क्या है Calmar Ratio Calculator?
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कैल्मर रेशियो एक प्रदर्शन मीट्रिक है जो एक निर्दिष्ट अवधि - आमतौर पर सबसे हाल के 36 महीनों (3 वर्ष) में अधिकतम गिरावट के सापेक्ष निवेश के वार्षिक रिटर्न का मूल्यांकन करता है। इसे टेरी डब्ल्यू यंग द्वारा बनाया गया था और पहली बार 1991 में ट्रेड प्रकाशन फ्यूचर्स में प्रकाशित किया गया था। 'कैल्मार' नाम यंग के न्यूज़लेटर और प्रबंधन कंपनी, कैलिफ़ोर्निया मैनेज्ड अकाउंट्स रिपोर्ट्स के नाम से लिया गया है। अनुपात को माप अवधि के दौरान अनुभव की गई अधिकतम गिरावट के पूर्ण मूल्य से विभाजित रिटर्न की चक्रवृद्धि वार्षिक दर के रूप में परिभाषित किया गया है। अधिकतम गिरावट संचयी पोर्टफोलियो मूल्य में सबसे बड़ी शिखर-से-गर्त गिरावट है, जो एक निवेशक को होने वाली सबसे खराब हानि का प्रतिनिधित्व करती है यदि उन्होंने चरम पर निवेश किया होता और गर्त में भुनाया होता। जोखिम माप के रूप में अधिकतम गिरावट का उपयोग करके, कैल्मर अनुपात सीधे निवेशकों के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक चिंता का समाधान करता है: अनुभव की गई सबसे खराब हानि कितनी गंभीर थी? मानक विचलन जैसे अस्थिरता-आधारित जोखिम उपायों के विपरीत, अधिकतम गिरावट एक सहज और आसानी से समझी जाने वाली जोखिम मीट्रिक है। एक फंड मैनेजर जिसने 15% वार्षिक रिटर्न उत्पन्न किया लेकिन 50% गिरावट का अनुभव किया, उसका कैलमर अनुपात 0.30 हो सकता है, जो संकेत देता है कि रिटर्न पूंजी विनाश जोखिम के लिए पर्याप्त मुआवजा नहीं था। इसके विपरीत, केवल 10% अधिकतम गिरावट के साथ 12% रिटर्न देने वाले फंड का कैलमर अनुपात 1.20 होगा - जो अत्यधिक कुशल जोखिम-समायोजित रिटर्न का संकेत देता है। कैल्मर रेशियो विशेष रूप से कमोडिटी ट्रेडिंग सलाहकारों (सीटीए), प्रबंधित वायदा फंड और वैकल्पिक निवेश प्रबंधकों के बीच लोकप्रिय है। यह नियमित रूप से सीटीए प्रदर्शन डेटाबेस और नियामक प्रकटीकरण दस्तावेजों में रिपोर्ट किया जाता है। मानक 36-महीने की लुकबैक विंडो इसे लंबी अवधि के मेट्रिक्स की तुलना में हाल के प्रदर्शन के प्रति अधिक प्रतिक्रियाशील बनाती है, जो एक ताकत (वर्तमान प्रबंधक कौशल को दर्शाती है) और एक कमजोरी (विंडो से पहले ऐतिहासिक कमियों को नजरअंदाज करना) दोनों हो सकती है। 0.50 से ऊपर का मान आम तौर पर स्वीकार्य माना जाता है, 1.0 से ऊपर अच्छा है, और 3.0 से ऊपर अधिकांश वैकल्पिक रणनीतियों के लिए असाधारण माना जाता है।
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सूत्र
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कैल्मर अनुपात = वार्षिक रिटर्न / |अधिकतम ड्राडाउन| इस सूत्र को लागू करने के लिए, प्रत्येक चर को उसके मापा या अनुमानित मान से प्रतिस्थापित करें, फिर संचालन के मानक क्रम का पालन करते हुए अभिव्यक्ति का मूल्यांकन करें। परिणाम उपयुक्त इकाई में कैलमर अनुपात आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है।चर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| C | शांत अनुपात | dimensionless | अधिकतम ड्राडाउन की प्रति यूनिट वार्षिक रिटर्न; उच्च मान बेहतर रिटर्न-टू-ड्राडाउन दक्षता का संकेत देते हैं। |
| R_ann | वार्षिक रिटर्न | % per year | माप अवधि में रिटर्न की चक्रवृद्धि वार्षिक दर, आम तौर पर 3 साल। |
| MDD | अधिकतम गिरावट | % | माप अवधि के दौरान पोर्टफोलियो मूल्य में सबसे बड़ी शिखर-से-गर्त प्रतिशत गिरावट, एक सकारात्मक संख्या के रूप में व्यक्त की गई। |
| V_peak | शिखर पोर्टफोलियो मूल्य | currency | बाद में गर्त में जाने से पहले दर्ज किया गया उच्चतम पोर्टफोलियो मूल्य। |
| V_trough | गर्त पोर्टफोलियो मूल्य | currency | शिखर के बाद दर्ज किया गया सबसे कम पोर्टफोलियो मूल्य, ड्रॉडाउन परिमाण की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है। |
कैसे Calmar Ratio Calculator
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- 1माप अवधि के दौरान पोर्टफोलियो की दैनिक या मासिक शुद्ध संपत्ति मूल्य (एनएवी) श्रृंखला एकत्र करें - मानक अभ्यास सबसे हाल के 36 महीनों का उपयोग करता है।
- 2मिश्रित वार्षिक रिटर्न की गणना करें: R_ann = [(अंतिम मूल्य / आरंभिक मूल्य)^(1/वर्ष)] - 1, फिर प्रतिशत के रूप में व्यक्त करें।
- 3अधिकतम गिरावट का पता लगाने के लिए संपूर्ण एनएवी श्रृंखला को स्कैन करें: समय में प्रत्येक बिंदु के लिए, उच्चतम पूर्ववर्ती शिखर से संचयी रिटर्न की गणना करें। अधिकतम गिरावट ऐसी सबसे बड़ी शिखर-से-गर्त गिरावट है जो देखी गई है।
- 4अधिकतम गिरावट को सकारात्मक प्रतिशत मान के रूप में व्यक्त करें (उदाहरण के लिए, 25% की गिरावट 25% हो जाती है)।
- 5वार्षिक रिटर्न को अधिकतम ड्रॉडाउन के पूर्ण मूल्य से विभाजित करें: Calmar = R_ann / |MDD|
- 6समान रणनीति श्रेणी के भीतर उद्योग बेंचमार्क और साथियों के अनुपात की तुलना करें - सीटीए आमतौर पर 0.5 से ऊपर कैलमर अनुपात को लक्षित करते हैं; विशिष्ट फंड अक्सर 2.0 से अधिक होते हैं।
- 7समय के साथ अनुपात में सुधार हो रहा है या बिगड़ रहा है, इस पर नज़र रखने के लिए रोलिंग 36-महीने की विंडो का उपयोग करके मासिक या त्रैमासिक पुन: गणना करें, क्योंकि यह एक बड़ी गिरावट की घटना के बाद महत्वपूर्ण रूप से बदल सकता है।
हल किए गए उदाहरण
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मजबूत प्रदर्शन - 1.0 सीमा से काफी ऊपर।
ट्रेंड-फॉलो करने वाला CTA केवल 12% की अधिकतम गिरावट के साथ 18% वार्षिक रिटर्न प्राप्त करता है। 1.50 का कैल्मर अनुपात इंगित करता है कि अधिकतम हानि जोखिम के प्रत्येक प्रतिशत बिंदु के लिए, फंड ने वार्षिक रिटर्न का 1.5 प्रतिशत अंक दिया। यह प्रबंधित वायदा के लिए एक उत्कृष्ट प्रोफ़ाइल है, जहां सामान्य कैल्मर अनुपात 0.5 से 1.5 तक होता है। कम गिरावट से पता चलता है कि रणनीति में प्रभावी जोखिम प्रबंधन ओवरले हैं, जैसे अस्थिरता लक्ष्यीकरण या गतिशील स्थिति आकार।
स्वीकार्य न्यूनतम सीमा पर - निवेशकों को ड्रॉडाउन की जांच करनी चाहिए।
एक इक्विटी लॉन्ग/शॉर्ट फंड 14% वार्षिक रिटर्न देता है, लेकिन 28% का चरम-से-गर्त नुकसान झेलना पड़ता है - बाजार में तनाव की स्थिति के दौरान लगभग 2 साल का रिटर्न खत्म हो जाता है। 0.50 का कैल्मर अनुपात न्यूनतम स्वीकार्य स्तर पर बैठता है। जबकि रिटर्न आकर्षक है, 28% की अधिकतम गिरावट ने अधिकांश निवेशकों के संकल्प की परीक्षा ली होगी। यह अनुपात बताता है कि संस्थागत पूंजी को आकर्षित करने और बनाए रखने के लिए फंड को बेहतर ड्रॉडाउन नियंत्रण या स्टॉप-लॉस अनुशासन की आवश्यकता हो सकती है।
0.5 से नीचे - सीओवीआईडी दुर्घटना ने उस विंडो के अनुपात को गंभीर रूप से प्रभावित किया है।
36 महीने की अवधि के दौरान, जिसमें मार्च 2020 का COVID-19 मार्केट क्रैश भी शामिल है, S&P 500 ने शिखर से लेकर गर्त तक लगभग 34% की अधिकतम गिरावट का अनुभव किया। इस अवधि में लगभग 10% वार्षिक रिटर्न देने में सक्षम होने के बावजूद, 0.29 का कैलमर अनुपात गंभीर गिरावट को दर्शाता है। यह दर्शाता है कि कैसे रोलिंग 36-महीने की विंडो कैलमर अनुपात को संकट अवधियों को शामिल करने के लिए अत्यधिक संवेदनशील बनाती है, और विभिन्न समय विंडो में कैलमर अनुपात की तुलना करने पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता क्यों होती है।
उत्कृष्ट पूंजी संरक्षण - रिटर्न के सापेक्ष बहुत कम गिरावट।
एक बाजार-तटस्थ मात्रात्मक फंड सालाना 8% का रिटर्न देता है, जबकि 3 वर्षों में शिखर से लेकर गर्त तक 5% से अधिक का नुकसान नहीं होता है। 1.60 का कैल्मर अनुपात उत्कृष्ट है, जो बेहतर पूंजी संरक्षण को दर्शाता है। जबकि 8% का पूर्ण रिटर्न इक्विटी रणनीतियों की तुलना में मामूली प्रतीत होता है, बहुत कम अधिकतम ड्रॉडाउन इस फंड को जोखिम-प्रतिकूल संस्थागत निवेशकों जैसे कि बीमा कंपनियों, बंदोबस्ती और पेंशन फंडों के लिए आकर्षक बनाता है, जिनकी निवेश नीतियों में सख्त ड्रॉडाउन बाधाएं होती हैं।
वास्तविक अनुप्रयोग
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संस्थागत निवेशकों और फंड ऑफ फंड्स द्वारा सीटीए और प्रबंधित वायदा फंड मूल्यांकन, चिकित्सकों को मान्य कम्प्यूटेशनल तरीकों और उद्योग-मानक दृष्टिकोणों के आधार पर अच्छी तरह से सूचित मात्रात्मक निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, जिसके लिए साक्ष्य-आधारित निर्णयों, रणनीतिक संसाधन आवंटन और विभिन्न संगठनात्मक संदर्भों और पेशेवर विषयों में प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
बार्कलेहेज और यूरेकाहेज जैसे प्लेटफार्मों पर हेज फंड डेटाबेस रैंकिंग, विश्लेषकों को सटीक परिणाम उत्पन्न करने में मदद करती है जो संगठनों में रणनीतिक योजना, संसाधन आवंटन और प्रदर्शन बेंचमार्किंग का समर्थन करते हैं, जहां विश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न करने के लिए सटीक संख्यात्मक गणना आवश्यक है जो कॉर्पोरेट और व्यक्तिगत दोनों सेटिंग्स में योजना, मूल्यांकन और निरंतर सुधार प्रक्रियाओं को सूचित करती है।
स्पष्ट निकासी सीमा वाले फंडों के लिए निवेश नीति विवरण अनुपालन की निगरानी, पेशेवरों को व्यवस्थित रूप से परिणामों की मात्रा निर्धारित करने और विश्वसनीय गणितीय ढांचे और स्थापित सूत्रों का उपयोग करके परिदृश्यों की तुलना करने की अनुमति देती है, व्यवस्थित गणना दृष्टिकोण की मांग करती है जो कच्चे इनपुट डेटा को उन हितधारकों के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में अनुवाद करती है जो अपनी दैनिक व्यावसायिक गतिविधियों में मात्रात्मक कठोरता पर निर्भर हैं।
बहु-प्रबंधक वैकल्पिक निवेश पोर्टफोलियो में रणनीति चयन और जोखिम बजटिंग, डेटा-संचालित मूल्यांकन प्रक्रियाओं का समर्थन करना जहां अनुपालन, रिपोर्टिंग और अनुकूलन उद्देश्यों के लिए संख्यात्मक परिशुद्धता आवश्यक है, मजबूत कम्प्यूटेशनल तरीकों की आवश्यकता है जो पेशेवर वातावरण में रिपोर्टिंग, ऑडिटिंग और दीर्घकालिक प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए उपयुक्त सुसंगत और सत्यापन योग्य परिणाम प्रदान करते हैं।
पंजीकृत कमोडिटी पूल ऑपरेटरों के लिए एनएफए और सीएफटीसी विनियामक प्रकटीकरण दस्तावेज़, जिन्हें विभिन्न संगठनात्मक संदर्भों और पेशेवर विषयों में साक्ष्य-आधारित निर्णय, रणनीतिक संसाधन आवंटन और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
विशेष मामले
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व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। कैलमर अनुपात कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। कैलमर अनुपात कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। कैलमर अनुपात कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
एसेट क्लास और रणनीति द्वारा कैलमर अनुपात बेंचमार्क (अनुमानित ऐतिहासिक रेंज)
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| रणनीति/संपत्ति वर्ग | विशिष्ट कैलमर अनुपात रेंज | टिप्पणियाँ |
|---|---|---|
| शीर्ष स्तरीय सीटीए/प्रबंधित वायदा | 1.5 – 4.0 | अपनी श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ ड्रॉडाउन प्रबंधन |
| औसत सीटीए/प्रबंधित वायदा | 0.5 – 1.5 | उद्योग माध्य 0.8 के आसपास |
| इक्विटी लॉन्ग/शॉर्ट हेज फंड | 0.3-1.0 | इक्विटी तनाव के दौरान उच्च गिरावट |
| एस एंड पी 500 (पूर्ण चक्र) | 0.2 – 0.5 | मंदी के बाज़ार में गिरावट से निराश |
| बाज़ार-तटस्थ निधि | 1.0 – 3.0 | कम ड्रॉडाउन बूस्ट अनुपात |
| ग्लोबल मैक्रो फंड | 0.4 – 1.5 | बाज़ार व्यवस्थाओं में उच्च भिन्नता |
| निवेश-ग्रेड बॉन्ड फंड | 0.5 – 2.0 | कम गिरावट, कम रिटर्न का संतुलन |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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कैल्मर अनुपात की गणना 36 महीनों में क्यों की जाती है?
36-महीने (3-वर्ष) की विंडो टेरी यंग द्वारा स्थापित मूल सम्मेलन है जब उन्होंने 1991 में कैलमर अनुपात पेश किया था। इसे सार्थक होने के लिए पर्याप्त बाजार चक्रों पर कब्जा करने और पुराने ऐतिहासिक डेटा के बजाय हाल के प्रबंधक के प्रदर्शन को प्रतिबिंबित करने के लिए पर्याप्त उत्तरदायी होने के बीच संतुलन के रूप में चुना गया था। इस रोलिंग विंडो का मतलब है कि अनुपात मासिक रूप से अपडेट होता है और प्रबंधक कौशल, रणनीति प्रभावशीलता, या बाजार व्यवस्था में बदलाव के लिए अपेक्षाकृत तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है। कुछ चिकित्सक इसके बजाय 12-महीने या 60-महीने की विंडो का उपयोग करते हैं, इसलिए विभिन्न स्रोतों में कैलमर अनुपात की तुलना करते समय लुकबैक अवधि की पुष्टि करना हमेशा महत्वपूर्ण होता है।
कैल्मर अनुपात सॉर्टिनो और शार्प अनुपात से किस प्रकार भिन्न है?
ये तीनों जोखिम-समायोजित प्रदर्शन उपाय हैं, लेकिन वे अलग-अलग जोखिम भाजक का उपयोग करते हैं। शार्प अनुपात कुल मानक विचलन (सभी अस्थिरता) का उपयोग करता है। सॉर्टिनो अनुपात नकारात्मक विचलन (केवल नकारात्मक रिटर्न की अस्थिरता) का उपयोग करता है। कैलमर अनुपात अधिकतम गिरावट का उपयोग करता है - सबसे खराब ऐतिहासिक नुकसान। कैलमर अनुपात को अक्सर सबसे सहज ज्ञान युक्त माना जाता है क्योंकि अधिकतम गिरावट सीधे इस सवाल का जवाब देती है कि 'मैं सबसे बुरा क्या खो सकता था?' यह स्पष्ट गिरावट बाधाओं वाले निवेशकों के लिए भी सबसे अधिक प्रासंगिक है, जैसे कि संस्थागत निवेश नीति वक्तव्यों के लिए आवश्यक। सभी तीन उपाय पूरक हैं और संपूर्ण तस्वीर के लिए एक साथ जांच की जानी चाहिए।
एक अच्छा कैल्मर अनुपात क्या है?
उद्योग बेंचमार्क सुझाव देते हैं कि 0.5 से नीचे का कैलमर अनुपात खराब है, 0.5 से 1.0 स्वीकार्य है, 1.0 से 3.0 अच्छा है, और 3.0 से ऊपर असाधारण है। हालाँकि, ये सीमाएँ रणनीति प्रकार के अनुसार भिन्न होती हैं। वैश्विक मैक्रो या विवेकाधीन व्यापार जैसी अत्यधिक अस्थिर रणनीतियों के लिए, 0.5 का कैलमर अनुपात स्वीकार्य हो सकता है। बाजार-तटस्थ या निश्चित आय मध्यस्थता जैसी कम अस्थिरता वाली रणनीतियों के लिए, 1.0 से नीचे का कैलमर अनुपात एक चिंता का विषय होगा। अनुपात की व्याख्या करते समय संदर्भ, रणनीति प्रकार और बाजार के माहौल सभी पर विचार किया जाना चाहिए।
क्या कैल्मर अनुपात में हेरफेर या हेरफेर किया जा सकता है?
हां - कैल्मर रेशियो को कई तरीकों से खेला जा सकता है। एक प्रबंधक समान अंतर्निहित जोखिम उठाते हुए 36-महीने की विंडो के भीतर मापी गई अधिकतम गिरावट को कृत्रिम रूप से सीमित करने के लिए स्टॉप-लॉस सीमा का उपयोग कर सकता है (उदाहरण के लिए, पुनर्गठन के बाद एनएवी श्रृंखला को फिर से शुरू करना)। प्रबंधक अनुकूल समय विंडो का भी चयन कर सकते हैं जो पिछली बड़ी गिरावटों को बाहर करती है। इसके अतिरिक्त, ऐसी रणनीतियाँ जो सामान्य बाज़ारों में स्थिर दिखाई देती हैं, लेकिन गुप्त पूंछ जोखिम रखती हैं (उदाहरण के लिए, अस्थिरता या गहरे आउट-ऑफ-द-मनी विकल्प बेचना) संकट उत्पन्न होने तक उत्कृष्ट शांत अनुपात दिखा सकती हैं। निवेशकों को हमेशा मानक 36-महीने की विंडो से परे पूर्ण ऐतिहासिक एनएवी श्रृंखला की समीक्षा करनी चाहिए और ड्रॉडाउन रिकवरी पैटर्न की जांच करनी चाहिए।
एक बड़ी गिरावट आगे चलकर कैलमर अनुपात को कैसे प्रभावित करती है?
एक बड़ी गिरावट इसके घटित होने के 36 महीने बाद तक कैलमर अनुपात को गंभीर रूप से प्रभावित करती है, क्योंकि यह रोलिंग लुकबैक विंडो के भीतर रहता है। यहां तक कि अगर फंड पूरी तरह से ठीक हो जाता है और मजबूत प्रदर्शन फिर से शुरू कर देता है, तो भी कैलमर अनुपात तब तक ख़राब रहेगा जब तक कि ड्रॉडाउन घटना 36 महीने की विंडो से बाहर नहीं हो जाती। इस 'छाया' प्रभाव का मतलब है कि जिन फंडों को बड़ी लेकिन अलग-अलग गिरावट का सामना करना पड़ा है, उनमें कृत्रिम रूप से कम कैलमर अनुपात हो सकता है जो उनकी वर्तमान जोखिम प्रबंधन क्षमताओं को प्रतिबिंबित नहीं करता है। इन स्थितियों में, कई रोलिंग विंडो पर कैलमर अनुपात की जांच करना और गिरावट के कारण का विश्लेषण करना अधिक संपूर्ण मूल्यांकन प्रदान करता है।
क्या कैल्मर अनुपात इक्विटी इंडेक्स फंड के मूल्यांकन के लिए उपयुक्त है?
कैलमर अनुपात को इक्विटी इंडेक्स फंड पर लागू किया जा सकता है लेकिन सक्रिय रणनीतियों और वैकल्पिक निवेशों के लिए उपयोग किए जाने पर यह सबसे अधिक व्यावहारिक है। मंदी के बाज़ारों के दौरान इक्विटी सूचकांकों में बड़ी गिरावट आती है (उदाहरण के लिए, 2008-2009 में -50%, 2020 में -34%) जो उन विंडो के दौरान कैलमर अनुपात को नाटकीय रूप से कम कर देता है। निष्क्रिय इंडेक्स फंडों के लिए, कैल्मर अनुपात अनिवार्य रूप से प्रबंधक कौशल के बजाय बाजार चक्र समय को दर्शाता है। यह एक ही रणनीति श्रेणी के भीतर सक्रिय या वैकल्पिक प्रबंधकों की तुलना करने के लिए सबसे मूल्यवान है, जहां कैलमर अनुपात में अंतर जोखिम प्रबंधन और रिटर्न पीढ़ी में वास्तविक अंतर को दर्शाता है।
कैल्मर अनुपात और ड्रॉडाउन पुनर्प्राप्ति समय के बीच क्या संबंध है?
कैल्मर अनुपात ड्रॉडाउन रिकवरी विश्लेषण से संबंधित है लेकिन उससे अलग है। उच्च कैल्मर अनुपात वाला फंड आम तौर पर गिरावट से जल्दी ठीक हो जाता है क्योंकि इसका वार्षिक रिटर्न ड्रॉडाउन परिमाण के सापेक्ष अधिक होता है। एक मोटे अनुमान के रूप में, अधिकतम गिरावट से उबरने का समय वर्षों में लगभग 1 / कैलमर अनुपात के बराबर है। उदाहरण के लिए, 2.0 का कैल्मर अनुपात अधिकतम गिरावट को पुनर्प्राप्त करने के लिए लगभग 0.5 वर्ष (6 महीने) का अर्थ देता है, जबकि 0.5 का अनुपात लगभग 2 वर्ष का पुनर्प्राप्ति समय दर्शाता है। यह संबंध कैलमर अनुपात को पूंजी पुनर्प्राप्ति गति के लिए एक उपयोगी प्रॉक्सी बनाता है, जो सीमित निवेश क्षितिज वाले निवेशकों के लिए एक प्रमुख चिंता का विषय है।
सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !किसी गैर-मानक लुकबैक विंडो (उदाहरण के लिए, 12 या 60 महीने) का खुलासा किए बिना उसका उपयोग करना - विभिन्न विंडो से कैलमर अनुपात तुलनीय नहीं हैं।
- !इस बात पर विचार किए बिना कि स्वीकार्य सीमाएं परिसंपत्ति वर्ग और अस्थिरता शासन के अनुसार काफी भिन्न होती हैं, सभी रणनीति प्रकारों में कैलमर अनुपात की तुलना करना।
- !कैल्मर अनुपात को दूरंदेशी मीट्रिक के रूप में मानते हुए - यह ऐतिहासिक प्रदर्शन को मापता है और अधिकतम गिरावट भविष्य के जोखिम को प्रतिबिंबित नहीं कर सकती है।
- !अधिकतम गिरावट के कारण को नजरअंदाज करना - एक बार की परिचालन त्रुटि समान गिरावट परिमाण उत्पन्न करने वाली मौलिक रणनीति दोष से बहुत अलग है।
- !मानक 36-महीने की विंडो से परे संपूर्ण एनएवी इतिहास की जांच करने में विफल होना, जो पहले की बड़ी कमियों को प्रकट कर सकता है जो अब मानक मीट्रिक से छिपी हुई हैं।
विशेष टिप
हमेशा अधिकतम गिरावट के पूर्ण स्तर और कैलमर अनुपात दोनों की एक साथ जांच करें। 30% अधिकतम गिरावट के साथ प्राप्त 1.0 का अनुपात 5% अधिकतम गिरावट के साथ हासिल किए गए 1.0 के अनुपात से बहुत अलग है - अनुपात समान होने के बावजूद अंतर्निहित जोखिम अनुभव काफी अलग है।
क्या आप जानते हैं?
'कैलमर' नाम किसी भी वित्तीय संक्षिप्त नाम का प्रतिनिधित्व नहीं करता है - यह टेरी यंग के कैलिफ़ोर्निया स्थित न्यूज़लेटर, 'कैलिफ़ोर्निया मैनेज्ड अकाउंट्स रिपोर्ट्स' के नाम से लिया गया था, और इसके पहले तीन और अंतिम दो अक्षरों को मिलाकर मीट्रिक के लिए एक यादगार ब्रांड नाम बनाया गया था।
संदर्भ
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