صندوق كمي، وهو اختصار لـ Quantitative Fund، هو صندوق استثماري يعتمد على النماذج الرياضية، والتقنيات الإحصائية، والخوارزميات الحاسوبية لاتخاذ قرارات التداول والاستثمار. على عكس الصناديق التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على التحليل الأساسي أو الحدس البشري، تستخدم الصناديق الكمية نهجًا قائمًا على البيانات لتحديد فرص التداول، وإدارة المخاطر، وتحسين تخصيص المحفظة.

في جوهره، يستخدم الصندوق الكمي استراتيجية منهجية حيث يتم تحليل بيانات السوق التاريخية، والمؤشرات الاقتصادية، ومجموعات البيانات ذات الصلة للكشف عن أنماط أو عدم كفاءات. ثم تُشفّر هذه الأنماط في خوارزميات تنفذ الصفقات تلقائيًا عندما تتحقق معايير محددة. يهدف هذا النهج إلى القضاء على التحيزات العاطفية وتحسين الاتساق في قرارات التداول.

أحد الأمثلة الشائعة على استراتيجية كمية هو التحكيم الإحصائي، حيث يبحث الصندوق عن فروقات تسعير بين الأصول المرتبطة، مع الرهان على أن الأسعار ستعود إلى علاقتها التاريخية. على سبيل المثال، قد يحدد صندوق كمي يتداول مؤشرات الأسهم حالة يكون فيها عقود مؤشر S&P 500 الآجلة مسعرة بشكل مؤقت بشكل خاطئ مقارنة بالأسهم الأساسية أو المؤشرات المرتبطة. ثم تأخذ الخوارزمية مراكز طويلة وقصيرة متقابلة لتحقيق الربح من التصحيح المتوقع.

غالبًا ما تستخدم النماذج الكمية صيغًا ومقاييس إحصائية مثل المتوسطات المتحركة، ومعاملات الارتباط، وتحليل الانحدار. قد تستخدم استراتيجية الزخم البسيطة صيغة مثل:

Return(t) = Price(t) / Price(t-n) – 1

حيث تقيس Return(t) عائد الأصل خلال الفترات n الماضية، مما يساعد النموذج على اتخاذ قرار الشراء أو البيع بناءً على اتجاهات السعر الأخيرة.

مثال حقيقي على صندوق كمي هو Renaissance Technologies، أحد أشهر وأنجح الصناديق الكمية في العالم. يعتمد Renaissance بشكل كبير على خوارزميات معقدة وكميات هائلة من البيانات لتداول مجموعة متنوعة من الأصول، بما في ذلك الأسهم، والعقود الآجلة، والعملات. يُعرف صندوق Medallion الخاص بهم بعوائده المذهلة، المدفوعة بنماذج كمية متطورة.

على الرغم من نجاحها، تواجه الصناديق الكمية مفاهيم خاطئة ومخاطر شائعة. من المفاهيم الخاطئة أن النماذج الكمية تضمن الأرباح أو تزيل المخاطر تمامًا. في الواقع، تعتمد النماذج على بيانات تاريخية وافتراضات قد لا تنطبق في ظروف السوق المستقبلية، خاصة خلال فترات التوتر أو الأحداث غير المتوقعة. التكييف المفرط (Overfitting) هو مشكلة متكررة أخرى، حيث تكون النماذج مصممة بشكل مفرط على البيانات الماضية وتفشل في التعميم، مما يؤدي إلى أداء ضعيف في التداول الحقيقي.

خطأ شائع آخر هو التقليل من أهمية جودة البيانات والبنية التحتية. تتطلب الصناديق الكمية بيانات نظيفة وعالية الجودة وأنظمة تكنولوجية قوية لتشغيل خوارزمياتها بفعالية. يمكن أن تؤدي البيانات السيئة أو أعطال النظام إلى صفقات خاطئة أو فرص ضائعة.

يتساءل الناس غالبًا عن الفرق بين الصناديق الكمية والتداول الخوارزمي أو المستشارين الآليين. على الرغم من تداخل هذه المصطلحات، فإن الصناديق الكمية عادةً ما تتضمن نماذج أكثر تعقيدًا وملكية تُدار بواسطة محللين ومتداولين محترفين، في حين يقدم المستشارون الآليون إدارة محفظة آلية بشكل رئيسي للمستثمرين الأفراد، ويمكن أن يشير التداول الخوارزمي ببساطة إلى تنفيذ الصفقات تلقائيًا دون استراتيجية استثمار أوسع.

تشمل الاستفسارات ذات الصلة: كيف تدير الصناديق الكمية المخاطر؟ ما أنواع الأصول التي تتداولها الصناديق الكمية؟ هل يمكن للمتداولين الأفراد استخدام استراتيجيات كمية؟ عمومًا، تشمل إدارة المخاطر في الصناديق الكمية التنويع، وتحديد حجم المراكز، وخوارزميات وقف الخسارة، والتحقق المستمر من صحة النماذج للتكيف مع تغيرات السوق. تتداول الصناديق الكمية مجموعة واسعة من الأصول، بما في ذلك الأسهم، والسندات، والفوركس، والسلع، والمشتقات. بينما يمكن للمتداولين الأفراد تطبيق استراتيجيات كمية، فإن ذلك غالبًا ما يتطلب مهارات برمجة قوية، والوصول إلى بيانات عالية الجودة، واختبارًا دقيقًا للوراء ليكون فعالًا.

باختصار، تمثل الصناديق الكمية نهجًا متطورًا للاستثمار من خلال الاستفادة من النماذج الرياضية والتكنولوجيا. تقدم مزايا في السرعة، والاتساق، والقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات، لكنها تتطلب أيضًا تصميمًا دقيقًا، ورصدًا مستمرًا، وفهمًا واضحًا لحدودها.