निवेशक ध्यान: गूगल सर्च वॉल्यूम स्टॉक रिटर्न की भविष्यवाणी कैसे करता है

21 जनवरी 2021 की सुबह, गेमस्टॉप का टिकर प्रतीक वर्षों में पहली बार गूगल सर्च के शीर्ष दस परिणामों में दिखाई दिया। "GME स्टॉक" की खोज मात्रा तेजी से बढ़ रही थी। उस दिन स्टॉक 57% ऊपर था। एक हफ्ते के भीतर, यह 700% और बढ़ गया।

उस प्रकरण के बारे में जो भी सोचें, इसने कुछ ऐसा स्पष्ट किया जो शैक्षणिक वित्त वर्षों से चुपचाप दर्ज कर रहा था: जब साधारण निवेशक किसी स्टॉक पर अपना ध्यान केंद्रित करते हैं, तो कीमतें चलती हैं—और फिर, अक्सर, वापस भी आ जाती हैं।

निवेशक ध्यान और अल्पकालिक रिटर्न के बीच इस संबंध का विषय Zhi Da, Joseph Engelberg, और Pengjie Gao की 2011 की ऐतिहासिक अध्ययन "In Search of Attention" है, जो Journal of Finance में प्रकाशित हुई थी। इस पेपर ने एक पहले से अनुपयोगी डेटा स्रोत—गूगल के Search Volume Index (SVI)—का उपयोग करके खुदरा निवेशक ध्यान का पहला स्पष्ट, वास्तविक समय माप तैयार किया, और कीमतों पर इसके परिणामों का पता लगाया।

ध्यान को मापना क्यों कठिन है

वित्त अनुसंधान ने लंबे समय से पहचाना है कि निवेशक ध्यान बाजारों को प्रभावित करता है। जब कुछ लोगों की रुचि पकड़ता है, तो वे खरीदते हैं। जब वे बेहतर जानकारी के बिना खरीदते हैं, तो कीमतें उचित मूल्य से ऊपर धकेली जाती हैं, जिससे अस्थायी असामान्य रिटर्न पैदा होते हैं जो ध्यान फीका पड़ने के बाद वापस आ जाते हैं।

अनुभवजन्य चुनौती हमेशा माप रही है। पहले के अध्ययनों ने अप्रत्यक्ष प्रॉक्सी का उपयोग किया—विज्ञापन खर्च, समाचार कवरेज, S&P 500 में शामिल होना—ये सभी प्रमुखता से संबंधित कुछ पकड़ते हैं लेकिन अशुद्ध, विलंबित और अन्य कारकों के साथ मिश्रित हैं।

Da, Engelberg, और Gao ने तर्क दिया कि गूगल खोजें गुणात्मक रूप से अलग हैं। जब कोई गूगल के सर्च बार में एक टिकर प्रतीक टाइप करता है, तो वह कार्य उस स्टॉक के बारे में जानकारी एकत्र करने के इरादे को सीधे प्रकट करता है। इसके लिए कोई खरीद, कोई मीडिया मध्यस्थ, और कोई संस्थागत संदर्भ आवश्यक नहीं है। यह, लेखकों ने लिखा, जानकारी के लिए एक "प्रकट प्राथमिकता" है, जो बड़े पैमाने पर वास्तविक समय में दर्ज की जाती है।

गूगल ट्रेंड्स प्लेटफॉर्म किसी भी क्वेरी टर्म के लिए साप्ताहिक और मासिक SVI डेटा प्रदान करता है, जिसे चयनित समय विंडो में 0-100 के पैमाने पर सामान्यीकृत किया जाता है। प्रत्येक Russell 3000 स्टॉक को उसके टिकर प्रतीक को सर्च क्वेरी के रूप में मैप करके, Da, Engelberg, और Gao ने 2004 से 2008 तक के साप्ताहिक SVI अवलोकनों का एक पैनल बनाया।

कौन खोज रहा है?

मूल्य प्रभावों की जांच से पहले, पेपर को यह स्थापित करना था कि SVI संस्थागत गतिविधि के बजाय खुदरा ध्यान को पकड़ता है। यह महत्वपूर्ण है। संस्थागत निवेशक—हेज फंड, म्यूचुअल फंड, पेंशन मैनेजर—स्टॉक की कीमतों के लिए गूगल पर खोज नहीं करते। वे ब्लूमबर्ग टर्मिनल, रॉयटर्स Eikon, और मालिकाना डेटा फीड का उपयोग करते हैं। "AAPL" या "TSLA" के लिए गूगल खोज करने वाले लोगों की आबादी मुख्य रूप से व्यक्तिगत, गैर-पेशेवर निवेशकों से बनी है।

पेपर ने इस व्याख्या की कई तरीकों से पुष्टि की। Ancerno के लेनदेन डेटा में SVI संस्थागत ट्रेडिंग वॉल्यूम की तुलना में खुदरा ट्रेडिंग वॉल्यूम के साथ अधिक मजबूती से सहसंबद्ध था। यह खुदरा ब्रोकरेज खातों में शुद्ध प्रवाह का पूर्वानुमान लगाता था। यह पेशेवर विश्लेषक कवरेज या संस्थागत स्वामित्व परिवर्तनों के साथ असंबद्ध था। संक्षेप में, खोज डेटा परिष्कृत पूंजी आवंटकों के बजाय नॉइज़ ट्रेडर के समान खुदरा निवेशकों के ध्यान को वास्तव में माप रहा था।

यह अंतर परिणामों की व्याख्या करने के लिए महत्वपूर्ण है। यदि SVI ने जानकार ध्यान को मापा, तो बढ़ती खोज मात्रा वास्तविक जानकारी समावेश को दर्शाने वाली निरंतर मूल्य वृद्धि का अनुमान लगा सकती थी। क्योंकि यह अज्ञात ध्यान को मापता है, भविष्यवाणी अलग है: अस्थायी मूल्य वृद्धि के बाद उलटफेर।

मुख्य निष्कर्ष: ध्यान खरीदी, उसके बाद उलटफेर

पेपर का केंद्रीय परिणाम सरल और उल्लेखनीय है। पिछले आठ सप्ताह के औसत के सापेक्ष खोज मात्रा परिवर्तन के रूप में परिभाषित SVI वृद्धि के उच्चतम पांचवें हिस्से वाले स्टॉक बाद के दो सप्ताहों में सार्थक रूप से अधिक रिटर्न अर्जित करते हैं, उसके बाद दो सप्ताह में कम रिटर्न।

SVI परिवर्तन द्वारा पांचवें भागों में क्रमबद्ध, शीर्ष पांचवें हिस्से ने ध्यान स्पाइक के बाद दो सप्ताहों में औसत संचित असामान्य रिटर्न लगभग 0.35% अर्जित किया। निचले पांचवें हिस्से ने ऐसा कोई पैटर्न नहीं दिखाया। उच्च-ध्यान और कम-ध्यान पोर्टफोलियो के बीच का अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था और आकार, बुक-टू-मार्केट अनुपात, और मोमेंटम के लिए मानक नियंत्रणों के लिए मजबूत था।

उलटफेर भी उतना ही स्पष्ट था: वही शीर्ष-पांचवें हिस्से के स्टॉक ध्यान स्पाइक के बाद तीन और चार सप्ताह में तुलनीय परिमाण से कम प्रदर्शन किए। पूर्ण चार-सप्ताह की खिड़की पर समग्र रिटर्न शून्य के करीब था, इस विचार के अनुरूप कि खोज-संचालित खरीद जानकारी के बजाय मूल्य दबाव का गठन करती है, और यह दबाव अंततः कम हो जाता है।

यह पैटर्न ठीक वही है जो मूल्य दबाव परिकल्पना भविष्यवाणी करती है। जब अज्ञात खरीदार एक साथ किसी स्टॉक में प्रवेश करते हैं—नई जानकारी से नहीं बल्कि एक ही संकेत के साझा ध्यान से आकर्षित—वे मूल्य को मौलिक मूल्य से ऊपर धकेलते हैं। आर्बिट्रेजर और धैर्यवान विक्रेता उन्नत कीमतों पर इस मांग को अवशोषित करते हैं। जैसे-जैसे ध्यान-प्रेरित प्रवाह कम होता है, कीमतें वापस आ जाती हैं।

IPO और ध्यान प्रवर्धन प्रभाव

पेपर में सबसे आकर्षक विस्तार में से एक प्रारंभिक सार्वजनिक प्रसाद (IPO) से संबंधित था। IPO ध्यान अनुसंधान के लिए प्राकृतिक प्रयोग हैं: वे नए हैं, मीडिया कवरेज प्राप्त करते हैं, और निवेशक आधार शुरू में उन खुदरा प्रतिभागियों की ओर झुका होता है जो ध्यान प्रभावों के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील हो सकते हैं।

Da, Engelberg, और Gao ने पाया कि IPO-पूर्व SVI—स्टॉक के व्यापार शुरू होने से पहले के हफ्तों में मापी गई—दोनों पहले दिन के रिटर्न और बाद के तीन महीने के कम प्रदर्शन की भविष्यवाणी करती थी। IPO से पहले उच्च खोज रुचि आकर्षित करने वाले स्टॉक अधिक बड़ी पहले दिन की मूल्य छलांग के साथ खुले, यह सुझाव देते हुए कि खुदरा खरीद दबाव ने प्रारंभिक उछाल में योगदान दिया। उन्हीं स्टॉक्स ने बाद के महीनों में अधिक गंभीरता से कम प्रदर्शन किया।

यह निष्कर्ष IPO के दीर्घकालिक कम प्रदर्शन पर व्यापक साहित्य से जुड़ता है, जहां नई सूचीबद्ध कंपनियां बहु-वर्षीय क्षितिज पर अपने शुरुआती मूल्यांकन को बनाए रखने में लगातार विफल रहती हैं। सूचीबद्धता के बिंदु पर ध्यान-आधारित ओवरवैल्यूएशन एक ऐसा तंत्र प्रदान करता है जो इस अच्छी तरह से प्रलेखित विसंगति में योगदान कर सकता है।

SVI मौजूदा उपायों से क्या जोड़ता है

पेपर ने SVI को प्रतिस्पर्धी ध्यान प्रॉक्सी से सावधानीपूर्वक अलग किया। Barber और Odean (2008) ने "All That Glitters" में पहले ही दिखाया था कि व्यक्तिगत निवेशक ध्यान आकर्षित करने वाले स्टॉक के शुद्ध खरीदार हैं—जो समाचार में हैं, जिनमें असामान्य ट्रेडिंग वॉल्यूम है, जिनमें अत्यधिक एकल-दिन मूल्य चाल है। उनके निष्कर्ष ने मूल व्यवहार तंत्र स्थापित किया: सीमित ध्यान खुदरा निवेशकों को प्रमुख स्टॉक खरीदने के लिए प्रेरित करता है, जिससे अस्थायी ओवरप्राइसिंग पैदा होती है।

लेकिन समाचार कवरेज, ट्रेडिंग वॉल्यूम, और अत्यधिक रिटर्न सभी किसी और चीज़ के परिणाम हैं—वे प्रमुखता को अप्रत्यक्ष रूप से मापते हैं। SVI उन परिणामों से पहले ध्यान ही मापता है। यह समयिक प्राथमिकता SVI को वह भविष्यवाणी शक्ति देती है जो पहले के प्रॉक्सी के पास नहीं है।

अनुभवजन्य रूप से, Barber-Odean चर (समाचार मात्रा, असामान्य कारोबार, अत्यधिक रिटर्न) को नियंत्रित करने के बाद भी SVI ने बाद के रिटर्न के लिए अपनी भविष्यवाणी शक्ति बनाए रखी। SVI को जिम्मेदार ठहराया जाने वाला वृद्धिशील R-वर्ग आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण था। गूगल खोज डेटा केवल मौजूदा उपायों का शोरगुल वाला संस्करण नहीं था—यह ध्यान प्रक्रिया के एक अलग घटक को पकड़ रहा था।

भौतिकी साहित्य में Preis, Moat, और Stanley (2013) के संबंधित काम ने दिखाया कि वित्तीय शब्दों के लिए गूगल खोज मात्रा में साप्ताहिक परिवर्तनों ने 50% से सार्थक रूप से ऊपर की हिट दर के साथ डॉव जोन्स औद्योगिक औसत में दिशात्मक चालों की भविष्यवाणी की। Bank, Larch, और Peter (2011) ने जर्मन इक्विटी बाजारों में मुख्य SVI निष्कर्ष की प्रतिकृति बनाई, यह सुझाव देते हुए कि तंत्र US संस्थागत संदर्भ के लिए विशिष्ट नहीं है।

तंत्र: खुदरा ध्यान कीमतें क्यों चलाता है

व्यवहार तंत्र सीमित ध्यान के मनोविज्ञान में अच्छी तरह से आधारित है। निवेशकों को सूचना अतिभार का सामना करना पड़ता है। वे हजारों स्टॉक एक साथ ट्रैक नहीं कर सकते। इसके बजाय, वे संकेतों—समाचार, बातचीत, मूल्य चाल—की प्रतिक्रिया में ध्यान आवंटित करते हैं और उन स्टॉक के उपसमुच्चय के बारे में खरीद निर्णय लेते हैं जो उनकी जागरूकता में प्रवेश करते हैं।

यह ध्यान-आधारित खरीद एक असमानता बनाती है। खुदरा निवेशक शायद ही कभी शॉर्ट-सेल करते हैं: वे नकारात्मक ध्यान का जवाब देने के लिए उन स्टॉक को शॉर्ट नहीं कर सकते जिन्हें वे पसंद नहीं करते। इसलिए उनकी ध्यान-चालित गतिविधि असमान रूप से तेजी वाली है। जब कोई स्टॉक व्यापक खुदरा ध्यान पकड़ता है, तो ऑर्डर बुक का खरीद पक्ष किसी भी अंतर्निहित समाचार के बिना कीमतों को ऊपर धकेलने वाले ध्यान-प्रेरित प्रतिभागियों से असंगत रूप से भरा होता है।

व्यापक व्यवहार संबंधी पूर्वाग्रहों से संबंध प्रत्यक्ष है। वही सीमित ध्यान जो निवेशकों को उपलब्धता पूर्वाग्रह और प्रतिनिधित्व अनुमान के प्रति संवेदनशील बनाता है, खोज व्यवहार को भी पूर्वानुमानित बनाता है। निवेशक क्या खोजते हैं, यह प्रकट करता है कि वे क्या खरीदने की संभावना रखते हैं। वे सामूहिक रूप से क्या खरीदने की संभावना रखते हैं—कीमतें चलती हैं।

खुदरा और संस्थागत निवेशकों के बीच सूचना असमानता प्रभाव को मजबूत करती है। बेहतर जानकारी वाले संस्थान कभी-कभी खुदरा खरीद लहर में बेचते हैं, उस काउंटरपार्टी के रूप में कार्य करते हैं जो मूल्य दबाव को बनने और फिर समाप्त होने में सक्षम बनाती है। निरंतर आर्बिट्राज तंत्र वाले एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड जैसे वाहन यह सीमित करने में मदद करते हैं कि कीमतें फंडामेंटल से कितनी दूर जा सकती हैं, लेकिन व्यक्तिगत स्टॉक में—विशेष रूप से छोटे, कम तरल—खुदरा ध्यान कीमतों को सार्थक रूप से चला सकता है।

स्थायित्व और व्यावहारिक सीमाएं

एक महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या SVI प्रभाव अपने प्रकाशन के बाद भी बना रहा। शैक्षणिक विसंगतियां अक्सर उच्च-ज्ञात होने के बाद कम हो जाती हैं—McLean और Pontiff (2016) ने दस्तावेज किया कि आर्बिट्राज पूंजी आकर्षित होने पर विसंगति रिटर्न प्रकाशन के बाद आमतौर पर कम हो जाते हैं।

SVI प्रभाव को व्यावहारिक बाधाओं द्वारा पूर्ण आर्बिट्राज से आंशिक रूप से संरक्षित किया जाता है। पहला, उलटफेर दो से चार सप्ताहों में होता है—उच्च-आवृत्ति रणनीतियों के लिए बहुत धीमा लेकिन इतना तेज कि संकेत का मूल्य एक अपेक्षाकृत संकीर्ण विंडो में केंद्रित हो। दूसरा, गूगल ट्रेंड्स डेटा में अधिकांश क्वेरी के लिए मोटे दाने वाली ग्रैन्युलैरिटी (सबसे अच्छे से साप्ताहिक) है, जो समय निर्धारण की सटीकता को सीमित करती है। तीसरा, छोटे और मध्यम-कैप स्टॉक में जहां प्रभाव सबसे बड़ा है, ध्यान-प्रेरित उछाल को व्यवस्थित रूप से शॉर्ट करना लेनदेन लागत के कारण महंगा है।

फिर भी, संकेत संभवतः 2004-2008 माप खिड़की की तुलना में कमजोर है। परिष्कृत खुदरा-उन्मुख ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म अब अपने विश्लेषण में भावना और खोज डेटा को शामिल करते हैं। क्वांटिटेटिव फंड स्पष्ट रूप से ध्यान-आधारित संकेतों का फायदा उठाते हैं। SVI-रिटर्न संबंध से अवगत कुछ प्रतिभागियों में से एक होने से जो बढ़त मिलती है, वह संकुचित हो गई है।

पोर्टफोलियो निर्माण के लिए निहितार्थ

इस शोध को कैसे लागू किया जाए, इस पर विचार करने वाले निवेशकों के लिए कई व्यावहारिक निष्कर्ष उभरते हैं।

बिना समाचार के खोज स्पाइक ही संकेत है। जब किसी स्टॉक का SVI आय घोषणाओं, विश्लेषक अपग्रेड, या कॉर्पोरेट इवेंट के बिना तेजी से बढ़ता है, तो ध्यान संभवतः खुदरा-प्रेरित है और इसलिए अस्थायी मूल्य दबाव बनने की अधिक संभावना है। वास्तविक समाचार के साथ स्पाइक के खिलाफ व्यापार करना कठिन है क्योंकि मूल्य चाल भावना के बजाय जानकारी को प्रतिबिंबित कर सकती है।

प्रभाव के परिमाण के लिए आकार मायने रखता है। SVI-रिटर्न संबंध छोटे-कैप स्टॉक में सबसे मजबूत है जहां संस्थागत उपस्थिति कम है और खुदरा निवेशक गतिविधि ऑर्डर प्रवाह का एक बड़ा अंश है। बड़े-कैप, अत्यधिक तरल नामों में, संस्थागत आर्बिट्राज उस डिग्री को सीमित करता है जिस तक खुदरा ध्यान कीमतों को फंडामेंटल से दूर धकेल सकता है।

स्थिति आकार को उलटफेर समय का हिसाब लगाना चाहिए। यदि औसत उलटफेर तीन और चार सप्ताह में होता है, तो दो सप्ताह की अवधि के बाद ध्यान-फुलाए गए पदों को रखने से निवेशक माध्य उत्क्रमण के बड़े हिस्से के संपर्क में आता है। इसके विपरीत, ऐसे स्टॉक रखने वाले निवेशकों के लिए जो अचानक खोज स्पाइक का अनुभव करते हैं, वह विंडो एक्सपोजर कम करने का उचित अवसर हो सकती है।

संदर्भ

• Da, Z., Engelberg, J., & Gao, P. (2011). In Search of Attention. The Journal of Finance, 66(5), 1461-1499. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2011.01679.x

• Barber, B. M., & Odean, T. (2008). All That Glitters: The Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors. The Review of Financial Studies, 21(2), 785-818. https://doi.org/10.1093/rfs/hhm079

• Preis, T., Moat, H. S., & Stanley, H. E. (2013). Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends. Scientific Reports, 3, 1684. https://doi.org/10.1038/srep01684

• Bank, M., Larch, M., & Peter, G. (2011). Google Search Volume and Its Influence on Liquidity and Returns of German Stocks. Financial Markets and Portfolio Management, 25(3), 239-264. https://doi.org/10.1007/s11408-011-0165-y

• McLean, R. D., & Pontiff, J. (2016). Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability? The Journal of Finance, 71(1), 5-32. https://doi.org/10.1111/jofi.12365