सांख्यिकीय आर्बिट्रेज

सांख्यिकीय आर्बिट्रेज क्या है?

वित्त की दुनिया में, सांख्यिकीय आर्बिट्रेज (या स्टेट एआरबी) व्यापारिक रणनीतियों के एक समूह को संदर्भित करता है जो बहुत ही कम समय के लिए हजारों प्रतिभूतियों के विविध पोर्टफोलियो में निवेश करने के लिए औसत रिवर्सन विश्लेषण का उपयोग करता है, अक्सर केवल कुछ सेकंड लेकिन कई दिनों तक।

ट्रेडिंग के लिए मात्रात्मक रूप से गहराई से, विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण के रूप में जाना जाता है, स्टेट एआरबी का लक्ष्य दो चरणों में जितना संभव हो सके बीटा के जोखिम को 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 उद्देश्य से विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए पोर्टफोलियो में। निवेशक आमतौर पर गणितीय मॉडलिंग तकनीकों के माध्यम से आर्बिट्राज स्थितियों की पहचान करते हैं।

सांख्यिकीय आर्बिट्रेज को समझना

सांख्यिकीय आर्बिट्रेज रणनीतियां बाजार तटस्थ हैं क्योंकि उनमें सहसंबद्ध प्रतिभूतियों में अक्षम मूल्य निर्धारण का लाभ उठाने के लिए एक साथ लंबी स्थिति और छोटी स्थिति दोनों को खोलना शामिल है। उदाहरण के लिए, यदि एक फंड मैनेजर को लगता है कि कोका-कोला का मूल्यांकन कम है और पेप्सी का मूल्य अधिक है, तो वे कोका-कोला में एक लॉन्ग पोजीशन खोलेंगे, और साथ ही, पेप्सी में एक शॉर्ट पोजीशन खोलेंगे। निवेशक अक्सर सांख्यिकीय आर्बिट्रेज को " जोड़े ट्रेडिंग " के रूप में संदर्भित करते हैं ।

सांख्यिकीय अंतरपणन सख्ती से 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 अलग-अलग 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, में अक्सर उच्च सहसंबंध की अवधि होती है।

सांख्यिकीय मध्यस्थता के जोखिम

सांख्यिकीय मध्यस्थता जोखिम के बिना नहीं है। यह बाजार की कीमतों की ऐतिहासिक या अनुमानित सामान्य पर लौटने की क्षमता पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जिसे आमतौर पर माध्य प्रत्यावर्तन कहा जाता है । हालांकि, एक ही उद्योग में काम करने वाले दो स्टॉक सूक्ष्म और मैक्रो दोनों कारकों के कारण महत्वपूर्ण समय के लिए असंबद्ध रह सकते हैं।

इस कारण से, अधिकांश सांख्यिकीय आर्बिट्रेज रणनीतियाँ उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग (HFT) एल्गोरिदम का लाभ उठाती हैं, जो छोटी अक्षमताओं का फायदा उठाती हैं जो अक्सर मिलीसेकंड के मामले में रहती हैं। इस तरह के मामूली मूल्य आंदोलनों से पर्याप्त लाभ उत्पन्न करने के लिए दोनों शेयरों में बड़े पदों की आवश्यकता होती है। यह सांख्यिकीय मध्यस्थता रणनीतियों के लिए अतिरिक्त जोखिम जोड़ता है, हालांकि कुछ जोखिमों को कम करने में मदद के लिए विकल्पों का उपयोग किया जा सकता है।

सांख्यिकीय मध्यस्थता 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 का एक अधिक सरल तरीका है। निवेशक दो प्रतिभूतियों को ढूंढ सकते हैं जो परंपरागत रूप से सहसंबद्ध हैं,. जैसे कि जनरल मोटर्स (जीएम) और फोर्ड मोटर कंपनी (एफ), और फिर दो शेयरों की तुलना मूल्य चार्ट पर ओवरले करके करें।

नीचे दिया गया चार्ट इन दो वाहन निर्माताओं की तुलना करता है। निवेशक एक व्यापार में प्रवेश कर सकते हैं जब दो स्टॉक एक-दूसरे के साथ काफी हद तक सिंक हो जाते हैं, जैसे कि फरवरी के मध्य में और मई की शुरुआत में। उदाहरण के लिए, ट्रेडर्स फरवरी में फोर्ड को खरीदने और मई में इसे बेचने पर विचार करेंगे, क्योंकि इसके शेयर की कीमत जनरल मोटर के शेयर की कीमत के अनुरूप होगी। हालांकि, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि दोनों कीमतें कब फिर से मिल जाएंगी; इसलिए, इस रणनीति को लागू करते समय निवेशकों को हमेशा स्टॉप-लॉस ऑर्डर का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए।

##हाइलाइट

• सांख्यिकीय आर्बिट्रेज बड़े, विविध पोर्टफोलियो को नियोजित करने वाली व्यापारिक रणनीतियों का एक समूह है जो बहुत ही कम अवधि के आधार पर कारोबार किया जाता है।

• इस प्रकार की ट्रेडिंग रणनीति स्टॉक को वांछनीयता रैंकिंग प्रदान करती है और फिर जितना संभव हो जोखिम को कम करने के लिए एक पोर्टफोलियो का निर्माण करती है।

• सांख्यिकीय आर्बिट्रेज 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।