تحلیل کمّی چیست؟

تحلیل کمّی (Quantitative Analysis - QA) یک روش مالی است که از تکنیک‌های ریاضی و آماری برای تحلیل داده‌ها و اطلاع‌رسانی به تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری یا معاملاتی استفاده می‌کند.

تحلیل کمّی (QA) به روش‌هایی اشاره دارد که برای درک رفتار بازارهای مالی و اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری یا معاملاتی آگاهانه‌تر به کار می‌روند. این روش شامل استفاده از تکنیک‌های ریاضی و آماری برای تحلیل داده‌های مالی است. برای مثال، تحلیل‌گران کمّی که اغلب به‌عنوان "کوانت‌ها" شناخته می‌شوند، با بررسی قیمت‌های گذشته سهام، گزارش‌های درآمدی و سایر اطلاعات، تلاش می‌کنند تا آینده بازار را پیش‌بینی کنند. برخلاف تحلیل بنیادی که ممکن است بر تیم مدیریت شرکت یا شرایط صنعت تمرکز کند، تحلیل کمّی عمدتاً بر محاسبات عددی و رایانش‌های پیچیده برای استخراج بینش‌های عملی متکی است. تحلیل کمّی می‌تواند ابزار قدرتمندی باشد، به‌ویژه در بازارهای مدرن که داده‌ها فراوان و ابزارهای محاسباتی پیشرفته هستند و امکان بررسی دقیق‌تر چشم‌انداز مالی را فراهم می‌کنند. با این حال، بسیاری معتقدند که اعداد خام تولیدشده توسط تحلیل کمّی باید با درک عمیق‌تر و ظریف‌تر ارائه‌شده توسط تحلیل کیفی ترکیب شوند.

نکات کلیدی

• تحلیل کمّی (QA) مجموعه‌ای از تکنیک‌هاست که از مدل‌سازی ریاضی و آماری، اندازه‌گیری و تحقیق برای درک رفتارها استفاده می‌کند.
• تحلیل کمّی اطلاعات مالی را به‌صورت ارزش‌های عددی ارائه می‌دهد.
• این روش برای ارزیابی ابزارهای مالی و پیش‌بینی رویدادهای دنیای واقعی مانند تغییرات در تولید ناخالص داخلی (GDP) استفاده می‌شود.
• با وجود قدرتمند بودن، تحلیل کمّی دارای معایبی است که می‌تواند با تحلیل کیفی تکمیل شود.

درک تحلیل کمّی تحلیل کمّی در امور مالی به استفاده از تکنیک‌های ریاضی و آماری برای تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی و اتخاذ تصمیمات معاملاتی، سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک اشاره دارد. QA با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود، جایی که کوانت‌ها حجم عظیمی از داده‌های مالی که ممکن است بر بازار تأثیر بگذارند را جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها می‌توانند شامل قیمت سهام، درآمدهای شرکت‌ها یا شاخص‌های اقتصادی مانند نرخ تورم یا بیکاری باشند. سپس آن‌ها از مدل‌های ریاضی و تکنیک‌های آماری مختلف برای تحلیل این داده‌ها استفاده می‌کنند تا روندها، الگوها و فرصت‌های سرمایه‌گذاری بالقوه را شناسایی کنند. نتیجه این تحلیل می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا منابع خود را به‌گونه‌ای تخصیص دهند که بازده را به حداکثر رسانده یا ریسک‌ها را به حداقل برسانند.

جنبه‌های کلیدی تحلیل کمّی در امور مالی شامل موارد زیر است:

• تحلیل آماری: این جنبه از تحلیل کمّی شامل بررسی داده‌ها برای شناسایی روندها و روابط، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و انجام پیش‌بینی‌ها است. تکنیک‌های مورد استفاده می‌توانند شامل تحلیل رگرسیون (برای درک روابط بین متغیرها)، تحلیل سری‌های زمانی (بررسی نقاط داده‌ای جمع‌آوری‌شده در زمان‌های خاص) و شبیه‌سازی‌های مونت کارلو (تکنیکی ریاضی برای در نظر گرفتن عدم قطعیت در تحلیل‌ها و پیش‌بینی‌ها) باشند. از طریق تحلیل آماری، کوانت‌ها می‌توانند بینش‌هایی را کشف کنند که ممکن است بلافاصله آشکار نباشند و به سرمایه‌گذاران و تحلیل‌گران مالی کمک می‌کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
• معاملات الگوریتمی: این شامل استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری برای خودکارسازی فرآیند معاملات است. الگوریتم‌ها می‌توانند برای اجرای معاملات بر اساس عواملی مانند زمان‌بندی، حرکات قیمت، تغییرات نقدینگی و سایر سیگنال‌های بازار برنامه‌ریزی شوند. معاملات با فرکانس بالا (HFT)، نوعی از معاملات الگوریتمی، شامل انجام تعداد زیادی معامله در کسری از ثانیه برای بهره‌برداری از حرکات کوچک قیمت است. این رویکرد خودکار به معاملات می‌تواند به استراتژی‌های معاملاتی کارآمدتر و اغلب سودآورتر منجر شود.
• مدل‌سازی ریسک: ریسک بخش ذاتی بازارهای مالی است. مدل‌سازی ریسک شامل ایجاد مدل‌های ریاضی برای اندازه‌گیری و کمی‌سازی ریسک‌های مختلف در یک پرتفوی است. روش‌های مورد استفاده شامل مدل‌های ارزش در معرض ریسک (VaR)، تحلیل سناریو و تست استرس هستند. این ابزارها به درک ریسک‌های بالقوه و عدم قطعیت‌های مرتبط با سناریوهای سرمایه‌گذاری مختلف کمک می‌کنند و به مدیریت و کاهش ریسک بهتر کمک می‌کنند.
• قیمت‌گذاری مشتقات: مشتقات قراردادهای مالی هستند که ارزش آن‌ها از دارایی‌های پایه مانند سهام یا اوراق قرضه گرفته می‌شود. قیمت‌گذاری مشتقات شامل ایجاد مدل‌های ریاضی برای ارزیابی این قراردادها و تعیین قیمت‌های منصفانه و پروفایل‌های ریسک آن‌ها است. مدل شناخته‌شده‌ای در این حوزه، مدل بلک-شولز است که برای قیمت‌گذاری قراردادهای اختیار معامله استفاده می‌شود. قیمت‌گذاری دقیق مشتقات برای سرمایه‌گذاران و معامله‌گران برای اتخاذ تصمیمات مالی درست در مورد خرید، فروش یا پوشش ریسک با مشتقات حیاتی است.
• بهینه‌سازی پرتفوی: این درباره ساخت پرتفویی است که بالاترین بازده مورد انتظار را برای سطح معینی از ریسک به دست آورد. تکنیک‌هایی مانند نظریه مدرن پرتفوی (MPT) برای یافتن تخصیص بهینه دارایی‌ها در یک پرتفوی استفاده می‌شوند. با تحلیل کلاس‌های مختلف دارایی و بازده مورد انتظار، ریسک‌ها و همبستگی‌های آن‌ها، کوانت‌ها می‌توانند بهترین ترکیب سرمایه‌گذاری‌ها را برای دستیابی به اهداف مالی خاص با حداقل کردن ریسک پیشنهاد کنند.

هدف کلی استفاده از داده‌ها، ریاضیات، آمار و نرم‌افزار برای اتخاذ تصمیمات مالی آگاهانه‌تر، خودکارسازی فرآیندها و در نهایت ایجاد بازده‌های تعدیل‌شده با ریسک بالاتر است.

مهم: تحلیل کمّی به‌طور گسترده در بانکداری مرکزی، معاملات الگوریتمی، مدیریت صندوق‌های تامینی و فعالیت‌های بانکداری سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود. تحلیل‌گران کمّی از مهارت‌های پیشرفته در برنامه‌نویسی، آمار، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی و غیره برای اجرای تحلیل کمّی استفاده می‌کنند.

تحلیل کمّی در مقابل تحلیل کیفی

تحلیل کمّی به شدت به داده‌های عددی و مدل‌های ریاضی برای تصمیم‌گیری در مورد سرمایه‌گذاری‌ها و استراتژی‌های مالی متکی است. این روش بر داده‌های قابل اندازه‌گیری و عینی تمرکز دارد که می‌توان درباره یک شرکت یا ابزار مالی جمع‌آوری کرد. اما تحلیل‌گران همچنین اطلاعاتی را ارزیابی می‌کنند که به‌راحتی قابل کمی‌سازی یا تبدیل به مقادیر عددی نیستند تا تصویر بهتری از عملکرد یک شرکت به دست آورند. این داده‌های کیفی مهم می‌توانند شامل شهرت، بینش‌های نظارتی یا روحیه کارکنان باشند. تحلیل کیفی بنابراین بیشتر بر درک ویژگی‌های زیربنایی یک شرکت یا ابزار مالی تمرکز دارد که ممکن است بلافاصله قابل کمی‌سازی نباشند. تحلیل کمّی مخالف تحلیل کیفی نیست. این‌ها فلسفه‌های متفاوتی هستند و اغلب مکمل یکدیگرند. هر کدام اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه ارائه می‌دهند. وقتی با هم استفاده شوند، تصمیمات بهتری نسبت به استفاده از هر یک به‌تنهایی می‌توان گرفت.

برخی از کاربردهای رایج تحلیل کیفی شامل موارد زیر است:

• ارزیابی مدیریت: تحلیل کیفی اغلب در ارزیابی تیم مدیریت یک شرکت، تجربه آن‌ها و توانایی آن‌ها برای هدایت شرکت به سمت رشد بهتر عمل می‌کند. در حالی که معیارهای قابل اندازه‌گیری مفید هستند، اغلب نمی‌توانند تصویر کاملی از توانایی و پتانسیل مدیریت را به دست دهند. برای مثال، مهارت‌های رهبری، چشم‌انداز و فرهنگ سازمانی ایجادشده توسط مدیریت، عوامل ناملموسی هستند که می‌توانند تأثیر قابل‌توجهی بر موفقیت شرکت داشته باشند، اما اندازه‌گیری آن‌ها با اعداد به‌تنهایی دشوار است.
• تحلیل صنعت: این شامل تحلیل صنعتی که شرکت در آن فعالیت می‌کند، رقابت و شرایط بازار است. برای مثال، می‌تواند بررسی کند که چگونه تغییرات در فناوری یا رفتارهای اجتماعی می‌توانند بر صنعت تأثیر بگذارند. رویکردهای کیفی همچنین می‌توانند موانع ورود یا خروج را بهتر شناسایی کنند، که می‌تواند بر سطح رقابت و سودآوری در صنعت تأثیر بگذارد.
• ارزش برند و شهرت شرکت: شهرت یک شرکت، ارزش برند آن و وفاداری مشتری نیز عوامل مهمی هستند که در تحلیل کیفی در نظر گرفته می‌شوند. درک اینکه مصرف‌کنندگان چگونه برند را درک می‌کنند، سطح اعتماد و رضایت آن‌ها می‌تواند بینش‌هایی در مورد وفاداری مشتری و پتانسیل درآمد پایدار فراهم کند. این کار می‌تواند از طریق گروه‌های متمرکز، نظرسنجی‌ها یا مصاحبه‌ها انجام شود.
• محیط نظارتی: محیط نظارتی، مسائل حقوقی بالقوه و سایر عوامل خارجی که می‌توانند بر یک شرکت تأثیر بگذارند نیز به‌صورت کیفی تحلیل می‌شوند. ارزیابی انطباق یک شرکت با قوانین، مقررات و استانداردهای صنعتی مربوطه برای تعیین وضعیت قانونی آن و ریسک بالقوه مسائل حقوقی انجام می‌شود. علاوه بر این، درک اقدامات اخلاقی شرکت و ابتکارات مسئولیت اجتماعی آن می‌تواند بر روابط آن با ذینفعان و جامعه تأثیر بگذارد.

مثال از تحلیل کمّی در امور مالی

فرض کنید علاقه‌مند به سرمایه‌گذاری در شرکتی به نام XYZ Inc هستید. یکی از راه‌های ارزیابی پتانسیل آن به‌عنوان یک سرمایه‌گذاری، تحلیل عملکرد مالی گذشته آن با استفاده از تحلیل کمّی است. فرض کنید در پنج سال گذشته، XYZ Inc درآمدی با نرخ متوسط ۸٪ در سال رشد داشته است. شما تصمیم می‌گیرید از تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی رشد درآمد آینده آن استفاده کنید. تحلیل رگرسیون یک روش آماری است که برای بررسی رابطه بین متغیرها استفاده می‌شود. پس از جمع‌آوری داده‌های لازم، یک رگرسیون خطی ساده را اجرا می‌کنید که سال به‌عنوان متغیر مستقل و درآمد به‌عنوان متغیر وابسته است. خروجی یک معادله رگرسیون به شما می‌دهد، مثلاً: Revenue = 100 + 8(Year) این معادله نشان می‌دهد که برای هر سال، درآمد XYZ Inc به میزان ۸ میلیون دلار افزایش می‌یابد، با پایه ۱۰۰ میلیون دلار. این بینش کمّی می‌تواند در تصمیم‌گیری درباره اینکه آیا XYZ Inc فرصت سرمایه‌گذاری خوبی بر اساس روند رشد درآمد تاریخی آن است یا خیر، نقش مهمی داشته باشد. با این حال، در حالی که می‌توانید رشد درآمد شرکت را کمی‌سازی کرده و پیش‌بینی کنید، دلایل اینکه چرا این اتفاق می‌افتد ممکن است از محاسبات عددی کمّی مشخص نباشد.

تکمیل با تحلیل کیفی

تحلیل کیفی می‌تواند درک ظریف‌تری از پتانسیل XYZ Inc فراهم کند. شما تصمیم می‌گیرید به بررسی مدیریت شرکت و شهرت آن در صنعت بپردازید. از طریق مصاحبه‌ها، بررسی‌ها و گزارش‌های صنعتی، متوجه می‌شوید که تیم مدیریت XYZ Inc بسیار مورد احترام است و سابقه‌ای از سرمایه‌گذاری‌های موفق دارد. علاوه بر این، شرکت دارای ارزش برند قوی و پایگاه مشتری وفادار است. همچنین، صنعتی که XYZ Inc در آن فعالیت می‌کند را ارزیابی می‌کنید و می‌بینید که پایدار است و تقاضای ثابتی برای محصولاتی که XYZ Inc ارائه می‌دهد وجود دارد. محیط نظارتی نیز مساعد است و شرکت رابطه خوبی با جوامع محلی که در آن‌ها فعالیت می‌کند دارد. با تحلیل این عوامل کیفی، درک جامع‌تری از محیط عملیاتی شرکت، شایستگی تیم مدیریت و شهرت آن در بازار به دست می‌آورید. این بینش کیفی تحلیل کمّی را تکمیل می‌کند و دیدی کامل‌تر از پتانسیل سرمایه‌گذاری XYZ Inc به شما ارائه می‌دهد. ترکیب تحلیل‌های کمّی و کیفی می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری در مورد XYZ Inc شود.

معایب و محدودیت‌های تحلیل کمّی

تحلیل کمّی، با وجود قدرتمند بودن، دارای محدودیت‌های خاصی است:

• وابستگی به داده‌ها: تحلیل کمّی به شدت به کیفیت و در دسترس بودن داده‌های عددی وابسته است. اگر داده‌ها نادرست، قدیمی یا ناقص باشند، تحلیل و نتایج متعاقب آن معیوب خواهند بود. همان‌طور که گفته می‌شود، "ورودی بد، خروجی بد".
• پیچیدگی: روش‌ها و مدل‌های مورد استفاده در تحلیل کمّی می‌توانند بسیار پیچیده باشند و نیاز به سطح بالایی از تخصص برای توسعه، تفسیر و اقدام بر اساس آن‌ها دارند. این پیچیدگی همچنین می‌تواند ارتباط یافته‌ها را برای افرادی که پیش‌زمینه کمّی ندارند دشوار کند.
• فقدان ذهنیت: تحلیل کمّی اغلب عوامل کیفی مانند کیفیت مدیریت، شهرت برند و سایر عوامل ذهنی که می‌توانند به‌طور قابل‌توجهی بر عملکرد یک شرکت یا ارزش یک ابزار مالی تأثیر بگذارند را نادیده می‌گیرد. به عبارت دیگر، ممکن است "چه چیزی" را داشته باشید بدون "چرا" یا "چگونه". تحلیل کیفی می‌تواند این نقطه کور را تکمیل کند.
• مدل‌سازی مبتنی بر فرضیات: بسیاری از مدل‌های کمّی بر اساس فرضیاتی ساخته شده‌اند که ممکن است در شرایط واقعی صادق نباشند. برای مثال، فرضیات درباره توزیع نرمال بازده‌ها یا نوسانات ثابت ممکن است شرایط واقعی بازار را منعکس نکنند.
• وابستگی بیش از حد به داده‌های تاریخی: تحلیل کمّی اغلب به شدت به داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی‌های آینده وابسته است. با این حال، عملکرد گذشته همیشه نشان‌دهنده نتایج آینده نیست، به‌ویژه در بازارهای به‌سرعت در حال تغییر یا موقعیت‌های پیش‌بینی‌نشده مانند بحران‌های اقتصادی.
• ناتوانی در ثبت احساسات و رفتار انسانی: بازارها اغلب تحت تأثیر احساسات و رفتارهای انسانی هستند که می‌توانند نامنظم و سخت پیش‌بینی باشند. تحلیل کمّی، که مبتنی بر اعداد است، نمی‌تواند به‌درستی این عوامل انسانی را در نظر بگیرد.
• هزینه‌بر و زمان‌بر: توسعه مدل‌های کمّی دقیق و قابل اعتماد می‌تواند زمان‌بر و گران باشد. این کار به پرسنل ماهر، ابزارهای نرم‌افزاری پیشرفته و اغلب منابع محاسباتی گسترده نیاز دارد.
• بیش‌برازش: خطر بیش‌برازش وجود دارد، جایی که یک مدل ممکن است روی داده‌های گذشته بسیار خوب عمل کند اما به دلیل بیش از حد تنظیم شدن روی رویدادهای گذشته، نتواند نتایج آینده را به‌درستی پیش‌بینی کند.
• عدم انعطاف‌پذیری: مدل‌های کمّی ممکن است انعطاف‌پذیری لازم برای سازگاری سریع با اطلاعات جدید یا شرایط بازار در حال تغییر را نداشته باشند، که می‌تواند به تحلیل‌های قدیمی یا نادرست منجر شود.
• ریسک مدل: ریسک ذاتی مدل وجود دارد که خود مدل ممکن است دارای نقص‌ها یا خطاهایی باشد که می‌تواند به تحلیل نادرست و زیان‌های مالی قابل‌توجه منجر شود.

درک این معایب برای تحلیل‌گران و تصمیم‌گیرندگان برای تفسیر دقیق نتایج تحلیل کمّی و متعادل کردن آن‌ها با بینش‌های کیفی برای تصمیم‌گیری جامع‌تر حیاتی است.

استفاده از امور مالی کمّی خارج از حوزه مالی

تحلیل کمّی یک ابزار چندمنظوره است که فراتر از حوزه مالی به زمینه‌های مختلفی گسترش می‌یابد. به عنوان مثال، در علوم اجتماعی، برای تحلیل الگوهای رفتاری، روندهای اجتماعی و تأثیر سیاست‌ها بر گروه‌های جمعیتی مختلف استفاده می‌شود. محققان از مدل‌های آماری برای بررسی مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند تا همبستگی‌ها، علل و روندهایی را شناسایی کنند که می‌توانند درک عمیق‌تری از رفتارهای انسانی و پویایی‌های اجتماعی ارائه دهند. به‌طور مشابه، در زمینه سیاست عمومی، تحلیل کمّی نقش مهمی در ارزیابی اثربخشی سیاست‌های مختلف، تحلیل شاخص‌های اقتصادی و پیش‌بینی تأثیرات بالقوه تغییرات سیاستی ایفا می‌کند. با ارائه روشی برای اندازه‌گیری و تحلیل داده‌ها، به سیاست‌گذاران کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای بر اساس شواهد تجربی بگیرند. در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، تحلیل کمّی در آزمایش‌های بالینی، تحقیقات ژنتیکی و مطالعات اپیدمیولوژیک به کار می‌رود. این روش در تحلیل داده‌های بیمار، ارزیابی نتایج درمان و درک گسترش بیماری و عوامل تعیین‌کننده آن کمک می‌کند. در عین حال، در مهندسی و تولید، برای بهینه‌سازی فرآیندها، بهبود کنترل کیفیت و افزایش کارایی عملیاتی استفاده می‌شود. با تحلیل داده‌های مربوط به فرآیندهای تولید، ویژگی‌های مواد و عملکرد عملیاتی، مهندسان می‌توانند گلوگاه‌ها را شناسایی کنند، جریان‌های کاری را بهینه کنند و قابلیت اطمینان و کیفیت محصولات را تضمین کنند. علاوه بر این، در زمینه بازاریابی، تحلیل کمّی برای تقسیم‌بندی بازار، اثربخشی تبلیغات و مطالعات رضایت مشتری اساسی است. این روش به بازاریابان کمک می‌کند تا ترجیحات مصرف‌کننده، تأثیر کمپین‌های تبلیغاتی و پتانسیل بازار برای محصولات جدید را درک کنند. از طریق این کاربردهای متنوع، تحلیل کمّی به‌عنوان پایه‌ای برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده عمل می‌کند و به متخصصان در زمینه‌های مختلف امکان می‌دهد تا از داده‌های پیچیده بینش‌های عملی استخراج کنند.

تحلیل کمّی در امور مالی برای چه استفاده می‌شود؟

تحلیل کمّی توسط دولت‌ها، سرمایه‌گذاران و کسب‌وکارها (در زمینه‌هایی مانند مالی، مدیریت پروژه، برنامه‌ریزی تولید و بازاریابی) برای مطالعه یک موقعیت یا رویداد خاص، اندازه‌گیری آن، پیش‌بینی نتایج و در نتیجه کمک به تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. در مالی، به‌طور گسترده برای ارزیابی فرصت‌های سرمایه‌گذاری و ریسک‌ها استفاده می‌شود. برای مثال، قبل از ورود به سرمایه‌گذاری‌ها، تحلیل‌گران به تحلیل کمّی وابسته هستند تا معیارهای عملکرد ابزارهای مالی مختلف مانند سهام، اوراق قرضه و مشتقات را درک کنند. با بررسی داده‌های تاریخی و استفاده از مدل‌های ریاضی و آماری، آن‌ها می‌توانند عملکرد بالقوه آینده را پیش‌بینی کرده و ریسک‌های زیربنایی را ارزیابی کنند. این عمل نه‌تنها به دارایی‌های فردی محدود نمی‌شود؛ بلکه برای مدیریت پرتفوی نیز ضروری است. با بررسی روابط بین دارایی‌های مختلف و ارزیابی پروفایل‌های ریسک و بازده آن‌ها، سرمایه‌گذاران می‌توانند پرتفوی‌هایی را بسازند که برای بالاترین بازده ممکن برای سطح معینی از ریسک بهینه شده‌اند.

برای کوانت بودن به چه نوع تحصیلاتی نیاز است؟

افرادی که به دنبال حرفه‌ای در تحلیل کمّی هستند معمولاً پیش‌زمینه تحصیلی قوی در زمینه‌های کمّی مانند ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، مالی، اقتصاد یا مهندسی دارند. مدارک پیشرفته (کارشناسی ارشد یا دکتری) در رشته‌های کمّی اغلب ترجیح داده می‌شوند و دوره‌های آموزشی اضافی یا گواهینامه‌ها در مالی و برنامه‌نویسی نیز می‌توانند مفید باشند.

تفاوت بین تحلیل کمّی و تحلیل بنیادی چیست؟

در حالی که هر دو به استفاده از ریاضیات و اعداد وابسته هستند، تحلیل بنیادی رویکرد گسترده‌تری را با بررسی ارزش ذاتی یک اوراق بهادار اتخاذ می‌کند. این روش به بررسی صورت‌های مالی شرکت، جایگاه صنعت، شایستگی تیم مدیریت و محیط اقتصادی که در آن فعالیت می‌کند، می‌پردازد. با ارزیابی عواملی مانند درآمدها، سود سهام و سلامت مالی یک شرکت، تحلیل‌گران بنیادی قصد دارند ارزش واقعی یک اوراق بهادار را مشخص کنند و آیا در بازار کم‌ارزش یا بیش‌ارزش‌گذاری شده است یا خیر. این شکل از تحلیل جامع‌تر است و نیاز به درک عمیقی از شرکت و صنعتی که در آن فعالیت می‌کند دارد.

هوش مصنوعی (AI) چگونه بر تحلیل کمّی تأثیر می‌گذارد؟

تحلیل کمّی اغلب با یادگیری ماشین (ML) و دیگر اشکال هوش مصنوعی (AI) تلاقی می‌کند. ML و AI می‌توانند برای توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های کمّی استفاده شوند. این فناوری‌ها می‌توانند فرآیند تحلیل را خودکار کنند، مجموعه داده‌های بزرگ را مدیریت کنند و الگوها یا روندهای پیچیده‌ای را که ممکن است از طریق روش‌های کمّی سنتی تشخیص داده نشوند، کشف کنند.

نتیجه‌گیری

تحلیل کمّی یک رویکرد ریاضی است که داده‌های قابل اندازه‌گیری و قابل تأیید را جمع‌آوری و ارزیابی می‌کند تا عملکرد را ارزیابی کند، تصمیمات بهتری بگیرد و روندها را پیش‌بینی کند. برخلاف تحلیل کیفی، تحلیل کمّی از داده‌های عددی برای ارائه توضیحی از "چه چیزی" رخ داده استفاده می‌کند، اما نه "چرا" این رویدادها رخ داده‌اند.