 10-15-20 évre, vagy még hosszabb időre visszamenő piaci sajátosságokból próbálnak profitábilis stratégiákat alkotni.
Miről volt még szó az adásban?
Milyen típusú adatokat dolgoz fel egy kvant alap?
Mennyi a humán szerepvállalás az elemzésekben, befektetési döntésekben?
Milyen út vezet a fizika tudományából a pénzügyek, befektetések felé?
Hogyan használják a kvantitatív hedge fund-ok az AI-t?