सांख्यिकीय पंचाट क्या है?
वित्त की दुनिया में, सांख्यिकीय मध्यस्थता (या स्टेट आर्ब) व्यापारिक रणनीतियों के एक समूह को संदर्भित करता है, जो बहुत कम समय के लिए हजारों प्रतिभूतियों के विभिन्न पोर्टफोलियो में निवेश करने के लिए माध्य प्रत्यावर्तन विश्लेषण का उपयोग करता है, अक्सर केवल कुछ सेकंड लेकिन कई दिनों तक। ट्रेडिंग के लिए एक गहरी मात्रात्मक, विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण के रूप में जाना जाता है, स्टेट आर्ब का उद्देश्य बीटा के एक्सपोज़र को दो चरणों में जितना संभव हो कम करना है: "स्कोरिंग" निवेश की वांछनीयता के अनुसार प्रत्येक उपलब्ध स्टॉक को रैंकिंग प्रदान करता है, और "जोखिम में कमी" वांछनीय स्टॉक को जोड़ती है। जोखिम को कम करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए पोर्टफोलियो में। निवेशक आमतौर पर गणितीय मॉडलिंग तकनीकों के माध्यम से मध्यस्थता स्थितियों की पहचान करते हैं।
सांख्यिकीय पंचाट को समझना
सांख्यिकीय मध्यस्थता की रणनीति बाजार तटस्थ हैं क्योंकि वे सहस्राब्दी प्रतिभूतियों में अक्षम मूल्य निर्धारण का लाभ उठाने के लिए एक साथ एक लंबी स्थिति और छोटी स्थिति दोनों को खोलते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक फंड मैनेजर कोका-कोला को अधिक मानता है और पेप्सी का मूल्यांकन नहीं किया गया है, तो वह कोका-कोला में एक लंबा स्थान खोलेगा, और उसी समय, पेप्सी में खुला और छोटा स्थान। निवेशक अक्सर '' ट्रेडिंग '' के रूप में सांख्यिकीय मध्यस्थता का उल्लेख करते हैं (अधिक के लिए, देखें: आर्बिट्रेज और साइकिल ट्रेडिंग।)
सांख्यिकीय पंचाट के जोखिम
सांख्यिकीय मध्यस्थता जोखिम के बिना नहीं है। यह एक ऐतिहासिक या अनुमानित सामान्य पर लौटने के लिए बाजार की कीमतों की क्षमता पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जिसे आमतौर पर माध्य प्रत्यावर्तन कहा जाता है। हालांकि, दो स्टॉक जो एक ही उद्योग में काम करते हैं, सूक्ष्म और स्थूल दोनों कारकों के कारण महत्वपूर्ण समय तक असंबद्ध रह सकते हैं। इस कारण से, अधिकांश सांख्यिकीय मध्यस्थता की रणनीति छोटी-छोटी अक्षमताओं का फायदा उठाने के लिए उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग एल्गोरिदम का लाभ उठाती है जो अक्सर मिलीसेकंड की बात होती है। दोनों शेयरों में बड़े पदों के लिए इस तरह के न्यूनतम मूल्य आंदोलनों से पर्याप्त लाभ उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है। यह सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियों में अतिरिक्त जोखिम जोड़ता है, हालांकि कुछ जोखिमों को कम करने में मदद के लिए विकल्पों का उपयोग किया जा सकता है। (आगे पढ़ने के लिए, देखें: विकल्पों के साथ जोखिम कम करना।)
चाबी छीन लेना
- स्टैटिस्टिकल आर्बिट्रेज बड़े, विविध पोर्टफोलियो को नियोजित करने वाली व्यापारिक रणनीतियों का एक समूह है, जो बहुत ही अल्पकालिक आधार पर कारोबार किया जाता है। इस प्रकार की ट्रेडिंग रणनीति स्टॉक को एक वांछनीयता रैंकिंग प्रदान करती है और फिर जोखिम को कम करने के लिए एक पोर्टफोलियो का निर्माण करती है। कंप्यूटर मॉडल और विश्लेषण पर बहुत अधिक निर्भर है और इसे निवेश के सबसे कठोर तरीकों में से एक के रूप में जाना जाता है।
सांख्यिकी पंचाट रणनीतियों को सरल बनाना
एक सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीति के पीछे के गणित को समझने की कोशिश करना भारी पड़ सकता है। सौभाग्य से, मूल अवधारणा का उपयोग शुरू करने के लिए एक अधिक सरल तरीका है। निवेशक दो प्रतिभूतियों को पा सकते हैं जो परंपरागत रूप से सहसंबद्ध हैं, जैसे कि जनरल मोटर्स और फोर्ड मोटर कंपनी, और फिर मूल्य चार्ट पर ओवरले करके दोनों शेयरों की तुलना करें।
नीचे दिया गया चार्ट इन दोनों ऑटोमेकर्स की तुलना करता है। जब दोनों स्टॉक एक-दूसरे के साथ सिंक से काफी हद तक बाहर निकल जाते हैं, जैसे कि फरवरी के मध्य और मई की शुरुआत में निवेशक ट्रेड कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ट्रेडर्स जनरल मोटर के शेयर की कीमत के साथ अपने शेयर की कीमत की प्रत्याशा में उन दोनों समय फोर्ड खरीद लेंगे। हालाँकि, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि दोनों कीमतें कब मिलेंगी; इसलिए, निवेशकों को इस रणनीति को लागू करते समय हमेशा स्टॉप-लॉस ऑर्डर का उपयोग करना चाहिए।
सांख्यिकीय मध्यस्थता दो प्रतिभूतियों तक सीमित नहीं है। निवेशक अवधारणा को सहसंबद्ध प्रतिभूतियों के समूह पर लागू कर सकते हैं। इसके अलावा, सिर्फ इसलिए कि दो स्टॉक विभिन्न उद्योगों में काम करते हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि उन्हें सहसंबद्ध नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सिटीग्रुप, एक बैंकिंग स्टॉक और एक उपभोक्ता चक्रीय स्टॉक हार्ले डेविडसन, अक्सर उच्च सहसंबंध की अवधि होती है।
