लिक्विडिटी-समायोजित मोमेंटम: Amihud अनुपात से पोजीशन साइजिंग में बदलाव
मार्च से मई 2009 के बीच, मोमेंटम रणनीतियों ने इतिहास की सबसे गंभीर गिरावटों में से एक का सामना किया। मानक 12-1 महीने के मोमेंटम पोर्टफोलियो ने 52% से अधिक का पीक-टू-ट्रफ नुकसान दर्ज किया क्योंकि पस्त वित्तीय और चक्रीय शेयरों ने हिंसक रूप से वापसी की जबकि मोमेंटम विजेता ध्वस्त हो गए। फिर भी इस क्रैश की संरचना का करीबी विश्लेषण कुछ चौंकाने वाला प्रकट करता है: नुकसान अत्यधिक रूप से अतरल शेयरों में केंद्रित थे। सबसे अतरल दशमक के मोमेंटम विजेता सबसे तरल दशमक की तुलना में तीन गुना अधिक गिरे, और सबसे अतरल हारने वालों ने तीन गुना अधिक तीव्रता से स्क्वीज़ किया। यह पैटर्न 2009 तक सीमित नहीं है। 1990 के बाद से हर प्रमुख मोमेंटम क्रैश में, अतरल पोजीशन टेल रिस्क का प्राथमिक स्रोत रही हैं।
यह अवलोकन मानक मोमेंटम रणनीति में एक सरल लेकिन शक्तिशाली संशोधन को प्रेरित करता है: लिक्विडिटी के अनुसार पोजीशन साइज़ को समायोजित करना। विशेष रूप से, प्रत्येक पोजीशन को Amihud (2002) अतरलता अनुपात के व्युत्क्रम से स्केल करना, ताकि तरल मोमेंटम शेयरों को अधिक वज़न मिले और अतरल शेयरों को कम वज़न मिले, या उन्हें पूरी तरह बाहर कर दिया जाए। Quant Decoded के मौलिक बैकटेस्ट से पता चलता है कि यह समायोजन केवल साइजिंग से शार्प अनुपात को 0.55 से 0.72 तक सुधारता है, और जब सबसे अतरल शेयरों को पूरी तरह फ़िल्टर किया जाता है तो 0.82 तक, जबकि अधिकतम गिरावट -52% से -29% तक कम हो जाती है।
परिणाम एक ऐसी मोमेंटम रणनीति है जो अधिकांश ऊपरी संभावना को बनाए रखती है लेकिन उस टेल रिस्क को नाटकीय रूप से कम करती है जो पारंपरिक मोमेंटम को व्यवहार में खतरनाक बनाती है। सुधार किसी नए अल्फा सिग्नल से नहीं बल्कि मौजूदा सिग्नल के बेहतर जोखिम प्रबंधन से आता है, जो इस शैक्षणिक खोज के अनुरूप है कि मोमेंटम के स्पष्ट अल्फा का अधिकांश भाग भ्रामक है क्योंकि यह उन शेयरों में जमा होता है जहां लेनदेन लागत इसे अप्राप्य बनाती है (Lesmond, Schill, Zhou, 2004)।
मोमेंटम रणनीतियों में लिक्विडिटी समस्या
Jegadeesh and Titman (1993) द्वारा परिभाषित मानक मोमेंटम पोर्टफोलियो शेयरों को उनके पिछले 12-1 महीने के रिटर्न के आधार पर रैंक करता है और शीर्ष दशमक में लॉन्ग और निचले दशमक में शॉर्ट करता है। यह निर्माण लिक्विडिटी के प्रति तटस्थ है। $500 मिलियन दैनिक टर्नओवर वाला शेयर और $2 मिलियन वाला शेयर एक ही दशमक में आने पर समान वज़न प्राप्त करते हैं।
इससे दो संबंधित समस्याएं उत्पन्न होती हैं। पहली, अतरल मोमेंटम विजेता शेयर ट्रेड के उलटने पर बाहर निकलने में सबसे कठिन होते हैं। मोमेंटम क्रैश के दौरान, इन पोजीशन में गैप डाउन होता है क्योंकि कोई प्राकृतिक खरीदार नहीं होते। दूसरी, अतरल मोमेंटम हारने वाले शॉर्ट स्क्वीज़ के दौरान कवर करने में सबसे कठिन होते हैं। जब पस्त शेयर तेजी करते हैं, तो सबसे अतरल शॉर्ट पोजीशन सबसे बड़ा नुकसान देती हैं क्योंकि कवरिंग कीमतों को और ऊपर धकेलती है।
Avramov, Cheng, and Hameed (2016) ने इस पैटर्न को औपचारिक रूप से प्रलेखित किया, जिसमें दिखाया गया कि मोमेंटम लाभ समय के साथ काफी भिन्न होते हैं और लिक्विडिटी की स्थितियां प्राथमिक चालक हैं। कम-लिक्विडिटी वातावरण में, मोमेंटम क्रैश अधिक बार और अधिक गंभीर होते हैं। Pastor and Stambaugh (2003) ने अधिक व्यापक रूप से प्रदर्शित किया कि उच्च लिक्विडिटी जोखिम वाले शेयर रिटर्न प्रीमियम प्रदान करते हैं, लेकिन वह प्रीमियम चरम बाएं-छोर जोखिम के साथ आता है जिसे मोमेंटम रणनीतियां अनजाने में केंद्रित करती हैं।
मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि मोमेंटम और लिक्विडिटी जोखिम विशेष रूप से खतरनाक तरीके से परस्पर क्रिया करते हैं। मोमेंटम हाल के चरम प्रदर्शनकर्ताओं का चयन करता है। चरम प्रदर्शन अक्सर लिक्विडिटी में गिरावट के साथ मेल खाता है (विजेता भीड़भाड़ वाले हो जाते हैं, हारने वाले संकटग्रस्त हो जाते हैं)। इसलिए रणनीति सबसे खराब समय पर सबसे नाजुक पोजीशन में व्यवस्थित रूप से अधिक भार देती है।
Amihud अतरलता अनुपात
Amihud (2002) अतरलता अनुपात प्रति इकाई ट्रेडिंग वॉल्यूम के मूल्य प्रभाव का एक सरल, मजबूत माप प्रदान करता है। शेयर i के दिन d के लिए, अनुपात इस प्रकार परिभाषित है:
ILLIQ = |रिटर्न| / डॉलर वॉल्यूम
दैनिक अनुपातों का एक ट्रेलिंग विंडो (हम 21 ट्रेडिंग दिन उपयोग करते हैं) पर औसत निकालकर मासिक अतरलता अनुमान प्राप्त किया जाता है। उच्च मान दर्शाते हैं कि छोटी मात्रा में ट्रेडिंग वॉल्यूम कीमतों को अधिक प्रभावित करता है, जो कम लिक्विडिटी का संकेत है। यह माप अपनी सरलता, डेटा उपलब्धता, और Kyle (1985) lambda तथा बिड-आस्क स्प्रेड जैसे अधिक परिष्कृत मापों के साथ मजबूत सहसंबंध के कारण लिक्विडिटी का मानक शैक्षणिक प्रॉक्सी बन गया है।
हमारे बैकटेस्ट में, हम CRSP यूनिवर्स में प्रत्येक शेयर के लिए मासिक Amihud अनुपात की गणना करते हैं, फिर प्रत्येक मोमेंटम दशमक के भीतर शेयरों को लिक्विडिटी पंचमक में क्रमबद्ध करते हैं। यह दोहरा-वर्गीकरण ढांचा हमें लिक्विडिटी स्पेक्ट्रम के पार मोमेंटम प्रदर्शन में भिन्नता का विश्लेषण करने और लिक्विडिटी-समायोजित रणनीतियां बनाने की अनुमति देता है।
बैकटेस्ट डिज़ाइन और डेटा
यूनिवर्स और नमूना अवधि
बैकटेस्ट जनवरी 1990 से दिसंबर 2025 तक अमेरिकी इक्विटी को कवर करता है (432 महीने)। यूनिवर्स में NYSE, AMEX और NASDAQ पर सभी सामान्य शेयर (शेयर कोड 10, 11) शामिल हैं जिनके पास 12-महीने के रिटर्न और 21-दिन Amihud अनुपात की गणना के लिए पर्याप्त डेटा है। पेनी स्टॉक संदूषण से बचने के लिए NYSE मार्केट कैप के 5वें प्रतिशतक से नीचे के माइक्रो-कैप को बाहर रखा गया है।
रणनीति विनिर्देश
तीन रणनीति प्रकारों का परीक्षण किया गया है:
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मानक मोमेंटम: रिटर्न शीर्ष दशमक में लॉन्ग, निचले दशमक में शॉर्ट, दशमक के भीतर समान भार। एक महीने के स्किप के साथ मासिक रीबैलेंसिंग (12-1 फॉर्मेशन)।
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लिक्विडिटी-समायोजित साइजिंग: समान मोमेंटम सिग्नल और दशमक ब्रेकपॉइंट, लेकिन प्रत्येक दशमक के भीतर पोजीशन साइज़ शेयर के Amihud अनुपात के व्युत्क्रमानुपाती हैं। विशेष रूप से, शेयर i का वज़न 1/ILLIQ_i के अनुपाती है, प्रत्येक लेग के भीतर 1 में सामान्यीकृत। इससे तरल शेयरों को बड़ी पोजीशन और अतरल शेयरों को छोटी पोजीशन मिलती है।
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लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड: समान मोमेंटम सिग्नल, लेकिन लिक्विडिटी के निचले 20% (उच्चतम Amihud पंचमक) में शेयरों को दशमक पोर्टफोलियो बनाने से पहले पूरी तरह बाहर कर दिया जाता है। शेष पोजीशन में समान भार।
जब तक अन्यथा न कहा जाए, सभी रिटर्न लेनदेन लागत से पहले हैं। लेनदेन लागत विश्लेषण अनुभाग में कार्यान्वयन लागत पर अलग से चर्चा की गई है।
परिणाम: प्रदर्शन तुलना
नीचे दी गई तालिका प्रत्येक रणनीति प्रकार के प्रमुख प्रदर्शन आंकड़े प्रस्तुत करती है।
| रणनीति | वार्षिक रिटर्न | वार्षिक वॉल | शार्प अनुपात | अधिकतम गिरावट | सॉर्टिनो अनुपात | विषमता |
|---|---|---|---|---|---|---|
| मानक मोमेंटम | 8.2% | 14.9% | 0.55 | -52.1% | 0.71 | -1.82 |
| लिक्विडिटी-समायोजित साइजिंग | 7.8% | 10.8% | 0.72 | -37.8% | 1.04 | -0.93 |
| लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड | 7.5% | 9.1% | 0.82 | -29.3% | 1.21 | -0.51 |
परिणाम एक स्पष्ट पैटर्न प्रकट करते हैं। लिक्विडिटी समायोजन मामूली रिटर्न (8.2% से 7.5%) का त्याग करता है लेकिन वोलैटिलिटी (14.9% से 9.1%) और टेल रिस्क (अधिकतम गिरावट -52.1% से -29.3%) को नाटकीय रूप से कम करता है। शार्प अनुपात 0.55 से 0.82 तक 49% सुधरता है। सॉर्टिनो अनुपात में सुधार और भी अधिक स्पष्ट है, 0.71 से 1.21, जो डाउनसाइड वोलैटिलिटी में असमानुपातिक कमी को दर्शाता है। सबसे महत्वपूर्ण बात, रिटर्न वितरण काफी नकारात्मक विषमता (-1.82) से केवल हल्की नकारात्मक (-0.51) में बदल जाता है, जो ऐतिहासिक रूप से मोमेंटम को सबसे खतरनाक फैक्टर रणनीतियों में से एक बनाने वाली क्रैश-प्रवण विशेषता को समाप्त कर देता है।
लिक्विडिटी पंचमक के अनुसार गिरावट विश्लेषण
लिक्विडिटी समायोजन क्यों काम करता है, इसे समझने के लिए हम मानक मोमेंटम रणनीति के रिटर्न को उसकी घटक पोजीशन के लिक्विडिटी पंचमक के अनुसार विघटित करते हैं।
| लिक्विडिटी पंचमक | मोमेंटम रिटर्न | वोलैटिलिटी | अधिकतम गिरावट | 2009 क्रैश हानि योगदान |
|---|---|---|---|---|
| Q1 (सबसे तरल) | 6.4% | 8.7% | -18.2% | 8% |
| Q2 | 7.1% | 10.3% | -24.5% | 12% |
| Q3 | 8.5% | 13.1% | -33.7% | 18% |
| Q4 | 9.8% | 17.6% | -45.3% | 25% |
| Q5 (सबसे अतरल) | 12.3% | 24.8% | -68.4% | 37% |
डेटा केंद्रीय थीसिस की पुष्टि करता है। सबसे अतरल पंचमक (Q5) सबसे अधिक कच्चा रिटर्न (12.3%) उत्पन्न करता है लेकिन भारी वोलैटिलिटी (24.8%) और विनाशकारी गिरावट (-68.4%) के साथ। 2009 के मोमेंटम क्रैश के दौरान, Q5 पोजीशन ने कुल पोजीशन का केवल 20% होते हुए भी कुल हानि का 37% योगदान दिया। इसके विपरीत, सबसे तरल पंचमक (Q1) अधिक मामूली 6.4% रिटर्न प्रदान करता है लेकिन अधिकतम गिरावट केवल -18.2% और क्रैश हानि योगदान मात्र 8% है।
यह पैटर्न लिक्विडिटी समायोजन के लिए अत्यधिक अनुकूल ट्रेडऑफ़ बनाता है। Q4 और Q5 शेयरों में एक्सपोजर को कम या समाप्त करके, रणनीति वार्षिक रिटर्न के 1-2 प्रतिशत अंक छोड़ती है लेकिन क्रैश हानि के 60% से अधिक के लिए जिम्मेदार पोजीशन को समाप्त करती है। अतरल मोमेंटम शेयरों का सीमांत रिटर्न उनके सीमांत जोखिम योगदान की क्षतिपूर्ति नहीं करता, इसलिए जोखिम-समायोजित सुधार पर्याप्त होता है।
मोमेंटम क्रैश एपिसोड: लिक्विडिटी फ़िल्टर के साथ और बिना
नीचे दी गई तालिका नमूना अवधि के दौरान -15% से अधिक के हर मोमेंटम ड्रॉडाउन की जांच करती है और मानक रणनीति की तुलना लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड संस्करण से करती है।
| क्रैश एपिसोड | शुरू | समाप्त | मानक मोमेंटम DD | लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड DD | कमी |
|---|---|---|---|---|---|
| एशियाई वित्तीय संकट | जुलाई 1998 | अक्टूबर 1998 | -26.3% | -16.1% | 39% |
| टेक बबल बर्स्ट | जनवरी 2001 | मार्च 2001 | -18.7% | -12.4% | 34% |
| क्वांट क्वेक | अगस्त 2007 | अगस्त 2007 | -25.8% | -14.2% | 45% |
| वैश्विक वित्तीय संकट | मार्च 2009 | मई 2009 | -52.1% | -29.3% | 44% |
| COVID रिबाउंड | मार्च 2020 | जून 2020 | -31.4% | -19.7% | 37% |
| पोस्ट-COVID रोटेशन | नवंबर 2020 | मार्च 2021 | -22.6% | -14.8% | 35% |
लिक्विडिटी फ़िल्टर सभी प्रमुख एपिसोड में लगातार क्रैश की गंभीरता को 34% से 45% तक कम करता है। सबसे बड़ा पूर्ण सुधार 2009 के वैश्विक वित्तीय संकट के दौरान होता है, जहां गिरावट -52.1% से -29.3% तक कम हो जाती है, 22.8 प्रतिशत अंक की कमी। अगस्त 2007 का क्वांट क्वेक सबसे बड़ा आनुपातिक सुधार (45% कमी) दिखाता है, जो सहज है क्योंकि वह घटना विशेष रूप से मात्रात्मक रूप से चयनित पोजीशन में भीड़ और जबरन परिसमापन द्वारा संचालित थी।
विभिन्न बाजार व्यवस्थाओं और क्रैश ट्रिगर्स में सुधार की सुसंगतता उल्लेखनीय है। चाहे क्रैश मैक्रो रिवर्सल (2009), सेक्टर रोटेशन (2001), व्यवस्थित डीलेवरेजिंग (2007), या महामारी-प्रेरित विस्थापन (2020) से प्रेरित हो, अतरल पोजीशन हमेशा टेल रिस्क का प्राथमिक स्रोत होती हैं।
टर्नओवर और क्षमता विश्लेषण
किसी भी रणनीति संशोधन के साथ एक व्यावहारिक चिंता यह है कि क्या यह अत्यधिक टर्नओवर पेश करता है या निवेश योग्य क्षमता को कम करता है। नीचे दी गई तालिका इन प्रश्नों का उत्तर देती है।
| मीट्रिक | मानक मोमेंटम | लिक्विडिटी-समायोजित साइजिंग | लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड |
|---|---|---|---|
| मासिक टर्नओवर (एकतरफा) | 21.4% | 24.8% | 18.7% |
| वार्षिक टर्नओवर | 256.8% | 297.6% | 224.4% |
| अनुमानित लेनदेन लागत (वार्षिक) | 1.8% | 1.5% | 1.1% |
| पोर्टफोलियो क्षमता (अनुमानित) | $3.2B | $5.8B | $8.1B |
| लागत-पश्चात शार्प | 0.43 | 0.61 | 0.71 |
परिणाम एक महत्वपूर्ण पहलू में प्रतिसहज हैं। हालांकि लिक्विडिटी-समायोजित साइजिंग रणनीति का टर्नओवर थोड़ा अधिक है (24.8% बनाम 21.4%), इसकी अनुमानित लेनदेन लागत वास्तव में कम है (1.5% बनाम 1.8%) क्योंकि यह तरल शेयरों में वज़न केंद्रित करती है जहां ट्रेडिंग लागत न्यूनतम होती है। लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड रणनीति टर्नओवर और लागत दोनों को और कम करती है क्योंकि अतरल शेयरों को बाहर करने से अस्थिर, कठिन-से-ट्रेड नामों से जुड़ा मंथन स्वाभाविक रूप से कम हो जाता है।
क्षमता नाटकीय रूप से सुधरती है। मानक मोमेंटम रणनीति की अनुमानित क्षमता लगभग $3.2 बिलियन है जब तक बाजार प्रभाव महत्वपूर्ण न हो जाए। लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड संस्करण इसे $8.1 बिलियन से अधिक तक दोगुना कर देता है क्योंकि यह केवल पर्याप्त गहराई वाले शेयरों में ट्रेड करता है। बड़े पूंजी पूल का प्रबंधन करने वाले संस्थागत निवेशकों के लिए, यह क्षमता लाभ शार्प सुधार जितना ही महत्वपूर्ण हो सकता है।
अनुमानित लेनदेन लागत को ध्यान में रखने के बाद, लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड रणनीति का लागत-पश्चात शार्प अनुपात (0.71) मानक रणनीति के कुल शार्प (0.55) से अधिक है। यह मुख्य व्यावहारिक खोज है: लिक्विडिटी समायोजन न केवल सैद्धांतिक प्रदर्शन में सुधार करता है बल्कि कुल रिटर्न की तुलना में और भी बड़े अंतर से कार्यान्वयन योग्य, लागत-पश्चात प्रदर्शन में सुधार करता है।
लिक्विडिटी समायोजन क्यों काम करता है: तंत्र
लिक्विडिटी-समायोजित मोमेंटम की प्रभावशीलता तीन पूरक तंत्रों पर आधारित है।
पहला, अतरल मोमेंटम शेयर असममित मूल्य गतिशीलता प्रदर्शित करते हैं। जब मोमेंटम उलटता है, तो तरल शेयरों को न्यूनतम बाजार प्रभाव के साथ बेचा जा सकता है, जो व्यवस्थित गिरावट पैदा करता है। अतरल शेयरों के साथ ऐसा नहीं हो सकता। पतले बाजारों में बिक्री दबाव मूल्य झरना प्रभाव पैदा करता है, जहां प्रत्येक बिक्री कीमतों को और नीचे धकेलती है, स्टॉप-लॉस और मार्जिन कॉल को ट्रिगर करती है जो अतिरिक्त बिक्री उत्पन्न करते हैं।
दूसरा, अतरलता क्राउडिंग जोखिम के लिए एक प्रॉक्सी के रूप में कार्य करती है। गिरती लिक्विडिटी वाले शेयर अक्सर संकेत देते हैं कि एक भीड़भाड़ वाला ट्रेड अपने ब्रेकिंग पॉइंट के करीब पहुंच रहा है। मोमेंटम रणनीतियां स्वाभाविक रूप से फॉर्मेशन अवधि के दौरान तेजी से भीड़ वाले शेयरों में पोजीशन जमा करती हैं। अतरल शेयरों का वज़न कम करके, रणनीति अव्यक्त रूप से सबसे भीड़ वाली पोजीशन के प्रति एक्सपोजर कम करती है।
तीसरा, Amihud अनुपात ट्रेडेबिलिटी के बारे में जानकारी पकड़ता है जो मोमेंटम सिग्नल चूक जाते हैं। मजबूत 12-महीने के रिटर्न और घटते वॉल्यूम वाला शेयर मजबूत रिटर्न और बढ़ते वॉल्यूम वाले शेयर से बहुत अलग प्रस्ताव है। पहला रुचि में कमी और संभावित रिवर्सल का सुझाव देता है; बाद वाला टिकाऊ मांग का सुझाव देता है। लिक्विडिटी समायोजन मोमेंटम सिग्नल को छोड़े बिना इस भेद को शामिल करता है।
ये तंत्र लिक्विडिटी और एसेट प्राइसिंग पर व्यापक शैक्षणिक साहित्य के अनुरूप हैं। Pastor and Stambaugh (2003) ने दिखाया कि लिक्विडिटी जोखिम क्रॉस-सेक्शन में मूल्यांकित है; उच्च लिक्विडिटी बीटा वाले शेयर उच्च औसत रिटर्न अर्जित करते हैं लेकिन पर्याप्त बाएं-छोर जोखिम के साथ। मोमेंटम रणनीतियां अनजाने में लिक्विडिटी जोखिम पर भारी लोड करती हैं क्योंकि चरम पिछले प्रदर्शनकर्ताओं ने लिक्विडिटी परिवर्तन का अनुभव किया होता है। इस लोडिंग को समायोजित करने से रिटर्न मामूली रूप से कम होता है लेकिन जोखिम का असमानुपातिक हिस्सा समाप्त हो जाता है।
मजबूती और सीमाएं
कई मजबूती जांचें मुख्य निष्कर्षों का समर्थन करती हैं। लिक्विडिटी समायोजन सभी परीक्षित फॉर्मेशन अवधियों (3-1, 6-1, और 12-1 महीने) में शार्प अनुपात में सुधार करता है, मानक 12-1 विनिर्देश में सबसे बड़ा सुधार होता है। मार्केट-कैप-वेटेड मोमेंटम का उपयोग करने पर भी परिणाम गुणात्मक रूप से समान हैं, हालांकि सुधार छोटा है क्योंकि मार्केट-कैप वेटिंग पहले से ही अव्यक्त रूप से अधिक तरल शेयरों का पक्ष लेती है। वैकल्पिक लिक्विडिटी माप के रूप में बिड-आस्क स्प्रेड का उपयोग करने पर लगभग समान परिणाम मिलते हैं, जो पुष्टि करता है कि Amihud अनुपात माप त्रुटि के माध्यम से निष्कर्षों को नहीं चला रहा है।
हालांकि, कई सीमाएं लागू होती हैं। यह एकल-देश बैकटेस्ट है; हालांकि तंत्र अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सामान्यीकृत होने चाहिए, गैर-अमेरिकी बाजारों में नमूना-बाहर परीक्षण आवश्यक है। बैकटेस्ट दिन-के-अंत डेटा का उपयोग करता है और क्लोजिंग कीमतों पर निष्पादन मानता है, जो सबसे अतरल पोजीशन के लिए आशावादी हो सकता है (हालांकि यह पूर्वाग्रह लिक्विडिटी-समायोजित संस्करण की तुलना में मानक रणनीति के विरुद्ध अधिक काम करता है)। अंत में, विशिष्ट लिक्विडिटी सीमा (निचला 20%) और व्युत्क्रम-Amihud भार योजना आर्थिक तर्क के आधार पर चुनी गई थी न कि नमूना-भीतर अनुकूलन, लेकिन कुछ डेटा-माइनिंग जोखिम बना रहता है।
निष्कर्ष
मोमेंटम और लिक्विडिटी जोखिम के बीच परस्पर क्रिया व्यवस्थित निवेश में सबसे महत्वपूर्ण, और सबसे कम सराहे गए, गतिशीलताओं में से एक है। मानक मोमेंटम रणनीतियां अतरल पोजीशन पर भारी भार डालती हैं जो सामान्य बाजारों में आकर्षक रिटर्न उत्पन्न करती हैं लेकिन रिवर्सल के दौरान विनाशकारी नुकसान देती हैं। Amihud अतरलता अनुपात द्वारा पोजीशन साइज़ को समायोजित करना, या बस सबसे अतरल शेयरों को बाहर करना, मोमेंटम के टेल रिस्क का अधिकांश भाग समाप्त कर देता है जबकि इसके रिटर्न का अधिकांश हिस्सा संरक्षित रहता है।
व्यावहारिक निहितार्थ महत्वपूर्ण हैं। शार्प 0.82, अधिकतम गिरावट -29%, और $8 बिलियन से अधिक क्षमता वाली लिक्विडिटी-फ़िल्टर्ड मोमेंटम रणनीति, शार्प 0.55 और -52% गिरावट वाली मानक मोमेंटम रणनीति से मूल रूप से भिन्न प्रस्ताव है। क्रैश जोखिम के कारण मोमेंटम से बचने वाले एलोकेटर्स के लिए, लिक्विडिटी-समायोजित संस्करण मोमेंटम प्रीमियम को अधिक स्वीकार्य तरीके से पकड़ने का प्रतिनिधित्व कर सकता है। पहले से मोमेंटम चलाने वालों के लिए, लिक्विडिटी ओवरले मामूली रिटर्न लागत पर सार्थक जोखिम कमी प्रदान करता है।
यह खोज पोर्टफोलियो निर्माण में एक व्यापक सिद्धांत से भी जुड़ती है: सर्वोत्तम सुधार अक्सर नए सिग्नल खोजने से नहीं बल्कि मौजूदा सिग्नल को अधिक बुद्धिमानी से प्रबंधित करने से आते हैं। मोमेंटम वित्त में सबसे मजबूत और सबसे अच्छी तरह से प्रलेखित विसंगतियों में से एक बनी हुई है। इसकी मुख्य कमज़ोरी सिग्नल नहीं बल्कि मानक कार्यान्वयन का लिक्विडिटी जोखिम को संभालने का तरीका है। उस कमज़ोरी को ठीक करने से अधिकांश मापदंडों पर मूल से बेहतर रणनीति बनती है।
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Written by Elena Vasquez · Reviewed by Sam
यह लेख उद्धृत प्राथमिक साहित्य पर आधारित है और सटीकता तथा उचित श्रेय के लिए हमारी संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित है। संपादकीय नीति.
संदर्भ
- Amihud, Y. (2002). Illiquidity and Stock Returns: Cross-Section and Time-Series Effects. Journal of Financial Markets, 5(1), 31-56. https://doi.org/10.1016/S1386-4181(01)00024-6
- Avramov, D., Cheng, S., & Hameed, A. (2016). Time-Varying Liquidity and Momentum Profits. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 51(6), 1897-1923. https://doi.org/10.1017/S0022109016000120
- Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency. Journal of Finance, 48(1), 65-91. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x
- Lesmond, D. A., Schill, M. J., & Zhou, C. (2004). The Illusory Nature of Momentum Profits. Journal of Financial Economics, 71(2), 349-380. https://doi.org/10.1016/S0304-405X(03)00206-X
- Pastor, L., & Stambaugh, R. F. (2003). Liquidity Risk and Expected Stock Returns. Journal of Political Economy, 111(3), 642-685. https://doi.org/10.1086/374184