स्टॉक मार्केट टाइमिंग रणनीतियाँ - क्या वे वास्तव में काम करते हैं?

सिद्धांत रूप में, आप अधिकतम लाभ प्राप्त कर सकते हैं और नुकसान को समाप्त कर सकते हैं.

लेकिन क्या यह संभव है? क्या ऐसी रणनीतियां मौजूद हैं?

मार्केट टाइमिंग का एक उदाहरण

सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के समूह को अक्सर इंडेक्स कहे जाने वाले स्टॉक के एक छोटे से क्रॉस-सेक्शन द्वारा दर्शाया जाता है। हमारे उदाहरण के लिए, हम जाने-माने स्टैंडर्ड और पूअर के 500 इंडेक्स या एसएंडपी 500 का उपयोग करेंगे। यह इंडेक्स बड़ी अमेरिकी कंपनियों पर केंद्रित है और आमतौर पर स्टॉक मार्केट को सामान्य रूप से गेज करने के लिए उपयोग किया जाता है।.

जनवरी 2008 से जनवरी 2011 तक तीन वर्ष की अवधि के दौरान, एसएंडपी 500 12.11% खो गया। यदि आप कई बड़ी अमेरिकी कंपनियों में स्टॉक रखते हैं, तो संभव है कि आपको इस दौरान समान नुकसान हुआ होगा। अब कल्पना कीजिए कि आपने अपने शेयरों को जनवरी '08 दुर्घटना से पहले बेच दिया था और मार्च 2009 में बैल चक्र की शुरुआत में खरीदा था। 2 साल से कम समय में, आप 88% हो गए होंगे।.

यदि, दूसरी ओर, आपके पास भालू बाजार को कम बेचने की दूरदर्शिता थी, तो आपके पास 140% से अधिक का गैर-जटिल लाभ होगा - जो खरीदने और धारण करने के लिए 12.11% खोने की तुलना में कहीं बेहतर इनाम है.

क्यों टाइमिंग बाजार मुश्किल है

हालांकि, बाजार समय मुश्किल है, अगर यह बिल्कुल भी संभव है। "बैल खरीदने और भालू को बेचने" के विचार के खिलाफ मजबूर तर्क हैं।

1. कुशल बाजार सिद्धांत

कुशल बाजार की परिकल्पना एक लोकप्रिय अवधारणा है जिसमें कहा गया है कि सभी स्टॉक सभी उपलब्ध सूचनाओं के आधार पर हर समय ठीक से मूल्यवान हैं। एक स्टॉक न तो अंडरवैल्यूड है और न ही ओवरवैल्यूड है, लेकिन यह ठीक उसी जगह पर है जहां यह होना चाहिए.

यदि यह सही है, तो बाजार की समय-सीमा असंभव है क्योंकि कीमतें तुरंत ही नई जानकारी उपलब्ध होने पर किसी भी बदलाव को प्रतिबिंबित करेंगी। दूसरे शब्दों में, आपके ऊपर या नीचे जाने से पहले स्टॉक खरीद या बेचकर बाजार की अग्रिम प्रतिक्रिया करने का कोई समय नहीं है.

2. विशाल आंदोलन के पृथक दिन

नामक एक अध्ययन ब्लैक स्वान और मार्केट टाइमिंग: कैसे नहीं अल्फा उत्पन्न करने के लिए लंबी अवधि के पोर्टफोलियो पर आउटलेर्स या असामान्य व्यापारिक दिनों के प्रभाव की जांच की। अध्ययन ने 1990 और 2006 के बीच बाजार की गतिविधि के 10 सबसे खराब दिनों को हटा दिया, और पोर्टफोलियो मूल्य एक निष्क्रिय से 150.4% अधिक उछल गया जो पूरे समय निवेशित रहा।.

जब उन्होंने 10 सर्वश्रेष्ठ दिन निकाले, तो पोर्टफोलियो मूल्य 50% से अधिक घट गया। लेकिन चूंकि ये बड़े पैमाने पर अप्रत्याशित "काले हंस" समय के 0.1% से कम होते हैं, इसलिए कागज ने निष्कर्ष निकाला कि इन अलग-थलग अवधि के होने पर अनुमान लगाने की कोशिश करने की तुलना में खरीदना और पकड़ना बेहतर है।.

3. म्यूचुअल फंड प्रदर्शन

कागज का शीर्षक म्यूचुअल फंड प्रदर्शन म्यूचुअल फंड पर एक व्यापक अमेरिकी और यूके अध्ययन का हवाला दिया। एक खोज यह थी कि सक्रिय फंड मैनेजर औसतन, बाजार में बहुत कम समय में सक्षम थे। हालांकि, उनके शुद्ध लाभ प्रबंधन और लेनदेन शुल्क में लगभग पूरी तरह से खपत थे और जिससे कुल फंड प्रदर्शन पर लगभग कोई प्रभाव नहीं पड़ा। यदि प्रशिक्षित पेशेवर जो म्युचुअल फंड का सक्रिय रूप से प्रबंधन कर सकते हैं, तो यह बाजार में थोड़े समय के लिए हो सकता है, यह संभावना नहीं है कि आकस्मिक निवेशक ऐसा करने में सक्षम होंगे। म्यूचुअल फंड मैनेजर्स द्वारा बताए गए आम झूठ से सावधान रहना भी जरूरी है.

4. संकेतक का विरोध

चूंकि मौलिक और तकनीकी संकेतकों की एक झलक उपलब्ध है - जिनमें से कई संघर्ष - जो आप अनुसरण करते हैं? दूसरे शब्दों में, रोजगार की दर घटने पर आप कैसे प्रतिक्रिया करते हैं, लेकिन बढ़ी हुई आय पर स्टॉक नई ऊंचाई पर पहुंच जाता है? उच्च मात्रा में बिकने के बावजूद ऐतिहासिक मूल्य-प्रति-आय अनुपात से कम होने पर क्या आपको खरीदना चाहिए? प्रत्येक रिपोर्ट और सर्वेक्षण एक दिशा का सुझाव देने के लिए, आमतौर पर एक विरोधाभासी संकेतक होता है जो विपरीत का सुझाव देता है.

5. अतीत की तलाश

आप एक बाजार समय मॉडल की प्रभावकारिता कैसे साबित करते हैं? आप आम तौर पर ऐतिहासिक डेटा के साथ इसका बैक-टेस्ट करके ऐसा करते हैं। लेकिन किसी सिस्टम को मान्य करने के लिए अतीत को लगातार देखते हुए, आप वक्र-फिटिंग डेटा के जोखिम को चलाते हैं जो कि हेंडसाइट में अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन भविष्य के लिए बहुत कम पूर्वानुमानित शक्ति हो सकती है.

इसके अलावा, भले ही एक प्रवृत्ति ने कई बार खुद को ऐतिहासिक, आर्थिक, राजनीतिक, उद्योग और कंपनी-विशिष्ट कारकों में बदल दिया हो, जैसे कि प्रवृत्ति अनिवार्य रूप से प्रासंगिक नहीं है.

मार्केट टाइमिंग रणनीतियाँ

जबकि कुछ का कहना है कि बाजार का समय लगभग असंभव है, ऐसे अन्य हैं जो दावा करते हैं कि वास्तव में ऐसा संभव है। वे किन तकनीकों का उपयोग करते हैं और उनके पास क्या प्रमाण है कि बाजार का समय एक व्यावहारिक और लाभदायक प्रयास है?

1. प्रवृत्ति के बाद

यदि बाजार चक्रों में चलता है, तो उन रुझानों को निर्धारित करने और सटीकता बैल और भालू के बाजार चरणों के माप के साथ तकनीकी उपकरणों का उपयोग करना संभव होना चाहिए। एक चलती औसत बस प्राप्त करने के लिए एक सरल विधि है.

मूविंग एवरेज एक ऐसी लाइन है जो किसी स्टॉक की औसत कीमत को निर्धारित समयावधि में प्लॉट करती है। जब शेयर की कीमतें लंबी अवधि के मूविंग एवरेज से ऊपर हो जाती हैं और जब कीमत नीचे गिर जाती है तो बेच देते हैं। कागज़ पर, एक दीर्घकालिक परिप्रेक्ष्य के साथ तकनीकी विश्लेषण: ट्रेडिंग रणनीतियाँ और मार्केट टाइमिंग एबिलिटी, कुछ असामान्य दृष्टिकोणों का मूल्यांकन किया गया था। एक रणनीति यह निर्धारित करने के लिए बाजार के आंकड़ों के चार वर्षों के विश्लेषण के लिए थी कि निवेश की निर्णय लेने के लिए चलती औसत लंबाई सबसे प्रभावी साबित हुई। 50 या 200 दिनों की अवधि का उपयोग करते हुए चलती औसत की सामान्य गणना के विपरीत, इस पत्र में चलती औसत की गणना समय की अवधि से अधिक थी.

तो क्या इस दीर्घकालिक चलती औसत रणनीति ने अतिरिक्त बाजार लाभ हासिल किया? खैर, जबकि एस एंड पी 500 1994 और 2009 के बीच 90% वापस आ गया, एक दीर्घकालिक चलती औसत का यह गतिशील उपयोग 572% लौटा। निस्संदेह, ये परिणाम प्रभावशाली हैं। लेकिन यह याद रखना समझदारी है कि पिछले रिटर्न भविष्य के प्रदर्शन का एक मूर्ख सूचक नहीं है.

2. संशोधित एफईडी मॉडल

एड Yardeni, जो ओक एसोसिएट्स के लिए मुख्य निवेश रणनीतिकार और साथ ही फेडरल रिजर्व बैंक में एक प्रोफेसर और एक अर्थशास्त्री थे, ने FED मॉडल विकसित किया। यह मॉडल बॉन्ड दरों की तुलना इक्विटी प्रीमियम से करता है। उदाहरण के लिए, यदि 10-वर्ष के ट्रेजरी नोट में स्टॉक मार्केट की तुलना में अधिक कमाई होती है (जैसा कि अनुगामी 12 महीनों के आधार पर गणना की जाती है), तो आपको बॉन्ड खरीदना चाहिए। यदि, दूसरी ओर, बाजार की कमाई उपज बांड से ऊपर है, तो आपको इक्विटी खरीदना चाहिए.

हालांकि, इस मॉडल में अंतर्निहित समस्याएं हैं क्योंकि स्टॉक अधिक जोखिम उठाते हैं और सरकारी बांडों की तुलना में अधिक अस्थिर हैं। उदाहरण के लिए, भविष्य की कमाई का पूर्वानुमान इक्विटी बाजारों में बढ़ सकता है या गिर सकता है, जो आपके निवेश को सकारात्मक या प्रतिकूल रूप से प्रभावित कर सकता है। क्या होगा अगर 12 महीने की कमाई की भविष्यवाणियां भयानक हैं क्योंकि अर्थव्यवस्था में मंदी आने का अनुमान है? पारंपरिक फेड मॉडल इस भविष्य के प्रदर्शन के लिए जिम्मेदार नहीं होगा और इसलिए निवेशकों को गलत तरीके से सुझाव दे सकता है कि स्टॉक बांड की तुलना में बेहतर विकल्प का प्रतिनिधित्व करते हैं.

यह ऐसी अस्थिरता को ध्यान में रखने की आवश्यकता से बाहर था कि संशोधित एफईडी मॉडल बनाया गया था। यह मॉडल अनिवार्य रूप से विश्लेषण के लिए अनुमानित आय को जोड़ता है। दूसरे शब्दों में, यदि स्टॉक मार्केट की कमाई अगले साल बढ़ने की उम्मीद है, तो एफईडी मॉडल भरोसेमंद है और निवेशक केवल बॉन्ड और स्टॉक के बीच कमाई की तुलना कर सकते हैं। लेकिन अगर शेयर बाजार की कमाई में गिरावट की भविष्यवाणी की जाती है, तो यह रणनीति अप्रभावी है। अनुमानित आय के लिए लेखांकन करके, संशोधित फेड मॉडल निवेश का अधिक विश्वसनीय तरीका बनाता है.

तो पिछले पांच वर्षों में यह बाजार समय प्रणाली कैसे सुधरेगी? मौलिक बैक-टेस्टिंग के अनुसार, इन दो सरल नियमों ने 17.4% अधिकतम गिरावट के साथ 18.9% वार्षिक रिटर्न उत्पन्न किया होगा, और 5-वर्षीय कुल रिटर्न 137.26% रहा होगा। (ड्राडाउन शिखर से गर्त तक पोर्टफोलियो के नुकसान की मात्रा को संदर्भित करता है।) इसकी तुलना में, बाजार में वार्षिक 0.65% रिटर्न और 56% अधिकतम गिरावट के साथ 3.3% का 5 साल का लाभ था।.

हालांकि इस रणनीति ने प्रभावशाली रिटर्न का प्रदर्शन किया है, यह अभी भी अनुमानित भविष्य की कमाई के संबंध में कई विश्लेषकों के गुणात्मक विश्लेषण पर निर्भर करता है। यदि अप्रत्याशित आर्थिक परिस्थितियां उत्पन्न होती हैं जो अर्थव्यवस्था को चोट पहुंचाती हैं, तो भी संशोधित एफईडी मॉडल निवेशकों को लाभहीन निर्णय ले सकता है.

3. SLIM कर सकते हैं

विलियम जे। ओ'नील ने एक उच्च-विकास व्यापार प्रणाली विकसित की है जो संक्षिप्त CAN SLIM का उपयोग करती है। यह रणनीति तय करती है कि आप केवल बैल चरणों के दौरान बाजार में निवेश करते हैं, और यह निर्धारित करने के लिए एक अभिनव तकनीक का उपयोग करते हैं कि कब कौन से चरण होते हैं.

कमाई या रुझानों का पालन करने वाले मॉडलों के विपरीत, विलियम ओ 'नील संस्थानों से व्यापारिक संकेतों का पालन करके "बड़ी रकम" पर नज़र रखता है। वह दावा करता है कि आप अनुमान लगा सकते हैं कि जब बाजार सूचकांक बेच रहे हैं तो बिना किसी अग्रिम मूल्य के उच्च मात्रा दिखाएगा। वह इन "वितरण दिनों" या बिक्री दिनों को बुलाता है। यदि आप एक ट्रेडिंग महीने के भीतर इन उच्च मात्रा में बिकने वाले दिनों में से चार या पांच देखते हैं, तो एक सफल मूल्य ड्रॉप के लिए तैयार रहें। दूसरे शब्दों में, आपको अपने इक्विटी को बेचना चाहिए और संभावित भालू के चरण के लिए नकद स्थिति में होना चाहिए.

लेकिन यह मार्केट टाइमिंग मॉडल कितना लाभदायक है? यह बताना मुश्किल है। कैन एसएलआईएम पद्धति के अनुसार उच्च विकास वाले शेयरों की स्क्रीनिंग सॉफ्टवेयर के साथ काफी सरल है, बाजार का विश्लेषण काफी व्याख्यात्मक है और आमतौर पर एक दृश्य दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। मैं एक विशिष्ट कम्प्यूटरीकृत और बैक-टेस्टेबल एल्गोरिथ्म से परिचित नहीं हूं जो इस बाजार समय तकनीक का अनुकरण करने में सक्षम है। लेकिन जैसा कि अमेरिकन एसोसिएशन ऑफ इंडिविजुअल इन्वेस्टर्स ने बताया है, CAN SLIM स्टॉक पिकिंग विधि का 5 साल का वार्षिक रिटर्न 21.9% है। यह कहा, इस अलग बाजार समय तकनीक से कितना लाभ हो सकता है आसानी से उपलब्ध ज्ञान नहीं है.

4. अल्पकालिक तकनीकी विश्लेषण

कुछ निवेशक मुख्य रूप से बड़े बाजार चक्रों की पहचान करने से चिंतित हैं जो एक बार में वर्षों तक रहते हैं। फिर भी अन्य व्यापारी मिनी-मार्केट पॉप और ड्रॉप्स के आधार पर त्वरित ट्रेडों को बनाने के लिए बहुत संकीर्ण खिड़कियों को अलग करने की कोशिश करते हैं जो केवल सप्ताह तक रह सकते हैं। एक प्रणाली मार्क चैकिन द्वारा विकसित मूल्य और मात्रा संकेतकों के आधार पर नियमों के एक जटिल सेट का उपयोग करती है। इस प्रणाली से 10 साल का कुल रिटर्न 1,388.9% या 30.3% वार्षिक है। हालांकि यह दुनिया की सबसे बड़ी निवेश प्रणाली की तरह लग सकता है, मैंने इस बात पर बारीकी से विचार किया कि यह प्रणाली एक औसत निवेशक के लिए कैसे काम कर सकती है.

मैंने सिमुलेशन को फिर से चलाया और प्रति व्यापार $ 20 के लेनदेन शुल्क का हिसाब किया। मैंने 0.50% की स्लिपेज में भी फैक्टर किया क्योंकि बहुत कम समय में बड़े पदों को खरीदने से कीमतें बढ़ेंगी और स्लिपेज हो जाएगा। इसके परिणामस्वरूप 38.9% की अधिकतम गिरावट के साथ 18.9% की 5 साल की वार्षिक वापसी हुई, और 45% ट्रेड विजेता थे। लेकिन शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रति वर्ष 400% की भारी मात्रा में शेयरों का कारोबार हुआ, जिसके परिणामस्वरूप मोटी फीस और एक महत्वपूर्ण समय निवेश की आवश्यकता होगी.

अंतिम शब्द

जबकि इस तरह की तकनीकों का बैक-टेस्टिंग लाभदायक परिणामों को प्रकट करता है, यह भविष्य के परिणामों के लिए स्लैम-डंक नहीं है। किसी भी प्रणाली की तरह, यह एक अनुशासित निवेशक को सिस्टम का पालन करने के लिए लेता है और डेटा में समझौता नहीं होने पर अपनी भावनाओं से बह नहीं सकता है। यहां तक ​​कि सिद्ध बाजार समय रणनीतियों के लिए, हमेशा विचार करने के लिए निवेशक त्रुटि होगी, क्योंकि कंप्यूटर-आधारित मॉडल इसे ध्यान में नहीं रखते हैं। इसके अलावा, अर्थव्यवस्था और बाजार कभी भी बदल रहे हैं और नए चर पेश कर सकते हैं या पुरानी मान्यताओं को बदल सकते हैं जो इन रणनीतियों को और जटिल कर सकती हैं या अन्य परिणामों को प्रभावित कर सकती हैं.

निश्चित रूप से, समय के तरीकों की प्रभावकारिता पर मजबूत राय है, शायद महान पुरस्कारों के अपने वादे से प्रेरित है। हालांकि कुछ लोग दावा करते हैं कि बाजार संभव है और अत्यधिक लाभदायक है, दूसरों का दावा है कि बाजार समय या तो असंभव है या जोखिम के लायक नहीं है। बहरहाल, यह देखा जाना बाकी है कि इनमें से कौन सी मार्केट टाइमिंग रणनीति समय की कसौटी पर खरी उतरेगी, यदि कोई हो, और कौन सी नई चीजें विकसित की जाएंगी। शिक्षाविदों और निवेशकों के बीच बाजार के समय के सिद्धांतों को वैध बनाने के लिए अभी भी बहुत शोध और परीक्षण किए जाने की आवश्यकता है.

क्या आप अपनी निवेश रणनीतियों के साथ बाजार का समय निकालने की कोशिश करते हैं? आपको कितनी सफलता मिली है?