रॉकेट वैज्ञानिक

एक रॉकेट वैज्ञानिक क्या है?

रॉकेट वैज्ञानिक पारंपरिक व्यापारियों द्वारा गणित और सांख्यिकीय अनुसंधान पृष्ठभूमि वाले व्यक्ति के लिए निवेश और वित्त में मात्रात्मक कार्य करने वाला एक शब्द है। यह शब्द 1970 के दशक का है और जब वॉल स्ट्रीट फर्मों ने पारंपरिक प्रतिभूति विश्लेषकों के साथ-साथ व्यापक मात्रात्मक अनुसंधान करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने के लिए वित्त या व्यापारिक पृष्ठभूमि के बिना शोधकर्ताओं को नियुक्त करना शुरू किया तो इसका इस्तेमाल जीभ-इन-गाल किया गया ।

रॉकेट वैज्ञानिकों को समझना

वॉल स्ट्रीट ने इन विशेषज्ञों पर अपनी निर्भरता का विस्तार किया - आमतौर पर "क्वांट" के रूप में संदर्भित - वित्त और व्यापार भारी स्वचालित हो गए और बड़े डेटा तक पहुंच में वृद्धि हुई। जबकि मात्रात्मक अनुसंधान निवेश की किसी भी शैली, यानी विकास या मूल्य पर लागू किया जा सकता है, प्रतिभूति उद्योग में इसके आवेदन का विस्तार कारक निवेश के उदय के साथ हुआ है । प्रारंभ में निवेश के लिए एक अलग दृष्टिकोण के रूप में सोचा गया था जो निर्णय लेने में मानवीय भावनाओं को कम करने में मदद करेगा, मात्रात्मक तरीकों का अब पूरे उद्योग में उपयोग किया जाता है और अधिकांश निवेश रणनीतियों से अलग होने के विपरीत, भीतर शामिल किया जाता है।

मात्रात्मक विश्लेषण अब सामान्य है

परिसंपत्ति प्रबंधन में रॉकेट वैज्ञानिकों के उपयोग का एक प्रारंभिक उदाहरण तब होगा जब एक सफल व्यापारी अपने निवेश विचारों को मापना चाहता था और आगे बढ़ने वाली रणनीति की संभावित प्रभावशीलता का परीक्षण करना चाहता था। परंपरागत रूप से चयनित मूल्य स्टॉक, उदाहरण के लिए, एक मौलिक रणनीति के आधार पर, एक प्रबंधक पीएचडी के साथ एक विश्लेषक को नियुक्त कर सकता है। और सैद्धांतिक भौतिकी में एक पृष्ठभूमि (AKA, "रॉकेट साइंस") एक मॉडल बनाने के लिए जो कई बाजार परिदृश्यों में लंबी अवधि में सैकड़ों या हजारों कारकों और सहसंबंधों के रिटर्न में योगदान का परीक्षण करता है। जैसा कि मात्रा प्रबंधक की रणनीति के बैकटेस्टिंग के लिए जटिल मॉडल बनाती है , वह निवेश व्यवसाय भी सीखती है, संभावित रूप से रॉकेट वैज्ञानिक से प्रतिभूति विश्लेषक और पोर्टफोलियो प्रबंधक तक विकसित हो रही है।

हाल के दशकों में क्वांटम सिंथेटिक उत्पादों और स्वैप सहित डेरिवेटिव के विकास का अभिन्न अंग रहा है। निवेश पोर्टफोलियो बनाने और सलाह देने के लिए रोबो सलाहकारों द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल भी मात्रात्मक वित्तीय अनुसंधान पर आधारित हैं। उच्च आवृत्ति व्यापार और अन्य स्वचालित, एल्गोरिथम व्यापार कार्यक्रम निवेश और व्यापार के लिए मात्रात्मक तरीकों और कंप्यूटर मॉडल के आवेदन के प्रत्यक्ष परिणाम हैं।

मानव निर्णय लेने की जांच और संतुलन को दरकिनार करते हुए मात्रात्मक और कारक निवेश संभावित बाजार की अस्थिरता में किस हद तक योगदान दे सकता है, यह गहन बहस का विषय बना हुआ है। ब्लैक मंडे 1987 मार्केट क्रैश के लिए मात्रात्मक, प्रोग्राम ट्रेडिंग को व्यापक रूप से दोषी ठहराया गया था और 2010 के फ्लैश क्रैश जैसे चरम बाजार में अस्थिरता की अन्य हालिया घटनाओं में योगदान करने के लिए । आधुनिक, जटिल और अक्सर अपारदर्शी डेरिवेटिव की भूमिका, स्वैप , और सिंथेटिक ऋण साधन, वैश्विक वित्तीय संकट और महान मंदी के कारणों, संचरण और अनिश्चितता के लिए मात्रात्मक तरीकों से संभव हो गए हैं, जिससे मात्रात्मक निवेश की आलोचना भी हुई है।

समर्थकों का कहना है कि आधुनिक मात्रात्मक तरीकों की शुरूआत से पहले बाजार दुर्घटनाएं भी हुईं, उनका उपयोग वास्तव में वित्तीय क्षेत्र में मानव मनोविज्ञान, भावना और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह के कुछ प्रभावों को दूर करने में मदद कर सकता है, और यह कि मॉडल की तीव्र, निश्चित प्रतिक्रिया आधारित व्यापार कार्यक्रम बाजार समायोजन में तेजी ला सकते हैं और दक्षता बढ़ा सकते हैं। भले ही, आधुनिक वित्तीय बाजारों में स्थापित मानदंड के रूप में रहने के लिए मात्रात्मक व्यापार यहां है।

हाइलाइट्स

• 1980 के दशक में कंप्यूटर युग के उदय के साथ मात्रात्मक मॉडलिंग रिस्ट पर निर्भरता की प्रवृत्ति शुरू हुई।

• "रॉकेट वैज्ञानिक" वित्त, निवेश और व्यापार के लिए भौतिकी, इंजीनियरिंग, और अन्य मात्रात्मक कठिन विज्ञान में विकसित उपन्यास गणितीय उपकरणों के अनुप्रयोग के लिए एक जीभ-इन-गाल संदर्भ है।

• मात्रात्मक वित्त अब वित्त की दुनिया में स्थापित मानदंड है, हालांकि अभी भी इसके कुछ आलोचक हैं।