कैसे सांख्यिकीय पंचाट बड़े मुनाफे के लिए नेतृत्व कर सकते हैं

कुशल बाजार की परिकल्पना में कहा गया है कि वित्तीय बाजार "सूचनात्मक रूप से कुशल" हैं, जिसमें ट्रेड की गई संपत्ति की कीमतें किसी भी समय सभी ज्ञात जानकारी को दर्शाती हैं। लेकिन अगर यह सच है, तो कोई नई मूलभूत जानकारी के बावजूद कीमतें दिन-प्रतिदिन क्यों बदलती हैं? उत्तर में एक पहलू शामिल है जिसे आमतौर पर व्यक्तिगत व्यापारियों के बीच भुला दिया जाता है: तरलता।

दिन भर के कई बड़े संस्थागत ट्रेडों का लिक्विडिटी से कोई लेना-देना नहीं है। ओवरएक्सपोज्ड महसूस करने वाले निवेशक आक्रामक रूप से हेज या लिक्विडेट पोजिशन करेंगे, जिससे कीमत प्रभावित होगी। ये तरलता मांग अक्सर अपने पदों से बाहर निकलने के लिए एक कीमत चुकाने को तैयार रहते हैं, जिसके परिणामस्वरूप तरलता प्रदाताओं के लिए लाभ हो सकता है। सूचना पर लाभ की यह क्षमता कुशल बाजार की परिकल्पना के विपरीत है, लेकिन सांख्यिकीय मध्यस्थता की नींव बनाती है।

सांख्यिकीय मध्यस्थता का उद्देश्य सांख्यिकीय मॉडल से उत्पन्न परिसंपत्तियों के अपेक्षित मूल्य के आधार पर एक या अधिक संपत्ति के सांख्यिकीय गलत तरीके से मुनाफा होने से मूल्य और तरलता के बीच संबंधों को भुनाना है।

सांख्यिकीय पंचाट क्या है?

मॉर्गन स्टेनली के इक्विटी ब्लॉक ट्रेडिंग डेस्क संचालन द्वारा बनाई गई हेजिंग मांग से 1980 के दशक में सांख्यिकीय मध्यस्थता की शुरुआत हुई। मॉर्गन स्टेनली अपनी स्थिति के खिलाफ बचाव के रूप में निकट-सहसंबद्ध शेयरों में शेयरों को खरीदकर बड़े ब्लॉक खरीद से जुड़े मूल्य दंड से बचने में सक्षम था। उदाहरण के लिए, यदि फर्म ने शेयरों का एक बड़ा ब्लॉक खरीदा है, तो यह बाजार में किसी भी बड़ी गिरावट के खिलाफ बचाव के लिए एक निकट-सह-संबद्ध स्टॉक को छोटा कर देगा। इसने प्रभावी रूप से किसी भी बाजार जोखिम को समाप्त कर दिया, जबकि फर्म ने उस स्टॉक को रखने की मांग की जिसे उसने ब्लॉक लेनदेन में खरीदा था।

व्यापारियों ने जल्द ही इन जोड़ियों को एक खंड के रूप में निष्पादित करने और इसके बचाव के बारे में नहीं सोचना शुरू कर दिया, बल्कि एक व्यापारिक रणनीति के दो पहलू के रूप में केवल हेजिंग के बजाय लाभ कमाने के उद्देश्य से किया। ये जोड़ी ट्रेड अंततः तरलता, अस्थिरता, जोखिम या अन्य कारकों के कारण सुरक्षा कीमतों में सांख्यिकीय अंतर का लाभ उठाने के उद्देश्य से विभिन्न अन्य रणनीतियों में विकसित हुई। अब हम इन रणनीतियों को सांख्यिकीय मध्यस्थता के रूप में वर्गीकृत करते हैं।

सांख्यिकीय पंचाट के प्रकार

कई विभिन्न प्रकार के अवसरों का लाभ उठाने के लिए कई प्रकार के सांख्यिकीय मध्यस्थ बनाए गए हैं। जबकि कुछ प्रकारों को एक अधिक कुशल बाजार द्वारा चरणबद्ध किया गया है, कई अन्य अवसर हैं जो उनकी जगह लेने के लिए पैदा हुए हैं।

जोखिम मध्यस्थता

जोखिम मध्यस्थता सांख्यिकीय मध्यस्थता का एक रूप है जो विलय की स्थितियों से लाभ की तलाश करता है। निवेशक लक्ष्य में स्टॉक खरीदते हैं और (यदि यह स्टॉक लेनदेन है) एक साथ अधिग्रहणकर्ता के स्टॉक को छोटा करता है। परिणाम एक लाभ है जिसे बायआउट मूल्य और बाजार मूल्य के बीच के अंतर से महसूस किया जाता है।

पारंपरिक सांख्यिकीय मध्यस्थता के विपरीत, जोखिम मध्यस्थता में कुछ जोखिमों को शामिल करना शामिल है। सबसे बड़ा जोखिम यह है कि विलय के माध्यम से गिर जाएगी और लक्ष्य का स्टॉक अपने पूर्व-विलय के स्तर तक गिर जाएगा। एक और जोखिम निवेश किए गए धन के समय मूल्य से संबंधित है। विलय जो कि लंबे समय से गुजरते हैं, निवेशकों के वार्षिक रिटर्न में खा सकते हैं।

जोखिम मध्यस्थता में सफलता की कुंजी विलय की संभावना और समयबद्धता निर्धारित करती है और तुलना करती है कि लक्ष्य स्टॉक और बायआउट प्रस्ताव के बीच कीमत में अंतर के साथ। कुछ जोखिम मध्यस्थों ने अधिग्रहण लक्ष्यों पर भी सट्टा लगाना शुरू कर दिया है, जिससे समान रूप से अधिक जोखिम के साथ अधिक से अधिक लाभ हो सकता है।

अस्थिरता पंचाट

अस्थिरता मध्यस्थता एक लोकप्रिय प्रकार की सांख्यिकीय मध्यस्थता है जो एक विकल्प की निहित अस्थिरता और एक डेल्टा-तटस्थ पोर्टफोलियो में भविष्य के एहसास की अस्थिरता के पूर्वानुमान के बीच अंतर का लाभ उठाने पर केंद्रित है। अनिवार्य रूप से, अस्थिरता मध्यस्थता सुरक्षा की कीमत पर एक दिशात्मक शर्त बनाने के बजाय अंतर्निहित सुरक्षा की अस्थिरता पर अनुमान लगा रही है।

इस रणनीति की कुंजी भविष्य की अस्थिरता का सटीक अनुमान लगा रही है, जो विभिन्न कारणों से भटक सकती है:

• पेटेंट विवाद
• क्लिनिकल परीक्षण के परिणाम
• अनिश्चित कमाई
• एम एंड ए अटकलें

एक बार एक अस्थिरता मध्यस्थता ने भविष्य की एहसास की अस्थिरता का अनुमान लगाया है, वह या तो उन विकल्पों की तलाश करना शुरू कर सकती है जहां अंतर्निहित सुरक्षा के लिए अनुमानित अस्थिरता की तुलना में निहित अस्थिरता या तो काफी कम या अधिक है। यदि निहित अस्थिरता कम है, तो व्यापारी डेल्टा-तटस्थ पोर्टफोलियो बनाने के लिए अंतर्निहित सुरक्षा के साथ विकल्प और बचाव खरीद सकता है। इसी तरह, यदि निहित अस्थिरता अधिक है, तो व्यापारी डेल्टा-तटस्थ पोर्टफोलियो बनाने के लिए अंतर्निहित सुरक्षा के साथ विकल्प और बचाव बेच सकता है।

व्यापारी को तब व्यापार पर लाभ का एहसास होगा जब अंतर्निहित सुरक्षा की वास्तविक अस्थिरता बाजार के पूर्वानुमान (या निहित अस्थिरता) की तुलना में उसके पूर्वानुमान के करीब जाती है। पोर्टफोलियो डेल्टा को न्यूट्रल रखने के लिए आवश्यक रीहैडिंग के माध्यम से व्यापार से लाभ का एहसास होता है।

तंत्रिका जाल

तंत्रिका गणितीय नेटवर्क जटिल मध्यस्थता क्षेत्र में तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं क्योंकि वे जटिल गणितीय संबंधों को खोजने की क्षमता रखते हैं जो मानव आंख के लिए अदृश्य लगते हैं। ये नेटवर्क जैविक तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित गणितीय या कम्प्यूटेशनल मॉडल हैं। वे आपस में जुड़े हुए कृत्रिम न्यूरॉन्स के एक समूह से मिलकर बने होते हैं, जो अभिकलन के लिए एक कनेक्शनवादी दृष्टिकोण का उपयोग करके जानकारी की प्रक्रिया करते हैं - इसका मतलब है कि वे सीखने के चरण के दौरान नेटवर्क के माध्यम से बहने वाली बाहरी या आंतरिक जानकारी के आधार पर अपनी संरचना को बदलते हैं।

अनिवार्य रूप से, तंत्रिका नेटवर्क गैर-रैखिक सांख्यिकीय डेटा मॉडल हैं जो डेटा में पैटर्न खोजने के लिए इनपुट और आउटपुट के बीच जटिल संबंधों को मॉडल करने के लिए उपयोग किया जाता है। जाहिर है, लाभ के लिए प्रतिभूति मूल्य आंदोलनों में किसी भी पैटर्न का फायदा उठाया जा सकता है।

उच्च आवृत्ति व्यापार

उच्च आवृत्ति व्यापार (एचएफटी) एक काफी नया विकास है जिसका उद्देश्य लेनदेन को जल्दी से निष्पादित करने के लिए कंप्यूटर की क्षमता को भुनाना है। व्यापारिक क्षेत्र में खर्च करना पिछले कुछ वर्षों में काफी बढ़ा है और इसके परिणामस्वरूप, कई कार्यक्रम प्रति सेकंड हजारों ट्रेडों को निष्पादित करने में सक्षम हैं। अब चूंकि अधिकांश सांख्यिकीय मध्यस्थता के अवसर प्रतिस्पर्धा के कारण सीमित हैं, इसलिए ट्रेडों को शीघ्रता से निष्पादित करने की क्षमता ही मुनाफा कमाने का एकमात्र तरीका है। तेजी से जटिल तंत्रिका नेटवर्क और सांख्यिकीय मॉडल कंप्यूटर के साथ संयुक्त होकर क्रंच संख्या में सक्षम होते हैं और ट्रेडों को तेजी से निष्पादित करते हैं जो मध्यस्थों के लिए भविष्य के मुनाफे की कुंजी हैं।

कैसे सांख्यिकीय पंचाट बाजारों को प्रभावित करता है

सांख्यिकीय मध्यस्थता बाजारों में दिन-प्रतिदिन की तरलता प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह बड़े ब्लॉक व्यापारियों को बाजार की कीमतों को प्रभावित किए बिना अपने ट्रेडों को स्थापित करने में सक्षम बनाता है, जबकि अमेरिकी डिपॉजिटरी रिसीट्स (एडीआर) जैसे मुद्दों में अस्थिरता को कम करके उन्हें उनके मूल स्टॉक के साथ और अधिक निकटता से संबद्ध करता है।

हालांकि, सांख्यिकीय मध्यस्थता के कारण कुछ बड़ी समस्याएं भी हुई हैं। 1998 में लॉन्ग टर्म कैपिटल मैनेजमेंट (LTCM) के ढहने से बाजार लगभग खंडहर में चला गया। इस तरह के छोटे मूल्य विचलन से लाभ के लिए, महत्वपूर्ण लाभ उठाने के लिए आवश्यक है। इसके अलावा, क्योंकि ये ट्रेड स्वचालित हैं, अंतर्निहित सुरक्षा उपाय हैं। LTCM के मामले में, इसका मतलब था कि यह नीचे की ओर बढ़ता है; समस्या यह थी कि LTCM के परिसमापन के आदेशों ने केवल एक भयानक लूप में अधिक बिक्री के आदेशों को ट्रिगर किया था जो अंततः सरकारी हस्तक्षेप के साथ समाप्त हो जाएगा। याद रखें, अधिकांश स्टॉक मार्केट क्रैश तरलता और लीवरेज के मुद्दों से उत्पन्न होते हैं - बहुत ही अखाड़ा जिसमें सांख्यिकीय मध्यस्थता संचालित होती है।

तल - रेखा

1990 के बाद से लोकप्रियता में मामूली कमी के बावजूद सांख्यिकीय मध्यस्थता सबसे प्रभावशाली व्यापारिक रणनीतियों में से एक है। आज, अधिकांश सांख्यिकीय मध्यस्थता उच्च आवृत्ति व्यापार के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क और सांख्यिकीय मॉडल के संयोजन का उपयोग करके आयोजित की जाती है। न केवल ये रणनीतियाँ तरलता को संचालित करती हैं, बल्कि पिछले दिनों एलटीसीएम जैसी कंपनियों में जो बड़ी दुर्घटनाएँ हुई हैं, उनके लिए भी वे काफी हद तक जिम्मेदार हैं। जब तक तरलता और उत्तोलन के मुद्दों को संयुक्त किया जाता है, तब तक आम निवेशक के लिए भी इस रणनीति को जारी रखने की संभावना है।