پوزیشن رسک کی پیمائش کیسے کی جائے - VaR طریقہ کار کا تعارف

خطرہ پر قابو پانا ایک مہارت ہے جس کو ہر سرمایہ کار کو سیکھنے کی ضرورت ہے۔ تیزی سے بدلتی اور تیار ہوتی ہوئی کریپٹوکرنسی مارکیٹ کے ساتھ ، الگورتھمک تاجروں کو خاص طور پر رسک مینجمنٹ پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ الگورتھمک ٹریڈنگ اکثر تاریخی اعداد و شمار اور شماریاتی ماڈلز کی بنیاد پر خود بخود تجارت انجام دیتی ہے ، جو تیزی سے چلنے والی منڈیوں میں جلدی سے غلط ہوسکتی ہے۔ لہذا ، سرمایہ کاروں کے تحفظ کے لئے موثر رسک مینجمنٹ کی حکمت عملی بہت ضروری ہے۔ سرمایہ کاروں کو سرمایہ کاری کرنے کے لئے سرمایہ کاروں کی ضروریات کو پورا کرنے کے ل.

بہت سے رسک مینجمنٹ ٹولز میں سے ، ویلیو اٹ رسک (VaR) خطرہ کی ایک وسیع پیمانے پر استعمال شدہ پیمائش ہے۔ یہ سرمایہ کاروں کو ان کے پورٹ فولیو میں عام مارکیٹ کے حالات میں ہونے والے زیادہ سے زیادہ نقصان کی پیش گوئی کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔ VaR خطرہ کو ایک ہی نمبر میں مقداری بناتا ہے ، جس سے خطرہ کے اظہار کو آسان بنایا جاتا ہے اور سرمایہ کاروں کو ممکنہ نقصانات کو بدیہی طور پر سمجھنے کی اجازت ملتی ہے۔

وی اے آر کا کردار

وی اے آر ، یا ویلیو آن رسک ، کا استعمال کسی خاص اعتماد کی سطح کے مطابق ، کسی خاص عرصے میں برداشت کیے جانے والے زیادہ سے زیادہ ممکنہ نقصان کو مقداری بنانے کے لئے کیا جاتا ہے۔ دوسرے الفاظ میں ، یہ سرمایہ کاروں یا رسک مینیجرز کو بتاتا ہے: معمولی مارکیٹ کے حالات میں ، کتنی رقم محفوظ حد کے اندر ہے اور کل ضائع نہیں ہوگی۔ مثال کے طور پر ، اگر کریپٹوکرنسی پورٹ فولیو کا 1 دن کا 99٪ وی اے آر 10،000 ڈالر ہے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ 99٪ معاملات میں ہم توقع کرتے ہیں کہ ایک دن میں نقصان 10،000 ڈالر سے زیادہ نہیں ہوگا۔

فوائد

1. سمجھنے میں آسانمثال کے طور پر ، ڈیجیٹل کرنسی کے پورٹ فولیو کا 1 دن کا 95٪ وی اے آر 5000 ڈالر ہے ، جس کا مطلب ہے کہ 95٪ اعتماد ہے کہ ایک دن کے اندر پورٹ فولیو کا نقصان 5000 ڈالر سے زیادہ نہیں ہوگا۔ پیچیدہ خطرات کو بدیہی تعداد میں شمار کرنا غیر پیشہ ور افراد کے لئے سمجھنا آسان بنا دیتا ہے۔ یقینا ، اس میں ناگزیر طور پر کچھ گمراہ کن پہلوؤں کا ہونا ضروری ہے۔

2. نسبتاً معیاری: فرض کریں کہ دو پورٹ فولیو A اور B ہیں ، جہاں A s 1 دن کا 95٪ VaR $ 3000 اور B s $ 6000 ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ عام مارکیٹ کے حالات میں ، A s کا خطرہ B s سے کم ہے۔ یہاں تک کہ اگر ان دونوں پورٹ فولیو میں مختلف اثاثے شامل ہوں تو ، ہم ان کے خطرے کی سطح کا براہ راست موازنہ کرسکتے ہیں۔ اسی طرح ، ہم سرمایہ کاری کی سطح کا بھی فیصلہ کرسکتے ہیں۔ اگر دونوں حکمت عملی A اور B نے پچھلے مہینے میں $ 6000 کمایا ہے لیکن A s اوسط اور زیادہ سے زیادہ VaR اقدار B s سے نمایاں طور پر کم ہیں ، تو ہم A حکمت عملی کو بہتر سمجھ سکتے ہیں ، کیونکہ یہ کم خطرہ کی سطح پر زیادہ منافع حاصل کرتا ہے۔

3. فیصلہ سازی کا آلہ: تاجروں کو یہ فیصلہ کرنے کے لئے وی اے آر کا استعمال کیا جاسکتا ہے کہ آیا وہ اپنے پورٹ فولیو میں کوئی نیا اثاثہ شامل کریں گے۔ اگر کسی اثاثے کو شامل کرنے سے وی اے آر کی قیمت میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے تو ، اس سے یہ اشارہ مل سکتا ہے کہ شامل کردہ اثاثے کا خطرہ پورٹ فولیو کے قابل قبول خطرے کی سطح سے مماثل نہیں ہے۔

نقصانات

1. دم کے خطرے کو نظر انداز کرنا: اگر کسی پورٹ فولیو کی ایک دن کی 99٪ وی اے آر 10،000 ڈالر ہے تو ، انتہائی 1٪ منظرنامے میں نقصان اس قدر سے کہیں زیادہ ہوسکتا ہے۔ ڈیجیٹل کرنسی کے میدان میں ، بلیک سوان کے واقعات کثرت سے ہوتے ہیں اور انتہائی حالات زیادہ تر لوگوں کی توقعات سے تجاوز کرسکتے ہیں ، کیونکہ وی اے آر دم کے واقعات پر غور نہیں کرتا ہے۔

2. مفروضے کی حدود: پیرامیٹر وی اے آر اکثر یہ فرض کرتا ہے کہ اثاثوں کی واپسی عام طور پر تقسیم ہوتی ہے ، جو حقیقی منڈیوں میں ، خاص طور پر ڈیجیٹل کرنسی مارکیٹوں میں شاذ و نادر ہی ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر ، فرض کریں کہ ایک پورٹ فولیو میں صرف بٹ کوائن ہوتا ہے۔ ہم پیرامیٹر وی اے آر کا استعمال کرتے ہیں اور فرض کرتے ہیں کہ بٹ کوائن کی واپسی عام طور پر تقسیم ہوتی ہے۔ تاہم ، حقیقت میں ، بٹ کوائن کی واپسی کی شرح کچھ ادوار کے دوران بڑی چھلانگوں کا سامنا کر سکتی ہے اور اس میں قابل ذکر اتار چڑھاؤ کے گروپوں کا مظاہرہ کیا جاسکتا ہے۔ اگر پچھلے ہفتے میں زیادہ اتار چڑھاؤ ہوا ہے تو ، اگلے عرصے میں قابل ذکر اتار چڑھاؤ کا امکان نمایاں طور پر بڑھ جائے گا۔ اس سے عام تقسیم کے ماڈلز کے ذریعہ خطرے کی کم سے کم تشخیص ہوسکتی ہے۔ کچھ ماڈل اس مسئلے کو مدنظر رکھتے ہیں جیسے GARCH وغیرہ ، لیکن ہم یہاں ان پر تبادلہ خیال نہیں کریں گے۔

3. تاریخی انحصار: وی اے آر ماڈل مستقبل کے خطرات کی پیش گوئی کرنے کے لئے تاریخی اعداد و شمار پر انحصار کرتا ہے۔ تاہم ، ماضی کی کارکردگی ہمیشہ مستقبل کی صورتحال کی نشاندہی نہیں کرتی ہے ، خاص طور پر ڈیجیٹل کرنسی مارکیٹ جیسے تیزی سے بدلتے ہوئے بازاروں میں۔ مثال کے طور پر ، اگر پچھلے سال کے دوران بٹ کوائن بہت مستحکم رہا ہے تو ، ایک تاریخی نقلی پیش گوئی بہت کم وی اے آر کی پیش گوئی کر سکتی ہے۔ تاہم ، اگر کوئی اچانک ریگولیٹری تبدیلی یا مارکیٹ کریش ہے تو ، ماضی کے اعداد و شمار اب مستقبل کے خطرے کا موثر پیش گوئی کرنے والا نہیں ہوں گے۔

وی اے آر کا حساب لگانے کے طریقے

وی اے آر کا حساب لگانے کے بنیادی طور پر تین طریقے ہیں: پیرامیٹرک طریقہ (ویریئنس-کوویریئنس طریقہ): اس میں یہ فرض کیا گیا ہے کہ واپسی کی شرح ایک خاص تقسیم (عام طور پر نارمل تقسیم) کی پیروی کرتی ہے ، اور ہم وی اے آر کا حساب لگانے کے لئے واپسی کی شرح کا اوسط اور معیاری انحراف استعمال کرتے ہیں۔ تاریخی تخروپن کا طریقہ: یہ واپسی کی تقسیم کے بارے میں کوئی مفروضہ نہیں بناتا ہے ، لیکن ممکنہ نقصان کی تقسیم کا تعین کرنے کے لئے براہ راست تاریخی اعداد و شمار کا استعمال کرتا ہے۔ مونٹی کارلو تخروپن: یہ اثاثوں کی قیمتوں کا نمونہ بنانے اور ان سے وی اے آر کا حساب لگانے کے لئے تصادفی طور پر تیار کردہ قیمتوں کے راستوں کا استعمال کرتا ہے۔

تاریخی تخروپن کا طریقہ کار ممکنہ مستقبل کے نقصانات کا تخمینہ لگانے کے لئے براہ راست ماضی کی قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں کا استعمال کرتا ہے۔ اسے منافع کی تقسیم کے بارے میں کسی بھی مفروضے کی ضرورت نہیں ہے ، جس سے یہ غیر معمولی یا غیر معمولی منافع کی تقسیم والے اثاثوں جیسے ڈیجیٹل کرنسیوں کے لئے موزوں ہے۔

مثال کے طور پر، اگر ہم بٹ کوائن اسپاٹ پوزیشن کے لئے 1 دن 95٪ وی اے آر کا حساب لگانا چاہتے ہیں تو، ہم یہ کر سکتے ہیں:

1. ایک مخصوص مدت (مثال کے طور پر، 100 دن) کے دوران Bitcoin کی روزانہ واپسی جمع کریں.
2. ہر دن پورٹ فولیو کی واپسی کی شرح کا حساب لگائیں، جو ہر اثاثہ کی واپسی کی شرح ہے جو پورٹ فولیو میں اس کے وزن سے ضرب ہے۔
3. ان 100 دنوں کی پورٹ فولیو کی واپسی کو کم سے زیادہ ترتیب دیں۔
4. 5٪ کے نشان پر ڈیٹا پوائنٹ تلاش کریں (کیونکہ ہم 95٪ وی اے آر کا حساب لگاتے ہیں۔ نقطہ پچھلے 100 دنوں میں بدترین پانچ دنوں میں سے بہترین دن پر نقصان کی شرح کی نمائندگی کرتا ہے۔
5. کل مالیت سے منافع کو ضرب کریں، اور یہ آپ کا ایک دن کا 95 فیصد وی آر ہے۔

مندرجہ ذیل ایک مخصوص کوڈ ہے جس نے پچھلے 1000 دنوں کے اعداد و شمار حاصل کیے ہیں، یہ حساب لگاتے ہوئے کہ ایک بی ٹی سی اسپاٹ رکھنے کے لئے موجودہ وی اے آر 1980 یو ایس ڈی ٹی ہے۔

import numpy as np
import requests

url = 'https://api.binance.com/api/v3/klines?symbol=%s&interval=%s&limit=1000'%('BTCUSDT','1d')
res = requests.get(url)
data = res.json()

confidence_level = 0.95
closing_prices = [float(day[4]) for day in data]
log_returns = np.diff(np.log(closing_prices))
VaR = np.percentile(log_returns, (1 - confidence_level) * 100)
money_at_risk = VaR * closing_prices[-1] * 1

print(f"VaR at {confidence_level*100}% confidence level is {money_at_risk}")

وابستگی کو مدنظر رکھتے ہوئے وی اے آر کا حساب لگانا

متعدد اثاثوں پر مشتمل ایک پورٹ فولیو کے VaR کا حساب لگاتے وقت ، ہمیں ان اثاثوں کے مابین ارتباط پر غور کرنا چاہئے۔ اگر اثاثوں کے مابین قیمتوں میں ہونے والی تبدیلیوں میں مثبت تعلق موجود ہے تو ، پھر پورٹ فولیو کا خطرہ بڑھ جائے گا؛ اگر یہ منفی تعلق رکھتا ہے تو ، پھر پورٹ فولیو کا خطرہ کم ہوجائے گا۔

کریپٹوکرنسی مارکیٹوں میں ، ارتباط خاص طور پر اہم ہے کیونکہ بی ٹی سی بنیادی طور پر مارکیٹ کے رجحانات کی قیادت کرتا ہے۔ اگر بی ٹی سی تیزی سے بڑھتا ہے تو ، دوسری کریپٹو کرنسیوں میں بھی اضافے کا امکان ہے۔ اگر بی ٹی سی تیزی سے بدلتی مارکیٹ کی وجہ سے تیزی سے بڑھتی ہے یا گرتی ہے تو ، اس سے وابستگی میں اہم قلیل مدتی اضافے کا سبب بن سکتا ہے - جو انتہائی مارکیٹ کے واقعات کے دوران خاص طور پر عام ہے۔ لہذا ، ڈیجیٹل کرنسی کے سرمایہ کاری کے پورٹ فولیو پر غور کرتے وقت تاریخی تخروپن کا طریقہ ایک مفید ٹول ہے۔ اس میں صرف پیچیدہ شماریاتی اعداد و شمار کی ضرورت نہیں ہے - مؤثر تاریخی ماڈل - اور قدرتی طور پر انٹراسیسیسی تعلقات شامل ہیں۔

مثال کے طور پر: بی ٹی سی پر 1 لانگ پوزیشن اور ای ٹی ایچ پر 10 شارٹ پوزیشن رکھنے کے بعد ہمارے پچھلے طریقہ کے مطابق ہم یہ حساب لگا سکتے ہیں کہ 10 ای ٹی ایچ شارٹ پوزیشنوں کا وی اے آر 1219 یو ایس ڈی ٹی ہے۔ جب ان دو اقسام کے اثاثوں کو ایک پورٹ فولیو میں جوڑتے ہیں تو ، آپ اس کے مشترکہ وی اے آر کا حساب کیسے لگائیں گے:

confidence_level = 0.95
btc_closing_prices = np.array([float(day[4]) for day in btc_data])
eth_closing_prices = np.array([float(day[4]) for day in eth_data])
btc_log_returns = np.diff(np.log(btc_closing_prices))
eth_log_returns = np.diff(np.log(eth_closing_prices))

log_returns = (1*btc_log_returns*btc_closing_prices[1:] - 10*eth_log_returns*eth_closing_prices[1:])/(1*btc_closing_prices[1:] + 10*eth_closing_prices[1:])
VaR = np.percentile(log_returns, (1 - confidence_level) * 100)
money_at_risk = VaR * (btc_closing_prices[-1] * 1 + eth_closing_prices[-1]*10)

print(f"VaR at {confidence_level*100}% confidence level is {money_at_risk}")

نتیجہ 970 USDT ہے ، جس کا مطلب ہے کہ اس امتزاج کا خطرہ متعلقہ اثاثوں کو الگ الگ رکھنے سے کم ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ بی ٹی سی اور ای ٹی ایچ مارکیٹوں میں ایک اعلی ارتباط ہے ، اور طویل مختصر پوزیشن کے امتزاج کا ہیجنگ اثر خطرے کو کم کرنے کا کام کرتا ہے۔

خلاصہ

اس مضمون میں ایک انتہائی موافقت پذیر رسک تشخیصی طریقہ متعارف کرایا جائے گا ، یعنی وی اے آر کے حساب میں تاریخی نقلیات کا اطلاق ، نیز خطرے کی پیش گوئی کو بہتر بنانے کے لئے اثاثوں کے ارتباط کو کس طرح مدنظر رکھا جائے گا۔ ڈیجیٹل کرنسی مارکیٹ سے مخصوص مثالوں کے ذریعے ، یہ وضاحت کرتا ہے کہ پورٹ فولیو کے خطرات کا اندازہ کرنے کے لئے تاریخی نقلیات کا استعمال کیسے کیا جائے اور جب اثاثوں کے تعلقات اہم ہوتے ہیں تو وی اے آر کے حساب کے طریقوں پر تبادلہ خیال کیا جائے۔ اس طریقہ کار کے ذریعہ ، الگورتھمک تاجر زیادہ تر حالات میں نہ صرف اپنے زیادہ سے زیادہ نقصان کا اندازہ لگا سکتے ہیں ، بلکہ انتہائی مارکیٹ کے حالات کے لئے بھی تیار رہ سکتے ہیں۔ اس سے وہ زیادہ پرسکون تجارت کرنے اور حکمت عملی کو درست طریقے سے انجام دینے کی اجازت دیتے ہیں۔