सह – संबंध

सहसंबंध दो स्वतंत्र मूल्यों के बीच पारस्परिक संबंध का वर्णन करता है। व्यापार में सहसंबंध का सबसे बुनियादी उपयोग यह पता लगाने में है कि क्या दो चर के बीच कोई संबंध है और यदि है, तो यह किस प्रकार का संबंध है। संख्या को आम तौर पर -1 और 1 के बीच के आंकड़े के रूप में दिया जाता है, जहां -1 एक नकारात्मक सहसंबंध का अर्थ है, 0 किसी भी संबंध का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, और 1 एक सकारात्मक संबंध दर्शाता है।

व्यापार के लिए, सहसंबंध के कई अलग-अलग उपयोग हो सकते हैं, क्योंकि व्यापारी जो कुछ भी करते हैं, वह विभिन्न स्टॉक, मुद्राओं और बाजारों आदि के बीच संबंधों के विश्लेषण पर आधारित होता है। यहां, हम यह देखने जा रहे हैं कि हम कैसे परिभाषित और नियोजित करते हैं। दिन-प्रतिदिन के कारोबार में सहसंबंध।

व्यापार में सहसंबंध को परिभाषित करना

यह पता लगाने के लिए कि क्या दो चर के बीच कोई संबंध है, हम सहसंबंध गुणांक का उपयोग करते हैं। यह एक पैमाना है जो -1 से 1 तक चलता है और निम्नलिखित जानकारी प्रदान करता है:

• -1 का अर्थ नकारात्मक सहसंबंध है: जैसे A मान में वृद्धि करता है, इसलिए B घटता है और इसके विपरीत
• 0 का अर्थ कोई सहसंबंध नहीं है: ए और बी के मूल्यों में कोई संबंध नहीं है
• 1 सकारात्मक सहसंबंध का तात्पर्य है: ए और बी एकसमान में मूल्य में वृद्धि या कमी।

यह एक पैमाना होने के कारण, बीच-बीच में मूल्य भी होते हैं, हालांकि व्यापार में, -0.8 से अधिक या 0.8 से कम के गुणांक को महत्वपूर्ण नहीं माना जाता है।

पियर्सन का सहसंबंध गुणांक

सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला सूत्र पियर्सन सहसंबंध गुणांक (पीसीसी) है, जो विक्टोरियन गणितज्ञ कार्ल पियर्सन के नाम पर सांख्यिकीय विश्लेषण की एक विधि है।

मान लीजिए कि हम स्टॉक ए और स्टॉक बी के बीच कोई सहसंबंध खोजना चाहते हैं: सहसंबंध खोजने के लिए, हमें पहले हमारे दो शेयरों के सहप्रसरण और मानक विचलन को जानना होगा। ट्रेडिंग में सहप्रसरण ए और बी के बीच संबंध का माप है।

यह सहसंबंध के समान लग सकता है, लेकिन यह अलग है (नीचे नोट देखें)।

एक निश्चित समय अवधि से ए और बी के मानों का एक सेट लेकर और प्रत्येक के औसत औसत की गणना करके सहप्रसरण पाया जाता है। माध्य तब प्रत्येक ए और बी मान से घटाया जाता है। A के बाद के योग एक साथ और इसी तरह B के साथ जोड़े जाते हैं। इन A और B मानों के योग को गुणा किया जाता है और फिर उन मानों की संख्या से विभाजित किया जाता है जिन्हें आपने घटाकर 1 से शुरू किया था (इसलिए यदि आपने दिन में एक बार A और B के मान लिए हैं दस दिन की अवधि में, आप 9 से भाग देंगे)।

व्यापार में मानक विचलन इस बात का माप है कि किसी सुरक्षा का मूल्य किसी निश्चित अवधि में उसके औसत औसत से कितना भिन्न होता है।

मानक विचलन खोजने के लिए, आपको सबसे पहले विचरण (सहप्रसरण से भिन्न) जानने की आवश्यकता है: इसकी गणना एक निश्चित समय अवधि में एक स्टॉक, ए के मूल्यों को लेकर की जाती है। सहप्रसरण की तरह, A का माध्य औसत निकाला जाता है और फिर प्रत्येक मान से घटाया जाता है। इनमें से प्रत्येक योग को तब चुकता किया जाता है और एक साथ जोड़ा जाता है। यह कुल फिर आपको भिन्नता देने के लिए मूल्यों की मूल राशि से घटाकर 1 से विभाजित किया जाता है। विचरण का वर्गमूल मानक विचलन है।

सहसंबंध गुणांक A और B के मानक विचलन के योग से A और B के सहप्रसरण को विभाजित करके पाया जाता है।

सहसंबंध और सहप्रसरण के बीच अंतर

व्यापारियों के बीच सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण अंतर सहसंबंध और सहप्रसरण इस प्रकार है: सहप्रसरण केवल उस दर को मापता है जिस पर दो मान अग्रानुक्रम में बदलते हैं जबकि सहसंबंध उस सीमा को मापता है जिससे ये मूल्य परिवर्तन संबंधित हैं।

जब इन्हें एक ही ग्राफ पर प्लॉट करते हुए देखा जाता है, तो सह-संबंध सहप्रसरण की तुलना में माध्य के करीब रहेगा।

सहसंबंध के पेशेवरों और विपक्ष

व्यापार में किसी भी चीज़ के साथ, सहसंबंध गुणांक के अपने फायदे और नुकसान हैं:

पेशेवरों

• सहप्रसरण का उपयोग करने से बेहतर है क्योंकि यह एक की ताकत दिखाता है दो मूल्यों के बीच संबंध।
• हालांकि गणना करने में जल्दी नहीं है, -1 से 1 के सहसंबंध पैमाने को आसानी से समझा जा सकता है, यहां तक ​​कि शुरुआती व्यापार करने वालों के लिए भी।
• सहसंबंध गुणांक का एक ग्राफ रुझान दिखा सकता है जो मूल्य की भविष्य की दिशा निर्धारित करने में सहायक होते हैं।
• पियर्सन का सूत्र बड़ी मात्रा में डेटा को समायोजित कर सकता है, जिससे व्यापारियों को वांछित समय अवधि में सहसंबंध की गणना करने की अनुमति मिलती है।

विपक्ष

• सहसंबंध एक रिश्ते की ताकत को दर्शाता है, लेकिन यह नहीं दिखा सकता है कि क्या संबंध एक कारण-प्रभाव वाला है। यहां तक ​​कि -1 या 1 का एक मजबूत सहसंबंध यह नहीं दिखा सकता है कि का आंदोलन

ए सीधे बी या इसके विपरीत के आंदोलन को प्रभावित करता है।

जबकि सहसंबंध ऐतिहासिक डेटा के आधार पर रुझान दिखा सकता है, यह भविष्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकता है। यहां तक ​​कि कम या गैर-सहसंबंधित प्रतिभूतियों (नीचे देखें) के आधार पर पोर्टफोलियो विविधीकरण को इस धारणा पर काम करना चाहिए कि सहसंबंध गुणांक मोटे तौर पर समान रहेंगे।

औसत औसत पर आधारित किसी भी गणना के साथ, असामान्य मान औसत को तिरछा कर सकते हैं और इसलिए सहसंबंध परिणाम – विशेष रूप से छोटे डेटा नमूनों के साथ।

एक मजबूत सहसंबंध सबसे अच्छा तब प्रदर्शित होता है जब दो मूल्यों के बीच एक रैखिक संबंध होता है (जैसे A ऊपर जाता है, इसलिए B करता है; जैसे A ऊपर जाता है, B नीचे जाता है आदि) हालांकि, दो मान जिनमें एक गैर-रैखिक संबंध होता है अभी भी एक सहसंबंध हो सकता है कि गुणांक गणना प्रदर्शित नहीं कर सकती।

ट्रेडिंग में सहसंबंध का उपयोग करना

अब हम जानते हैं कि व्यापारियों के लिए सहसंबंध का क्या मतलब है, आइए उन तरीकों पर गौर करें जिनमें यह रोजमर्रा के व्यापार में नियोजित है:

दो चर के सापेक्ष प्रदर्शन को मापना

मुख्य कारण कोई भी व्यापारी दो चर के बीच के संबंध को जानना चाहता है, अंततः अपने निवेश को सूचित करना है।

इसका एक दिलचस्प उदाहरण स्टॉक और बॉन्ड के बीच संबंध है, विशेष रूप से एस एंड पी 500 और यूएस ट्रेजरी बांड के बीच।

सदी की शुरुआत के बाद से, ये दो संपत्ति वर्ग लगभग लगातार नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध रहे हैं।

दो दशकों के नकारात्मक स्टॉक-बॉन्ड सहसंबंध ने इस धारणा को जन्म दिया है कि जैसे-जैसे स्टॉक बढ़ेगा, बॉन्ड हमेशा गिरेंगे क्योंकि निवेशक बुल मार्केट का लाभ उठाने के लिए पूंजी को मुक्त करना चाहते हैं। रिवर्स को भी सच माना जाता है; मंदी के बाजार में, निवेशक बॉन्ड को अपने पोर्टफोलियो की सुरक्षा के तरीके के रूप में देख सकते हैं (इसे कभी-कभी ‘गुणवत्ता की उड़ान’ या ‘सुरक्षा की उड़ान’ के रूप में संदर्भित किया जाता है – इसके बारे में नीचे और अधिक)।

हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि 1980 और 1990 के दशक के दौरान, स्टॉक और बॉन्ड के बीच संबंध लगभग विशेष रूप से सकारात्मक था। यह काफी हद तक अपेक्षित और महसूस दोनों मुद्रास्फीति दरों के कारण था। इसलिए, निवेशक देख सकते हैं कि एक सहसंबंध है स्टॉक और बॉन्ड के बीच, लेकिन बाहरी आर्थिक कारकों के कारण इसकी प्रकृति समय के साथ बदल सकती है (याद रखें कि सहसंबंध कार्य-कारण नहीं दिखा सकता है)।

पोर्टफोलियो संरक्षण और विविधीकरण

व्यापारी व्यवस्थित जोखिम के खिलाफ जितना संभव हो सके अपनी संपत्ति की रक्षा करना चाहते हैं – यानी ऐसे कारक जो पूरे बाजार को नहीं तो बाजार के एक बड़े हिस्से को प्रभावित करते हैं। ऐसा करने के लोकप्रिय तरीके पोर्टफोलियो विविधीकरण और पोर्टफोलियो सुरक्षा हैं।

ये दोनों उन प्रतिभूतियों को शामिल करके सहसंबंध को नियोजित करते हैं जिनका इक्विटी से कम या कोई संबंध नहीं है। कम और गैर-सहसंबद्ध संपत्तियों को वैकल्पिक निवेश के रूप में भी जाना जाता है और इसमें निजी इक्विटी, कीमती धातुएं और विकल्प शामिल हो सकते हैं।

सोच यह है कि इस तरह एक पोर्टफोलियो को संतुलित करने से, क्या इक्विटी का एक सेट अचानक मूल्य में गिरना चाहिए, कम सहसंबद्ध प्रतिभूतियां इक्विटी के रूप में बुरी तरह प्रभावित नहीं होंगी और इसलिए किसी भी नुकसान को कम करने में मदद करेंगी।

अन्य ट्रेडिंग रणनीतियाँ जो सहसंबंध को नियोजित करती हैं

पेयर्स ट्रेडिंग

जोड़े व्यापार दो प्रतिभूतियों की तलाश करता है जो ऐतिहासिक रूप से अत्यधिक सहसंबद्ध हैं (0.8 या ऊपर का गुणांक) और उनके सहसंबंध से किसी भी विचलन को भुनाने का प्रयास करता है।

रणनीति 1980 के दशक में मॉर्गन स्टेनली में विकसित की गई थी।

इसमें ओवर-परफॉर्मिंग स्टॉक (ए) पर शॉर्ट पोजीशन लेना और अंडर-परफॉर्मिंग स्टॉक (बी) पर लॉन्ग पोजीशन लेना शामिल है, एक बार जब वे अपने सहसंबंध से एक निश्चित दूरी से विचलित हो जाते हैं। व्यापारी तब एक साथ ए बेचता है और खरीदता है। बी.थ्योरी यह है कि चूंकि सहसंबंध माध्य प्रत्यावर्तित होता है, ए और लांग बी पर शॉर्ट जाने से लाभ होता है।

सहसंबंध स्वैप

सहसंबंध स्वैप ओवर-द-काउंटर (ओटीसी) वित्तीय डेरिवेटिव हैं। अनिवार्य रूप से एक सहसंबंध स्वैप एक अनुबंध है जो दो उत्पादों के बीच सहसंबंध गुणांक में हर वृद्धि के लिए वापसी का वादा करता है। जैसा कि जोड़े व्यापार के साथ होता है, एक आदर्श सहसंबंध स्वैप दो उच्च-सहसंबद्ध प्रतिभूतियों पर आधारित होगा जो अपने मतलब से दूरी से विचलित हो गए हैं।

मल्टी-एसेट विकल्प

इन्हें रेनबो विकल्प या सहसंबंध विकल्प के रूप में भी जाना जाता है। उनमें से सबसे अच्छा (या सबसे खराब) प्रदर्शन।