मोमेंटम क्रैश: विजेता रातोंरात हारने वाले क्यों बन जाते हैं

तीन महीनों में चालीस प्रतिशत गायब

मार्च 2009 में, S&P 500 अपने संकट के निचले स्तर 676 पर पहुंच गया। इसके बाद जो हुआ वह मोमेंटम निवेशकों के लिए विजय का क्षण होना चाहिए था -- आखिरकार, यह रणनीति महीनों से रक्षात्मक विजेता शेयरों का चयन कर रही थी और बुरी तरह गिरे हुए वित्तीय और चक्रीय शेयरों को शॉर्ट कर रही थी। इसके बजाय, यह मोमेंटम के दर्ज इतिहास की सबसे खराब तिमाही बन गई। मार्च से मई 2009 के बीच, मानक लॉन्ग-शॉर्ट मोमेंटम पोर्टफोलियो ने अपने मूल्य का लगभग 40 प्रतिशत खो दिया। पांच वर्षों का संचित प्रीमियम एक ही तिमाही में गायब हो गया। जिन शेयरों पर मोमेंटम शॉर्ट था -- सिटीग्रुप और बैंक ऑफ अमेरिका जैसे धराशायी वित्तीय शेयर -- 100 प्रतिशत से अधिक उछल गए। लॉन्ग साइड के रक्षात्मक विजेता शेयर मुश्किल से हिले।

यह कोई अप्रत्याशित घटना नहीं थी। यह उस तंत्र का पूर्वानुमेय परिणाम था जिसे Daniel और Moskowitz (2016) ने Journal of Financial Economics में प्रकाशित अपने ऐतिहासिक शोधपत्र "Momentum Crashes" में कठोरता से प्रमाणित किया। उनका योगदान ऐतिहासिक आपदाओं की सूची बनाने से कहीं आगे गया। उन्होंने पहचाना कि क्रैश क्यों होते हैं, दिखाया कि वे पूर्वानुमेय हैं, और एक गतिशील रणनीति प्रस्तावित की जो मोमेंटम के जोखिम-समायोजित रिटर्न को काफी सुधारती है। यह लेख उनके निष्कर्षों की विस्तार से जांच करता है।

मोमेंटम क्रैश की शरीर रचना

Daniel और Moskowitz ने एक व्यापक अनुभवजन्य रिकॉर्ड स्थापित करने से शुरुआत की। 1927 से 2013 तक के अमेरिकी इक्विटी डेटा का विश्लेषण करते हुए, उन्होंने पाया कि मोमेंटम का दीर्घकालिक प्रदर्शन असाधारण था -- औसत मासिक रिटर्न 1.47 प्रतिशत और t-सांख्यिकी 4 से ऊपर। लेकिन रिटर्न का वितरण गहरे रूप से असममित था। मोमेंटम मजबूत नकारात्मक विषमता और अतिरिक्त कुर्टोसिस प्रदर्शित करता है: बायां पूँछ मोटा और खतरनाक है।

शोधपत्र ने नमूना अवधि में कई प्रमुख मोमेंटम क्रैश की पहचान की:

अवधि	बाजार संदर्भ	मोमेंटम हानि	अवधि
1932 (ग्रीष्म)	महामंदी से पुनर्प्राप्ति	-91.6%	~2 महीने
1939 (वसंत)	युद्ध-पूर्व पुनर्प्राप्ति	-43.8%	~3 महीने
2001 (जनवरी)	डॉट-कॉम उलटफेर	-31.3%	~3 महीने
2009 (मार्च-मई)	वित्तीय संकट से पुनर्प्राप्ति	-40.1%	~3 महीने

पैटर्न स्पष्ट है। हर प्रमुख क्रैश मंदी-से-तेजी बाजार संक्रमण पर हुआ -- ठीक उस क्षण जब एक लंबी बाजार गिरावट अचानक पलट गई। यह संयोग नहीं है; यह मोमेंटम पोर्टफोलियो के निर्माण तरीके का प्रत्यक्ष परिणाम है।

ऑप्शनैलिटी तंत्र: हारने वाले विस्फोटक क्यों बन जाते हैं

Daniel और Moskowitz (2016) की मूल सैद्धांतिक अंतर्दृष्टि पिछले हारने वाले शेयरों में निहित ऑप्शनैलिटी से संबंधित है। एक निरंतर मंदी बाजार के दौरान, मोमेंटम रणनीति उन शेयरों में शॉर्ट पोजीशन जमा करती है जो महीनों से गिर रहे हैं। इनमें से कई गंभीर वित्तीय संकट में फंसी कंपनियां हैं -- उनकी इक्विटी बुरी तरह क्षतिग्रस्त हो चुकी है, और कुछ दिवालियापन के करीब हैं।

यहां महत्वपूर्ण अवलोकन है: जैसे-जैसे किसी फर्म का इक्विटी मूल्य शून्य की ओर गिरता है, उसकी इक्विटी फर्म की संपत्तियों पर आउट-ऑफ-द-मनी कॉल ऑप्शन की तरह व्यवहार करने लगती है। यह Merton (1974) के कॉर्पोरेट ऋण के संरचनात्मक मॉडल से सीधे निकलता है, जहां इक्विटी ऋण के अंकित मूल्य के बराबर स्ट्राइक मूल्य के साथ फर्म मूल्य पर कॉल ऑप्शन है। जब फर्म डिफॉल्ट के करीब होती है, तो संपत्ति मूल्य में छोटे सुधार इक्विटी में बड़े प्रतिशत लाभ उत्पन्न करते हैं।

यह उत्तलता एक असममित भुगतान प्रोफाइल बनाती है। यदि बाजार गिरता रहता है, तो हारने वाले शेयर और गिर नहीं सकते -- कई पहले से लगभग शून्य पर हैं। लेकिन यदि बाजार पलटता है, तो ये संकटग्रस्त इक्विटी हफ्तों में सैकड़ों प्रतिशत बढ़ सकती हैं। मोमेंटम पोर्टफोलियो ठीक इन्हीं ऑप्शन-जैसी प्रतिभूतियों को शॉर्ट करता है, जिससे एक ऐसा एक्सपोजर बनता है जो लिखित स्ट्रैडल जैसा दिखता है: सीमित अपसाइड और विनाशकारी डाउनसाइड।

Daniel और Moskowitz ने यह दिखाकर इसे औपचारिक बनाया कि मोमेंटम पोर्टफोलियो का बीटा समय-परिवर्तनशील है और बाजार पुनर्प्राप्ति के दौरान तेजी से नकारात्मक हो जाता है। सामान्य अवधियों में, मोमेंटम पोर्टफोलियो का बाजार बीटा शून्य के करीब या हल्का सकारात्मक होता है। लेकिन मंदी बाजार से पुनर्प्राप्ति की स्थिति में, पोर्टफोलियो बीटा -2 या उससे नीचे गिर सकता है, जिसका अर्थ है कि बाजार में हर 1 प्रतिशत की वृद्धि से मोमेंटम को 2 प्रतिशत या अधिक का नुकसान होता है।

पूर्वानुमेयता: मंदी बाजार संकेत

शोधपत्र की सबसे महत्वपूर्ण खोज यह है कि मोमेंटम क्रैश यादृच्छिक नहीं हैं। वे पूर्वानुमेय हैं -- निश्चितता के साथ नहीं, लेकिन व्यावहारिक जोखिम प्रबंधन ढांचा बनाने के लिए पर्याप्त विश्वसनीयता के साथ।

Daniel और Moskowitz ने दिखाया कि दो अवलोकन योग्य चर महत्वपूर्ण सांख्यिकीय शक्ति के साथ मोमेंटम क्रैश का पूर्वानुमान करते हैं:

पूर्व बाजार स्थिति: क्रैश लंबी मंदी बाजारों के बाद संकेंद्रित होते हैं। गिरावट जितनी लंबी और गहरी होती है, शॉर्ट साइड पर उतनी अधिक संकटग्रस्त फर्में जमा होती हैं और ऑप्शनैलिटी प्रभाव उतना अधिक खतरनाक होता है।
मोमेंटम पोर्टफोलियो की वास्तविक अस्थिरता: जब लॉन्ग-शॉर्ट मोमेंटम स्प्रेड की पिछली अस्थिरता बढ़ जाती है, तो यह संकेत देती है कि पोर्टफोलियो के घटक शेयर उच्च-फैलाव व्यवस्था में प्रवेश कर चुके हैं। यह बढ़ी हुई अस्थिरता स्वयं बड़े नकारात्मक रिटर्न का पूर्वानुमानक है।

लेखकों ने प्रदर्शित किया कि मोमेंटम का सशर्त अपेक्षित रिटर्न इन स्थिति चरों से मजबूती से संबंधित है। जब बाजार ने हाल ही में बड़ी गिरावट का अनुभव किया है और मोमेंटम पोर्टफोलियो की अस्थिरता बढ़ी हुई है, तो मोमेंटम का अपेक्षित रिटर्न तेजी से गिरता है और नकारात्मक हो सकता है। इसके विपरीत, बिना हाल के क्रैश वाले शांत बाजारों में, मोमेंटम का अपेक्षित रिटर्न बहुत अधिक होता है।

यह पूर्वानुमेयता मोमेंटम क्रैश को वास्तविक ब्लैक स्वान घटनाओं से अलग करती है। ब्लैक स्वान परिभाषा के अनुसार अप्रत्याशित होता है। मोमेंटम क्रैश को ग्रे स्वान के रूप में बेहतर वर्णित किया जा सकता है -- दुर्लभ, गंभीर, और पहचान योग्य चेतावनी संकेतों से पहले, जिन्हें अधिकांश निवेशक अनदेखा करना चुनते हैं।

गतिशील मोमेंटम रणनीति

पूर्वानुमेयता के परिणाम से लैस होकर, Daniel और Moskowitz ने एक गतिशील मोमेंटम रणनीति बनाई जो मोमेंटम रिटर्न के पूर्वानुमानित प्रसरण के आधार पर एक्सपोजर को समायोजित करती है। दृष्टिकोण अवधारणात्मक रूप से सरल है: जब परिस्थितियां अनुकूल हों तो मोमेंटम पर पूर्ण दांव लगाएं, और जब क्रैश जोखिम बढ़ा हो तो एक्सपोजर कम करें।

विशेष रूप से, रणनीति मोमेंटम रिटर्न के सशर्त प्रसरण के विपरीत अनुपात में पोर्टफोलियो भार को स्केल करती है। सशर्त प्रसरण का अनुमान एक सरल मॉडल से लगाया जाता है जो हालिया मोमेंटम अस्थिरता और मंदी बाजार संकेतक को शामिल करता है। जब अस्थिरता कम हो और बाजार में हाल ही में क्रैश नहीं हुआ हो, तो रणनीति अधिकतम एक्सपोजर लेती है। जब मंदी-बाजार संकेत सक्रिय हो और अस्थिरता बढ़ जाए, तो यह नाटकीय रूप से पोजीशन का आकार कम कर देती है।

परिणाम उल्लेखनीय हैं:

रणनीति	वार्षिक रिटर्न	वार्षिक अस्थिरता	शार्प अनुपात	अधिकतम गिरावट
स्थैतिक मोमेंटम (WML)	16.7%	29.1%	0.57	-96.5%
गतिशील मोमेंटम	17.8%	15.3%	1.16	-28.4%

गतिशील रणनीति शार्प अनुपात को लगभग दोगुना करती है जबकि अधिकतम गिरावट को विनाशकारी 96.5 प्रतिशत से दर्दनाक लेकिन जीवित रहने योग्य 28.4 प्रतिशत तक कम कर देती है। वार्षिक रिटर्न वास्तव में थोड़ा बढ़ जाता है क्योंकि रणनीति उन गहरे नुकसानों से बचती है जो चक्रवृद्धि धन को नष्ट करते हैं। यह वित्त में एक दुर्लभ मामला है जहां जोखिम कम करने से रिटर्न भी बढ़ता है -- चक्रवृद्धि की उत्तलता का प्रत्यक्ष परिणाम।

सुधार 2009 के क्रैश तक सीमित नहीं है। गतिशील रणनीति 1932 के क्रैश, 2001 के डॉट-कॉम उलटफेर, और अन्य ऐतिहासिक प्रकरणों में भी नुकसान से बचती है या उसे कम करती है। रणनीति का लाभ उप-अवधियों में मजबूत है और किसी एकल बाहरी घटना से संचालित नहीं है।

अस्थिरता-प्रबंधित पोर्टफोलियो से संबंध

Daniel और Moskowitz का गतिशील दृष्टिकोण Barroso और Santa-Clara (2015) के समकालीन कार्य से निकटता से संबंधित है, जिन्होंने एक अस्थिरता-प्रबंधित मोमेंटम रणनीति प्रस्तावित की जो वास्तविक मोमेंटम अस्थिरता के विपरीत अनुपात में एक्सपोजर को स्केल करती है। दोनों शोधपत्र यह अंतर्दृष्टि साझा करते हैं कि मोमेंटम का समय-परिवर्तनशील जोखिम पूर्वानुमेय और प्रबंधनीय है।

मुख्य अंतर कंडीशनिंग सूचना में है। Barroso और Santa-Clara केवल मोमेंटम रिटर्न की पिछले छह महीने की वास्तविक अस्थिरता का उपयोग करते हैं। Daniel और Moskowitz बाजार स्थिति के बारे में अतिरिक्त जानकारी शामिल करते हैं -- विशेष रूप से क्या बाजार मंदी से पुनर्प्राप्त हो रहा है। यह समृद्ध कंडीशनिंग सेट Daniel-Moskowitz रणनीति को शुद्ध अस्थिरता स्केलिंग द्वारा छूटी पूर्वानुमेयता को पकड़ने में सक्षम बनाता है।

दोनों दृष्टिकोण प्रतिस्पर्धी के बजाय पूरक हैं। व्यवहार में, कई मात्रात्मक निवेशक अब दोनों शोधपत्रों के तत्वों को मिलाकर अस्थिरता-समायोजित मोमेंटम का कोई संस्करण लागू करते हैं। मूल सिद्धांत एक ही है: जब मोमेंटम की हालिया अस्थिरता बढ़ती है, तो एक्सपोजर कम करें, क्योंकि बढ़ी हुई अस्थिरता बढ़े हुए क्रैश जोखिम का संकेत देती है।

Moreira और Muir (2017) ने बाद में अस्थिरता-प्रबंधन दृष्टिकोण को मोमेंटम से आगे सामान्यीकृत किया, यह दिखाते हुए कि विपरीत वास्तविक प्रसरण द्वारा स्केलिंग अधिकांश इक्विटी कारकों के शार्प अनुपात में सुधार करती है। हालांकि, उन्होंने पाया कि सुधार मोमेंटम के लिए सबसे बड़ा है -- ठीक इसलिए क्योंकि मोमेंटम के क्रैश मानक कारकों में सबसे गंभीर और सबसे अधिक पूर्वानुमेय हैं।

फैक्टर निवेशकों के लिए यह क्यों मायने रखता है

Daniel-Moskowitz के निष्कर्षों का मल्टी-फैक्टर पोर्टफोलियो चलाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए गहरा प्रभाव है। मुख्य सबक हैं:

मोमेंटम जोखिम मानक मॉडल द्वारा नहीं पकड़ा जाता। CAPM, Fama-French तीन-कारक मॉडल, और यहां तक कि पांच-कारक मॉडल भी मोमेंटम के पूंछ जोखिम को पकड़ने में विफल रहते हैं। समय-परिवर्तनशील बीटा और हारने वाले शेयरों का ऑप्शन-जैसा व्यवहार एक गैर-रैखिक जोखिम प्रोफाइल बनाता है जिसे रैखिक कारक मॉडल प्रदर्शित नहीं कर सकते। इसका मतलब है कि सामान्य-समय की अस्थिरता के आधार पर अपने मोमेंटम आवंटन को आकार देने वाले निवेशक गिरावट के लिए नाटकीय रूप से अपर्याप्त तैयार होंगे।

मोमेंटम के लिए फैक्टर टाइमिंग व्यवहार्य है। जबकि अधिकांश कारकों के लिए फैक्टर टाइमिंग कुख्यात रूप से कठिन है -- उदाहरण के लिए, मूल्य प्रीमियम ने बहुत कम शोषण योग्य पूर्वानुमेयता दिखाई है -- मोमेंटम एक अपवाद है। मंदी-बाजार संकेत और अस्थिरता संकेत वास्तविक नमूने-बाहर भविष्यवाणी शक्ति प्रदान करते हैं। यह मोमेंटम को उन कुछ कारकों में से एक बनाता है जहां गतिशील आवंटन प्रमाणित रूप से जोखिम-समायोजित रिटर्न में सुधार करता है।

मोमेंटम का अल्फा आंशिक रूप से क्रैश जोखिम मुआवजे को दर्शाता है। मोमेंटम के उच्च औसत रिटर्न की एक व्याख्या यह है कि यह निवेशकों को दुर्लभ लेकिन गंभीर नुकसान सहने के लिए मुआवजा देता है -- जैसे बीमा बेचना या पुट ऑप्शन लिखना विनाशकारी भुगतान से बाधित स्थिर आय उत्पन्न करता है। Daniel और Moskowitz ने दिखाया कि मोमेंटम के अल्फा (मानक कारक मॉडल के विरुद्ध मापा गया) का लगभग आधा क्रैश जोखिम को ध्यान में रखने के बाद भी बना रहता है, जो सुझाव देता है कि व्यवहारिक स्पष्टीकरण (कम प्रतिक्रिया, झुंड व्यवहार) अभी भी महत्वपूर्ण हैं। लेकिन दूसरा आधा वास्तव में पूंछ जोखिम वहन करने के लिए तर्कसंगत मुआवजे को दर्शा सकता है।

सीमाएं और अनुत्तरित प्रश्न

Daniel-Moskowitz गतिशील रणनीति, शक्तिशाली होते हुए भी, पूर्ण समाधान नहीं है। कई चेतावनियां ध्यान देने योग्य हैं।

मंदी-बाजार संकेत के लिए बाजार व्यवस्थाओं के बारे में निर्णय की आवश्यकता होती है। वास्तविक समय में, यह हमेशा स्पष्ट नहीं होता कि कोई बाजार गिरावट उस प्रकार की लंबी मंदी है जो मोमेंटम क्रैश से पहले आती है। 2018 और 2020 की बाजार बिकवाली, उदाहरण के लिए, तेज लेकिन संक्षिप्त थी -- मोमेंटम को अस्थायी नुकसान हुआ लेकिन पूर्ण क्रैश के बिना पुनर्प्राप्त हो गया। वास्तविक समय में द्विआधारी मंदी-बाजार संकेतक को लागू करने में पूर्वदर्शी पूर्वाग्रह जोखिम शामिल हैं जिन्हें शोधपत्र का नमूना-भीतर विश्लेषण पूरी तरह से संबोधित नहीं कर सकता।

गतिशील स्केलिंग लेनदेन लागत को बढ़ाती है। जब रणनीति तेजी से मोमेंटम एक्सपोजर को कम करती है और फिर बहाल करती है, तो यह पर्याप्त टर्नओवर उत्पन्न करती है। Frazzini, Israel, और Moskowitz (2018) ने अनुमान लगाया कि स्थैतिक कार्यान्वयन के तहत लेनदेन लागत सकल मोमेंटम रिटर्न का 40 से 50 प्रतिशत खपत करती है; गतिशील रणनीतियों को क्रैश-अवधि व्यापार की तात्कालिकता के कारण और भी अधिक लागत का सामना करना पड़ सकता है।

क्रैश घटनाओं का नमूना छोटा है। हालांकि शोधपत्र लगभग एक शताब्दी के डेटा को कवर करता है, वास्तविक मोमेंटम क्रैश प्रकरण केवल मुट्ठी भर हैं। इससे उच्च t-सांख्यिकी के बावजूद भविष्यवाणी मॉडल की सांख्यिकीय विश्वसनीयता का उच्च विश्वास के साथ आकलन करना कठिन हो जाता है। प्रकाशन के बाद का नमूना-बाहर ट्रैक रिकॉर्ड 2020 के COVID-19 क्रैश को शामिल करता है, जिसने गतिशील रणनीति की भविष्यवाणियों के अनुरूप एक मध्यम मोमेंटम गिरावट उत्पन्न की, लेकिन एक अतिरिक्त घटना का नमूना इस प्रश्न का समाधान नहीं करता।

निष्कर्ष: मोमेंटम का एक अधिक ईमानदार दृष्टिकोण

Daniel और Moskowitz (2016) ने परिष्कृत निवेशकों के मोमेंटम कारक के बारे में सोचने के तरीके को बदल दिया। उनके शोधपत्र से पहले, मोमेंटम क्रैश को दुर्भाग्यपूर्ण लेकिन अप्रत्याशित घटनाओं के रूप में माना जाता था -- ईश्वरीय कृत्य जिन्हें बस सहना पड़ता था। इसके बाद, क्षेत्र ने समझा कि क्रैश एक विशिष्ट और पहचान योग्य पैटर्न का अनुसरण करते हैं: मंदी बाजार संकटग्रस्त फर्में बनाते हैं जिनकी इक्विटी कॉल ऑप्शन की तरह व्यवहार करती है; जब बाजार पुनर्प्राप्त होता है, तो ये ऑप्शन ऊपर की ओर विस्फोट करते हैं, मोमेंटम शॉर्ट्स को तबाह करते हैं।

व्यावहारिक निष्कर्ष स्पष्ट है। स्थैतिक मोमेंटम एक गहरे रूप से दोषपूर्ण रणनीति है -- इसका असाधारण शार्प अनुपात एक ऐसी गिरावट प्रोफाइल को छिपाता है जो पोर्टफोलियो को नष्ट कर सकती है। सशर्त प्रसरण द्वारा स्केल किया गया गतिशील मोमेंटम कारक के अल्फा को संरक्षित करते हुए पूंछ जोखिम को प्रबंधनीय बनाता है। किसी भी गंभीर मात्रात्मक निवेशक के लिए, Daniel-Moskowitz ढांचा वैकल्पिक पठन नहीं है। यह मोमेंटम के सबसे खतरनाक क्षणों में जीवित रहने का संचालन मैनुअल है।

संदर्भ

Barroso, P., & Santa-Clara, P. (2015). "Momentum Has Its Moments." Journal of Financial Economics, 116(1), 111-120. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.11.010
Daniel, K., & Moskowitz, T. J. (2016). "Momentum Crashes." Journal of Financial Economics, 122(2), 221-247. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2015.12.002
Frazzini, A., Israel, R., & Moskowitz, T. J. (2018). "Trading Costs." Working paper. https://doi.org/10.2139/ssrn.3229719
Merton, R. C. (1974). "On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates." The Journal of Finance, 29(2), 449-470. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1974.tb03058.x
Moreira, A., & Muir, T. (2017). "Volatility-Managed Portfolios." The Journal of Finance, 72(4), 1611-1644. https://doi.org/10.1111/jofi.12587