वोलैटिलिटी टार्गेटिंग: बेहतर रिटर्न के लिए जोखिम स्केलिंग

मुख्य निष्कर्ष

वोलैटिलिटी टार्गेटिंग निवेशकों के लिए उपलब्ध सबसे सरल और सबसे प्रभावी जोखिम प्रबंधन तकनीकों में से एक है। विचार सीधा है: जब वास्तविक अस्थिरता बढ़ती है, तो पोर्टफ़ोलियो एक्सपोज़र कम करें; जब घटती है, तो बढ़ाएं। Moreira और Muir (2017) ने प्रदर्शित किया कि यह दृष्टिकोण रिटर्न पूर्वानुमान की किसी क्षमता के बिना भी अमेरिकी बाज़ार पोर्टफ़ोलियो के शार्प रेशियो को लगभग 20 से 40 प्रतिशत तक सुधारता है। यह रणनीति इसलिए काम करती है क्योंकि अस्थिरता अत्यधिक पूर्वानुमेय है -- आज की अस्थिरता कल की अस्थिरता का एक मज़बूत भविष्यवक्ता है -- जबकि अस्थिरता और भविष्य के रिटर्न के बीच संबंध आश्चर्यजनक रूप से कमज़ोर है।

मूल अंतर्दृष्टि: अस्थिरता पूर्वानुमेय है, रिटर्न नहीं

हर निवेशक जानता है कि स्टॉक रिटर्न की भविष्यवाणी करना असाधारण रूप से कठिन है। फिर भी निवेशक अक्सर एक पूरक तथ्य को अनदेखा करते हैं: जबकि रिटर्न की भविष्यवाणी कठिन है, उन रिटर्न का जोखिम (अस्थिरता) अपेक्षाकृत आसानी से पूर्वानुमानित किया जा सकता है।

वास्तविक अस्थिरता मज़बूत दृढ़ता प्रदर्शित करती है। यदि पिछले सप्ताह बाज़ार अस्थिर था, तो इस सप्ताह भी अस्थिर होने की बहुत संभावना है। यह दृढ़ता इस सरल अवलोकन में पकड़ी जाती है कि दैनिक रिटर्न विचरण क्लस्टर बनाता है -- बड़ी चालें बड़ी चालों के बाद आती हैं, और छोटी चालें छोटी चालों के बाद।

वोलैटिलिटी टार्गेटिंग के पीछे की महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि यह है कि जोखिम की पूर्वानुमेयता, जोखिम और अपेक्षित रिटर्न के बीच कमज़ोर संबंध के साथ मिलकर, एक मुफ़्त अवसर बनाती है। यदि उच्च-अस्थिरता अवधियां निवेशकों को आनुपातिक रूप से उच्च रिटर्न से नहीं भरपाई करतीं, तो उन अवधियों में निरंतर एक्सपोज़र बनाए रखने का अर्थ है बिना अतिरिक्त पुरस्कार के अधिक जोखिम स्वीकार करना।

वोलैटिलिटी टार्गेटिंग कैसे काम करती है

मूल सूत्र

अस्थिरता-प्रबंधित पोर्टफ़ोलियो लक्ष्य अस्थिरता स्तर के अनुसार जोखिमपूर्ण संपत्ति में अपने एक्सपोज़र को समायोजित करता है:

भार = लक्ष्य अस्थिरता / वास्तविक अस्थिरता

उदाहरण के लिए, यदि आपकी लक्ष्य अस्थिरता वार्षिक 15% है और हाल की वास्तविक अस्थिरता 30% है, तो जोखिमपूर्ण संपत्ति पर पोर्टफ़ोलियो भार 0.5 (50% आवंटन) तक गिर जाता है। यदि वास्तविक अस्थिरता 10% तक गिरती है, तो भार 1.5 (150%, लीवरेज आवश्यक) तक बढ़ जाता है।

वास्तविक अस्थिरता मापना

सबसे आम दृष्टिकोण छोटी लुकबैक अवधि की वास्तविक विचरण का उपयोग करता है। Moreira और Muir पिछले महीने के दैनिक रिटर्न से वास्तविक विचरण का अनुमान लगाते हैं। अनुमानक की पसंद उतनी महत्वपूर्ण नहीं है जितनी कोई सोच सकता है -- सरल 21-दिवसीय वास्तविक विचरण भी पर्याप्त सुधार करता है।

परिसंपत्ति वर्गों में साक्ष्य

सुधार सुसंगत लेकिन परिसंपत्तियों में एकसमान नहीं है। सबसे अधिक परिवर्तनशील अस्थिरता वाली परिसंपत्तियों में -- इक्विटी और मोमेंटम -- सबसे बड़ा है।

यह क्यों काम करता है?

तथ्य 1: अस्थिरता क्लस्टर बनाती है

वित्तीय रिटर्न अस्थिरता मज़बूत स्वसहसंबंध प्रदर्शित करती है। 21-दिवसीय वास्तविक विचरण अनुमान इक्विटी बाज़ारों में लगभग 0.7 से 0.8 का प्रथम-क्रम स्वसहसंबंध रखता है।

तथ्य 2: जोखिम-रिटर्न समझौता कमज़ोर है

शास्त्रीय वित्त सिद्धांत सुझाव देता है कि उच्च अस्थिरता के साथ उच्च अपेक्षित रिटर्न होना चाहिए। अनुभवजन्य रूप से, यह संबंध अधिकतम कमज़ोर है और कभी-कभी नकारात्मक।

Moreira और Muir दिखाते हैं कि बहुत उच्च अस्थिरता की अवधियां -- संकट, बाज़ार घबराहट -- उच्च नहीं बल्कि कम वास्तविक शार्प रेशियो रखने की प्रवृत्ति रखती हैं। यह विषमता वोलैटिलिटी टार्गेटिंग का इंजन है।

व्यावहारिक कार्यान्वयन

चरण-दर-चरण प्रक्रिया

1. वास्तविक अस्थिरता का अनुमान लगाएं। पिछले 21 ट्रेडिंग दिनों के दैनिक रिटर्न का वार्षिक मानक विचलन गणना करें।

2. पोर्टफ़ोलियो भार की गणना करें। लक्ष्य अस्थिरता को वास्तविक अस्थिरता अनुमान से विभाजित करें। अत्यधिक लीवरेज से बचने के लिए अधिकतम (जैसे 1.5 या 2.0) पर कैप लगाएं।

3. आवंटन करें। गणना किए गए भार को जोखिमपूर्ण संपत्ति में निवेश करें और शेष नकदी या अल्पकालिक बॉन्ड में।

4. पुनर्संतुलन करें। दैनिक या साप्ताहिक दोहराएं।

कार्यान्वयन विचार

लीवरेज सीमाएं। जब वास्तविक अस्थिरता लक्ष्य से काफ़ी नीचे गिरती है, तो सूत्र 1.0 से ऊपर भार निर्धारित कर सकता है। कई निवेशक बिना-लीवरेज कार्यान्वयन के लिए अधिकतम भार 1.0 पर सीमित करते हैं, जो अभी भी अधिकांश लाभ पकड़ता है।

शासन परिवर्तन। वोलैटिलिटी टार्गेटिंग अस्थिरता परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करती है, उनका पूर्वानुमान नहीं लगाती। अचानक अस्थिरता उछाल (जैसे बाज़ार दुर्घटना के शुरुआती दिनों) के दौरान, रणनीति अभी भी पूरी तरह एक्सपोज़्ड रहेगी।

ट्रेंड फ़ॉलोइंग और रिस्क पैरिटी से संबंध

वोलैटिलिटी टार्गेटिंग गतिशील जोखिम प्रबंधन तकनीकों के एक परिवार से संबंधित है जो एक साझा दर्शन साझा करते हैं: रिटर्न पूर्वानुमान के बजाय पोर्टफ़ोलियो जोखिम का प्रबंधन।

रिस्क पैरिटी परिसंपत्ति वर्गों में समान जोखिम योगदान प्राप्त करने के लिए अस्थिरता अनुमानों का उपयोग करती है। ट्रेंड फ़ॉलोइंग कीमत गिरने पर एक्सपोज़र कम करती है और बढ़ने पर बढ़ाती है।

तीनों दृष्टिकोण पूरक हैं। आवंटन के लिए रिस्क पैरिटी, दिशात्मक संकेतों के लिए ट्रेंड फ़ॉलोइंग, और जोखिम प्रबंधन के लिए वोलैटिलिटी टार्गेटिंग का उपयोग करने वाला पोर्टफ़ोलियो विभिन्न सूचना स्रोतों का लाभ उठाता है।

फ़ैक्टर पोर्टफ़ोलियो के लिए वोलैटिलिटी टार्गेटिंग

वोलैटिलिटी टार्गेटिंग के सबसे व्यावहारिक अनुप्रयोगों में से एक फ़ैक्टर रणनीति एक्सपोज़र का प्रबंधन है। फ़ैक्टर रिटर्न -- विशेष रूप से मोमेंटम, वैल्यू और कैरी -- समग्र बाज़ार अस्थिरता से भी अधिक स्पष्ट समय-परिवर्ती अस्थिरता प्रदर्शित करते हैं।

उदाहरण के लिए, मोमेंटम दुर्घटनाओं से पहले मोमेंटम पोर्टफ़ोलियो अस्थिरता में तीव्र वृद्धि होती है। वोलैटिलिटी-टार्गेटेड मोमेंटम रणनीति स्वाभाविक रूप से दुर्घटना के सबसे बुरे हिस्से से पहले एक्सपोज़र कम कर देगी -- इसलिए नहीं कि यह दुर्घटना की भविष्यवाणी करती है, बल्कि इसलिए कि यह उससे पहले की बढ़ती अस्थिरता पर प्रतिक्रिया करती है।

सीमाएं

वोलैटिलिटी टार्गेटिंग अचानक, अप्रत्याशित अस्थिरता उछाल से होने वाले नुकसान को नहीं रोक सकती। यह एक प्रतिक्रियात्मक रणनीति है जो अस्थिरता बढ़ने के बाद एक्सपोज़र कम करती है, पहले नहीं। निरंतर कम-अस्थिरता तेज़ी के बाज़ारों में जहां लक्ष्य एक्सपोज़र बनाए रखने के लिए लीवरेज की आवश्यकता होती है, यह रणनीति स्थिर आवंटन से कम प्रदर्शन कर सकती है। ऐतिहासिक शार्प रेशियो सुधार भविष्य में उसी परिमाण में बने रह सकते हैं या नहीं। अंत में, वोलैटिलिटी टार्गेटिंग रिटर्न का पूर्वानुमान नहीं लगाती और लंबे मंदी के बाज़ारों में जहां अस्थिरता मध्यम रहती है, मदद नहीं करेगी।