Simplify Asset Management представила ETF, который использует машинное обучение для инвестирования с использованием как длинных, так и коротких позиций, анализируя сотни фундаментальных факторов.
Simplify Wolfe US Equity 150/50 ETF (WUSA) держит длинную позицию примерно по 250 акциям и короткую позицию примерно по 150 акциям. Эти стратегии представляют собой два ключевых метода на фондовом рынке.
Что такое длинные и короткие позиции?
Длинная позиция возникает, когда инвестор покупает акции или активы, ожидая, что их стоимость со временем вырастет. Цель состоит в том, чтобы продать их позже по более высокой цене, получив прибыль. Например, если вы покупаете 100 акций компании по $100 за акцию, а цена акций вырастает до $150, продажа акций принесет прибыль в размере $50 за акцию.
Короткая позиция, с другой стороны, подразумевает заимствование у брокера акций и их продажу с ожиданием, что их цена упадет. Затем инвестор выкупает акции по более низкой цене, чтобы вернуть их, оставляя себе разницу. Однако короткие продажи несут в себе больший риск, поскольку рост цен на акции может привести к существенным убыткам, поясняет Business Standard.
Как ETF выбирает свои акции?
Выбор акций WUSA определяется многофакторной моделью машинного обучения, разработанной Wolfe Research. Этот алгоритм оценивает более 300 факторов и тысячи точек данных для обнаружения закономерностей, которые могут предсказать движение цен на ценные бумаги.
«По мере обучения алгоритма он определяет американские акции с самой высокой и самой низкой ожидаемой доходностью, — сказал Дэвид Бернс, соучредитель и главный инвестиционный директор Simplify в пресс-релизе. — Затем эти акции формируют длинные и короткие позиции в портфеле WUSA».
Бернс добавил, что структура распределения ETF 150/50 расширяет потенциальную доходность — как при росте, так и падении — которую может получить WUSA.
Растущая линейка ETF Simplify
WUSA — последнее дополнение к существующей линейке фондов Simplify, которая включает Simplify MBS ETF (MTBA) стоимостью $1,3 млрд и Simplify Volatility Premium ETF (SVOL) стоимостью $1,2 млрд. В настоящее время Simplify управляет примерно $6 млрд в 30 фондах.
Bloomberg сообщает, что запуск этого ETF является частью более широкой тенденции исследовательских фирм и крупных управляющих активами, погружающихся в пространство ETF, которое быстро растет на Уолл-стрит. Экономисты, такие как Нуриэль Рубини, Том Ли из Fundstrat и Роб Арнотт из Research Affiliates, — это лишь некоторые из известных имен, которые в этом процессе или планируют это сделать.
Wolfe Research, которая выступает в качестве субконсультанта WUSA, не новичок в пространстве ETF. Модель машинного обучения фирмы также играет роль в Simplify’s Market Neutral Long/Short ETF (EQLS). Команда Wolfe Research, возглавляемая бывшим квантом Deutsche Bank Инь Ло, состоит из более чем 30 аналитиков, охватывающих более 750 компаний.
Что такое ETF и квантовый ETF?
ETF — это набор инвестиций, таких как акции или облигации, которые можно покупать и продавать как одну акцию. ETF часто имеют более низкие комиссии, чем другие фонды, и предлагают диверсификацию за счет инвестирования в несколько активов одновременно.
Квантовые ETF, используют алгоритмы и анализ данных для принятия инвестиционных решений. Вместо того, чтобы полагаться на управляющих фондами, эти фонды следуют заранее установленным правилам, основанным на таких факторах, как ценовые тенденции, фундаментальные показатели компании и управление рисками.
Как работают квантовые ETF?
Квантовые ETF работают на основе систематических, основанных на правилах подходов к выявлению инвестиционных возможностей. Согласно ETF.com, эти алгоритмы изучают такие факторы, как:
Ценовые тренды: Выявление закономерностей в движении цен.
Фундаментальные факторы: Оценка данных, таких как прибыль, рост выручки и мультипликаторы.
Управление рисками: Оценка рисков и корректировка активов.
Рыночные условия: Учет импульса, волатильности и других влияний.