सांख्यिकीय आर्बिट्राज
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 डिजाइन 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 को खोलते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई फंड मैनेजर कोका-कोला से अधिक विश्वास करता 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 सांख्यिकीय मध्यस्थता को "जोड़े व्यापार" के रूप में संदर्भित 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 एक महत्वपूर्ण राशि के लिए असंबंधित 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 के लिए अतिरिक्त जोखिम जोड़ता है, हालांकि कुछ जोखिमों को कम करने में मदद करने के लिए विकल्पों का उपयोग किया जा सकता है। (आगे पढ़ने के लिए, देखें: विकल्पों के साथ जोखिम कम करना।)
चाबी छीन लेना
- सांख्यिकीय मध्यस्थता बड़े, विविध विभागों को नियोजित करने वाली व्यापारिक रणनीतियों का एक समूह है जो एक बहुत ही अल्पकालिक आधार पर कारोबार किया जाता है।
- इस प्रकार की ट्रेडिंग रणनीति शेयरों को एक वांछनीयता रैंकिंग प्रदान करती है और फिर जितना संभव हो उतना जोखिम को कम करने के लिए एक पोर्टफोलियो का निर्माण करती है।
- सांख्यिकीय मध्यस्थता कंप्यूटर मॉडल और विश्लेषण पर बहुत अधिक निर्भर है और इसे निवेश के लिए सबसे कठोर दृष्टिकोणों 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 दोनों शेयरों की कीमत चार्ट पर ओवरले करके 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। हालांकि, 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 एक 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 हार्ले डेविडसन, एक उपभोक्ता चक्रीय स्टॉक, अक्सर उच्च सहसंबंध की अवधि होती है।
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