Quantitative Finance bezeichnet den Einsatz mathematischer, statistischer und computergestützter Methoden zur Analyse von Finanzmärkten. Statt Anlageentscheidungen hauptsächlich auf Einschätzungen oder qualitative Analysen zu stützen, werden Daten und Modelle verwendet, um Risiken, Preise und Anlagestrategien systematisch zu untersuchen.
Die Einsatzgebiete sind vielfältig. Quantitative Modelle können beispielsweise dazu dienen, Portfolios zusammenzustellen, Risiken zu messen, Wertpapiere und Derivate zu bewerten oder Handelsstrategien zu entwickeln. Ein bekanntes Beispiel ist das Black-Scholes-Modell, das zur mathematischen Bewertung von Optionen entwickelt wurde.
Auch die Überprüfung von Anlagestrategien gehört zur quantitativen Finanzanalyse. Mit einem Backtest lässt sich untersuchen, wie sich eine regelbasierte Strategie unter vergangenen Marktbedingungen theoretisch entwickelt hätte.
Mathematik macht Finanzmärkte allerdings nicht berechenbar. Jedes Modell basiert auf Annahmen und Daten, die die Realität nur vereinfacht abbilden. Verändern sich Marktbedingungen oder erweisen sich angenommene Zusammenhänge als instabil, können auch mathematisch korrekte Modelle zu schlechten Ergebnissen führen. Dieses Risiko wird als Modellrisiko bezeichnet.
Ein weiteres wichtiges Werkzeug ist die Monte-Carlo-Simulation. Dabei werden zahlreiche mögliche Entwicklungen simuliert, um nicht nur ein einzelnes erwartetes Ergebnis, sondern eine Bandbreite möglicher Szenarien zu untersuchen. Wie Descartes diese Methode zur Beurteilung von Risiken und Renditen einsetzt, erklären wir im Blog Monte-Carlo-Simulation: Wie wir die Entwicklung unserer Portfolios prognostizieren.
Quantitative Finance versucht, Finanzmärkte mit Zahlen besser zu verstehen. Dass dafür sehr viel Mathematik eingesetzt wird, bedeutet allerdings nicht, dass der Markt sich verpflichtet fühlt, die Gleichungen zu lesen.