The Quant Edge: How systematic strategies identify market opportunities early
Shrawan Kumar Goyal
Head - Passive, Arbitrage & Quant Strategies
UTI AMC
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The traditional image of investing has long been centred around experienced fund managers making investment decisions based on fundamental research and human intuition. However, quantitative strategies, known as “Quant”, are transforming this approach by replacing subjective judgment with systematic, rule-based algorithms designed to detect patterns and predict outcomes. These models leverage advanced computing to analyse vast datasets, including business fundamentals and market sentiments, enabling faster and more objective identification of market opportunities that human analysis alone cannot match.
This is the power of the “Quant Edge.”
The Quantitative strategy typically involves:
- Data Collection: Gathering large volumes of market and economic data including prices, volumes, fundamental data, volatility, economic indicators.
- Analysis and Forecasting: Applying statistical models, machine learning techniques, and algorithms to identify patterns, and generate Investment signals.
- Portfolio Construction and Execution: Building optimal portfolios based on these signals and in many cases automatically through algorithmic systems for speed and efficiency.
In this article we focused on factor based quantitative strategies used by index-tracking Index funds and actively managed mutual funds. These strategies emphasize on long-term return drivers and systematic portfolio construction over short-term trading.
Factor Investing
Factor investing also knows smart beta strategies seeks to capture persistent, long-term return premium using factors that blends the benefit of both active and passive management. These style factors use pre-defined, rule-based approach to portfolio construction by screening companies on multiple style factors. For example, P/E ratio for Value, Return on Equity for Quality, price trends for Momentum, stability of stock prices for Volatility). Portfolios are then constructed systematically by selecting the top-ranked stocks for specific style factors, ensuring a rule-based, disciplined investment approach.
The characteristics of key factors:
Let us dwell further into the key factor strategies that have seen significant traction in recent years, both in scale, size and adoption.
Momentum: This strategy creates portfolio of stocks that have performed well in short to medium term duration, often adjusted for price volatility. The underlying belief is that stock exhibiting recent strength tends to continue outperforming in near future. It is one of the most popular factor strategies in India. Momentum is a style agnostic strategy as it adepts in different equity market cycles and tend to perform well in trending markets.
Low Volatility: While momentum is one the most favoured strategy, it does come with elevated risk. For investors with a lower risk appetite, low volatility strategy offers an alternative as it aims to provide better downside protection during extremely volatile market environment. This strategy identifies companies with relatively low fluctuations in their daily or periodic returns and construct a portfolio around them. Such companies tend to perform better during market downturns, sideways phases, or periods of heightened uncertainty with an aim to deliver superior risk adjusted returns across market cycles.
Quality: Quality factor is one of the fundamental factor strategies wherein portfolio of fundamentally strong companies is constructed using parameters such as high Return on Equity, Earnings stability, and low financial leverage. These companies generate economic value across market cycles and demonstrate resilience across economic cycles.
Value: Often considered the counterpart to the Quality investing, Value strategy identifies companies trading at relatively attractive valuations due to cyclical challenges and temporary headwinds but has the potential to bounce back.
This strategy creates portfolio of stocks based on valuation parameters such as Low Price to Earnings (P/E ratio), Low Price to Book (P/B Ratio), and High Dividend Yield. The objective is to identify fundamentally sound businesses that are temporarily mispriced by the market.
Winners keep rotating
These factors are sophisticated strategies and each factors tends to do well in different equity market cycles. Single factors such as momentum, Low volatility, Quality & value have outperformed in the long run, but they may witness high variation/volatility in performance in the short term.
While staying invested in a single factor over the long term can improve the probability of alpha generation, blending multiple factors often leads to more consistent outcomes. This has given rise to multi-factor models, which dynamically combine factors to enhance returns and manage risk.
Why Multi-Factor Approach Matters
These factor strategies can be used as building blocks to give birth to complex models which blend them to further enhance the outcomes. For instance, we at UTI have developed an in-house Factor Allocation Model, that seeks to identify factor cycles and dynamically changes allocation across different factors. UTI Quant Fund is built on this proprietary model.
The model has been rigorously back tested over more than two decades and has demonstrated its ability to enhance performance by strategically distributing allocations across factors. Since inception, each of the core factors has outperformed the broader market indices. With the help of dynamic multi-factor approach the performance could be further optimised with an aim to reduce cyclicality associated with these single factors.
Building Resilient Portfolios: Where Data Meets Discipline
Quantitative investing has fundamentally transformed the way portfolios are built, replacing subjective judgment with data-driven precision. Among various quant approaches, factor investing stands out as the cornerstone of long-term portfolios. By systematically capturing persistent return drivers, such as Momentum, Quality, Value, and Low Volatility, factor models offer investors a disciplined framework that eliminates emotional bias and enhances consistency.
While individual factors have historically delivered alpha over extended periods, their cyclical nature calls for a more dynamic approach. This is where dynamic multi-factor allocation models come into play. By intelligently blending factors and adjusting weights based on evolving market conditions, these models have the potential to amplify performance and reduce risk in an efficient manner. Our experience with UTI’s in house Factor Allocation Model highlights the potential benefits of this approach, rigorous back-testing and disciplined allocation may help to achieve better risk adjusted returns in the long term.
In an era where markets move faster than ever, the true edge lies in systematic thinking, robust data, and adaptive models. Factor investing is not merely a strategy; it is a framework for building resilient portfolios that thrive across cycles. For investors seeking sustainable alpha, embracing quant-driven factor models is no longer optional – it is ESSENTIAL.
The views expressed are the author’s own views and not necessarily those of UTI Asset Management Company Limited. The views are not investment advice and investors should obtain their own independent advice before taking a decision to invest in any asset class or instrument.
Mutual Fund investments are subject to market risks, read all scheme related documents carefully.
निवेश की पारंपरिक छवि लंबे समय से अनुभवी फंड प्रबंधकों के इर्द-गिर्द घूमती रही है, जो मौलिक शोध और मानवीय अंतर्ज्ञान के आधार पर निवेश निर्णय लेते हैं। हालांकि, मात्रात्मक रणनीतियाँ, जिन्हें "क्वांट" के नाम से जाना जाता है, इस दृष्टिकोण को बदल रही हैं। ये रणनीतियाँ व्यक्तिपरक निर्णय की जगह व्यवस्थित, नियम-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं, जो पैटर्न का पता लगाने और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये मॉडल उन्नत कंप्यूटिंग का लाभ उठाकर विशाल डेटासेट का विश्लेषण करते हैं, जिसमें व्यावसायिक बुनियादी बातें और बाजार की भावनाएँ शामिल हैं। इससे बाजार के अवसरों की पहचान तेजी से और अधिक वस्तुनिष्ठ तरीके से हो पाती है, जो केवल मानवीय विश्लेषण से संभव नहीं है।
यही है "क्वांट एज" की शक्ति।
मात्रात्मक रणनीति में आमतौर पर निम्नलिखित शामिल होते हैं:
- डेटा संग्रह: कीमतों, मात्राओं, मूलभूत डेटा, अस्थिरता, आर्थिक संकेतकों सहित बड़ी मात्रा में बाजार और आर्थिक डेटा एकत्र करना।
- विश्लेषण और पूर्वानुमान: सांख्यिकीय मॉडल, मशीन लर्निंग तकनीक और एल्गोरिदम का उपयोग करके पैटर्न की पहचान करना और निवेश संकेत उत्पन्न करना।
- पोर्टफोलियो निर्माण और क्रियान्वयन: इन संकेतों के आधार पर इष्टतम पोर्टफोलियो का निर्माण करना और कई मामलों में गति और दक्षता के लिए एल्गोरिथम प्रणालियों के माध्यम से स्वचालित रूप से ऐसा करना।
इस लेख में हमने इंडेक्स-ट्रैकिंग इंडेक्स फंड्स और सक्रिय रूप से प्रबंधित म्यूचुअल फंड्स द्वारा उपयोग की जाने वाली कारक-आधारित मात्रात्मक रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित किया है। ये रणनीतियाँ अल्पकालिक ट्रेडिंग की तुलना में दीर्घकालिक प्रतिफल कारकों और व्यवस्थित पोर्टफोलियो निर्माण पर बल देती हैं।
फैक्टर इन्वेस्टिंग
फैक्टर इन्वेस्टिंग, जिसे स्मार्ट बीटा स्ट्रैटेजी भी कहा जाता है, सक्रिय और निष्क्रिय प्रबंधन दोनों के लाभों को मिलाकर लगातार और दीर्घकालिक रिटर्न प्रीमियम हासिल करने का प्रयास करती है। ये स्टाइल फैक्टर कई स्टाइल फैक्टरों के आधार पर कंपनियों की स्क्रीनिंग करके पोर्टफोलियो निर्माण के लिए पूर्वनिर्धारित, नियम-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, वैल्यू के लिए पी/ई अनुपात, क्वालिटी के लिए इक्विटी पर रिटर्न, मोमेंटम के लिए मूल्य रुझान और वोलैटिलिटी के लिए शेयर मूल्यों की स्थिरता। इसके बाद, विशिष्ट स्टाइल फैक्टरों के लिए शीर्ष क्रम के शेयरों का चयन करके पोर्टफोलियो को व्यवस्थित रूप से बनाया जाता है, जिससे नियम-आधारित और अनुशासित निवेश दृष्टिकोण सुनिश्चित होता है।
प्रमुख कारकों की विशेषताएं:
आइए उन प्रमुख कारक रणनीतियों पर और गहराई से विचार करें जिन्होंने हाल के वर्षों में पैमाने, आकार और अपनाने के मामले में महत्वपूर्ण गति प्राप्त की है।
मोमेंटम: यह रणनीति उन शेयरों का पोर्टफोलियो बनाती है जिन्होंने अल्प से मध्यम अवधि में अच्छा प्रदर्शन किया है, और अक्सर मूल्य अस्थिरता को ध्यान में रखते हुए पोर्टफोलियो तैयार करती है। इसके पीछे यह मान्यता है कि हाल ही में मजबूती दिखाने वाले शेयर निकट भविष्य में भी बेहतर प्रदर्शन करते रहेंगे। यह भारत में सबसे लोकप्रिय फैक्टर रणनीतियों में से एक है। मोमेंटम एक स्टाइल-अज्ञेय रणनीति है क्योंकि यह विभिन्न इक्विटी बाजार चक्रों में अनुकूल होती है और ट्रेंडिंग बाजारों में अच्छा प्रदर्शन करती है।
कम अस्थिरता: हालांकि मोमेंटम रणनीति सबसे पसंदीदा रणनीतियों में से एक है, लेकिन इसमें जोखिम अधिक होता है। कम जोखिम लेने वाले निवेशकों के लिए, कम अस्थिरता रणनीति एक विकल्प प्रदान करती है क्योंकि इसका उद्देश्य अत्यधिक अस्थिर बाजार वातावरण में नुकसान से बेहतर सुरक्षा प्रदान करना है। यह रणनीति उन कंपनियों की पहचान करती है जिनके दैनिक या आवधिक रिटर्न में अपेक्षाकृत कम उतार-चढ़ाव होता है और उनके इर्द-गिर्द एक पोर्टफोलियो बनाती है। ऐसी कंपनियां बाजार में गिरावट, स्थिरता के दौर या अत्यधिक अनिश्चितता की अवधि के दौरान बेहतर प्रदर्शन करती हैं, जिसका उद्देश्य बाजार चक्रों में बेहतर जोखिम-समायोजित रिटर्न प्रदान करना है।
गुणवत्ता: गुणवत्ता कारक मूलभूत रणनीतियों में से एक है, जिसमें उच्च प्रतिफल (रिटर्न ऑन इक्विटी), आय स्थिरता और कम वित्तीय उत्तोलन जैसे मापदंडों का उपयोग करके मौलिक रूप से मजबूत कंपनियों का पोर्टफोलियो तैयार किया जाता है। ये कंपनियां बाजार चक्रों में आर्थिक मूल्य उत्पन्न करती हैं और आर्थिक चक्रों में लचीलापन प्रदर्शित करती हैं।
वैल्यू: अक्सर क्वालिटी इन्वेस्टिंग के समकक्ष मानी जाने वाली वैल्यू रणनीति उन कंपनियों की पहचान करती है जो चक्रीय चुनौतियों और अस्थायी बाधाओं के कारण अपेक्षाकृत आकर्षक मूल्यांकन पर कारोबार कर रही हैं, लेकिन जिनमें वापसी करने की क्षमता है।
यह रणनीति कम मूल्य-से-आय अनुपात (पी/ई अनुपात), कम मूल्य-से-बुक अनुपात (पी/बी अनुपात) और उच्च लाभांश उपज जैसे मूल्यांकन मापदंडों के आधार पर शेयरों का पोर्टफोलियो तैयार करती है। इसका उद्देश्य उन मौलिक रूप से सुदृढ़ व्यवसायों की पहचान करना है जिनका बाजार में अस्थायी रूप से गलत मूल्यांकन किया गया है।
विजेताओं का सिलसिला जारी रहता है
ये कारक परिष्कृत रणनीतियाँ हैं और प्रत्येक कारक अलग-अलग शेयर बाजार चक्रों में अच्छा प्रदर्शन करता है। मोमेंटम, कम अस्थिरता, गुणवत्ता और मूल्य जैसे एकल कारकों ने लंबी अवधि में बेहतर प्रदर्शन किया है, लेकिन अल्पावधि में इनके प्रदर्शन में उच्च भिन्नता/अस्थिरता देखी जा सकती है।
हालांकि दीर्घकालिक रूप से किसी एक कारक में निवेश बनाए रखने से अल्फा उत्पन्न होने की संभावना बढ़ सकती है, लेकिन कई कारकों को मिलाकर अक्सर अधिक स्थिर परिणाम प्राप्त होते हैं। इसी से बहु-कारक मॉडल का विकास हुआ है, जो प्रतिफल बढ़ाने और जोखिम प्रबंधन के लिए कारकों को गतिशील रूप से संयोजित करते हैं।
बहु-कारक दृष्टिकोण क्यों महत्वपूर्ण है?
इन फैक्टर रणनीतियों का उपयोग जटिल मॉडल बनाने के लिए आधारशिला के रूप में किया जा सकता है, जो परिणामों को और बेहतर बनाने के लिए इन्हें आपस में मिलाते हैं। उदाहरण के लिए, यूटीआई में हमने एक आंतरिक फैक्टर आवंटन मॉडल विकसित किया है, जो फैक्टर चक्रों की पहचान करता है और विभिन्न फैक्टरों में आवंटन को गतिशील रूप से बदलता है। यूटीआई क्वांट फंड इसी विशेष मॉडल पर आधारित है।
इस मॉडल का दो दशकों से अधिक समय तक गहन परीक्षण किया गया है और इसने विभिन्न कारकों में रणनीतिक रूप से आवंटन वितरित करके प्रदर्शन को बेहतर बनाने की अपनी क्षमता को प्रदर्शित किया है। शुरुआत से ही, प्रत्येक मुख्य कारक ने व्यापक बाजार सूचकांकों से बेहतर प्रदर्शन किया है। गतिशील बहु-कारक दृष्टिकोण की सहायता से, इन एकल कारकों से जुड़ी चक्रीयता को कम करने के उद्देश्य से प्रदर्शन को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है।
लचीले पोर्टफोलियो का निर्माण: जहां डेटा और अनुशासन का संगम होता है
क्वांटिटेटिव इन्वेस्टिंग ने पोर्टफोलियो बनाने के तरीके में मौलिक बदलाव ला दिया है, जिससे व्यक्तिपरक निर्णय की जगह डेटा-आधारित सटीकता ने ले ली है। विभिन्न क्वांटिटेटिव दृष्टिकोणों में, फैक्टर इन्वेस्टिंग दीर्घकालिक पोर्टफोलियो की आधारशिला के रूप में उभर कर सामने आता है। मोमेंटम, क्वालिटी, वैल्यू और लो वोलैटिलिटी जैसे निरंतर रिटर्न देने वाले कारकों को व्यवस्थित रूप से शामिल करके, फैक्टर मॉडल निवेशकों को एक अनुशासित ढांचा प्रदान करते हैं जो भावनात्मक पूर्वाग्रह को दूर करता है और स्थिरता को बढ़ाता है।
हालांकि व्यक्तिगत कारकों ने ऐतिहासिक रूप से लंबी अवधि में अल्फा प्रदान किया है, लेकिन उनकी चक्रीय प्रकृति के कारण अधिक गतिशील दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। यहीं पर गतिशील बहु-कारक आवंटन मॉडल काम आते हैं। कारकों को बुद्धिमानी से मिलाकर और बदलते बाजार की स्थितियों के आधार पर भार को समायोजित करके, ये मॉडल कुशलतापूर्वक प्रदर्शन को बढ़ाने और जोखिम को कम करने की क्षमता रखते हैं। यूटीआई के इन-हाउस फैक्टर एलोकेशन मॉडल के साथ हमारा अनुभव इस दृष्टिकोण के संभावित लाभों को उजागर करता है। कठोर बैक-टेस्टिंग और अनुशासित आवंटन से लंबी अवधि में बेहतर जोखिम-समायोजित रिटर्न प्राप्त करने में मदद मिल सकती है।
आज के दौर में जब बाज़ार पहले से कहीं ज़्यादा तेज़ी से बदलते हैं, तो असली बढ़त व्यवस्थित सोच, मज़बूत डेटा और अनुकूलनीय मॉडलों में निहित है। फैक्टर इन्वेस्टिंग महज़ एक रणनीति नहीं है; यह एक ऐसा ढांचा है जो हर चक्र में मज़बूत पोर्टफोलियो बनाने में मदद करता है। स्थायी लाभ चाहने वाले निवेशकों के लिए क्वांट-आधारित फैक्टर मॉडल अपनाना अब कोई विकल्प नहीं बल्कि अनिवार्य है।
यहां व्यक्त किए गए विचार लेखक के अपने हैं और जरूरी नहीं कि वे यूटीआई एसेट मैनेजमेंट कंपनी लिमिटेड के विचारों से मेल खाते हों। ये विचार निवेश संबंधी सलाह नहीं हैं और निवेशकों को किसी भी परिसंपत्ति वर्ग या साधन में निवेश करने का निर्णय लेने से पहले स्वतंत्र सलाह लेनी चाहिए।
म्यूचुअल फंड में निवेश बाजार जोखिमों के अधीन है, इसलिए योजना से संबंधित सभी दस्तावेजों को ध्यानपूर्वक पढ़ें।
गुंतवणुकीची पारंपारिक प्रतिमा बऱ्याच काळापासून अनुभवी निधी व्यवस्थापकांभोवती केंद्रित आहे जे मूलभूत संशोधन आणि मानवी अंतर्ज्ञानावर आधारित गुंतवणूक निर्णय घेतात. तथापि, "क्वांट" म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या परिमाणात्मक धोरणे, नमुने शोधण्यासाठी आणि परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी डिझाइन केलेल्या पद्धतशीर, नियम-आधारित अल्गोरिदमसह व्यक्तिनिष्ठ निर्णयाची जागा घेऊन या दृष्टिकोनाचे रूपांतर करत आहेत. हे मॉडेल व्यवसायाच्या मूलभूत गोष्टी आणि बाजाराच्या भावनांसह विशाल डेटासेटचे विश्लेषण करण्यासाठी प्रगत संगणनाचा वापर करतात, ज्यामुळे केवळ मानवी विश्लेषणाशी जुळत नसलेल्या बाजारातील संधींची जलद आणि अधिक वस्तुनिष्ठ ओळख सक्षम होते.
ही "क्वांट एज" ची ताकद आहे.
परिमाणात्मक धोरणात सामान्यतः हे समाविष्ट असते:
- डेटा संकलन: किंमती, आकारमान, मूलभूत डेटा, अस्थिरता, आर्थिक निर्देशकांसह मोठ्या प्रमाणात बाजार आणि आर्थिक डेटा गोळा करणे.
- विश्लेषण आणि अंदाज: नमुने ओळखण्यासाठी आणि गुंतवणूक सिग्नल तयार करण्यासाठी सांख्यिकीय मॉडेल्स, मशीन लर्निंग तंत्रे आणि अल्गोरिदम वापरणे.
- पोर्टफोलिओ बांधकाम आणि अंमलबजावणी: या सिग्नलवर आधारित इष्टतम पोर्टफोलिओ तयार करणे आणि अनेक प्रकरणांमध्ये वेग आणि कार्यक्षमतेसाठी अल्गोरिदमिक प्रणालींद्वारे स्वयंचलितपणे.
या लेखात आम्ही इंडेक्स-ट्रॅकिंग इंडेक्स फंड आणि सक्रियपणे व्यवस्थापित म्युच्युअल फंडांद्वारे वापरल्या जाणाऱ्या घटक-आधारित परिमाणात्मक धोरणांवर लक्ष केंद्रित केले आहे. या धोरणांमध्ये अल्पकालीन व्यापारापेक्षा दीर्घकालीन परतावा देणारे चालक आणि पद्धतशीर पोर्टफोलिओ बांधणीवर भर दिला आहे.
घटक गुंतवणूक
फॅक्टर इन्व्हेस्टिंग हे देखील जाणते की स्मार्ट बीटा स्ट्रॅटेजीज सक्रिय आणि निष्क्रिय व्यवस्थापनाच्या फायद्यांचे मिश्रण करणाऱ्या घटकांचा वापर करून सतत, दीर्घकालीन परतावा प्रीमियम मिळवण्याचा प्रयत्न करतात. हे स्टाइल फॅक्टर कंपन्यांना अनेक स्टाइल फॅक्टरवर स्क्रीनिंग करून पोर्टफोलिओ बांधणीसाठी पूर्व-परिभाषित, नियम-आधारित दृष्टिकोन वापरतात. उदाहरणार्थ, मूल्यासाठी पी/ई गुणोत्तर, गुणवत्तेसाठी इक्विटीवर परतावा, गतीसाठी किंमत ट्रेंड, अस्थिरतेसाठी स्टॉक किमतींची स्थिरता). नंतर नियम-आधारित, शिस्तबद्ध गुंतवणूक दृष्टिकोन सुनिश्चित करून विशिष्ट स्टाइल फॅक्टरसाठी टॉप-रँकिंग स्टॉक निवडून पोर्टफोलिओ पद्धतशीरपणे तयार केले जातात.
प्रमुख घटकांची वैशिष्ट्ये:
अलिकडच्या वर्षांत, प्रमाण, आकार आणि स्वीकार या दोन्ही बाबतीत, लक्षणीय लोकप्रियता मिळवलेल्या प्रमुख घटक धोरणांचा आपण अधिक तपशीलवार विचार करूया.
मोमेंटम: ही रणनीती अशा स्टॉकचा पोर्टफोलिओ तयार करते ज्यांनी अल्प ते मध्यम कालावधीत चांगली कामगिरी केली आहे, बहुतेकदा किंमतीतील अस्थिरतेनुसार समायोजित केले जाते. अंतर्निहित विश्वास असा आहे की अलिकडच्या काळात ताकद दाखवणारे स्टॉक नजीकच्या भविष्यातही चांगली कामगिरी करत राहतील. ही भारतातील सर्वात लोकप्रिय घटक रणनीतींपैकी एक आहे. मोमेंटम ही एक शैलीतील अज्ञेयवादी रणनीती आहे कारण ती वेगवेगळ्या इक्विटी मार्केट सायकलमध्ये पारंगत आहे आणि ट्रेंडिंग मार्केटमध्ये चांगली कामगिरी करते.
कमी अस्थिरता: गती ही सर्वात पसंतीची रणनीती असली तरी, ती वाढीव जोखीम घेऊन येते. कमी जोखीम घेण्याची क्षमता असलेल्या गुंतवणूकदारांसाठी, कमी अस्थिरता रणनीती एक पर्यायी पर्याय देते कारण ती अत्यंत अस्थिर बाजार वातावरणात चांगले नकारात्मक संरक्षण प्रदान करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते. ही रणनीती त्यांच्या दैनंदिन किंवा नियतकालिक परताव्यामध्ये तुलनेने कमी चढउतार असलेल्या कंपन्यांना ओळखते आणि त्यांच्याभोवती एक पोर्टफोलिओ तयार करते. अशा कंपन्या बाजारातील मंदी, बाजूच्या टप्प्यात किंवा वाढलेल्या अनिश्चिततेच्या काळात चांगली कामगिरी करतात ज्याचा उद्देश बाजार चक्रांमध्ये उच्च जोखीम समायोजित परतावा देणे आहे.
गुणवत्ता: गुणवत्ता घटक हा मूलभूत घटक धोरणांपैकी एक आहे ज्यामध्ये उच्च परतावा, उत्पन्न स्थिरता आणि कमी आर्थिक फायदा यासारख्या पॅरामीटर्सचा वापर करून मूलभूतपणे मजबूत कंपन्यांचा पोर्टफोलिओ तयार केला जातो. या कंपन्या बाजार चक्रांमध्ये आर्थिक मूल्य निर्माण करतात आणि आर्थिक चक्रांमध्ये लवचिकता प्रदर्शित करतात.
मूल्य: अनेकदा गुणवत्ता गुंतवणुकीचा समकक्ष मानली जाणारी, मूल्य धोरण चक्रीय आव्हाने आणि तात्पुरत्या अडचणींमुळे तुलनेने आकर्षक मूल्यांकनांवर व्यापार करणाऱ्या कंपन्यांची ओळख पटवते परंतु त्यामध्ये परत येण्याची क्षमता असते.
ही रणनीती कमी किंमत ते उत्पन्न (पी/ई गुणोत्तर), कमी किंमत ते बुक (पी/बी गुणोत्तर) आणि उच्च लाभांश उत्पन्न यासारख्या मूल्यांकन पॅरामीटर्सवर आधारित स्टॉकचा पोर्टफोलिओ तयार करते. बाजाराने तात्पुरते चुकीच्या किमतीत घेतलेले मूलभूतपणे चांगले व्यवसाय ओळखणे हे उद्दिष्ट आहे.
विजेते फिरत राहतात
हे घटक अत्याधुनिक धोरणे आहेत आणि प्रत्येक घटक वेगवेगळ्या इक्विटी मार्केट चक्रांमध्ये चांगली कामगिरी करतो. गती, कमी अस्थिरता, गुणवत्ता आणि मूल्य यासारख्या एकाच घटकांनी दीर्घकाळात चांगली कामगिरी केली आहे, परंतु अल्पावधीत त्यांच्या कामगिरीत उच्च फरक/अस्थिरता दिसून येऊ शकते.
दीर्घकाळ एकाच घटकात गुंतवणूक केल्याने अल्फा जनरेशनची शक्यता वाढते, परंतु अनेक घटकांचे मिश्रण केल्याने अनेकदा अधिक सुसंगत परिणाम मिळतात. यामुळे बहु-घटक मॉडेल्सना जन्म मिळाला आहे, जे परतावा वाढविण्यासाठी आणि जोखीम व्यवस्थापित करण्यासाठी घटकांना गतिमानपणे एकत्रित करतात.
बहु-घटक दृष्टिकोन का महत्त्वाचा आहे
या घटक धोरणांचा वापर जटिल मॉडेल्सना जन्म देण्यासाठी बिल्डिंग ब्लॉक्स म्हणून केला जाऊ शकतो जे परिणामांना अधिक वाढविण्यासाठी त्यांचे मिश्रण करतात. उदाहरणार्थ, आम्ही UTI मध्ये एक इन-हाऊस फॅक्टर अलोकेशन मॉडेल विकसित केले आहे, जे घटक चक्र ओळखण्याचा प्रयत्न करते आणि वेगवेगळ्या घटकांमध्ये वाटप गतिमानपणे बदलते. UTI क्वांट फंड या मालकीच्या मॉडेलवर बांधला गेला आहे.
या मॉडेलची गेल्या दोन दशकांहून अधिक काळ कठोरपणे चाचणी घेण्यात आली आहे आणि घटकांमध्ये वाटपाचे धोरणात्मक वितरण करून कामगिरी वाढवण्याची त्याची क्षमता सिद्ध केली आहे. सुरुवातीपासून, प्रत्येक मुख्य घटकाने व्यापक बाजार निर्देशांकांपेक्षा चांगली कामगिरी केली आहे. गतिमान बहु-घटक दृष्टिकोनाच्या मदतीने या एकाच घटकांशी संबंधित चक्रीयता कमी करण्याच्या उद्देशाने कामगिरी अधिक ऑप्टिमाइझ केली जाऊ शकते.
लवचिक पोर्टफोलिओ तयार करणे: जिथे डेटा शिस्तीला पूर्ण करतो
परिमाणात्मक गुंतवणुकीने पोर्टफोलिओ बांधण्याच्या पद्धतीत मूलभूत बदल घडवून आणला आहे, व्यक्तिनिष्ठ निर्णयाची जागा डेटा-चालित अचूकतेने घेतली आहे. विविध परिमाणात्मक दृष्टिकोनांमध्ये, घटक गुंतवणूक दीर्घकालीन पोर्टफोलिओचा आधारस्तंभ म्हणून ओळखली जाते. गती, गुणवत्ता, मूल्य आणि कमी अस्थिरता यांसारख्या सतत परतावा देणाऱ्या चालकांना पद्धतशीरपणे कॅप्चर करून, घटक मॉडेल गुंतवणूकदारांना एक शिस्तबद्ध चौकट देतात जी भावनिक पूर्वाग्रह दूर करते आणि सातत्य वाढवते.
वैयक्तिक घटकांनी ऐतिहासिकदृष्ट्या दीर्घकाळात अल्फा दिला आहे, परंतु त्यांच्या चक्रीय स्वरूपामुळे अधिक गतिमान दृष्टिकोनाची आवश्यकता असते. येथेच गतिमान बहु-घटक वाटप मॉडेल्स काम करतात. घटकांचे बुद्धिमत्तापूर्वक मिश्रण करून आणि बदलत्या बाजार परिस्थितीनुसार वजन समायोजित करून, या मॉडेल्समध्ये कार्यक्षमतेने कामगिरी वाढवण्याची आणि जोखीम कमी करण्याची क्षमता आहे. यूटीआयच्या इन-हाऊस फॅक्टर वाटप मॉडेलसह आमचा अनुभव या दृष्टिकोनाचे संभाव्य फायदे अधोरेखित करतो, कठोर बॅक-टेस्टिंग आणि शिस्तबद्ध वाटप दीर्घकालीन चांगले जोखीम समायोजित परतावा मिळविण्यास मदत करू शकते.
ज्या युगात बाजारपेठा पूर्वीपेक्षा जास्त वेगाने पुढे जात आहेत, तिथे खरा फायदा पद्धतशीर विचारसरणी, मजबूत डेटा आणि अनुकूल मॉडेल्समध्ये आहे. घटक गुंतवणूक ही केवळ एक रणनीती नाही; ती चक्रांमध्ये भरभराटीला येणारे लवचिक पोर्टफोलिओ तयार करण्यासाठी एक चौकट आहे. शाश्वत अल्फा शोधणाऱ्या गुंतवणूकदारांसाठी, क्वांट-चालित घटक मॉडेल्स स्वीकारणे आता पर्यायी राहिलेले नाही - ते आवश्यक आहे.
व्यक्त केलेले विचार लेखकाचे स्वतःचे आहेत आणि ते यूटीआय अॅसेट मॅनेजमेंट कंपनी लिमिटेडचे असतीलच असे नाही. हे विचार गुंतवणूक सल्ला नाहीत आणि कोणत्याही अॅसेट क्लास किंवा इन्स्ट्रुमेंटमध्ये गुंतवणूक करण्याचा निर्णय घेण्यापूर्वी गुंतवणूकदारांनी त्यांचा स्वतःचा स्वतंत्र सल्ला घ्यावा.
म्युच्युअल फंड गुंतवणूक बाजारातील जोखमींच्या अधीन असते, योजनेशी संबंधित सर्व कागदपत्रे काळजीपूर्वक वाचा.
રોકાણની પરંપરાગત છબી લાંબા સમયથી અનુભવી ફંડ મેનેજરો દ્વારા મૂળભૂત સંશોધન અને માનવ અંતઃપ્રેરણાના આધારે રોકાણના નિર્ણયો લેવાની આસપાસ કેન્દ્રિત રહી છે. જોકે, "ક્વોન્ટ" તરીકે ઓળખાતી માત્રાત્મક વ્યૂહરચનાઓ, પેટર્ન શોધવા અને પરિણામોની આગાહી કરવા માટે રચાયેલ વ્યવસ્થિત, નિયમ-આધારિત અલ્ગોરિધમ્સ સાથે વ્યક્તિલક્ષી નિર્ણયને બદલીને આ અભિગમને પરિવર્તિત કરી રહી છે. આ મોડેલો વ્યવસાયના મૂળભૂત સિદ્ધાંતો અને બજારની ભાવનાઓ સહિત વિશાળ ડેટાસેટ્સનું વિશ્લેષણ કરવા માટે અદ્યતન કમ્પ્યુટિંગનો ઉપયોગ કરે છે, જે બજારની તકોની ઝડપી અને વધુ ઉદ્દેશ્ય ઓળખને સક્ષમ બનાવે છે જે ફક્ત માનવ વિશ્લેષણ સાથે મેળ ખાતી નથી.
આ "ક્વોન્ટ એજ" ની શક્તિ છે.
માત્રાત્મક વ્યૂહરચનામાં સામાન્ય રીતે શામેલ છે:
- ડેટા સંગ્રહ: કિંમતો, વોલ્યુમો, મૂળભૂત ડેટા, અસ્થિરતા, આર્થિક સૂચકાંકો સહિત બજાર અને આર્થિક ડેટાના મોટા જથ્થાને એકત્રિત કરવો.
- વિશ્લેષણ અને આગાહી: પેટર્ન ઓળખવા અને રોકાણ સંકેતો ઉત્પન્ન કરવા માટે આંકડાકીય મોડેલો, મશીન લર્નિંગ તકનીકો અને અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરવો.
- પોર્ટફોલિયોનું નિર્માણ અને અમલીકરણ: આ સંકેતોના આધારે અને ઘણા કિસ્સાઓમાં ઝડપ અને કાર્યક્ષમતા માટે અલ્ગોરિધમિક સિસ્ટમ્સ દ્વારા આપમેળે શ્રેષ્ઠ પોર્ટફોલિયોનું નિર્માણ.
આ લેખમાં આપણે ઇન્ડેક્સ-ટ્રેકિંગ ઇન્ડેક્સ ફંડ્સ અને સક્રિય રીતે સંચાલિત મ્યુચ્યુઅલ ફંડ્સ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી પરિબળ આધારિત જથ્થાત્મક વ્યૂહરચનાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે. આ વ્યૂહરચનાઓ ટૂંકા ગાળાના ટ્રેડિંગ કરતાં લાંબા ગાળાના વળતર ડ્રાઇવરો અને વ્યવસ્થિત પોર્ટફોલિયો નિર્માણ પર ભાર મૂકે છે.
પરિબળ રોકાણ
પરિબળ રોકાણ એ પણ જાણે છે કે સ્માર્ટ બીટા વ્યૂહરચનાઓ સક્રિય અને નિષ્ક્રિય વ્યવસ્થાપનના લાભને મિશ્રિત કરતા પરિબળોનો ઉપયોગ કરીને સતત, લાંબા ગાળાના વળતર પ્રીમિયમ મેળવવાનો પ્રયાસ કરે છે. આ શૈલી પરિબળો બહુવિધ શૈલી પરિબળો પર કંપનીઓની તપાસ કરીને પોર્ટફોલિયો બાંધકામ માટે પૂર્વ-નિર્ધારિત, નિયમ-આધારિત અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મૂલ્ય માટે P/E ગુણોત્તર, ગુણવત્તા માટે ઇક્વિટી પર વળતર, મોમેન્ટમ માટે ભાવ વલણો, વોલેટિલિટી માટે સ્ટોક ભાવની સ્થિરતા). ત્યારબાદ પોર્ટફોલિયો ચોક્કસ શૈલી પરિબળો માટે ટોચના ક્રમાંકિત શેરો પસંદ કરીને વ્યવસ્થિત રીતે બનાવવામાં આવે છે, નિયમ-આધારિત, શિસ્તબદ્ધ રોકાણ અભિગમ સુનિશ્ચિત કરે છે.
મુખ્ય પરિબળોની લાક્ષણિકતાઓ:
ચાલો આપણે તાજેતરના વર્ષોમાં, કદ, કદ અને અપનાવવાની દ્રષ્ટિએ, નોંધપાત્ર રીતે લોકપ્રિય થયેલી મુખ્ય પરિબળ વ્યૂહરચનાઓમાં વધુ વિગતવાર ચર્ચા કરીએ.
મોમેન્ટમ: આ વ્યૂહરચના એવા શેરોનો પોર્ટફોલિયો બનાવે છે જેમણે ટૂંકાથી મધ્યમ ગાળામાં સારું પ્રદર્શન કર્યું હોય, જે ઘણીવાર ભાવની અસ્થિરતા માટે ગોઠવાય છે. મૂળભૂત માન્યતા એ છે કે તાજેતરના મજબૂતાઈ દર્શાવતા શેર નજીકના ભવિષ્યમાં પણ વધુ સારું પ્રદર્શન કરવાનું ચાલુ રાખશે. તે ભારતમાં સૌથી લોકપ્રિય પરિબળ વ્યૂહરચનાઓમાંની એક છે. મોમેન્ટમ એક શૈલીની અજ્ઞેયવાદી વ્યૂહરચના છે કારણ કે તે વિવિધ ઇક્વિટી બજાર ચક્રમાં પારંગત છે અને ટ્રેન્ડિંગ બજારોમાં સારું પ્રદર્શન કરવાનું વલણ ધરાવે છે.
ઓછી અસ્થિરતા: જ્યારે ગતિ સૌથી વધુ પસંદ કરાયેલી વ્યૂહરચના છે, ત્યારે તે ઉચ્ચ જોખમ સાથે આવે છે. ઓછા જોખમ લેવાની ક્ષમતા ધરાવતા રોકાણકારો માટે, ઓછી અસ્થિરતા વ્યૂહરચના એક વિકલ્પ પ્રદાન કરે છે કારણ કે તેનો ઉદ્દેશ્ય અત્યંત અસ્થિર બજાર વાતાવરણ દરમિયાન વધુ સારી રીતે નુકસાન સામે રક્ષણ પૂરું પાડવાનો છે. આ વ્યૂહરચના તેમના દૈનિક અથવા સામયિક વળતરમાં પ્રમાણમાં ઓછી વધઘટ ધરાવતી કંપનીઓને ઓળખે છે અને તેમની આસપાસ એક પોર્ટફોલિયો બનાવે છે. આવી કંપનીઓ બજારના મંદી, બાજુના તબક્કાઓ અથવા ઉચ્ચ અનિશ્ચિતતાના સમયગાળા દરમિયાન વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે જેનો હેતુ બજાર ચક્રમાં શ્રેષ્ઠ જોખમ સમાયોજિત વળતર આપવાનો છે.
ગુણવત્તા: ગુણવત્તા પરિબળ એ મૂળભૂત પરિબળ વ્યૂહરચનાઓમાંની એક છે જેમાં મૂળભૂત રીતે મજબૂત કંપનીઓનો પોર્ટફોલિયો ઉચ્ચ ઇક્વિટી પર વળતર, કમાણી સ્થિરતા અને ઓછી નાણાકીય લાભ જેવા પરિમાણોનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે. આ કંપનીઓ બજાર ચક્રમાં આર્થિક મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરે છે અને આર્થિક ચક્રમાં સ્થિતિસ્થાપકતા દર્શાવે છે.
મૂલ્ય: ઘણીવાર ગુણવત્તા રોકાણનો સમકક્ષ માનવામાં આવતી, મૂલ્ય વ્યૂહરચના એવી કંપનીઓને ઓળખે છે જે ચક્રીય પડકારો અને કામચલાઉ અવરોધોને કારણે પ્રમાણમાં આકર્ષક મૂલ્યાંકન પર વેપાર કરે છે પરંતુ તેમાં પાછા ઉછળવાની ક્ષમતા હોય છે.
આ વ્યૂહરચના મૂલ્યાંકન પરિમાણો જેમ કે ઓછી કિંમતથી કમાણી (P/E ગુણોત્તર), ઓછી કિંમતથી બુક (P/B ગુણોત્તર), અને ઉચ્ચ ડિવિડન્ડ ઉપજના આધારે શેરોનો પોર્ટફોલિયો બનાવે છે. ઉદ્દેશ્ય એવા મૂળભૂત રીતે મજબૂત વ્યવસાયોને ઓળખવાનો છે જે બજાર દ્વારા અસ્થાયી રૂપે ખોટા ભાવે વેચાય છે.
વિજેતાઓ ફરતા રહે છે
આ પરિબળો અત્યાધુનિક વ્યૂહરચનાઓ છે અને દરેક પરિબળો વિવિધ ઇક્વિટી બજાર ચક્રમાં સારો દેખાવ કરે છે. ગતિ, ઓછી અસ્થિરતા, ગુણવત્તા અને મૂલ્ય જેવા એકલ પરિબળોએ લાંબા ગાળે શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કર્યું છે, પરંતુ ટૂંકા ગાળામાં તેઓ કામગીરીમાં ઉચ્ચ ભિન્નતા/અસ્થિરતા જોઈ શકે છે.
લાંબા ગાળે એક જ પરિબળમાં રોકાણ કરવાથી આલ્ફા જનરેશનની સંભાવનામાં વધારો થઈ શકે છે, પરંતુ બહુવિધ પરિબળોનું મિશ્રણ ઘણીવાર વધુ સુસંગત પરિણામો તરફ દોરી જાય છે. આનાથી બહુ-પરિબળ મોડેલ્સનો ઉદય થયો છે, જે વળતર વધારવા અને જોખમનું સંચાલન કરવા માટે પરિબળોને ગતિશીલ રીતે જોડે છે.
મલ્ટી-ફેક્ટર એપ્રોચ શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે
આ પરિબળ વ્યૂહરચનાઓનો ઉપયોગ જટિલ મોડેલોને જન્મ આપવા માટે બિલ્ડીંગ બ્લોક્સ તરીકે થઈ શકે છે જે પરિણામોને વધુ વધારવા માટે તેમને મિશ્રિત કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, અમે UTI ખાતે એક ઇન-હાઉસ ફેક્ટર એલોકેશન મોડેલ વિકસાવ્યું છે, જે પરિબળ ચક્રને ઓળખવાનો પ્રયાસ કરે છે અને વિવિધ પરિબળોમાં ફાળવણીમાં ગતિશીલ ફેરફાર કરે છે. UTI ક્વોન્ટ ફંડ આ માલિકીના મોડેલ પર બનેલ છે.
આ મોડેલનું બે દાયકાથી વધુ સમયથી સખત પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું છે અને તેણે વ્યૂહાત્મક રીતે ફાળવણીને પરિબળોમાં વહેંચીને કામગીરી વધારવાની તેની ક્ષમતા દર્શાવી છે. શરૂઆતથી, દરેક મુખ્ય પરિબળોએ વ્યાપક બજાર સૂચકાંકો કરતાં વધુ સારો દેખાવ કર્યો છે. ગતિશીલ બહુ-પરિબળ અભિગમની મદદથી, આ એકલ પરિબળો સાથે સંકળાયેલ ચક્રીયતાને ઘટાડવાના ઉદ્દેશ્ય સાથે કામગીરીને વધુ ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકાય છે.
સ્થિતિસ્થાપક પોર્ટફોલિયોનું નિર્માણ: જ્યાં ડેટા શિસ્તને પૂર્ણ કરે છે
જથ્થાત્મક રોકાણે પોર્ટફોલિયો બનાવવાની રીતમાં મૂળભૂત પરિવર્તન લાવ્યું છે, વ્યક્તિલક્ષી નિર્ણયને ડેટા-આધારિત ચોકસાઇથી બદલી નાખ્યો છે. વિવિધ જથ્થાત્મક અભિગમોમાં, પરિબળ રોકાણ લાંબા ગાળાના પોર્ટફોલિયોના પાયાના પથ્થર તરીકે ઉભું થાય છે. મોમેન્ટમ, ગુણવત્તા, મૂલ્ય અને ઓછી અસ્થિરતા જેવા સતત વળતર ડ્રાઇવરોને વ્યવસ્થિત રીતે કેપ્ચર કરીને, પરિબળ મોડેલો રોકાણકારોને એક શિસ્તબદ્ધ માળખું પ્રદાન કરે છે જે ભાવનાત્મક પૂર્વગ્રહને દૂર કરે છે અને સુસંગતતા વધારે છે.
જ્યારે વ્યક્તિગત પરિબળોએ ઐતિહાસિક રીતે લાંબા સમયગાળા દરમિયાન આલ્ફા પહોંચાડ્યું છે, ત્યારે તેમની ચક્રીય પ્રકૃતિ વધુ ગતિશીલ અભિગમની માંગ કરે છે. આ તે જગ્યા છે જ્યાં ગતિશીલ બહુ-પરિબળ ફાળવણી મોડેલો કાર્ય કરે છે. પરિબળોને બુદ્ધિપૂર્વક મિશ્રિત કરીને અને બદલાતી બજાર પરિસ્થિતિઓના આધારે વજનને સમાયોજિત કરીને, આ મોડેલોમાં કાર્યક્ષમતા વધારવા અને કાર્યક્ષમ રીતે જોખમ ઘટાડવાની ક્ષમતા છે. UTI ના ઇન-હાઉસ ફેક્ટર ફાળવણી મોડેલ સાથેનો અમારો અનુભવ આ અભિગમના સંભવિત ફાયદાઓને પ્રકાશિત કરે છે, સખત બેક-ટેસ્ટિંગ અને શિસ્તબદ્ધ ફાળવણી લાંબા ગાળે વધુ સારા જોખમ સમાયોજિત વળતર પ્રાપ્ત કરવામાં મદદ કરી શકે છે.
એવા યુગમાં જ્યાં બજારો પહેલા કરતા વધુ ઝડપથી આગળ વધી રહ્યા છે, ત્યાં સાચી ધાર વ્યવસ્થિત વિચારસરણી, મજબૂત ડેટા અને અનુકૂલનશીલ મોડેલ્સમાં રહેલી છે. પરિબળ રોકાણ એ ફક્ત એક વ્યૂહરચના નથી; તે ચક્રમાં ખીલતા સ્થિતિસ્થાપક પોર્ટફોલિયો બનાવવા માટેનું માળખું છે. ટકાઉ આલ્ફા શોધતા રોકાણકારો માટે, ક્વોન્ટ-ડ્રાઇવ્ડ ફેક્ટર મોડેલ્સને અપનાવવું હવે વૈકલ્પિક નથી - તે આવશ્યક છે.
વ્યક્ત કરાયેલા વિચારો લેખકના પોતાના છે અને જરૂરી નથી કે તે UTI એસેટ મેનેજમેન્ટ કંપની લિમિટેડના હોય. આ વિચારો રોકાણ સલાહ નથી અને રોકાણકારોએ કોઈપણ એસેટ ક્લાસ અથવા ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટમાં રોકાણ કરવાનો નિર્ણય લેતા પહેલા પોતાની સ્વતંત્ર સલાહ લેવી જોઈએ.
મ્યુચ્યુઅલ ફંડ રોકાણો બજારના જોખમોને આધીન છે, યોજના સંબંધિત બધા દસ્તાવેજો કાળજીપૂર્વક વાંચો.
ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਰਵਾਇਤੀ ਤਸਵੀਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਫੰਡ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, "ਕੁਆਂਟ" ਵਜੋਂ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਯੋਜਨਾਬੱਧ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਪਾਰਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਪਛਾਣ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਕੱਲੇ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ।
ਇਹ "ਕੁਆਂਟ ਐਜ" ਦੀ ਤਾਕਤ ਹੈ।
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ: ਕੀਮਤਾਂ, ਮਾਤਰਾਵਾਂ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੇਟਾ, ਅਸਥਿਰਤਾ, ਆਰਥਿਕ ਸੂਚਕਾਂ ਸਮੇਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ।
- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ: ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਸੰਕੇਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।
- ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਅਮਲ: ਇਹਨਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਤੇ ਕਈ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਕੂਲ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣਾ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸੂਚਕਾਂਕ-ਟਰੈਕਿੰਗ ਇੰਡੈਕਸ ਫੰਡਾਂ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਮਿਉਚੁਅਲ ਫੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਕਾਰਕ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰਿਟਰਨ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਪਾਰ ਨਾਲੋਂ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨਿਰਮਾਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਰਕ ਨਿਵੇਸ਼
ਫੈਕਟਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਇਹ ਵੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਰਟ ਬੀਟਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਰਗਰਮ ਅਤੇ ਪੈਸਿਵ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਲਾਭ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਰੰਤਰ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰਿਟਰਨ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਟਾਈਲ ਫੈਕਟਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਈ ਸਟਾਈਲ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਕੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਮੁੱਲ ਲਈ P/E ਅਨੁਪਾਤ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਇਕੁਇਟੀ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ, ਮੋਮੈਂਟਮ ਲਈ ਕੀਮਤ ਰੁਝਾਨ, ਅਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ)। ਫਿਰ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਖਾਸ ਸਟਾਈਲ ਕਾਰਕਾਂ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ ਦਰਜੇ ਵਾਲੇ ਸਟਾਕਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ, ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
ਮੁੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ:
ਆਓ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਪੈਮਾਨੇ, ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਿੱਚ ਵੇਖੀ ਹੈ।
ਮੋਮੈਂਟਮ: ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਟਾਕਾਂ ਦਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਛੋਟੀ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਕੀਮਤ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਰੀਵ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਤਾਕਤ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਟਾਕ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣਗੇ। ਇਹ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਮੋਮੈਂਟਮ ਇੱਕ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਅਗਿਆਨਵਾਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਕੁਇਟੀ ਮਾਰਕੀਟ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਘੱਟ ਅਸਥਿਰਤਾ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਸੰਦੀਦਾ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ, ਇਹ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਦੀ ਭੁੱਖ ਵਾਲੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਘੱਟ ਅਸਥਿਰਤਾ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸਥਿਰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੌਰਾਨ ਬਿਹਤਰ ਨਨੁਕਸਾਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜਾਂ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਘੱਟ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਜੋਖਮ-ਅਨੁਕੂਲ ਰਿਟਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ, ਪਾਸੇ ਵੱਲ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਉੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੁਆਲਿਟੀ: ਕੁਆਲਿਟੀ ਫੈਕਟਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਉੱਚ ਰਿਟਰਨ ਆਨ ਇਕੁਇਟੀ, ਕਮਾਈ ਸਥਿਰਤਾ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਵਿੱਤੀ ਲੀਵਰੇਜ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਥਿਕ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕੀਲਾਪਣ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮੁੱਲ: ਅਕਸਰ ਕੁਆਲਿਟੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਹਮਰੁਤਬਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮੁੱਲ ਰਣਨੀਤੀ ਚੱਕਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਆਕਰਸ਼ਕ ਮੁੱਲਾਂਕਣਾਂ 'ਤੇ ਵਪਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਉਛਾਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਕਮਾਈ (P/E ਅਨੁਪਾਤ), ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਬੁੱਕ (P/B ਅਨੁਪਾਤ), ਅਤੇ ਉੱਚ ਲਾਭਅੰਸ਼ ਉਪਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਟਾਕਾਂ ਦਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੁਆਰਾ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਕੀਮਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇਤੂ ਘੁੰਮਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ
ਇਹ ਕਾਰਕ ਸੂਝਵਾਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਕੁਇਟੀ ਮਾਰਕੀਟ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਤੀ, ਘੱਟ ਅਸਥਿਰਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਵਰਗੇ ਸਿੰਗਲ ਕਾਰਕਾਂ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ/ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਅਲਫ਼ਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਇਕਸਾਰ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ। ਇਸਨੇ ਮਲਟੀ-ਫੈਕਟਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਰਿਟਰਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਮਲਟੀ-ਫੈਕਟਰ ਪਹੁੰਚ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ
ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦੇਣ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ UTI ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਫੈਕਟਰ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਫੈਕਟਰ ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅਲਾਟਮੈਂਟ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। UTI ਕੁਆਂਟ ਫੰਡ ਇਸ ਮਲਕੀਅਤ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਦੋ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਹਰੇਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਨੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਸੂਚਕਾਂਕਾ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਬਹੁ-ਕਾਰਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹਨਾਂ ਸਿੰਗਲ ਕਾਰਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਚੱਕਰਵਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ।
ਲਚਕੀਲੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣਾ: ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਕਾਰਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੇ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ। ਮੋਮੈਂਟਮ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਅਸਥਿਰਤਾ ਵਰਗੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਾਪਸੀ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਕੇ, ਕਾਰਕ ਮਾਡਲ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰਕਾਂ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਅਲਫ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਚੱਕਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਲਟੀ-ਫੈਕਟਰ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣ ਅਤੇ ਭਾਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। UTI ਦੇ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਫੈਕਟਰ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸਾਡਾ ਤਜਰਬਾ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਖ਼ਤ ਬੈਕ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਜੋਖਮ ਐਡਜਸਟਡ ਰਿਟਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ ਫਾਇਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸੋਚ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਕਾਰਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਲਚਕੀਲੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਟਿਕਾਊ ਅਲਫ਼ਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਮਾਤਰਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਹੁਣ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਚਾਰ ਲੇਖਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ UTI ਐਸੇਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਕੰਪਨੀ ਲਿਮਟਿਡ ਦੇ ਹੋਣ। ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਪਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਸੁਤੰਤਰ ਸਲਾਹ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਮਿਉਚੁਅਲ ਫੰਡ ਨਿਵੇਸ਼ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਨ, ਸਕੀਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋ।
বিনিয়োগের ঐতিহ্যবাহী চিত্রটি দীর্ঘদিন ধরে অভিজ্ঞ তহবিল পরিচালকদের উপর ভিত্তি করে তৈরি, যারা মৌলিক গবেষণা এবং মানবিক অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেয়। তবে, "কোয়ান্ট" নামে পরিচিত পরিমাণগত কৌশলগুলি, ব্যক্তিগত বিচারকে পদ্ধতিগত, নিয়ম-ভিত্তিক অ্যালগরিদম দিয়ে প্রতিস্থাপন করে এই পদ্ধতিকে রূপান্তরিত করছে যা নিদর্শন সনাক্ত করতে এবং ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করতে ডিজাইন করা হয়েছে। এই মডেলগুলি ব্যবসায়িক মৌলিক বিষয়গুলি এবং বাজারের অনুভূতি সহ বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করার জন্য উন্নত কম্পিউটিং ব্যবহার করে, বাজারের সুযোগগুলির দ্রুত এবং আরও বস্তুনিষ্ঠ সনাক্তকরণ সক্ষম করে যা কেবল মানব বিশ্লেষণই মেলে না।
এটাই "কোয়ান্ট এজ" এর শক্তি।
পরিমাণগত কৌশল সাধারণত জড়িত:
- তথ্য সংগ্রহ: দাম, আয়তন, মৌলিক তথ্য, অস্থিরতা, অর্থনৈতিক সূচক সহ বিপুল পরিমাণ বাজার এবং অর্থনৈতিক তথ্য সংগ্রহ করা।
- বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস: পরিসংখ্যানগত মডেল, মেশিন লার্নিং কৌশল এবং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে প্যাটার্ন সনাক্ত করা এবং বিনিয়োগ সংকেত তৈরি করা।
- পোর্টফোলিও নির্মাণ এবং সম্পাদন: এই সংকেতগুলির উপর ভিত্তি করে এবং অনেক ক্ষেত্রে গতি এবং দক্ষতার জন্য অ্যালগরিদমিক সিস্টেমের মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম পোর্টফোলিও তৈরি করা।
এই প্রবন্ধে আমরা সূচক-ট্র্যাকিং সূচক তহবিল এবং সক্রিয়ভাবে পরিচালিত মিউচুয়াল ফান্ড দ্বারা ব্যবহৃত ফ্যাক্টর ভিত্তিক পরিমাণগত কৌশলগুলির উপর আলোকপাত করেছি। এই কৌশলগুলি স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিংয়ের চেয়ে দীর্ঘমেয়াদী রিটার্ন চালক এবং পদ্ধতিগত পোর্টফোলিও নির্মাণের উপর জোর দেয়।
ফ্যাক্টর বিনিয়োগ
ফ্যাক্টর বিনিয়োগও জানে যে স্মার্ট বিটা কৌশলগুলি সক্রিয় এবং নিষ্ক্রিয় ব্যবস্থাপনার সুবিধাগুলিকে মিশ্রিত করে এমন কারণগুলি ব্যবহার করে স্থায়ী, দীর্ঘমেয়াদী রিটার্ন প্রিমিয়াম ক্যাপচার করার চেষ্টা করে। এই স্টাইল ফ্যাক্টরগুলি একাধিক স্টাইল ফ্যাক্টরের উপর কোম্পানিগুলিকে পরীক্ষা করে পোর্টফোলিও নির্মাণে পূর্ব-সংজ্ঞায়িত, নিয়ম-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, মূল্যের জন্য P/E অনুপাত, মানের জন্য ইক্যুইটির উপর রিটার্ন, মোমেন্টামের জন্য মূল্য প্রবণতা, অস্থিরতার জন্য স্টক মূল্যের স্থিতিশীলতা)। তারপর নির্দিষ্ট স্টাইল ফ্যাক্টরের জন্য শীর্ষ-র্যাঙ্কযুক্ত স্টকগুলি নির্বাচন করে পোর্টফোলিওগুলি পদ্ধতিগতভাবে তৈরি করা হয়, একটি নিয়ম-ভিত্তিক, সুশৃঙ্খল বিনিয়োগ পদ্ধতি নিশ্চিত করে।
মূল কারণগুলির বৈশিষ্ট্য:
আসুন আমরা সাম্প্রতিক বছরগুলিতে স্কেল, আকার এবং গ্রহণ উভয় ক্ষেত্রেই উল্লেখযোগ্য আকর্ষণ অর্জনকারী মূল ফ্যাক্টর কৌশলগুলি আরও বিশদে বিবেচনা করি।
মোমেন্টাম: এই কৌশলটি স্বল্প থেকে মধ্যমেয়াদী সময়ে ভালো পারফর্মেন্স করা স্টকগুলির পোর্টফোলিও তৈরি করে, যা প্রায়শই দামের অস্থিরতার জন্য সামঞ্জস্য করা হয়। অন্তর্নিহিত বিশ্বাস হল যে সাম্প্রতিক শক্তি প্রদর্শনকারী স্টকগুলি অদূর ভবিষ্যতেও ভালো পারফর্মেন্স অব্যাহত রাখবে। এটি ভারতের সবচেয়ে জনপ্রিয় ফ্যাক্টর কৌশলগুলির মধ্যে একটি। মোমেন্টাম একটি স্টাইল অ্যাগনস্টিক কৌশল কারণ এটি বিভিন্ন ইকুইটি বাজার চক্রে পারদর্শী এবং ট্রেন্ডিং বাজারে ভালো পারফর্ম করার প্রবণতা রাখে।
কম অস্থিরতা: যদিও গতি সবচেয়ে পছন্দের কৌশল, এটি উচ্চ ঝুঁকির সাথে আসে। কম ঝুঁকি গ্রহণের প্রবণতাযুক্ত বিনিয়োগকারীদের জন্য, কম অস্থিরতা কৌশল একটি বিকল্প প্রস্তাব করে কারণ এটি অত্যন্ত অস্থির বাজার পরিবেশের সময় আরও ভাল নেতিবাচক সুরক্ষা প্রদানের লক্ষ্য রাখে। এই কৌশলটি তাদের দৈনিক বা পর্যায়ক্রমিক রিটার্নে তুলনামূলকভাবে কম ওঠানামাকারী কোম্পানিগুলিকে চিহ্নিত করে এবং তাদের চারপাশে একটি পোর্টফোলিও তৈরি করে। এই ধরনের কোম্পানিগুলি বাজারের মন্দা, পার্শ্ববর্তী পর্যায় বা উচ্চতর অনিশ্চয়তার সময়কালে আরও ভাল পারফর্ম করে, বাজার চক্র জুড়ে উচ্চতর ঝুঁকি সামঞ্জস্যপূর্ণ রিটার্ন প্রদানের লক্ষ্যে।
গুণমান: গুণমান ফ্যাক্টর হল মৌলিক ফ্যাক্টর কৌশলগুলির মধ্যে একটি যেখানে মৌলিকভাবে শক্তিশালী কোম্পানিগুলির পোর্টফোলিও তৈরি করা হয় উচ্চ রিটার্ন অন ইক্যুইটি, আয়ের স্থিতিশীলতা এবং কম আর্থিক লিভারেজের মতো পরামিতি ব্যবহার করে। এই কোম্পানিগুলি বাজার চক্র জুড়ে অর্থনৈতিক মূল্য তৈরি করে এবং অর্থনৈতিক চক্র জুড়ে স্থিতিস্থাপকতা প্রদর্শন করে।
মূল্য: প্রায়শই গুণগত বিনিয়োগের প্রতিরূপ হিসেবে বিবেচিত, মূল্য কৌশল চক্রাকার চ্যালেঞ্জ এবং অস্থায়ী প্রতিকূলতার কারণে তুলনামূলকভাবে আকর্ষণীয় মূল্যায়নে লেনদেনকারী কোম্পানিগুলিকে চিহ্নিত করে কিন্তু তাদের ফিরে আসার সম্ভাবনা রয়েছে।
এই কৌশলটি মূল্যায়নের পরামিতি যেমন নিম্ন মূল্য থেকে আয় (P/E অনুপাত), নিম্ন মূল্য থেকে বুক (P/B অনুপাত) এবং উচ্চ লভ্যাংশ ফলনের উপর ভিত্তি করে স্টকের পোর্টফোলিও তৈরি করে। উদ্দেশ্য হল মৌলিকভাবে সুস্থ ব্যবসাগুলি চিহ্নিত করা যা বাজার দ্বারা সাময়িকভাবে ভুল মূল্য নির্ধারণ করা হয়।
বিজয়ীরা ঘুরতে থাকে
এই কারণগুলি হল পরিশীলিত কৌশল এবং প্রতিটি কারণই বিভিন্ন ইকুইটি বাজার চক্রে ভালো ফলাফল করে। দীর্ঘমেয়াদে গতি, কম অস্থিরতা, গুণমান এবং মূল্যের মতো একক কারণগুলি সাফল্য অর্জন করেছে, তবে স্বল্পমেয়াদে কর্মক্ষমতায় উচ্চ পরিবর্তন/অস্থিরতা দেখা দিতে পারে।
দীর্ঘমেয়াদে একটি একক ফ্যাক্টরে বিনিয়োগ করলে আলফা জেনারেশনের সম্ভাবনা বাড়তে পারে, তবে একাধিক ফ্যাক্টর মিশ্রিত করলে প্রায়শই আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফল পাওয়া যায়। এর ফলে বহু-ফ্যাক্টর মডেলের জন্ম হয়েছে, যা রিটার্ন বৃদ্ধি এবং ঝুঁকি পরিচালনার জন্য গতিশীলভাবে ফ্যাক্টরগুলিকে একত্রিত করে।
মাল্টি-ফ্যাক্টর অ্যাপ্রোচ কেন গুরুত্বপূর্ণ
এই ফ্যাক্টর কৌশলগুলি জটিল মডেল তৈরির জন্য বিল্ডিং ব্লক হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে যা ফলাফলকে আরও উন্নত করার জন্য এগুলিকে মিশ্রিত করে। উদাহরণস্বরূপ, UTI-তে আমরা একটি অভ্যন্তরীণ ফ্যাক্টর বরাদ্দ মডেল তৈরি করেছি, যা ফ্যাক্টর চক্র সনাক্ত করতে এবং বিভিন্ন ফ্যাক্টরের মধ্যে বরাদ্দকে গতিশীলভাবে পরিবর্তন করতে চায়। UTI কোয়ান্ট ফান্ড এই মালিকানাধীন মডেলের উপর নির্মিত।
এই মডেলটি দুই দশকেরও বেশি সময় ধরে কঠোরভাবে পরীক্ষা করা হয়েছে এবং কৌশলগতভাবে বিভিন্ন কারণের মধ্যে বরাদ্দ বিতরণ করে কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। শুরু থেকেই, প্রতিটি মূল কারণ বৃহত্তর বাজার সূচকগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। গতিশীল বহু-ফ্যাক্টর পদ্ধতির সাহায্যে কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করা যেতে পারে, যার লক্ষ্য এই একক কারণগুলির সাথে সম্পর্কিত চক্রাকারেতা হ্রাস করা।
স্থিতিস্থাপক পোর্টফোলিও তৈরি: যেখানে ডেটা শৃঙ্খলা পূরণ করে
পরিমাণগত বিনিয়োগ পোর্টফোলিও তৈরির পদ্ধতিকে মৌলিকভাবে রূপান্তরিত করেছে, ব্যক্তিগত বিচারকে ডেটা-চালিত নির্ভুলতার সাথে প্রতিস্থাপন করেছে। বিভিন্ন পরিমাণগত পদ্ধতির মধ্যে, ফ্যাক্টর বিনিয়োগ দীর্ঘমেয়াদী পোর্টফোলিওর ভিত্তিপ্রস্তর হিসাবে দাঁড়িয়েছে। মোমেন্টাম, গুণমান, মূল্য এবং নিম্ন অস্থিরতার মতো স্থায়ী রিটার্ন চালকগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে ক্যাপচার করে, ফ্যাক্টর মডেলগুলি বিনিয়োগকারীদের একটি সুশৃঙ্খল কাঠামো প্রদান করে যা মানসিক পক্ষপাত দূর করে এবং ধারাবাহিকতা বাড়ায়।
যদিও ঐতিহাসিকভাবে দীর্ঘ সময় ধরে পৃথক কারণগুলি আলফা প্রদান করেছে, তাদের চক্রাকার প্রকৃতির জন্য আরও গতিশীল পদ্ধতির প্রয়োজন। এখানেই গতিশীল বহু-ফ্যাক্টর বরাদ্দ মডেলগুলি কার্যকর হয়। বিকশিত বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে বুদ্ধিমানের সাথে উপাদানগুলিকে মিশ্রিত করে এবং ওজন সমন্বয় করে, এই মডেলগুলির কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি এবং দক্ষ পদ্ধতিতে ঝুঁকি হ্রাস করার সম্ভাবনা রয়েছে। UTI-এর ইন-হাউস ফ্যাক্টর বরাদ্দ মডেলের সাথে আমাদের অভিজ্ঞতা এই পদ্ধতির সম্ভাব্য সুবিধাগুলি তুলে ধরে, কঠোর ব্যাক-টেস্টিং এবং সুশৃঙ্খল বরাদ্দ দীর্ঘমেয়াদে আরও ভাল ঝুঁকি সামঞ্জস্যপূর্ণ রিটার্ন অর্জনে সহায়তা করতে পারে।
এমন এক যুগে যেখানে বাজার আগের চেয়ে দ্রুত গতিতে এগিয়ে চলেছে, প্রকৃত সুবিধা নিহিত রয়েছে নিয়মতান্ত্রিক চিন্তাভাবনা, শক্তিশালী তথ্য এবং অভিযোজিত মডেলের মধ্যে। ফ্যাক্টর বিনিয়োগ কেবল একটি কৌশল নয়; এটি এমন একটি কাঠামো যা চক্র জুড়ে সাফল্য লাভ করে এমন স্থিতিস্থাপক পোর্টফোলিও তৈরি করে। টেকসই আলফা খুঁজছেন এমন বিনিয়োগকারীদের জন্য, কোয়ান্ট-চালিত ফ্যাক্টর মডেল গ্রহণ করা আর ঐচ্ছিক নয় - এটি অপরিহার্য।
প্রকাশিত মতামত লেখকের নিজস্ব মতামত এবং অগত্যা ইউটিআই অ্যাসেট ম্যানেজমেন্ট কোম্পানি লিমিটেডের মতামত নয়। মতামতগুলি বিনিয়োগ পরামর্শ নয় এবং বিনিয়োগকারীদের কোনও সম্পদ শ্রেণী বা উপকরণে বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে তাদের নিজস্ব স্বাধীন পরামর্শ নেওয়া উচিত।
মিউচুয়াল ফান্ড বিনিয়োগ বাজারের ঝুঁকির উপর নির্ভরশীল, স্কিম সম্পর্কিত সমস্ত নথি সাবধানে পড়ুন।
పెట్టుబడి యొక్క సాంప్రదాయ చిత్రం చాలా కాలంగా అనుభవజ్ఞులైన ఫండ్ మేనేజర్లు ప్రాథమిక పరిశోధన మరియు మానవ అంతర్ దృష్టి ఆధారంగా పెట్టుబడి నిర్ణయాలు తీసుకోవడం చుట్టూ కేంద్రీకృతమై ఉంది. అయితే, "క్వాంట్" అని పిలువబడే పరిమాణాత్మక వ్యూహాలు, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి రూపొందించిన క్రమబద్ధమైన, నియమ-ఆధారిత అల్గారిథమ్లతో ఆత్మాశ్రయ తీర్పును భర్తీ చేయడం ద్వారా ఈ విధానాన్ని మారుస్తున్నాయి. ఈ నమూనాలు వ్యాపార ప్రాథమిక అంశాలు మరియు మార్కెట్ సెంటిమెంట్లతో సహా విస్తారమైన డేటాసెట్లను విశ్లేషించడానికి అధునాతన కంప్యూటింగ్ను ఉపయోగిస్తాయి, మానవ విశ్లేషణ మాత్రమే సరిపోలని మార్కెట్ అవకాశాలను వేగంగా మరియు మరింత నిష్పాక్షికంగా గుర్తించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
ఇది “క్వాంట్ ఎడ్జ్” యొక్క శక్తి.
పరిమాణాత్మక వ్యూహం సాధారణంగా వీటిని కలిగి ఉంటుంది:
- డేటా సేకరణ: ధరలు, వాల్యూమ్లు, ప్రాథమిక డేటా, అస్థిరత, ఆర్థిక సూచికలతో సహా పెద్ద పరిమాణంలో మార్కెట్ మరియు ఆర్థిక డేటాను సేకరించడం.
- విశ్లేషణ మరియు అంచనా వేయడం: నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు పెట్టుబడి సంకేతాలను రూపొందించడానికి గణాంక నమూనాలు, యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు మరియు అల్గోరిథంలను వర్తింపజేయడం.
- పోర్ట్ఫోలియో నిర్మాణం మరియు అమలు: ఈ సంకేతాల ఆధారంగా మరియు చాలా సందర్భాలలో వేగం మరియు సామర్థ్యం కోసం అల్గోరిథమిక్ వ్యవస్థల ద్వారా స్వయంచాలకంగా సరైన పోర్ట్ఫోలియోలను నిర్మించడం.
ఈ వ్యాసంలో ఇండెక్స్-ట్రాకింగ్ ఇండెక్స్ ఫండ్లు మరియు యాక్టివ్గా నిర్వహించబడే మ్యూచువల్ ఫండ్లు ఉపయోగించే కారకాల ఆధారిత పరిమాణాత్మక వ్యూహాలపై మేము దృష్టి సారించాము. ఈ వ్యూహాలు స్వల్పకాలిక ట్రేడింగ్ కంటే దీర్ఘకాలిక రాబడి డ్రైవర్లు మరియు క్రమబద్ధమైన పోర్ట్ఫోలియో నిర్మాణంపై దృష్టి పెడతాయి.
ఫ్యాక్టర్ ఇన్వెస్టింగ్
క్రియాశీల మరియు నిష్క్రియాత్మక నిర్వహణ రెండింటి ప్రయోజనాన్ని మిళితం చేసే అంశాలను ఉపయోగించి నిరంతర, దీర్ఘకాలిక రాబడి ప్రీమియంను సంగ్రహించడానికి ప్రయత్నిస్తుందని స్మార్ట్ బీటా వ్యూహాలు కూడా ఫ్యాక్టర్ ఇన్వెస్టింగ్కు తెలుసు. ఈ స్టైల్ ఫ్యాక్టర్లు బహుళ స్టైల్ కారకాలపై కంపెనీలను స్క్రీనింగ్ చేయడం ద్వారా పోర్ట్ఫోలియో నిర్మాణానికి ముందే నిర్వచించబడిన, నియమ-ఆధారిత విధానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. ఉదాహరణకు, విలువకు P/E నిష్పత్తి, నాణ్యతకు ఈక్విటీపై రాబడి, మొమెంటం కోసం ధర ధోరణులు, అస్థిరతకు స్టాక్ ధరల స్థిరత్వం). నియమ-ఆధారిత, క్రమశిక్షణా పెట్టుబడి విధానాన్ని నిర్ధారిస్తూ, నిర్దిష్ట స్టైల్ కారకాల కోసం అగ్రశ్రేణి స్టాక్లను ఎంచుకోవడం ద్వారా పోర్ట్ఫోలియోలు క్రమపద్ధతిలో నిర్మించబడతాయి.
కీలక కారకాల లక్షణాలు:
ఇటీవలి సంవత్సరాలలో స్కేల్, పరిమాణం మరియు స్వీకరణ రెండింటిలోనూ గణనీయమైన ఆదరణ పొందిన కీలక కారకాల వ్యూహాలను మనం మరింత లోతుగా పరిశీలిద్దాం.
మొమెంటం: ఈ వ్యూహం స్వల్ప నుండి మధ్యస్థ కాలంలో బాగా పనిచేసిన స్టాక్ల పోర్ట్ఫోలియోను సృష్టిస్తుంది, తరచుగా ధరల అస్థిరతకు అనుగుణంగా సర్దుబాటు చేయబడుతుంది. ఇటీవలి బలాన్ని ప్రదర్శించే స్టాక్ సమీప భవిష్యత్తులో మెరుగైన పనితీరును కొనసాగిస్తుందని అంతర్లీన నమ్మకం. ఇది భారతదేశంలో అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన కారకాల వ్యూహాలలో ఒకటి. మొమెంటం అనేది ఒక స్టైల్ అజ్ఞేయ వ్యూహం ఎందుకంటే ఇది వివిధ ఈక్విటీ మార్కెట్ చక్రాలలో నైపుణ్యం కలిగి ఉంటుంది మరియు ట్రెండింగ్ మార్కెట్లలో బాగా పని చేస్తుంది.
తక్కువ అస్థిరత: మొమెంటం అత్యంత అనుకూలమైన వ్యూహాలలో ఒకటి అయినప్పటికీ, ఇది అధిక రిస్క్తో వస్తుంది. తక్కువ రిస్క్ తీసుకునే ఆసక్తి ఉన్న పెట్టుబడిదారులకు, తక్కువ అస్థిరత వ్యూహం ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తుంది ఎందుకంటే ఇది చాలా అస్థిర మార్కెట్ వాతావరణంలో మెరుగైన ప్రతికూల రక్షణను అందించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ వ్యూహం వారి రోజువారీ లేదా ఆవర్తన రాబడిలో సాపేక్షంగా తక్కువ హెచ్చుతగ్గులు ఉన్న కంపెనీలను గుర్తిస్తుంది మరియు వాటి చుట్టూ ఒక పోర్ట్ఫోలియోను నిర్మిస్తుంది. ఇటువంటి కంపెనీలు మార్కెట్ తిరోగమనాలు, పక్క దశలు లేదా అధిక అనిశ్చితి కాలాల్లో మెరుగ్గా పనిచేస్తాయి, మార్కెట్ చక్రాలలో అత్యుత్తమ రిస్క్ సర్దుబాటు చేసిన రాబడిని అందించే లక్ష్యంతో ఉంటాయి.
నాణ్యత: నాణ్యత కారకం అనేది ప్రాథమిక కారకాల వ్యూహాలలో ఒకటి, దీనిలో ప్రాథమికంగా బలమైన కంపెనీల పోర్ట్ఫోలియో అధిక రాబడిపై ఈక్విటీ, ఆదాయ స్థిరత్వం మరియు తక్కువ ఆర్థిక పరపతి వంటి పారామితులను ఉపయోగించి నిర్మించబడుతుంది. ఈ కంపెనీలు మార్కెట్ చక్రాలలో ఆర్థిక విలువను ఉత్పత్తి చేస్తాయి మరియు ఆర్థిక చక్రాలలో స్థితిస్థాపకతను ప్రదర్శిస్తాయి.
విలువ: తరచుగా నాణ్యమైన పెట్టుబడికి ప్రతిరూపంగా పరిగణించబడే విలువ వ్యూహం, చక్రీయ సవాళ్లు మరియు తాత్కాలిక ఎదురుగాలుల కారణంగా సాపేక్షంగా ఆకర్షణీయమైన విలువలతో ట్రేడింగ్ చేసే కంపెనీలను గుర్తిస్తుంది కానీ తిరిగి పుంజుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
ఈ వ్యూహం తక్కువ ధర నుండి ఆదాయాలు (P/E నిష్పత్తి), తక్కువ ధర నుండి పుస్తకానికి (P/B నిష్పత్తి) మరియు అధిక డివిడెండ్ దిగుబడి వంటి మూల్యాంకన పారామితుల ఆధారంగా స్టాక్ల పోర్ట్ఫోలియోను సృష్టిస్తుంది. మార్కెట్ ద్వారా తాత్కాలికంగా తప్పు ధర నిర్ణయించబడిన ప్రాథమికంగా మంచి వ్యాపారాలను గుర్తించడం దీని లక్ష్యం.
విజేతలు తిరుగుతూనే ఉన్నారు
ఈ కారకాలు అధునాతన వ్యూహాలు మరియు ప్రతి అంశం వేర్వేరు ఈక్విటీ మార్కెట్ చక్రాలలో బాగా పనిచేస్తాయి. మొమెంటం, తక్కువ అస్థిరత, నాణ్యత & విలువ వంటి ఒకే కారకాలు దీర్ఘకాలంలో మెరుగ్గా పనిచేశాయి, కానీ అవి స్వల్పకాలంలో పనితీరులో అధిక వైవిధ్యం/అస్థిరతను చూడవచ్చు.
ఒకే కారకంలో దీర్ఘకాలికంగా పెట్టుబడి పెట్టడం వల్ల ఆల్ఫా జనరేషన్ సంభావ్యత మెరుగుపడుతుంది, బహుళ కారకాలను కలపడం తరచుగా మరింత స్థిరమైన ఫలితాలకు దారితీస్తుంది. ఇది బహుళ-కారకాల నమూనాలకు దారితీసింది, ఇవి రాబడిని పెంచడానికి మరియు ప్రమాదాన్ని నిర్వహించడానికి కారకాలను డైనమిక్గా మిళితం చేస్తాయి.
బహుళ-కారకాల విధానం ఎందుకు ముఖ్యమైనది
ఈ కారకాల వ్యూహాలను సంక్లిష్ట నమూనాలకు జన్మనివ్వడానికి బిల్డింగ్ బ్లాక్లుగా ఉపయోగించవచ్చు, ఇవి ఫలితాలను మరింత మెరుగుపరచడానికి వాటిని మిళితం చేస్తాయి. ఉదాహరణకు, UTI వద్ద మేము ఇన్-హౌస్ కారకాల కేటాయింపు నమూనాను అభివృద్ధి చేసాము, ఇది కారకాల చక్రాలను గుర్తించడానికి మరియు వివిధ కారకాలలో కేటాయింపులను డైనమిక్గా మార్చడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. UTI క్వాంట్ ఫండ్ ఈ యాజమాన్య నమూనాపై నిర్మించబడింది.
ఈ నమూనా రెండు దశాబ్దాలకు పైగా కఠినంగా తిరిగి పరీక్షించబడింది మరియు వ్యూహాత్మకంగా కారకాల అంతటా కేటాయింపులను పంపిణీ చేయడం ద్వారా పనితీరును పెంచే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది. ప్రారంభం నుండి, ప్రతి ప్రధాన కారకాలు విస్తృత మార్కెట్ సూచికలను అధిగమించాయి. డైనమిక్ మల్టీ-ఫాక్టర్ విధానం సహాయంతో ఈ ఒకే కారకాలతో సంబంధం ఉన్న చక్రీయతను తగ్గించే లక్ష్యంతో పనితీరును మరింత ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.
స్థితిస్థాపక పోర్ట్ఫోలియోలను నిర్మించడం: డేటా క్రమశిక్షణకు అనుగుణంగా ఉండే చోట
క్వాంటిటేటివ్ ఇన్వెస్టింగ్ అనేది పోర్ట్ఫోలియోలను నిర్మించే విధానాన్ని ప్రాథమికంగా మార్చివేసింది, సబ్జెక్టివ్ తీర్పును డేటా-ఆధారిత ఖచ్చితత్వంతో భర్తీ చేసింది. వివిధ క్వాంట్ విధానాలలో, ఫ్యాక్టర్ ఇన్వెస్టింగ్ దీర్ఘకాలిక పోర్ట్ఫోలియోలకు మూలస్తంభంగా నిలుస్తుంది. మొమెంటం, నాణ్యత, విలువ మరియు తక్కువ అస్థిరత వంటి నిరంతర రాబడి డ్రైవర్లను క్రమపద్ధతిలో సంగ్రహించడం ద్వారా, ఫ్యాక్టర్ మోడల్లు పెట్టుబడిదారులకు భావోద్వేగ పక్షపాతాన్ని తొలగించి స్థిరత్వాన్ని పెంచే క్రమశిక్షణా చట్రాన్ని అందిస్తాయి.
వ్యక్తిగత కారకాలు చారిత్రాత్మకంగా దీర్ఘకాల వ్యవధిలో ఆల్ఫాను అందించినప్పటికీ, వాటి చక్రీయ స్వభావం మరింత డైనమిక్ విధానాన్ని కోరుతుంది. ఇక్కడే డైనమిక్ బహుళ-కారకాల కేటాయింపు నమూనాలు అమలులోకి వస్తాయి. కారకాలను తెలివిగా కలపడం మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న మార్కెట్ పరిస్థితుల ఆధారంగా బరువులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, ఈ నమూనాలు పనితీరును పెంచే మరియు సమర్థవంతమైన రీతిలో ప్రమాదాన్ని తగ్గించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. UTI యొక్క ఇన్ హౌస్ ఫ్యాక్టర్ కేటాయింపు మోడల్తో మా అనుభవం ఈ విధానం యొక్క సంభావ్య ప్రయోజనాలను హైలైట్ చేస్తుంది, కఠినమైన బ్యాక్-టెస్టింగ్ మరియు క్రమశిక్షణా కేటాయింపు దీర్ఘకాలికంగా మెరుగైన రిస్క్ సర్దుబాటు రాబడిని సాధించడంలో సహాయపడతాయి.
మార్కెట్లు గతంలో కంటే వేగంగా కదులుతున్న యుగంలో, నిజమైన ప్రయోజనం క్రమబద్ధమైన ఆలోచన, బలమైన డేటా మరియు అనుకూల నమూనాలలో ఉంటుంది. కారకాల పెట్టుబడి అనేది కేవలం ఒక వ్యూహం కాదు; ఇది చక్రాల అంతటా వృద్ధి చెందే స్థితిస్థాపక పోర్ట్ఫోలియోలను నిర్మించడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్. స్థిరమైన ఆల్ఫాను కోరుకునే పెట్టుబడిదారులకు, క్వాంట్-ఆధారిత కారకాల నమూనాలను స్వీకరించడం ఇకపై ఐచ్ఛికం కాదు - ఇది అవసరం.
వ్యక్తపరచబడిన అభిప్రాయాలు రచయిత స్వంత అభిప్రాయాలు మరియు తప్పనిసరిగా UTI అసెట్ మేనేజ్మెంట్ కంపెనీ లిమిటెడ్ అభిప్రాయాలు కావు. అభిప్రాయాలు పెట్టుబడి సలహా కావు మరియు పెట్టుబడిదారులు ఏదైనా ఆస్తి తరగతి లేదా పరికరంలో పెట్టుబడి పెట్టాలని నిర్ణయం తీసుకునే ముందు వారి స్వంత స్వతంత్ర సలహాను పొందాలి.
మ్యూచువల్ ఫండ్ పెట్టుబడులు మార్కెట్ నష్టాలకు లోబడి ఉంటాయి, స్కీమ్ సంబంధిత అన్ని పత్రాలను జాగ్రత్తగా చదవండి.
முதலீட்டின் பாரம்பரிய பிம்பம் நீண்ட காலமாக அனுபவம் வாய்ந்த நிதி மேலாளர்கள் அடிப்படை ஆராய்ச்சி மற்றும் மனித உள்ளுணர்வின் அடிப்படையில் முதலீட்டு முடிவுகளை எடுப்பதை மையமாகக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், "குவாண்ட்" எனப்படும் அளவு உத்திகள், வடிவங்களைக் கண்டறிந்து விளைவுகளை கணிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட முறையான, விதி அடிப்படையிலான வழிமுறைகளுடன் அகநிலை தீர்ப்பை மாற்றுவதன் மூலம் இந்த அணுகுமுறையை மாற்றுகின்றன. இந்த மாதிரிகள் வணிக அடிப்படைகள் மற்றும் சந்தை உணர்வுகள் உட்பட பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்ய மேம்பட்ட கணினியைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது மனித பகுப்பாய்வு மட்டும் பொருந்தாத சந்தை வாய்ப்புகளை விரைவாகவும் புறநிலையாகவும் அடையாளம் காண உதவுகிறது.
இதுதான் "குவாண்ட் எட்ஜ்" இன் சக்தி.
அளவுசார் உத்தி பொதுவாக பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியது:
- தரவு சேகரிப்பு: விலைகள், அளவுகள், அடிப்படை தரவு, நிலையற்ற தன்மை, பொருளாதார குறிகாட்டிகள் உள்ளிட்ட பெரிய அளவிலான சந்தை மற்றும் பொருளாதார தரவுகளை சேகரித்தல்.
- பகுப்பாய்வு மற்றும் முன்னறிவிப்பு: வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், முதலீட்டு சமிக்ஞைகளை உருவாக்கவும் புள்ளிவிவர மாதிரிகள், இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துதல்.
- போர்ட்ஃபோலியோ கட்டுமானம் மற்றும் செயல்படுத்தல்: இந்த சமிக்ஞைகளின் அடிப்படையில் உகந்த போர்ட்ஃபோலியோக்களை உருவாக்குதல் மற்றும் பல சந்தர்ப்பங்களில் வேகம் மற்றும் செயல்திறனுக்கான அல்காரிதமிக் அமைப்புகள் மூலம் தானாகவே.
இந்தக் கட்டுரையில், குறியீட்டு-கண்காணிப்பு குறியீட்டு நிதிகள் மற்றும் தீவிரமாக நிர்வகிக்கப்படும் பரஸ்பர நிதிகள் பயன்படுத்தும் காரணி அடிப்படையிலான அளவு உத்திகள் குறித்து நாங்கள் கவனம் செலுத்தினோம். இந்த உத்திகள் குறுகிய கால வர்த்தகத்தை விட நீண்ட கால வருவாய் இயக்கிகள் மற்றும் முறையான போர்ட்ஃபோலியோ கட்டுமானத்தை வலியுறுத்துகின்றன.
காரணி முதலீடு
காரணி முதலீடு, செயலில் மற்றும் செயலற்ற மேலாண்மை இரண்டின் நன்மைகளையும் கலக்கும் காரணிகளைப் பயன்படுத்தி நிலையான, நீண்ட கால வருவாய் பிரீமியத்தைப் பிடிக்க முயற்சிக்கும் ஸ்மார்ட் பீட்டா உத்திகளையும் அறிந்திருக்கிறது. இந்த பாணி காரணிகள் பல பாணி காரணிகளில் நிறுவனங்களைத் திரையிடுவதன் மூலம் போர்ட்ஃபோலியோ கட்டுமானத்திற்கு முன் வரையறுக்கப்பட்ட, விதி அடிப்படையிலான அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, மதிப்புக்கான P/E விகிதம், தரத்திற்கான ஈக்விட்டி மீதான வருமானம், உந்தத்திற்கான விலை போக்குகள், நிலையற்ற தன்மைக்கான பங்கு விலைகளின் நிலைத்தன்மை). பின்னர் குறிப்பிட்ட பாணி காரணிகளுக்கான உயர் தரவரிசைப் பங்குகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் போர்ட்ஃபோலியோக்கள் முறையாக கட்டமைக்கப்படுகின்றன, விதி அடிப்படையிலான, ஒழுக்கமான முதலீட்டு அணுகுமுறையை உறுதி செய்கின்றன.
முக்கிய காரணிகளின் பண்புகள்:
சமீபத்திய ஆண்டுகளில் அளவு, அளவு மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளல் ஆகிய இரண்டிலும் குறிப்பிடத்தக்க ஈர்ப்பைக் கண்ட முக்கிய காரணி உத்திகளைப் பற்றி மேலும் ஆராய்வோம்.
உந்தம்: இந்த உத்தி குறுகிய மற்றும் நடுத்தர கால அளவில் சிறப்பாகச் செயல்பட்ட பங்குகளின் போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்குகிறது, பெரும்பாலும் விலை ஏற்ற இறக்கத்திற்கு ஏற்ப சரிசெய்யப்படுகிறது. சமீபத்திய வலிமையைக் காட்டும் பங்குகள் எதிர்காலத்தில் தொடர்ந்து சிறப்பாகச் செயல்படும் என்பது அடிப்படை நம்பிக்கை. இது இந்தியாவில் மிகவும் பிரபலமான காரணி உத்திகளில் ஒன்றாகும். உந்தம் என்பது ஒரு பாணி அஞ்ஞான உத்தியாகும், ஏனெனில் இது வெவ்வேறு பங்குச் சந்தை சுழற்சிகளில் திறமையானது மற்றும் போக்கு சந்தைகளில் சிறப்பாகச் செயல்படும்.
குறைந்த நிலையற்ற தன்மை: உந்தம் மிகவும் விரும்பப்படும் உத்திகளில் ஒன்றாகும், ஆனால் அது உயர்ந்த அபாயத்துடன் வருகிறது. குறைந்த அபாயத்தை விரும்பும் முதலீட்டாளர்களுக்கு, குறைந்த நிலையற்ற தன்மை கொண்ட உத்தி ஒரு மாற்றீட்டை வழங்குகிறது, ஏனெனில் இது மிகவும் நிலையற்ற சந்தை சூழலில் சிறந்த எதிர்மறை பாதுகாப்பை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இந்த உத்தி அவர்களின் தினசரி அல்லது அவ்வப்போது வருமானத்தில் ஒப்பீட்டளவில் குறைந்த ஏற்ற இறக்கங்களைக் கொண்ட நிறுவனங்களை அடையாளம் கண்டு அவற்றைச் சுற்றி ஒரு போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்குகிறது. இத்தகைய நிறுவனங்கள் சந்தைச் சரிவுகள், பக்கவாட்டு கட்டங்கள் அல்லது அதிகரித்த நிச்சயமற்ற காலகட்டங்களில் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன, இது சந்தை சுழற்சிகளில் சிறந்த ஆபத்து சரிசெய்யப்பட்ட வருமானத்தை வழங்கும் நோக்கத்துடன் உள்ளது.
தரம்: தரக் காரணி என்பது அடிப்படை காரணி உத்திகளில் ஒன்றாகும், இதில் அடிப்படையில் வலுவான நிறுவனங்களின் போர்ட்ஃபோலியோ அதிக ஈக்விட்டி மீதான வருவாய், வருவாய் நிலைத்தன்மை மற்றும் குறைந்த நிதி அந்நியச் செலாவணி போன்ற அளவுருக்களைப் பயன்படுத்தி கட்டமைக்கப்படுகிறது. இந்த நிறுவனங்கள் சந்தை சுழற்சிகளில் பொருளாதார மதிப்பை உருவாக்குகின்றன மற்றும் பொருளாதார சுழற்சிகளில் மீள்தன்மையைக் காட்டுகின்றன.
மதிப்பு: பெரும்பாலும் தர முதலீட்டிற்கு இணையாகக் கருதப்படும் மதிப்பு உத்தி, சுழற்சி சவால்கள் மற்றும் தற்காலிகத் தடைகள் காரணமாக ஒப்பீட்டளவில் கவர்ச்சிகரமான மதிப்பீடுகளில் வர்த்தகம் செய்யும் நிறுவனங்களை அடையாளம் காட்டுகிறது, ஆனால் அவை மீண்டும் எழுச்சி பெறும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளன.
இந்த உத்தி, குறைந்த விலை முதல் வருவாய் (P/E விகிதம்), குறைந்த விலை முதல் பதிவு வரை (P/B விகிதம்) மற்றும் அதிக ஈவுத்தொகை மகசூல் போன்ற மதிப்பீட்டு அளவுருக்களின் அடிப்படையில் பங்குகளின் போர்ட்ஃபோலியோவை உருவாக்குகிறது. சந்தையால் தற்காலிகமாக தவறாக விலை நிர்ணயம் செய்யப்படும் அடிப்படையில் நல்ல வணிகங்களை அடையாளம் காண்பதே இதன் நோக்கமாகும்.
வெற்றியாளர்கள் சுழன்று கொண்டே இருக்கிறார்கள்
இந்தக் காரணிகள் அதிநவீன உத்திகள் மற்றும் ஒவ்வொரு காரணியும் வெவ்வேறு பங்குச் சந்தை சுழற்சிகளில் சிறப்பாகச் செயல்பட முனைகின்றன. உந்தம், குறைந்த நிலையற்ற தன்மை, தரம் மற்றும் மதிப்பு போன்ற ஒற்றை காரணிகள் நீண்ட காலத்திற்கு சிறப்பாகச் செயல்பட்டன, ஆனால் அவை குறுகிய காலத்தில் செயல்திறனில் அதிக மாறுபாடு/நிலைமாற்றத்தைக் காணக்கூடும்.
நீண்ட காலத்திற்கு ஒரே ஒரு காரணியில் முதலீடு செய்வது ஆல்பா உருவாக்கத்தின் நிகழ்தகவை மேம்படுத்தலாம், பல காரணிகளைக் கலப்பது பெரும்பாலும் நிலையான விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. இது பல காரணி மாதிரிகளுக்கு வழிவகுத்துள்ளது, இது வருமானத்தை அதிகரிக்கவும் ஆபத்தை நிர்வகிக்கவும் காரணிகளை மாறும் வகையில் இணைக்கிறது.
ஏன் பல காரணி அணுகுமுறை முக்கியமானது?
இந்த காரணி உத்திகளை, சிக்கலான மாதிரிகளை உருவாக்க கட்டுமானத் தொகுதிகளாகப் பயன்படுத்தலாம், அவை விளைவுகளை மேலும் மேம்படுத்த அவற்றை கலக்கின்றன. உதாரணமாக, UTI-யில் உள்ள நாங்கள் ஒரு உள்ளக காரணி ஒதுக்கீடு மாதிரியை உருவாக்கியுள்ளோம், இது காரணி சுழற்சிகளை அடையாளம் காணவும், வெவ்வேறு காரணிகளுக்கு இடையே ஒதுக்கீட்டை மாறும் வகையில் மாற்றவும் முயல்கிறது. UTI குவாண்ட் ஃபண்ட் இந்த தனியுரிம மாதிரியில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது.
இந்த மாதிரி இரண்டு தசாப்தங்களுக்கும் மேலாக கடுமையாக மீண்டும் சோதிக்கப்பட்டு, காரணிகளுக்கு இடையே ஒதுக்கீடுகளை மூலோபாய ரீதியாக விநியோகிப்பதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் அதன் திறனை நிரூபித்துள்ளது. தொடக்கத்திலிருந்தே, ஒவ்வொரு முக்கிய காரணிகளும் பரந்த சந்தை குறியீடுகளை விட சிறப்பாக செயல்பட்டு வருகின்றன. டைனமிக் மல்டி-ஃபேக்டர் அணுகுமுறையின் உதவியுடன், இந்த ஒற்றை காரணிகளுடன் தொடர்புடைய சுழற்சியைக் குறைக்கும் நோக்கத்துடன் செயல்திறனை மேலும் மேம்படுத்தலாம்.
மீள்தன்மை கொண்ட போர்ட்ஃபோலியோக்களை உருவாக்குதல்: தரவு ஒழுக்கத்தை சந்திக்கும் இடம்
அளவு சார்ந்த முதலீடு, போர்ட்ஃபோலியோக்கள் கட்டமைக்கப்படும் விதத்தை அடிப்படையில் மாற்றியுள்ளது, தரவு சார்ந்த துல்லியத்துடன் அகநிலை தீர்ப்பை மாற்றுகிறது. பல்வேறு அளவு அணுகுமுறைகளில், காரணி முதலீடு நீண்ட கால போர்ட்ஃபோலியோக்களின் மூலக்கல்லாக தனித்து நிற்கிறது. உந்தம், தரம், மதிப்பு மற்றும் குறைந்த நிலையற்ற தன்மை போன்ற தொடர்ச்சியான வருவாய் இயக்கிகளை முறையாகப் பிடிப்பதன் மூலம், காரணி மாதிரிகள் முதலீட்டாளர்களுக்கு உணர்ச்சி சார்புகளை நீக்கி, நிலைத்தன்மையை மேம்படுத்தும் ஒரு ஒழுக்கமான கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.
தனிப்பட்ட காரணிகள் வரலாற்று ரீதியாக நீண்ட காலத்திற்கு ஆல்பாவை வழங்கியுள்ளன என்றாலும், அவற்றின் சுழற்சி இயல்புக்கு மிகவும் ஆற்றல்மிக்க அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது. இங்குதான் மாறும் பல-காரணி ஒதுக்கீடு மாதிரிகள் செயல்பாட்டுக்கு வருகின்றன. காரணிகளை புத்திசாலித்தனமாக கலப்பதன் மூலமும், வளர்ந்து வரும் சந்தை நிலைமைகளின் அடிப்படையில் எடைகளை சரிசெய்வதன் மூலமும், இந்த மாதிரிகள் செயல்திறனைப் பெருக்கி, திறமையான முறையில் ஆபத்தைக் குறைக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. UTI இன் இன்-ஹவுஸ் காரணி ஒதுக்கீடு மாதிரியுடனான எங்கள் அனுபவம் இந்த அணுகுமுறையின் சாத்தியமான நன்மைகளை எடுத்துக்காட்டுகிறது, கடுமையான பின்-சோதனை மற்றும் ஒழுக்கமான ஒதுக்கீடு நீண்ட காலத்திற்கு சிறந்த இடர் சரிசெய்யப்பட்ட வருமானத்தை அடைய உதவும்.
சந்தைகள் முன்னெப்போதையும் விட வேகமாக நகரும் ஒரு சகாப்தத்தில், உண்மையான நன்மை முறையான சிந்தனை, வலுவான தரவு மற்றும் தகவமைப்பு மாதிரிகள் ஆகியவற்றில் உள்ளது. காரணி முதலீடு என்பது வெறும் ஒரு உத்தி அல்ல; இது சுழற்சிகளில் செழித்து வளரும் நெகிழ்ச்சியான போர்ட்ஃபோலியோக்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு கட்டமைப்பாகும். நிலையான ஆல்பாவை நாடும் முதலீட்டாளர்களுக்கு, அளவு சார்ந்த காரணி மாதிரிகளைத் தழுவுவது இனி விருப்பமானது அல்ல - அது அவசியம்.
வெளிப்படுத்தப்பட்டுள்ள கருத்துக்கள் ஆசிரியரின் சொந்தக் கருத்துகளே தவிர, UTI சொத்து மேலாண்மை நிறுவன லிமிடெட்டின் கருத்துக்கள் அல்ல. இந்தக் கருத்துக்கள் முதலீட்டு ஆலோசனை அல்ல, மேலும் முதலீட்டாளர்கள் எந்தவொரு சொத்து வகையிலோ அல்லது கருவியிலோ முதலீடு செய்ய முடிவெடுப்பதற்கு முன்பு தங்கள் சொந்த சுயாதீனமான ஆலோசனையைப் பெற வேண்டும்.
மியூச்சுவல் ஃபண்ட் முதலீடுகள் சந்தை அபாயங்களுக்கு உட்பட்டவை, திட்டம் தொடர்பான அனைத்து ஆவணங்களையும் கவனமாகப் படியுங்கள்.
ಹೂಡಿಕೆಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಚಿತ್ರಣವು ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಅನುಭವಿ ನಿಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸುತ್ತ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, "ಕ್ವಾಂಟ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಗಳು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ತೀರ್ಪನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯವಹಾರದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಮಾನವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅವಕಾಶಗಳ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು "ಕ್ವಾಂಟ್ ಎಡ್ಜ್" ನ ಶಕ್ತಿ.
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಬೆಲೆಗಳು, ಪರಿಮಾಣಗಳು, ಮೂಲಭೂತ ದತ್ತಾಂಶ, ಚಂಚಲತೆ, ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು.
- ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು.
- ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಈ ಸಂಕೇತಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸೂಕ್ತ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಸೂಚ್ಯಂಕ-ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ ನಿಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಮ್ಯೂಚುಯಲ್ ಫಂಡ್ಗಳು ಬಳಸುವ ಅಂಶ ಆಧಾರಿತ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಿಂತ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಲಾಭ ಚಾಲಕರು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ನಿರ್ಮಾಣದ ಮೇಲೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಹೂಡಿಕೆ
ಸಕ್ರಿಯ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರಂತರ, ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಬೀಟಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಹೂಡಿಕೆಯು ಸಹ ತಿಳಿದಿದೆ. ಈ ಶೈಲಿಯ ಅಂಶಗಳು ಬಹು ಶೈಲಿಯ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಾಗಿ P/E ಅನುಪಾತ, ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಇಕ್ವಿಟಿಯ ಮೇಲಿನ ಆದಾಯ, ಆವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಬೆಲೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಚಂಚಲತೆಗಾಗಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳ ಸ್ಥಿರತೆ). ನಂತರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೈಲಿಯ ಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ಟಾಕ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ, ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಹೂಡಿಕೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು:
ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣ, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಗಮನಾರ್ಹ ಆಕರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಂಡಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶ ತಂತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಮತ್ತಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳೋಣ.
ಆವೇಗ: ಈ ತಂತ್ರವು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಿಂದ ಮಧ್ಯಮಾವಧಿಯವರೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡಿದ ಷೇರುಗಳ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬೆಲೆ ಏರಿಳಿತಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಷೇರುಗಳು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನಂಬಿಕೆ. ಇದು ಭಾರತದ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಅಂಶ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆವೇಗವು ಒಂದು ಶೈಲಿಯ ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಇಕ್ವಿಟಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರವೀಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಟ್ರೆಂಡಿಂಗ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ ಚಂಚಲತೆ: ಆವೇಗವು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ ಹಸಿವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ, ಕಡಿಮೆ ಚಂಚಲತೆಯ ತಂತ್ರವು ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಚಂಚಲ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ತೊಂದರೆಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ತಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಅಥವಾ ಆವರ್ತಕ ಆದಾಯದಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಏರಿಳಿತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕುಸಿತಗಳು, ಪಕ್ಕದ ಹಂತಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಅಪಾಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಆದಾಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಗುಣಮಟ್ಟ: ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಂಶವು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬಲವಾದ ಕಂಪನಿಗಳ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭದ ಮೇಲಿನ ಲಾಭ, ಗಳಿಕೆಯ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಆರ್ಥಿಕ ಹತೋಟಿ ಮುಂತಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆರ್ಥಿಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ.
ಮೌಲ್ಯ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಹೂಡಿಕೆಗೆ ಪ್ರತಿರೂಪವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯ ತಂತ್ರವು ಚಕ್ರೀಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅಡೆತಡೆಗಳಿಂದಾಗಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಆಕರ್ಷಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡುವ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮತ್ತೆ ಪುಟಿದೇಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈ ತಂತ್ರವು ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆ-ಗಳಿಕೆ (ಪಿ/ಇ ಅನುಪಾತ), ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆ-ಪುಸ್ತಕ (ಪಿ/ಬಿ ಅನುಪಾತ) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭಾಂಶ ಇಳುವರಿಯಂತಹ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಷೇರುಗಳ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಿಂದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.
ವಿಜೇತರು ತಿರುಗುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತಾರೆ
ಈ ಅಂಶಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಇಕ್ವಿಟಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಆವೇಗ, ಕಡಿಮೆ ಚಂಚಲತೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯದಂತಹ ಏಕ ಅಂಶಗಳು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡಿವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ/ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು.
ದೀರ್ಘಾವಧಿಯವರೆಗೆ ಒಂದೇ ಅಂಶದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಆಲ್ಫಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಬಹು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ದೊರೆಯುತ್ತವೆ. ಇದು ಬಹು-ಅಂಶ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ, ಇದು ಆದಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹು-ಅಂಶದ ವಿಧಾನವು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
ಈ ಅಂಶ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಜನ್ಮ ನೀಡಲು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯುಟಿಐನಲ್ಲಿ ನಾವು ಇನ್-ಹೌಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಅಲೋಕೇಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಅಂಶ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಯುಟಿಐ ಕ್ವಾಂಟ್ ಫಂಡ್ ಅನ್ನು ಈ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎರಡು ದಶಕಗಳಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಕಠಿಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಂಶಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಂಚಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದೆ. ಆರಂಭದಿಂದಲೂ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು ವಿಶಾಲ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಿದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಲ್ಟಿ-ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ವಿಧಾನದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಈ ಏಕ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಆವರ್ತಕತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಬಹುದು.
ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ದತ್ತಾಂಶವು ಶಿಸ್ತನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸ್ಥಳ
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಹೂಡಿಕೆಯು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದೆ, ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ತೀರ್ಪನ್ನು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ. ವಿವಿಧ ಕ್ವಾಂಟ್ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಹೂಡಿಕೆಯು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಆವೇಗ, ಗುಣಮಟ್ಟ, ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಚಂಚಲತೆಯಂತಹ ನಿರಂತರ ಆದಾಯದ ಚಾಲಕಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ, ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಶಿಸ್ತಿನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಶಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಆಲ್ಫಾವನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಚಕ್ರೀಯ ಸ್ವಭಾವವು ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬಹು-ಅಂಶ ಹಂಚಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. UTI ಯ ಇನ್ ಹೌಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಹಂಚಿಕೆ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗಿನ ನಮ್ಮ ಅನುಭವವು ಈ ವಿಧಾನದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಕಠಿಣವಾದ ಬ್ಯಾಕ್-ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಹಂಚಿಕೆಯು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಅಪಾಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಆದಾಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ನಿಜವಾದ ಅಂಚನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಚಿಂತನೆ, ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಅಂಶ ಹೂಡಿಕೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ತಂತ್ರವಲ್ಲ; ಇದು ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುವ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಸುಸ್ಥಿರ ಆಲ್ಫಾವನ್ನು ಬಯಸುವ ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ, ಕ್ವಾಂಟ್-ಚಾಲಿತ ಅಂಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ - ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಲೇಖಕರ ಸ್ವಂತ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ UTI ಆಸ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಂಪನಿ ಲಿಮಿಟೆಡ್ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಲ್ಲ. ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಹೂಡಿಕೆ ಸಲಹೆಯಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ಯಾವುದೇ ಆಸ್ತಿ ವರ್ಗ ಅಥವಾ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು.
ಮ್ಯೂಚುವಲ್ ಫಂಡ್ ಹೂಡಿಕೆಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ, ಯೋಜನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಓದಿ.
അടിസ്ഥാന ഗവേഷണത്തിന്റെയും മനുഷ്യന്റെ അവബോധത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ നിക്ഷേപ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്ന പരിചയസമ്പന്നരായ ഫണ്ട് മാനേജർമാരെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് നിക്ഷേപത്തിന്റെ പരമ്പരാഗത പ്രതിച്ഛായ വളരെക്കാലമായി നിലനിൽക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, "ക്വാണ്ട്" എന്നറിയപ്പെടുന്ന ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് തന്ത്രങ്ങൾ, പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനുമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന വ്യവസ്ഥാപിതവും നിയമാധിഷ്ഠിതവുമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആത്മനിഷ്ഠമായ വിധിന്യായത്തെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. ബിസിനസ് അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളും വിപണി വികാരങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ഈ മോഡലുകൾ വിപുലമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് മനുഷ്യ വിശകലനത്തിന് മാത്രം പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയാത്ത വിപണി അവസരങ്ങളെ വേഗത്തിലും വസ്തുനിഷ്ഠമായും തിരിച്ചറിയാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഇതാണ് “ക്വാണ്ട് എഡ്ജിന്റെ” ശക്തി.
ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് തന്ത്രത്തിൽ സാധാരണയായി ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഡാറ്റ ശേഖരണം: വിലകൾ, അളവുകൾ, അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ, ചാഞ്ചാട്ടം, സാമ്പത്തിക സൂചകങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വലിയ അളവിലുള്ള വിപണി, സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു.
- വിശകലനവും പ്രവചനവും: പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും നിക്ഷേപ സിഗ്നലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ, അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
- പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മാണവും നിർവ്വഹണവും: ഈ സിഗ്നലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒപ്റ്റിമൽ പോർട്ട്ഫോളിയോകൾ നിർമ്മിക്കുക, പലപ്പോഴും വേഗതയ്ക്കും കാര്യക്ഷമതയ്ക്കുമായി അൽഗോരിതം സംവിധാനങ്ങൾ വഴി യാന്ത്രികമായി നിർമ്മിക്കുക.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഇൻഡെക്സ്-ട്രാക്കിംഗ് ഇൻഡെക്സ് ഫണ്ടുകളും സജീവമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന മ്യൂച്വൽ ഫണ്ടുകളും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫാക്ടർ അധിഷ്ഠിത ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് തന്ത്രങ്ങളിലാണ് ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചത്. ഹ്രസ്വകാല ട്രേഡിംഗിനെക്കാൾ ദീർഘകാല റിട്ടേൺ ഡ്രൈവറുകളിലും വ്യവസ്ഥാപിത പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മാണത്തിലുമാണ് ഈ തന്ത്രങ്ങൾ ഊന്നൽ നൽകുന്നത്.
ഫാക്ടർ നിക്ഷേപം
സജീവവും നിഷ്ക്രിയവുമായ മാനേജ്മെന്റിന്റെ ഗുണങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരവും ദീർഘകാലവുമായ റിട്ടേൺ പ്രീമിയം പിടിച്ചെടുക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സ്മാർട്ട് ബീറ്റാ തന്ത്രങ്ങളും ഫാക്ടർ നിക്ഷേപത്തിന് അറിയാം. ഒന്നിലധികം സ്റ്റൈൽ ഘടകങ്ങളിൽ കമ്പനികളെ സ്ക്രീൻ ചെയ്തുകൊണ്ട് പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മാണത്തിന് ഈ സ്റ്റൈൽ ഘടകങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി നിർവചിക്കപ്പെട്ടതും നിയമാധിഷ്ഠിതവുമായ സമീപനമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, മൂല്യത്തിനായുള്ള പി/ഇ അനുപാതം, ഗുണനിലവാരത്തിനായുള്ള ഇക്വിറ്റിയിലെ വരുമാനം, മൊമെന്റത്തിനായുള്ള വില പ്രവണതകൾ, അസ്ഥിരതയ്ക്കുള്ള സ്റ്റോക്ക് വിലകളുടെ സ്ഥിരത). തുടർന്ന്, പ്രത്യേക സ്റ്റൈൽ ഘടകങ്ങൾക്കായി ഉയർന്ന റാങ്കുള്ള സ്റ്റോക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത്, റൂൾ അധിഷ്ഠിതവും അച്ചടക്കമുള്ളതുമായ നിക്ഷേപ സമീപനം ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് പോർട്ട്ഫോളിയോകൾ ക്രമാനുഗതമായി നിർമ്മിക്കുന്നു.
പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെ സവിശേഷതകൾ:
സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, സ്കെയിൽ, വലിപ്പം, സ്വീകാര്യത എന്നിവയിൽ ഗണ്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തിയ പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെ തന്ത്രങ്ങളെക്കുറിച്ച് നമുക്ക് കൂടുതൽ വിശദമായി പരിശോധിക്കാം.
മൊമെന്റം: ഹ്രസ്വകാല, ഇടത്തരം കാലയളവിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ച സ്റ്റോക്കുകളുടെ ഒരു പോർട്ട്ഫോളിയോ ഈ തന്ത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും വിലയിലെ ചാഞ്ചാട്ടത്തിനനുസരിച്ച് ക്രമീകരിക്കപ്പെടുന്നു. സമീപകാലത്ത് ശക്തി പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന സ്റ്റോക്ക് സമീപഭാവിയിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നത് തുടരുമെന്നാണ് അടിസ്ഥാന വിശ്വാസം. ഇന്ത്യയിലെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഘടക തന്ത്രങ്ങളിൽ ഒന്നാണിത്. വ്യത്യസ്ത ഇക്വിറ്റി മാർക്കറ്റ് സൈക്കിളുകളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുകയും ട്രെൻഡിംഗ് മാർക്കറ്റുകളിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ മൊമെന്റം ഒരു സ്റ്റൈൽ അജ്ഞ്ഞേയവാദ തന്ത്രമാണ്.
കുറഞ്ഞ അസ്ഥിരത: മൊമെന്റം ഏറ്റവും ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന തന്ത്രങ്ങളിലൊന്നാണെങ്കിലും, അത് ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുമായി വരുന്നു. കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള നിക്ഷേപകർക്ക്, വളരെ അസ്ഥിരമായ വിപണി അന്തരീക്ഷത്തിൽ മികച്ച ഡൗൺസൈഡ് പരിരക്ഷ നൽകാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നതിനാൽ കുറഞ്ഞ അസ്ഥിരത തന്ത്രം ഒരു ബദൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ തന്ത്രം അവരുടെ ദൈനംദിന അല്ലെങ്കിൽ ആനുകാലിക വരുമാനത്തിൽ താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ ഉള്ള കമ്പനികളെ തിരിച്ചറിയുകയും അവയ്ക്ക് ചുറ്റും ഒരു പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അത്തരം കമ്പനികൾ വിപണി മാന്ദ്യങ്ങൾ, വശങ്ങളിലെ ഘട്ടങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെ കാലഘട്ടങ്ങളിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു, മാർക്കറ്റ് ചക്രങ്ങളിലുടനീളം മികച്ച റിസ്ക് ക്രമീകരിച്ച വരുമാനം നൽകുകയെന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ.
ഗുണനിലവാരം: ഉയർന്ന റിട്ടേൺ ഓൺ ഇക്വിറ്റി, വരുമാന സ്ഥിരത, കുറഞ്ഞ സാമ്പത്തിക ലിവറേജ് തുടങ്ങിയ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അടിസ്ഥാനപരമായി ശക്തമായ കമ്പനികളുടെ പോർട്ട്ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ഘടക തന്ത്രങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് ഗുണനിലവാര ഘടകം. ഈ കമ്പനികൾ വിപണി ചക്രങ്ങളിലുടനീളം സാമ്പത്തിക മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുകയും സാമ്പത്തിക ചക്രങ്ങളിലുടനീളം പ്രതിരോധശേഷി പ്രകടിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
മൂല്യം: പലപ്പോഴും ഗുണനിലവാര നിക്ഷേപത്തിന് പ്രതിരൂപമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്ന മൂല്യ തന്ത്രം, ചാക്രിക വെല്ലുവിളികളും താൽക്കാലിക തടസ്സങ്ങളും കാരണം താരതമ്യേന ആകർഷകമായ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൽ വ്യാപാരം നടത്തുന്ന കമ്പനികളെ തിരിച്ചറിയുന്നു, പക്ഷേ തിരിച്ചുവരാനുള്ള കഴിവുണ്ട്.
കുറഞ്ഞ വില മുതൽ വരുമാനം വരെയുള്ള വരുമാനം (പി/ഇ അനുപാതം), കുറഞ്ഞ വില മുതൽ ബുക്ക് വരെയുള്ള മൂല്യം (പി/ബി അനുപാതം), ഉയർന്ന ഡിവിഡന്റ് യീൽഡ് തുടങ്ങിയ മൂല്യനിർണ്ണയ മാനദണ്ഡങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഈ തന്ത്രം സ്റ്റോക്കുകളുടെ പോർട്ട്ഫോളിയോ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. വിപണി താൽക്കാലികമായി തെറ്റായി വില നിശ്ചയിക്കുന്ന അടിസ്ഥാനപരമായി മികച്ച ബിസിനസുകളെ തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.
വിജയികൾ കറങ്ങിക്കൊണ്ടിരിക്കും
ഈ ഘടകങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമായ തന്ത്രങ്ങളാണ്, ഓരോ ഘടകങ്ങളും വ്യത്യസ്ത ഇക്വിറ്റി മാർക്കറ്റ് സൈക്കിളുകളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. മൊമെന്റം, കുറഞ്ഞ അസ്ഥിരത, ഗുണനിലവാരം & മൂല്യം തുടങ്ങിയ ഒറ്റ ഘടകങ്ങൾ ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ ഹ്രസ്വകാലത്തേക്ക് പ്രകടനത്തിൽ ഉയർന്ന വ്യതിയാനം/അസ്ഥിരത എന്നിവയ്ക്ക് അവ സാക്ഷ്യം വഹിച്ചേക്കാം.
ദീർഘകാലത്തേക്ക് ഒരു ഘടകത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നത് ആൽഫ ജനറേഷന്റെ സാധ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുമെങ്കിലും, ഒന്നിലധികം ഘടകങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഇത് മൾട്ടി-ഫാക്ടർ മോഡലുകൾക്ക് കാരണമായി, ഇത് വരുമാനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും അപകടസാധ്യത കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഘടകങ്ങളെ ചലനാത്മകമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
മൾട്ടി-ഫാക്ടർ സമീപനം എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാകുന്നു
ഈ ഫാക്ടർ തന്ത്രങ്ങളെ സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകൾക്ക് ജന്മം നൽകുന്നതിനുള്ള നിർമ്മാണ ബ്ലോക്കുകളായി ഉപയോഗിക്കാം, അവ അവയെ സംയോജിപ്പിച്ച് ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തും. ഉദാഹരണത്തിന്, യുടിഐയിൽ ഞങ്ങൾ ഒരു ഇൻ-ഹൗസ് ഫാക്ടർ അലോക്കേഷൻ മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, അത് ഫാക്ടർ സൈക്കിളുകൾ തിരിച്ചറിയാനും വ്യത്യസ്ത ഘടകങ്ങളിലുടനീളം വിഹിതം ചലനാത്മകമായി മാറ്റാനും ശ്രമിക്കുന്നു. യുടിഐ ക്വാണ്ട് ഫണ്ട് ഈ പ്രൊപ്രൈറ്ററി മോഡലിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
രണ്ട് പതിറ്റാണ്ടിലേറെയായി ഈ മാതൃക കർശനമായി പരീക്ഷിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ ഘടകങ്ങളിലുടനീളം വിഹിതം തന്ത്രപരമായി വിതരണം ചെയ്തുകൊണ്ട് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള അതിന്റെ കഴിവ് ഇത് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. തുടക്കം മുതൽ, ഓരോ പ്രധാന ഘടകങ്ങളും വിശാലമായ മാർക്കറ്റ് സൂചികകളെ മറികടന്നു. ഡൈനാമിക് മൾട്ടി-ഫാക്ടർ സമീപനത്തിന്റെ സഹായത്തോടെ, ഈ ഒറ്റ ഘടകങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചാക്രികത കുറയ്ക്കുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ പ്രകടനം കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള പോർട്ട്ഫോളിയോകൾ നിർമ്മിക്കൽ: ഡാറ്റ അച്ചടക്കം പാലിക്കുന്നിടത്ത്
പോർട്ട്ഫോളിയോകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന രീതിയെ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് നിക്ഷേപം അടിസ്ഥാനപരമായി മാറ്റിമറിച്ചു, ആത്മനിഷ്ഠമായ വിധിന്യായത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത കൃത്യത ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. വിവിധ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് സമീപനങ്ങളിൽ, ഫാക്ടർ നിക്ഷേപം ദീർഘകാല പോർട്ട്ഫോളിയോകളുടെ മൂലക്കല്ലായി വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു. മൊമെന്റം, ഗുണനിലവാരം, മൂല്യം, കുറഞ്ഞ അസ്ഥിരത തുടങ്ങിയ സ്ഥിരമായ വരുമാന ഡ്രൈവറുകളെ വ്യവസ്ഥാപിതമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിലൂടെ, ഫാക്ടർ മോഡലുകൾ നിക്ഷേപകർക്ക് വൈകാരിക പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുകയും സ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു അച്ചടക്കമുള്ള ചട്ടക്കൂട് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങൾ ചരിത്രപരമായി ദീർഘകാലത്തേക്ക് ആൽഫ നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവയുടെ ചാക്രിക സ്വഭാവം കൂടുതൽ ചലനാത്മകമായ സമീപനം ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഇവിടെയാണ് ഡൈനാമിക് മൾട്ടി-ഫാക്ടർ അലോക്കേഷൻ മോഡലുകൾ പ്രസക്തമാകുന്നത്. ഘടകങ്ങളെ ബുദ്ധിപരമായി സംയോജിപ്പിച്ച് മാറുന്ന വിപണി സാഹചര്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാരം ക്രമീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ മോഡലുകൾക്ക് പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കാര്യക്ഷമമായ രീതിയിൽ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കാനും കഴിയും. യുടിഐയുടെ ഇൻ ഹൗസ് ഫാക്ടർ അലോക്കേഷൻ മോഡലുമായുള്ള ഞങ്ങളുടെ അനുഭവം ഈ സമീപനത്തിന്റെ സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു, കർശനമായ ബാക്ക്-ടെസ്റ്റിംഗും അച്ചടക്കമുള്ള അലോക്കേഷനും ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ മികച്ച റിസ്ക് അഡ്ജസ്റ്റഡ് റിട്ടേണുകൾ നേടാൻ സഹായിച്ചേക്കാം.
വിപണികൾ മുമ്പെന്നത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ നീങ്ങുന്ന ഒരു യുഗത്തിൽ, യഥാർത്ഥ നേട്ടം വ്യവസ്ഥാപിത ചിന്ത, ശക്തമായ ഡാറ്റ, അഡാപ്റ്റീവ് മോഡലുകൾ എന്നിവയിലാണ്. ഫാക്ടർ നിക്ഷേപം വെറുമൊരു തന്ത്രമല്ല; ചക്രങ്ങളിലുടനീളം അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്ന പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള പോർട്ട്ഫോളിയോകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂടാണിത്. സുസ്ഥിര ആൽഫ തേടുന്ന നിക്ഷേപകർക്ക്, ക്വാണ്ട്-ഡ്രൈവൺ ഫാക്ടർ മോഡലുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നത് ഇനി ഓപ്ഷണലല്ല - അത് അത്യാവശ്യമാണ്.
പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന അഭിപ്രായങ്ങൾ രചയിതാവിന്റെ സ്വന്തം കാഴ്ചപ്പാടുകളാണ്, അവശ്യം യുടിഐ അസറ്റ് മാനേജ്മെന്റ് കമ്പനി ലിമിറ്റഡിന്റേതല്ല. ഈ അഭിപ്രായങ്ങൾ നിക്ഷേപ ഉപദേശമല്ല, ഏതെങ്കിലും അസറ്റ് ക്ലാസിലോ ഉപകരണത്തിലോ നിക്ഷേപിക്കാൻ തീരുമാനിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിക്ഷേപകർ അവരുടേതായ സ്വതന്ത്ര ഉപദേശം നേടണം.
മ്യൂച്വൽ ഫണ്ട് നിക്ഷേപങ്ങൾ വിപണിയിലെ അപകടസാധ്യതകൾക്ക് വിധേയമാണ്, സ്കീമുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ രേഖകളും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം വായിക്കുക.