रॉकेट वैज्ञानिक

रॉकेट वैज्ञानिक क्या है?

रॉकेट वैज्ञानिक पारंपरिक व्यापारियों द्वारा एक ऐसे व्यक्ति के लिए गढ़ा गया शब्द है जो निवेश और वित्त में मात्रात्मक कार्य करने वाले गणित और सांख्यिकीय अनुसंधान पृष्ठभूमि के साथ है। 1970 के दशक की तारीखों का इस्तेमाल किया गया था और जीभ-इन-गाल का इस्तेमाल किया गया था, जब वॉल स्ट्रीट फर्मों ने पारंपरिक प्रतिभूतियों के विश्लेषकों के साथ व्यापक मात्रात्मक अनुसंधान करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने के लिए वित्त या व्यापारिक पृष्ठभूमि के बिना शोधकर्ताओं को नियुक्त करना शुरू किया था ।

चाबी छीन लेना

• “रॉकेट वैज्ञानिक” भौतिकी, इंजीनियरिंग और अन्य मात्रात्मक कठिन विज्ञानों में वित्त, निवेश और व्यापार के लिए विकसित उपन्यास गणितीय उपकरणों के आवेदन के लिए एक जीभ-इन-गाल संदर्भ है।  
• मात्रात्मक मॉडलिंग रिस्ट पर निर्भरता की ओर रुझान 1980 के दशक में कंप्यूटर युग के उदय के साथ दूर हुआ।
• मात्रात्मक वित्त अब वित्त की दुनिया में स्थापित मानदंड है, हालांकि अभी भी इसके कुछ आलोचक हैं। 

रॉकेट वैज्ञानिकों को समझना

वॉल स्ट्रीट ने इन विशेषज्ञों पर अपनी निर्भरता का विस्तार किया – आमतौर पर “क्वेंट” के रूप में संदर्भित किया जाता है – चूंकि वित्त और व्यापार भारी स्वचालित हो गए और बड़े डेटा तक पहुंच बढ़ गई। जबकि मात्रात्मक अनुसंधान को निवेश की किसी भी शैली पर लागू किया जा सकता है, अर्थात, विकास या मूल्य, प्रतिभूति उद्योग में इसके आवेदन का विस्तार कारक निवेश के उदय के साथ हुआ है । शुरू में निवेश के लिए एक अलग दृष्टिकोण के रूप में सोचा गया था जो निर्णय लेने में मानवीय भावनाओं को कम करने में मदद करेगा, मात्रात्मक तरीकों का उपयोग अब पूरे उद्योग में किया जाता है और सबसे निवेश रणनीतियों से अलग करने के लिए विरोध किया जाता है।

मात्रात्मक विश्लेषण अब सामान्य है

परिसंपत्ति प्रबंधन में रॉकेट वैज्ञानिकों के उपयोग का एक प्रारंभिक उदाहरण तब होगा जब एक सफल व्यापारी अपने निवेश विचारों को निर्धारित करना चाहता था और आगे बढ़ने वाली रणनीति की संभावित प्रभावशीलता का परीक्षण करना चाहता था। उदाहरण के लिए, पारंपरिक रूप से चयनित मूल्य स्टॉक होने पर, एक मौलिक रणनीति के आधार पर, एक प्रबंधक पीएचडी के साथ एक विश्लेषक को नियुक्त कर सकता है। और सैद्धांतिक भौतिकी (AKA, “रॉकेट साइंस”) की पृष्ठभूमि एक मॉडल बनाने के लिए जो कई बाजार परिदृश्यों में लंबे समय तक सैकड़ों या हजारों कारकों और सहसंबंधों के रिटर्न में योगदान का परीक्षण करती है। बल्ली से ढकेलना के लिए जटिल मॉडल बनाता है के रूप में backtesting प्रबंधक की रणनीति का, वह भी निवेश व्यापार सीखता है, संभवतः रॉकेट वैज्ञानिक से प्रतिभूतियों विश्लेषक और पोर्टफोलियो प्रबंधक को विकसित।

हाल के दशकों में क्वांट्स सिंथेटिक उत्पादों और डेरिवेटिव्स के विकास के लिए अभिन्न अंग रहे हैं जिनमें रोबो सलाहकारों द्वारा निवेश पोर्टफोलियो बनाने और सलाह प्रदान करने के लिए इस्तेमाल किए गए मॉडल भी मात्रात्मक वित्तीय अनुसंधान पर आधारित हैं। उच्च आवृत्ति व्यापार और अन्य स्वचालित, एल्गोरिथम ट्रेडिंग प्रोग्राम निवेश और व्यापार करने के लिए मात्रात्मक तरीकों और कंप्यूटर मॉडल के आवेदन के प्रत्यक्ष परिणाम हैं। 

मात्रात्मक और कारक निवेश किस हद तक संभावित बाजार में उतार-चढ़ाव में योगदान कर सकते हैं जब मानव निर्णय लेने के चेक और शेष को दरकिनार करके गहन बहस का विषय बना रहता है।ब्लैक मंडे 1987 मार्केट क्रैश के लिएक्वांटिटेटिव, प्रोग्राम ट्रेडिंग को व्यापक रूप से दोषी ठहराया गया थाऔर 2010 के फ्लैश क्रैश जैसे चरम बाजार की अस्थिरता के अन्य हाल की घटनाओं में योगदान के लिए।  आधुनिक, जटिल, और अक्सर अपारदर्शी व्युत्पन्न, स्वैप और सिंथेटिक ऋण उपकरणों की भूमिका, वैश्विक वित्तीय संकट और महा मंदी के कारणों, संचरण और अनिश्चितता के लिए मात्रात्मक तरीकों से संभव हुई है और इसके कारण आलोचना भी हुई है। मात्रात्मक निवेश।

समर्थकों का कहना है कि आधुनिक मात्रात्मक तरीकों की शुरुआत से पहले बाजार में दुर्घटनाएं भी हुईं, उनका उपयोग वास्तव में वित्तीय क्षेत्र में मानव मनोविज्ञान, भावना और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह के प्रभाव को दूर करने में मदद कर सकता है, और मॉडल की तीव्र, निश्चित प्रतिक्रिया व्यापार आधारित कार्यक्रम बाजार के समायोजन को गति दे सकते हैं और दक्षता बढ़ा सकते हैं। बावजूद, मात्रात्मक व्यापार आधुनिक वित्तीय बाजारों में स्थापित आदर्श के रूप में रहने के लिए है।