अधिकतम ड्रॉडाउन: वह जोखिम मापदंड जिससे निवेशक सबसे अधिक डरते हैं

मुख्य निष्कर्ष

मानक विचलन सामान्य उतार-चढ़ाव मापता है, लेकिन अधिकतम ड्रॉडाउन (MDD) सबसे बुरे अनुभव को मापता है। अधिकांश निवेशकों के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि "इस पोर्टफोलियो की अस्थिरता कितनी है?" बल्कि "शिखर से पहले कि यह ठीक हो, मैं कितना खो सकता हूं?" MDD पोर्टफोलियो मूल्य में शिखर से गर्त तक की सबसे बड़ी प्रतिशत गिरावट को पकड़ता है। यह वह एकल संख्या है जो सबसे अधिक संभावना से घबराहट में बिक्री, ग्राहक मोचन, और पोर्टफोलियो प्रबंधकों के करियर जोखिम को ट्रिगर करती है। कैल्मर अनुपात, स्टर्लिंग अनुपात, और सशर्त ड्रॉडाउन जोखिम (CDaR) जैसे ड्रॉडाउन-आधारित मापदंडों को समझना निवेश रणनीतियों के यथार्थवादी मूल्यांकन के लिए आवश्यक है।

MDD क्या मापता है

अधिकतम ड्रॉडाउन को नया शिखर स्थापित होने से पहले, ऐतिहासिक शिखर से बाद के गर्त तक की सबसे बड़ी प्रतिशत गिरावट के रूप में परिभाषित किया गया है।

यदि एक पोर्टफोलियो 100 से 150 तक बढ़ता है, 90 तक गिरता है, 120 तक ठीक होता है, फिर 80 तक गिरता है, और 160 तक बढ़ता है, तो अधिकतम ड्रॉडाउन 150 से 80 तक की गिरावट है -- 46.7% ड्रॉडाउन -- भले ही पोर्टफोलियो सर्वकालिक उच्च पर समाप्त हो।

यह समय के साथ बढ़ता है। Magdon-Ismail और Atiya (2004) ने दिखाया कि ड्रिफ्ट वाले रैंडम वॉक के लिए, अपेक्षित अधिकतम ड्रॉडाउन अवलोकन अवधि के वर्गमूल के अनुपात में बढ़ता है। 20 वर्षों तक देखी गई रणनीति लगभग निश्चित रूप से 5 वर्षों तक देखी गई उसी रणनीति से बड़ा MDD दिखाएगी।

यह पथ-निर्भर है। समान वार्षिक प्रतिफल और अस्थिरता वाली दो रणनीतियां, हानि के संकेंद्रण समय के आधार पर बहुत भिन्न अधिकतम ड्रॉडाउन हो सकते हैं।

अस्थिरता से ड्रॉडाउन क्यों अधिक महत्वपूर्ण है

अस्थिरता शैक्षणिक वित्त में प्रमुख जोखिम माप है, लेकिन इसमें एक गंभीर दोष है: यह ऊपर और नीचे की चालों को सममित रूप से मानती है और हानि कैसे जमा होती है इसके बारे में कुछ नहीं बताती।

व्यवहारिक वित्त अनुसंधान लगातार दिखाता है कि निवेशक समकक्ष लाभ के आनंद की तुलना में हानि का दर्द लगभग दोगुना तीव्रता से महसूस करते हैं। 50% ड्रॉडाउन वाले पोर्टफोलियो को अपने पूर्व शिखर पर वापस आने के लिए 100% लाभ की आवश्यकता होती है।

प्रमुख सूचकांकों और रणनीतियों के ऐतिहासिक ड्रॉडाउन

ड्रॉडाउन-आधारित प्रदर्शन अनुपात

कैल्मर अनुपात

टेरी यंग द्वारा 1991 में प्रस्तुत, कैल्मर अनुपात वार्षिक प्रतिफल को अधिकतम ड्रॉडाउन से विभाजित करता है:

कैल्मर अनुपात = वार्षिक प्रतिफल / अधिकतम ड्रॉडाउन

स्टर्लिंग अनुपात

वार्षिक प्रतिफल को वार्षिक औसत अधिकतम ड्रॉडाउन + 10% से विभाजित करता है। कैल्मर अनुपात की तुलना में एकल चरम घटना के प्रति कम संवेदनशील है।

सशर्त ड्रॉडाउन जोखिम (CDaR)

Chekhlov, Uryasev और Zabarankin (2005) द्वारा विकसित, CDaR सबसे खराब (1-alpha)% ड्रॉडाउन अवलोकनों का औसत है। यह MDD की तुलना में पूंछ ड्रॉडाउन जोखिम की अधिक व्यापक तस्वीर प्रदान करता है।

CDaR का उपयोग पोर्टफोलियो अनुकूलन में उद्देश्य फलन के रूप में भी किया जा सकता है: प्रतिफल लक्ष्य के अधीन CDaR को न्यूनतम करें।

रणनीति मूल्यांकन के लिए ड्रॉडाउन विश्लेषण

ड्रॉडाउन अवधि मायने रखती है

समान अधिकतम ड्रॉडाउन वाली दो रणनीतियां बहुत अलग महसूस हो सकती हैं यदि एक 3 महीने में ठीक होती है और दूसरी को 5 वर्ष लगते हैं। हमेशा जांचें:

ड्रॉडाउन आवृत्ति

रणनीति तुलना

दो रणनीतियों की तुलना करते समय, केवल अधिकतम ड्रॉडाउन की तुलना न करें। कैल्मर अनुपात, CDaR प्रोफाइल, ड्रॉडाउन अवधि और वसूली समय, और ड्रॉडाउन समय का सहसंबंध -- सभी की तुलना करें।

अंतिम बिंदु पोर्टफोलियो निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है। दो रणनीतियां जिनका MDD 15% है लेकिन कभी एक साथ ड्रॉडाउन नहीं होतीं, उन दो रणनीतियों से कहीं अधिक आकर्षक हैं जिनका MDD समान है लेकिन एक ही वातावरण में नुकसान होता है।

सीमाएं

अधिकतम ड्रॉडाउन की महत्वपूर्ण सीमाएं हैं। यह अतीत का एकल अवलोकन है और भविष्य के सबसे खराब परिदृश्य का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता। यह ट्रैक रिकॉर्ड की लंबाई से पक्षपाती है। MDD धीमी गिरावट और अचानक दुर्घटना के बीच अंतर नहीं कर सकता। यह आवृत्ति या संभावना की जानकारी प्रदान नहीं करता। 30 वर्षों में एक बार 30% ड्रॉडाउन अनुभव करने वाली रणनीति 10 वर्षों में तीन बार 25% ड्रॉडाउन अनुभव करने वाली रणनीति से कहीं कम जोखिमपूर्ण हो सकती है, लेकिन केवल MDD देखने पर बाद वाली बेहतर लगेगी। अंत में, बैकटेस्ट MDD निष्पादन फिसलन, तरलता बाधाओं और मॉडल ओवरफिटिंग के कारण लगभग हमेशा वास्तविक ट्रेडिंग ड्रॉडाउन को कम आंकता है।