आधुनिक कंप्यूटर के आगमन के साथ मात्रात्मक निवेश रणनीतियों जटिल उपकरणों में विकसित हुई हैं, लेकिन रणनीतियों की जड़ें 80 साल से अधिक हो जाती हैं। वे आम तौर पर उच्च शिक्षित टीमों द्वारा चलाए जाते हैं और बाजार को हरा देने की क्षमता बढ़ाने के लिए मालिकाना मॉडल का उपयोग करते हैं। यहां तक कि ऑफ-द-शेल्फ कार्यक्रम भी हैं जो सादगी की मांग करने वालों के लिए प्लग-एंड-प्ले हैं। जब वापस परीक्षण किया गया तो क्वांट मॉडल हमेशा अच्छी तरह से काम करते हैं, लेकिन उनके वास्तविक अनुप्रयोग और सफलता की दर विवादास्पद है। जबकि वे बैल बाजारों में अच्छी तरह से काम करते हैं, जब बाजार में गिरावट आती है, तो मात्रा रणनीतियों को किसी भी अन्य रणनीति के समान जोखिम के अधीन किया जाता है।
इतिहास
वित्त पर लागू मात्रात्मक सिद्धांत के अध्ययन के संस्थापक पिता में से एक रॉबर्ट मेर्टन थे। आप केवल कल्पना कर सकते हैं कि कंप्यूटर के उपयोग से पहले प्रक्रिया कितनी कठिन और समय लेने वाली थी। वित्त में अन्य सिद्धांत भी कुछ पहले मात्रात्मक अध्ययनों से विकसित हुए हैं, जिसमें आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत के आधार पर पोर्टफोलियो विविधीकरण का आधार भी शामिल है। क्वांटिटेटिव फाइनेंस और कैलकुलस दोनों के उपयोग से कई अन्य सामान्य उपकरण बने, जिनमें से एक सबसे प्रसिद्ध है, ब्लैक-स्कोल्स ऑप्शन प्राइसिंग फॉर्मूला, जो न केवल निवेशकों को कीमतों के विकल्प और रणनीतियों को विकसित करने में मदद करता है, बल्कि तरलता के साथ बाजारों को बनाए रखने में मदद करता है। ।
जब सीधे पोर्टफोलियो प्रबंधन पर लागू किया जाता है, तो लक्ष्य किसी भी अन्य निवेश रणनीति की तरह होता है: मूल्य, अल्फा या अतिरिक्त रिटर्न जोड़ने के लिए। डेवलपर्स के रूप में कहा जाता है, निवेश के अवसरों का पता लगाने के लिए जटिल गणितीय मॉडल बनाते हैं। वहाँ कई मॉडल हैं, जो उन्हें विकसित करते हैं, और सभी सबसे अच्छा होने का दावा करते हैं। क्वांट इन्वेस्टमेंट स्ट्रैटेजी के सबसे ज्यादा बिकने वाले बिंदुओं में से एक यह है कि मॉडल, और अंततः कंप्यूटर, वास्तविक खरीद / बिक्री का निर्णय करता है, मानव का नहीं। यह किसी भी भावनात्मक प्रतिक्रिया को हटाने के लिए जाता है जो एक व्यक्ति निवेश खरीदते या बेचते समय अनुभव कर सकता है।
क्वांट रणनीतियों को अब निवेश समुदाय में स्वीकार किया जाता है और म्यूचुअल फंड, हेज फंड और संस्थागत निवेशकों द्वारा चलाया जाता है। वे आमतौर पर अल्फा जनरेटर या अल्फा जेन के नाम से जाते हैं।
एक मात्रात्मक विश्लेषक क्या करता है?
पर्दे के पीछे
ठीक उसी तरह जैसे "द विजार्ड ऑफ ओज़, " कोई व्यक्ति पर्दे के पीछे है जो प्रक्रिया को चला रहा है। किसी भी मॉडल के साथ, यह केवल उतना ही अच्छा है जितना कि मानव जो कार्यक्रम विकसित करता है। हालांकि एक मात्रा बनने के लिए कोई विशेष आवश्यकता नहीं है, क्वांट मॉडल चलाने वाली अधिकांश फर्म निवेश विश्लेषकों, सांख्यिकीविदों और प्रोग्रामर के कौशल को जोड़ती हैं जो कंप्यूटर में प्रक्रिया को कोड करते हैं। गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल की जटिल प्रकृति के कारण, वित्त, अर्थशास्त्र, गणित और इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री और डॉक्टरेट जैसी साख देखना आम है।
ऐतिहासिक रूप से, इन टीम के सदस्यों ने पिछले कार्यालयों में काम किया, लेकिन जैसे-जैसे क्वांट मॉडल अधिक सामान्य होते गए, वे फ्रंट ऑफिस में चले गए।
क्वांट स्ट्रैटेजीज के लाभ
जबकि समग्र सफलता दर बहस योग्य है, कारण कुछ मात्रा रणनीतियों का काम है कि वे अनुशासन पर आधारित हैं। यदि मॉडल सही है, तो अनुशासन मात्रात्मक डेटा के आधार पर बाजारों में अक्षमताओं का फायदा उठाने के लिए बिजली की गति वाले कंप्यूटर के साथ काम करने की रणनीति रखता है। मॉडल स्वयं कुछ अनुपातों जैसे P / E, ऋण से इक्विटी, और आय में वृद्धि पर आधारित हो सकते हैं, या एक ही समय में एक साथ काम करने वाले हजारों इनपुट का उपयोग कर सकते हैं।
सफल रणनीति अपने शुरुआती चरण में रुझानों को उठा सकती है क्योंकि कंप्यूटर लगातार दूसरों को करने से पहले अक्षमता का पता लगाने के लिए परिदृश्य चलाते हैं। मॉडल एक साथ निवेश के एक बड़े समूह का विश्लेषण करने में सक्षम हैं, जहां पारंपरिक विश्लेषक एक बार में कुछ ही देख रहे होंगे। स्क्रीनिंग प्रक्रिया मॉडल के आधार पर ब्रह्मांड को 1-5 या एएफ जैसे ग्रेड के स्तर से दर कर सकती है। यह उच्च मूल्यांकन वाले निवेशों में निवेश करके और कम रेट वाले लोगों को बेचकर वास्तविक ट्रेडिंग प्रक्रिया को बहुत सरल बनाता है।
मात्रा मॉडल लंबी, छोटी और लंबी / छोटी जैसी रणनीतियों की विविधता भी खोलते हैं। सफल मात्रा में फंड अपने मॉडल की प्रकृति के कारण जोखिम नियंत्रण पर गहरी नजर रखते हैं। अधिकांश रणनीतियाँ एक ब्रह्मांड या बेंचमार्क से शुरू होती हैं और अपने मॉडलों में सेक्टर और उद्योग भार का उपयोग करती हैं। यह फंड को मॉडल से समझौता किए बिना कुछ हद तक विविधीकरण को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। क्वांट फंड आमतौर पर कम लागत के आधार पर चलते हैं क्योंकि उन्हें चलाने के लिए कई पारंपरिक विश्लेषकों और पोर्टफोलियो प्रबंधकों की आवश्यकता नहीं होती है।
क्वांट रणनीतियों का नुकसान
ऐसे कारण हैं कि इतने सारे निवेशक एक ब्लैक बॉक्स को अपने निवेश को चलाने देने की अवधारणा को पूरी तरह से स्वीकार नहीं करते हैं। सभी सफल मात्रा में धन के लिए, बस के रूप में कई असफल होने लगते हैं। दुर्भाग्यवश, जब वे असफल हो जाते हैं, तो वे बड़े समय के लिए असफल हो जाते हैं।
लॉन्ग-टर्म कैपिटल मैनेजमेंट सबसे प्रसिद्ध क्वांट हेज फंडों में से एक था, क्योंकि यह सबसे सम्मानित अकादमिक नेताओं और दो नोबेल मेमोरियल पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्रियों, मायरोन एस स्कोल्स और रॉबर्ट सी। मेर्टन द्वारा चलाया गया था। 1990 के दशक के दौरान, उनकी टीम ने औसत रिटर्न अर्जित किया और सभी प्रकार के निवेशकों से पूंजी आकर्षित की। वे न केवल अक्षमताओं का दोहन करने के लिए प्रसिद्ध थे, बल्कि बाजार की दिशाओं पर भारी लाभकारी दांव लगाने के लिए पूंजी की आसान पहुंच का उपयोग कर रहे थे।
उनकी रणनीति की अनुशासित प्रकृति ने वास्तव में कमजोरी पैदा की जिससे उनका पतन हुआ। लंबी अवधि के पूंजी प्रबंधन को 2000 के प्रारंभ में विघटित और भंग कर दिया गया था। इसके मॉडलों में यह संभावना शामिल नहीं थी कि रूसी सरकार अपने स्वयं के कुछ ऋणों पर डिफ़ॉल्ट हो सकती है। इस एक घटना ने घटनाओं को ट्रिगर किया, और लीवरेज द्वारा बनाई गई श्रृंखला प्रतिक्रिया ने कहर पैदा किया। LTCM अन्य निवेश कार्यों के साथ इतना भारी था कि इसके पतन ने दुनिया के बाजारों को प्रभावित किया, नाटकीय घटनाओं को ट्रिगर किया।
लंबे समय में, फेडरल रिजर्व ने मदद करने के लिए कदम रखा, और अन्य बैंकों और निवेश फंडों ने LTCM का समर्थन किया ताकि आगे कोई नुकसान न हो। यह एक कारण है कि क्वांट फंड्स विफल हो सकते हैं, क्योंकि वे ऐतिहासिक घटनाओं पर आधारित होते हैं जिनमें भविष्य की घटनाओं को शामिल नहीं किया जा सकता है।
जबकि एक मजबूत क्वांट टीम भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल में लगातार नए पहलुओं को जोड़ रही है, हर बार भविष्य की भविष्यवाणी करना असंभव है। जब अर्थव्यवस्था और बाजार औसत से अधिक अस्थिरता का सामना कर रहे हों तो क्वांट फंड भी अभिभूत हो सकते हैं। खरीदने और बेचने के संकेत इतनी जल्दी आ सकते हैं कि उच्च कारोबार उच्च आयोगों और कर योग्य घटनाओं को बना सकते हैं। जब वे भालू-प्रूफ के रूप में मार्केटिंग करते हैं या शॉर्ट स्ट्रेटेजी पर आधारित होते हैं तो क्वांट फंड में भी खतरा हो सकता है। मंदी की भविष्यवाणी करना, डेरिवेटिव का उपयोग करना और उत्तोलन का संयोजन खतरनाक हो सकता है। एक गलत मोड़ से निहितार्थ पैदा हो सकते हैं, जो अक्सर खबर बनाते हैं।
तल - रेखा
क्वांटिटेटिव इनवेस्टमेंट स्ट्रैटेजी बैक-ऑफिस ब्लैक बॉक्स से लेकर मेनस्ट्रीम इन्वेस्टमेंट टूल्स तक विकसित हुई है। वे व्यापार में सबसे अच्छे दिमागों और सबसे तेज कंप्यूटरों का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो अक्षमताओं का फायदा उठाते हैं और लाभ उठाने का उपयोग करते हैं। वे बहुत सफल हो सकते हैं यदि मॉडल में सभी सही इनपुट शामिल हैं और असामान्य बाजार की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त फुर्तीला है। फ्लिप की तरफ, जबकि क्वांट फंडों का कड़ाई से परीक्षण किया जाता है जब तक कि वे काम नहीं करते हैं, उनकी कमजोरी यह है कि वे अपनी सफलता के लिए ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा करते हैं। जबकि क्वांट-स्टाइल निवेश का बाजार में अपना स्थान है, इसकी कमियों और जोखिमों के बारे में जानकारी होना महत्वपूर्ण है। विविधीकरण रणनीतियों के अनुरूप होने के लिए, मात्रा रणनीतियों को एक निवेश शैली के रूप में व्यवहार करना और उचित विविधीकरण प्राप्त करने के लिए पारंपरिक रणनीतियों के साथ संयोजन करना एक अच्छा विचार है।
