ट्रेडिंग में सहसंबंध क्या है, और सकारात्मक, नकारात्मक और बदलते सहसंबंध में क्या अंतर है?
संक्षिप्त उत्तर: ट्रेडिंग में सहसंबंध एक निर्धारित अवधि में दो इंस्ट्रूमेंट के रिटर्न के बीच संबंध की ताकत और दिशा को मापता है। सकारात्मक सहसंबंध का अर्थ है कि रिटर्न साथ-साथ बदलते हैं; नकारात्मक सहसंबंध का अर्थ है कि वे विपरीत दिशा में बदलते हैं। बाज़ार की स्थितियाँ बदलने पर सहसंबंध बदल सकते हैं, इसलिए ऐतिहासिक संबंधों को स्थिर ट्रेडिंग सिग्नल नहीं मानना चाहिए।
ट्रेडिंग में सहसंबंध क्या मापता है?
सहसंबंध बताता है कि दो चर एक साथ कैसे बदलते हैं। ट्रेडिंग में एक आम माप पियर्सन सहसंबंध गुणांक है, जिसे आमतौर पर rके रूप में लिखा जाता है और जो मेल खाते अंतरालों पर रिटर्न के दो समूहों से निकाला जाता है।
रिटर्न शुरुआती कीमत के सापेक्ष व्यक्त किया गया कीमत का बदलाव है। यदि कोई इंस्ट्रूमेंट 100 से बढ़कर 102 हो जाए, तो उसका सरल रिटर्न 2% है। रिटर्न का उपयोग अलग-अलग कीमत स्तर वाले इंस्ट्रूमेंट की तुलना में मदद करता है।
इस उद्देश्य के लिए, कच्चे कीमत स्तरों का सहसंबंध निकालना भ्रामक हो सकता है: दो असंबंधित श्रृंखलाएँ निकट से जुड़ी दिख सकती हैं क्योंकि दोनों समय के साथ रुझान दिखाती हैं। यह जाँचने के लिए कि उनकी चालें संबंधित हैं या नहीं, रिटर्न का सहसंबंध आम तौर पर अधिक उपयोगी शुरुआती बिंदु है।
पियर्सन सहसंबंध एक रैखिक संबंध को मापता है। यह साबित नहीं करता कि एक बाज़ार दूसरे की चाल का कारण है, न यह बताता है कि कौन-सा बाज़ार पहले चलता है, और न यह तय करता है कि दूसरे के बदलने पर एक इंस्ट्रूमेंट को कितने पॉइंट चलना चाहिए।
सकारात्मक, नकारात्मक और शून्य सहसंबंध का क्या अर्थ है?
सकारात्मक सहसंबंध का अर्थ है कि अवलोकनों में रिटर्न साथ-साथ बदलते हैं। नकारात्मक सहसंबंध का अर्थ है कि वे विपरीत दिशा में बदलते हैं। अधिक सटीक रूप से, यह गणना हर रिटर्न की तुलना उसकी अपनी श्रृंखला के औसत से करती है; यह केवल उन सत्रों को नहीं गिनती जब दोनों कीमतें बढ़ीं या दोनों गिरीं।
गुणांक | मापे गए नमूने में व्याख्या | यह क्या स्थापित नहीं करता |
+1 | पूर्ण सकारात्मक रैखिक संबंध। | समान रिटर्न, समान पिप चालें या समान मौद्रिक जोखिम। |
+0.70 | सकारात्मक रैखिक संबंध; निरपेक्ष सहसंबंध के हिसाब से +0.20 से अधिक मज़बूत। | एक ही दिशा में चलने की 70% संभावना। |
0 | कोई मापा गया रैखिक संबंध नहीं। | स्वतंत्रता या अरैखिक संबंध का अभाव। |
−0.70 | नकारात्मक रैखिक संबंध, जिसकी निरपेक्ष ताकत +0.70 के बराबर है। | विपरीत चालों की 70% संभावना या गारंटीशुदा हेज। |
−1 | पूर्ण नकारात्मक रैखिक संबंध। | एक स्वचालित जोखिम-मुक्त ट्रेडिंग संयोजन। |
−1 या +1 के निकट के मान अधिक मज़बूत रैखिक संबंध दर्शाते हैं। शून्य के निकट के मान कमज़ोर संबंध दर्शाते हैं। “मज़बूत” या “मध्यम” जैसे लेबल संदर्भ, नमूने के आकार और उपयोग के उद्देश्य पर निर्भर करते हैं; ट्रेडिंग में कोई सार्वभौमिक सीमा नहीं है।
बदलता सहसंबंध बताता है कि अनुमान समय के साथ कैसे बदलता है। यह मज़बूत हो सकता है, कमज़ोर हो सकता है या चिह्न बदल सकता है।
सहसंबंध क्यों बदलते हैं?
जब बाज़ारों को प्रभावित करने वाली शक्तियाँ बदलती हैं, तो सहसंबंध बदल जाते हैं। किसी मुद्रा, ब्याज दरों या निवेशकों की जोखिम-भूख के प्रति साझा एक्सपोज़र एक अवधि में हावी हो सकता है। किसी कंपनी की घटना, आपूर्ति झटका या अलग केंद्रीय बैंक नीति दूसरी अवधि में हावी हो सकती है।
मुद्रास्फीति भी परिसंपत्तियों के संबंध बदल सकती है। दिसंबर 2023 में बैंक फॉर इंटरनेशनल सेटलमेंट्स के एक अध्ययन ने दर्ज किया कि अमेरिकी इक्विटी और सरकारी बॉन्ड रिटर्न का सहसंबंध 2021 के मध्य से सकारात्मक हो गया। इसने समझाया कि मुद्रास्फीति और अपेक्षित मौद्रिक सख्ती दोनों परिसंपत्ति वर्गों पर दबाव कैसे डाल सकती है। यह एक ऐतिहासिक उदाहरण है, मौजूदा सहसंबंध की रीडिंग नहीं।
सोने और अमेरिकी डॉलर का संबंध भी स्थायी रूप से नकारात्मक नहीं होता। वर्ल्ड गोल्ड काउंसिल ने अपने मई 2022 के विश्लेषण में सोने–डॉलर के सकारात्मक सहसंबंध की एक अवधि दर्ज की। अलग-अलग कारक एक साथ दोनों बाज़ारों को प्रभावित कर सकते हैं।
कोई अनुमान बिना किसी स्थायी आर्थिक बदलाव के भी बदल सकता है। छोटा नमूना या कुछ असामान्य रूप से बड़ी चालें परिणाम बदल सकती हैं। इसलिए बदलता गुणांक डेटा और बाज़ार संदर्भ की जाँच का कारण है, न कि इस बात का प्रमाण कि कोई नया दौर शुरू हो गया है।
ट्रेडर सहसंबंध को कैसे माप और मॉनिटर कर सकते हैं?
उपयोगी सहसंबंध रीडिंग के लिए चार विवरण चाहिए: इंस्ट्रूमेंट, रिटर्न की आवृत्ति, लुकबैक की लंबाई और माप की तारीख। इनके बिना “ये बाज़ार सहसंबद्ध हैं” कथन अधूरा है।
- मेल खाते अवलोकन चुनें। समान अंतरालों पर रिटर्न की तुलना करें और सुसंगत टाइमस्टैम्प का उपयोग करें। बाज़ार बंद होने के अलग समय, छुट्टियाँ या छूटे हुए अवलोकन तुलना को बिगाड़ सकते हैं।
- रिटर्न की गणना सुसंगत रूप से करें। सरल प्रतिशत रिटर्न है (वर्तमान कीमत ÷ पिछली कीमत − 1) × 100। साठ दैनिक रिटर्न के लिए प्रत्येक इंस्ट्रूमेंट के 61 लगातार कीमत अवलोकन चाहिए।
- गुणांक की गणना करें। स्प्रेडशीट के प्रत्येक कॉलम में 60 संरेखित रिटर्न होने पर, =CORREL(B2:B61,C2:C61) पियर्सन सहसंबंध निकालता है। इनपुट श्रृंखलाओं में बदलाव होना चाहिए; शून्य मानक विचलन वाली श्रृंखला का सहसंबंध अपरिभाषित होता है।
- विंडो की तुलना करें और अपडेट करें। नए अवलोकन आने पर दोबारा गणना करें और छोटी विंडो की तुलना लंबी विंडो से करें।
सैंपलिंग आवृत्ति और लुकबैक की लंबाई अलग-अलग विकल्प हैं। घंटेवार बनाम दैनिक रिटर्न मापी जा रही चाल को बदल देते हैं। बीस बनाम 60 दैनिक अवलोकन शामिल इतिहास को बदल देते हैं।
रोलिंग सहसंबंध एक खिसकती विंडो का उपयोग करता है: सबसे नया अवलोकन अंदर आता है और सबसे पुराना बाहर निकल जाता है। छोटी विंडो तेज़ी से प्रतिक्रिया देती है, पर काफ़ी उतार-चढ़ाव कर सकती है। लंबी विंडो कुछ उतार-चढ़ाव को सहज करती है, पर हालिया बदलाव को छिपा सकती है।
उदाहरण के लिए, इंस्ट्रूमेंट की कोई काल्पनिक जोड़ी 60 दैनिक रिटर्न पर +0.82 और ताज़ा 20 पर +0.24 दिखा सकती है। हालिया नमूना कमज़ोर रैखिक संबंध दिखाता है। ये उदाहरणात्मक संख्याएँ यह स्थापित नहीं करतीं कि यह क्यों कमज़ोर हुआ या कौन-सी रीडिंग भविष्य का वर्णन करेगी।
सहसंबद्ध इंस्ट्रूमेंट खुले ट्रेडों को कैसे प्रभावित करते हैं?
इंस्ट्रूमेंट के बीच का सहसंबंध एक्सपोज़र की गणना का केवल एक हिस्सा है। लॉन्ग और शॉर्ट पोज़िशन एक ही अंतर्निहित कीमत चाल पर अलग-अलग प्रतिक्रिया देती हैं।
रिटर्न सहसंबंध | पोज़िशन की दिशाएँ | एक्सपोज़र पर संभावित प्रभाव |
सकारात्मक | दोनों लॉन्ग या दोनों शॉर्ट | कीमत से जुड़े लाभ और हानि एक-दूसरे को मज़बूत करते हैं। |
सकारात्मक | एक लॉन्ग, एक शॉर्ट | कीमत से जुड़े लाभ और हानि आंशिक रूप से एक-दूसरे को संतुलित कर सकते हैं। |
नकारात्मक | दोनों लॉन्ग या दोनों शॉर्ट | कीमत से जुड़े लाभ और हानि आंशिक रूप से एक-दूसरे को संतुलित कर सकते हैं। |
नकारात्मक | एक लॉन्ग, एक शॉर्ट | कीमत से जुड़े लाभ और हानि एक-दूसरे को मज़बूत कर सकते हैं। |
यह तालिका सीधी दिशात्मक पोज़िशन और टिकने वाले संबंध को मानकर चलती है। यह अलग आकार, अस्थिरता, कॉन्ट्रैक्ट विनिर्देश या लागत को ध्यान में नहीं रखती। वही सहसंबंध अलग-अलग खातों में बहुत अलग मौद्रिक परिणाम दे सकता है।
उदाहरण के लिए, EUR/USD की लॉन्ग पोज़िशन को डॉलर के मुक़ाबले यूरो की मज़बूती से लाभ होता है। USD/CHF की शॉर्ट पोज़िशन को फ्रैंक के मुक़ाबले डॉलर की कमज़ोरी से लाभ होता है। इसलिए दोनों पोज़िशन में कमज़ोर डॉलर का एक्सपोज़र शामिल है। यदि मापी गई अवधि में दोनों जोड़ियों का रिटर्न सहसंबंध नकारात्मक है, तो विपरीत ट्रेड दिशाएँ लेने से एक्सपोज़र संतुलित होने के बजाय बढ़ सकता है।
NordFX जैसे मल्टी-एसेट ब्रोकर के ग्राहकों के लिए व्यावहारिक प्रश्न यह है कि क्या कई खुली पोज़िशन एक ही बाज़ार परिणाम पर निर्भर हैं। केवल इंस्ट्रूमेंट गिनने से पता नहीं चलता कि खाता कितना विविधीकृत है।
व्यवहार में सहसंबंध जोखिम कैसा दिखता है?
10,000 डॉलर इक्विटी वाले एक काल्पनिक खाते पर विचार करें। एक ट्रेडर EUR/USD और GBP/USD की लॉन्ग पोज़िशन खोलता है। प्रत्येक पोज़िशन का आकार इस तरह तय है कि नियोजित स्टॉप कीमत पर भरने पर ट्रेडिंग लागत से पहले 50 डॉलर का नुकसान हो।
पोज़िशन | स्टॉप पर नियोजित नुकसान | शुरुआती इक्विटी का हिस्सा |
EUR/USD लॉन्ग | $50 | 0.5% |
GBP/USD लॉन्ग | $50 | 0.5% |
दोनों स्टॉप छू लिए गए | $100 | 1.0% |
यदि डॉलर दोनों मुद्राओं के मुक़ाबले मज़बूत होता है, तो दोनों जोड़ियाँ गिरेंगी और दोनों पोज़िशन में नुकसान हो सकता है। प्रतीक अलग हैं, पर ट्रेड डॉलर एक्सपोज़र साझा करते हैं।
कुल 100 डॉलर दो नियोजित नुकसानों को जोड़ने से आता है। सहसंबंध इस योग को कम नहीं करता, और गुणांक यह संभावना नहीं देता कि दोनों स्टॉप छुए जाएँगे। गैप, स्लिपेज या लागत के कारण वास्तविक नुकसान नियोजित राशि से अधिक हो सकता है।
इसलिए निर्णय संयुक्त एक्सपोज़र के बारे में है: क्या पोज़िशन के आकार और साझा कारक खाते की जोखिम सीमाओं के अनुरूप हैं। यह उदाहरण स्पष्टीकरण के लिए गणित है, सुझाया गया आवंटन या पूर्वानुमान नहीं।
ट्रेडरों को कौन-सी गलतियों से बचना चाहिए?
- सहसंबंध को सफलता दर मान लेना। गुणांक जीतने की संभावना या मेल खाती कीमत चालों का प्रतिशत नहीं है।
- सहसंबंध को चाल के आकार के साथ मिला देना। अत्यधिक सहसंबद्ध इंस्ट्रूमेंट की अस्थिरता अलग हो सकती है। समान लॉट आकार से संतुलित मौद्रिक एक्सपोज़र बनना ज़रूरी नहीं।
- बेमेल या पुराने डेटा का उपयोग करना। अलग टाइमस्टैम्प, आवृत्तियाँ या बासी रीडिंग ट्रेड से संबंधित प्रश्न से अलग प्रश्न का उत्तर दे सकती हैं।
- यह मान लेना कि कम सहसंबंध जोखिम खत्म कर देता है। शून्य के निकट का ऐतिहासिक गुणांक साझा नुकसान, अरैखिक निर्भरता या भविष्य में सहसंबंध बढ़ने की संभावना को खारिज नहीं करता।
- हर विचलन के बंद होने की उम्मीद करना। केवल ऐतिहासिक सह-गति स्थिर कीमत स्प्रेड को साबित नहीं करती, न ही यह गारंटी देती है कि दो बाज़ार पुराने संबंध पर लौटेंगे।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
0.7 के सहसंबंध का क्या अर्थ है?
यह मापे गए डेटा में सकारात्मक रैखिक संबंध दर्शाता है, जो शून्य की तुलना में +1 के अधिक निकट है। इसका अर्थ यह नहीं कि इंस्ट्रूमेंट 70% समय एक ही दिशा में चलते हैं। व्याख्या नमूने और रिटर्न की आवृत्ति पर भी निर्भर करती है।
क्या सकारात्मक सहसंबंध नकारात्मक हो सकता है?
हाँ। आर्थिक स्थितियों या बाज़ार-विशिष्ट कारकों में बदलाव संबंध को उलट सकता है। नमूने का चयन भी अनुमान बदल सकता है, इसलिए निष्कर्ष निकालने से पहले अवधियों की तुलना करें और अंतर्निहित डेटा जाँचें।
कौन-सी मुद्रा जोड़ियाँ सबसे अधिक सहसंबद्ध हैं?
कोई स्थायी रैंकिंग नहीं है। साझा मुद्रा या आर्थिक कारकों वाली जोड़ियाँ निकट से संबंधित हो सकती हैं, पर रैंकिंग माप की तारीख, आवृत्ति और लुकबैक अवधि पर निर्भर करती है। किसी भी “सबसे अधिक सहसंबद्ध” सूची में ये विवरण बताए जाने चाहिए।
क्या सोना और अमेरिकी डॉलर हमेशा नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध होते हैं?
नहीं। उनका संबंध बदलता रहता है, और दोनों एक ही अवधि में बढ़ या गिर सकते हैं। उनके संबंध के बारे में किसी तय नियम से ज़्यादा रिटर्न श्रृंखला और माप विंडो मायने रखती है।
क्या नकारात्मक सहसंबंध हेज की गारंटी देता है?
नहीं। प्रभाव ट्रेड की दिशा, आकार, अस्थिरता और इस बात पर निर्भर करता है कि संबंध टिकता है या नहीं। नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध एक इंस्ट्रूमेंट खरीदने और दूसरा बेचने से एक्सपोज़र बढ़ सकता है।
सहसंबंध विश्लेषण के लिए सबसे अच्छा समय-सीमा क्या है?
कोई भी विकल्प सार्वभौमिक रूप से सर्वश्रेष्ठ नहीं है। होल्डिंग अवधि के अनुरूप रिटर्न आवृत्ति का उपयोग करें और एक से अधिक लुकबैक लंबाई की तुलना करें। दैनिक सहसंबंध अनुमान इंट्राडे संबंध का वर्णन न भी करे।
क्या सहसंबंध अगली कीमत चाल का पूर्वानुमान लगा सकता है?
अपने-आप में नहीं। सहसंबंध गुणांक एक मापे गए संबंध का वर्णन करता है; यह कारण-संबंध, अग्र–पश्च संबंध या भरोसेमंद एंट्री सिग्नल स्थापित नहीं करता। किसी भी पूर्वानुमानात्मक उपयोग के लिए अलग परीक्षण चाहिए।
ट्रेडरों को सहसंबंध विश्लेषण से क्या सीखना चाहिए?
सहसंबंध तब उपयोगी होता है जब उसका संदर्भ स्पष्ट हो: क्या मापा गया, किन अंतरालों और अवधि में, और परिणाम वास्तविक पोज़िशन से कैसे जुड़ता है। इन विवरणों की समीक्षा आकार, अस्थिरता और साझा बाज़ार कारकों के साथ करने से केंद्रित एक्सपोज़र सामने आ सकता है। गुणांक एक ऐतिहासिक अनुमान ही रहता है, और परिस्थितियाँ बदलने पर उसकी प्रासंगिकता का पुनर्मूल्यांकन करना होगा।
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