मध्यस्थ व्यापार करने के लिए मुझे किस मॉडल का उपयोग करना चाहिए?

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मध्यस्थ व्यापार करने के लिए मुझे किस मॉडल का उपयोग करना चाहिए?
Anonim
a:

कोई सार्वभौमिक रूप से स्वीकार किए गए अंतरपणन व्यापार प्रणाली नहीं है; यह समझने के लिए समय निकालें कि कौन से मॉडल आपके लक्ष्य बाजार में सबसे अच्छा काम करते हैं। आर्बिट्रेज व्यापार के लिए कोई एकल मॉडल या फार्मूला सभी समय या सभी बाजारों में काम करने वाला नहीं है। हालांकि, कुछ विशेषताओं हैं, कि किसी भी मध्यस्थ व्यापार तकनीक का प्रतीक होना चाहिए। इस तकनीक को तेजी से और गतिशील होने की जरूरत है क्योंकि मध्यस्थता अवसर शायद ही कभी लंबे समय तक चले जाते हैं। यह प्रासंगिक जानकारी को शामिल करना, अप्रासंगिक अव्यवस्था को अनदेखा करना और व्यापारी को संभव के रूप में कम जोखिम के रूप में उजागर करना होगा।

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सैद्धांतिक रूप से, मध्यस्थता एक जोखिम मुक्त व्यापार है। उदाहरण के लिए, गेहूं एक बाजार में $ 4 और दूसरे बाजार में $ 3 का व्यापार कर रहा है, इसलिए मध्यस्थ $ 3 में खरीदता है और विसंगति समाप्त होने तक $ 4 तक बेचता है। तकनीकी रूप से परिष्कृत आधुनिक बाजारों में, अलग-अलग निवेशकों के लिए जोखिम-मुक्त अंतरपणन का यह रूप उपलब्ध नहीं है। यह इसलिए है क्योंकि बाजार निर्माताओं और अन्य बड़े वित्तीय संस्थानों को लगभग तुरंत ही इनका व्यापार होता है। इस कारण से, व्यक्ति मॉडल पर भरोसा करते हैं जो कम स्पष्ट, कम जोखिम वाले मध्यस्थता के लिए देखते हैं।

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कई आर्बिट्राज मॉडल संपत्ति मूल्य निर्धारण के एक अन्य रूप से परिसंपत्ति मूल्य या सूचकांक मूल्य का अनुमान लगाते हैं। एक स्पिअल आर्बिट्रेज मॉडल एस एंड पी 500 इंडेक्स रिटर्न के साथ समवर्ती चल रहे निहित मूल्य के बारे में बता सकता है। एस एंड पी 500 का निहित मूल्य संभावना इसी तरह की परिसंपत्तियों का उपयोग करके गणना की जाती है, जैसे उच्च उपज कॉरपोरेट बॉन्ड, या सूचकांक में 500 निगमों के लिए कुछ अन्य मूल्यांकन तकनीक। लक्ष्य बाजार की कीमतों और "वास्तविक" मूल्यों के बीच अंतर की घटनाओं और अंतराल के व्यापार को देखने के लिए है।

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बाजार की परिस्थितियों में वास्तविक समय में बदलाव का जवाब देने के लिए डिज़ाइन किए गए अनुकूली मध्यस्थ मॉडल बनाने में कुछ आधुनिक प्रयास किए गए हैं। यह विचार है कि हर दूसरे सैकड़ों गणना निष्पादित करके अल्पकालिक गलत व्याख्याओं की पहचान करना, साथ ही साथ व्यापारी को निर्धारित पैरामीटर के आधार पर मॉडल को वास्तविक समय में समायोजित करने की अनुमति मिलती है।