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Maximum Drawdown Calculator

Peak Portfolio Value ($)

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वर्तमान मान ($)

क्या है Maximum Drawdown Calculator?

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मैक्सिमम ड्रॉडाउन (एमडीडी) किसी पोर्टफोलियो के ऐतिहासिक शिखर मूल्य से उसके बाद के निम्नतम मूल्य (गर्त) तक देखी गई अधिकतम हानि है, जिसे शिखर मूल्य के प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है। यह सबसे खराब संभावित नुकसान का प्रतिनिधित्व करता है जिसे एक निवेशक ने अनुभव किया होगा यदि उन्होंने सबसे खराब समय - चरम - पर निवेश किया था और बाद के सबसे खराब समय - गर्त में भुनाया था। परिणामस्वरूप, अधिकतम गिरावट को उपलब्ध नकारात्मक जोखिम का सबसे सहज और निवेशक-प्रासंगिक उपाय माना जाता है। मानक विचलन या विचरण के विपरीत, जो रिटर्न के औसत फैलाव को मापता है, अधिकतम गिरावट ऐतिहासिक रिकॉर्ड से सबसे खराब स्थिति को दर्शाती है। यह इसे उन निवेशकों के लिए विशेष रूप से सार्थक बनाता है जो पूंजी संरक्षण, निकासी जोखिम, या बड़े पोर्टफोलियो घाटे के मनोवैज्ञानिक और वित्तीय प्रभाव के बारे में चिंतित हैं। कई संस्थागत निवेशक अपने निवेश नीति वक्तव्यों में स्पष्ट अधिकतम निकासी सीमाएँ जोड़ते हैं, जिससे यदि पोर्टफोलियो अपने उच्च-जल चिह्न से एक निर्दिष्ट प्रतिशत से अधिक गिरता है, तो प्रबंधकों को इसे समाप्त करने या जोखिम कम करने की आवश्यकता होती है। अधिकतम ड्रॉडाउन में तीन उप-मेट्रिक्स शामिल होते हैं जो अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करते हैं: (1) ड्रॉडाउन परिमाण स्वयं - नुकसान कितना बड़ा था; (2) ड्रॉडाउन अवधि - शिखर से गर्त तक कितनी देर; और (3) पुनर्प्राप्ति समय - पोर्टफोलियो को अपने पूर्व शिखर मूल्य पर लौटने में कितना समय लगा। साथ में, ये तीन आयाम संपूर्ण गिरावट अनुभव का वर्णन करते हैं और निवेशकों को यह आकलन करने में मदद करते हैं कि क्या उनके पास रणनीति के सबसे खराब ऐतिहासिक एपिसोड का सामना करने की वित्तीय और भावनात्मक क्षमता है। अधिकतम ड्रॉडाउन का उपयोग लगभग हर निवेश डोमेन में किया जाता है: इक्विटी पोर्टफोलियो, निश्चित आय, हेज फंड, रियल एस्टेट, क्रिप्टोकरेंसी और निजी इक्विटी। यह कैलमर अनुपात में विभाजक के रूप में कार्य करता है, मूल्य-पर-जोखिम विश्लेषण के लिए केंद्रीय है, और ड्रॉडाउन-आधारित जोखिम समता और अस्थिरता लक्ष्यीकरण रणनीतियों को रेखांकित करता है। अधिकतम गिरावट को समझना जोखिम प्रबंधन का आधार है और इसे खुदरा और संस्थागत निवेशकों दोनों के लिए आवश्यक ज्ञान माना जाता है।

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सूत्र

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f(x)एमडीडी = (वी_ट्रॉफ़ - वी_पीक) / वी_पीक × 100%

चर विवरण

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प्रतीक	नाम	इकाई	विवरण
MDD	अधिकतम गिरावट	%	माप अवधि के दौरान पोर्टफोलियो मूल्य में सबसे बड़ा शिखर-से-गर्त प्रतिशत नुकसान।
V_peak	चरम मूल्य	currency or index	बाद की गिरावट से पहले दर्ज किया गया उच्चतम पोर्टफोलियो मूल्य - गिरावट का शुरुआती बिंदु।
V_trough	गर्त मूल्य	currency or index	शिखर के बाद सबसे कम पोर्टफोलियो मूल्य पहुंचा - गिरावट का अंतिम बिंदु।
T_peak	चरम तिथि	date	वह कैलेंडर तिथि जिस दिन शिखर पोर्टफोलियो मूल्य दर्ज किया गया था।
T_recovery	पुनर्प्राप्ति तिथि	date	वह तारीख जिस दिन पोर्टफ़ोलियो मूल्य पहली बार ड्रॉडाउन के बाद शिखर मूल्य पर वापस आता है या उससे अधिक होता है।
D	ड्राडाउन अवधि	days/months	चरम तिथि से गर्त तिथि तक का समय; पुनर्प्राप्ति समय के साथ संयुक्त होने पर पूर्ण निकासी अवधि प्राप्त होती है।

कैसे Maximum Drawdown Calculator

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1वांछित आवृत्ति पर पोर्टफोलियो मूल्यों या रिटर्न की पूरी समय श्रृंखला प्राप्त करें - सटीकता के लिए दैनिक डेटा को प्राथमिकता दी जाती है, हालांकि मासिक डेटा भी आम है।
2यदि रिटर्न श्रृंखला से शुरू हो तो संचयी मूल्य श्रृंखला की गणना करें: NAV पथ बनाने के लिए प्रत्येक अवधि t के लिए (1 + r_t) गुणा करें।
3समय के प्रत्येक बिंदु के लिए, रनिंग मैक्सिमम की गणना करें - श्रृंखला की शुरुआत से उस बिंदु तक दर्ज किया गया उच्चतम एनएवी मान। यह प्रत्येक तिथि पर 'उच्च-जल चिह्न' का प्रतिनिधित्व करता है।
4समय में प्रत्येक बिंदु पर ड्रॉडाउन की गणना करें: ड्रॉडाउन_टी = (एनएवी_टी - रनिंग_मैक्स_टी) / रनिंग_मैक्स_टी। यह प्रत्येक बिंदु पर शून्य या ऋणात्मक होगा।
5इस ड्रॉडाउन श्रृंखला में अधिकतम ड्रॉडाउन न्यूनतम (सबसे नकारात्मक) मान है: एमडीडी = न्यूनतम(ड्रॉडाउन_टी) × 100%।
6चरम तिथि (जब गर्त से पहले रनिंग अधिकतम अंतिम बार हासिल की गई थी) और गर्त तिथि (जब न्यूनतम गिरावट हुई) की पहचान करें। पुनर्प्राप्ति तिथि तब होती है जब एनएवी पहली बार फिर से चरम एनएवी से अधिक हो जाती है।
7ऐतिहासिक जोखिम अनुभव की पूरी तस्वीर के लिए इसकी अवधि (पीक से गर्त तक) और पुनर्प्राप्ति समय (गर्त से नई ऊंचाई तक) के साथ अधिकतम गिरावट की रिपोर्ट करें।

हल किए गए उदाहरण

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उदाहरण 12008 के वित्तीय संकट के दौरान एसएंडपी 500

दिया गया:शिखर: 1,565 (अक्टूबर 2007), गर्त: 683 (मार्च 2009)

परिणाम:अधिकतम गिरावट = −56.4%

अप्रैल 2013 तक नई ऊंचाई पर पहुंचने में कुल 5.5 वर्ष लगे।

एसएंडपी 500 अक्टूबर 2007 में लगभग 1,565 पर पहुंच गया और मार्च 2009 में 56.4% की गिरावट के साथ 683 पर आ गया। महामंदी के दौर के बाद से S&P 500 में यह सबसे बड़ी गिरावट है। पिछले शिखर पर पहुंचने में 2013 की शुरुआत तक का समय लग गया - जो कि शिखर पर खरीदारी करने वाले निवेशकों के लिए 5 साल से अधिक के खोए हुए प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व करता है। यह ऐतिहासिक प्रकरण बताता है कि अधिकतम गिरावट एक महत्वपूर्ण जोखिम मीट्रिक क्यों है: 2003-2007 तक अस्थिरता के आँकड़े सौम्य दिखाई दिए, लेकिन जब यह भौतिक हुआ तो एम्बेडेड लेफ्ट-टेल जोखिम विनाशकारी था।

उदाहरण 2बिटकॉइन 2021–2022 क्रिप्टो बियर मार्केट

दिया गया:शिखर: $68,789 (नवंबर 2021), गर्त: $15,599 (नवंबर 2022)

परिणाम:अधिकतम गिरावट = −77.3%

बिटकॉइन के लिए विशिष्ट - इसने अपने इतिहास में कई 70-85% गिरावट का अनुभव किया है।

नवंबर 2021 में बिटकॉइन $68,789 के सर्वकालिक उच्च स्तर पर पहुंच गया और नवंबर 2022 तक लगभग $15,599 तक गिर गया - केवल 12 महीनों में 77.3% की अधिकतम गिरावट। संदर्भ के लिए, बिटकॉइन ने अपने इतिहास (2011, 2014, 2018, 2022) में 70% से अधिक की चार अलग-अलग गिरावट का अनुभव किया है। यह चरम गिरावट परिमाण कम मौलिक मूल्यांकन एंकर वाले सट्टा परिसंपत्ति वर्गों की विशेषता है। बिटकॉइन में निवेशकों को इस तरह की गिरावट का सामना करने के लिए मनोवैज्ञानिक और वित्तीय रूप से तैयार रहना चाहिए, जिससे क्रिप्टो पोर्टफोलियो मूल्यांकन के लिए एमडीडी सबसे आवश्यक जोखिम मीट्रिक बन सके।

उदाहरण 3संतुलित 60/40 पोर्टफोलियो

दिया गया:शिखर: $150,000 (दिसंबर 2021), गर्त: $107,000 (अक्टूबर 2022)

परिणाम:अधिकतम गिरावट = −28.7%

इक्विटी और बांड में एक साथ गिरावट के कारण 2022 60/40 के लिए असामान्य रूप से गंभीर था।

पारंपरिक 60% इक्विटी / 40% बॉन्ड पोर्टफोलियो 2021 के अंत में चरम पर था और 2022 के दौरान स्टॉक और बॉन्ड दोनों में एक साथ गिरावट का अनुभव हुआ - तेजी से फेडरल रिजर्व दर बढ़ोतरी से प्रेरित एक असामान्य परिणाम। 28.7% की अधिकतम गिरावट सामान्य 60/40 गिरावट से काफी बड़ी थी, जिसका ऐतिहासिक औसत लगभग 15-20% रहा है। इस प्रकरण ने निवेशकों को याद दिलाया कि बढ़ती ब्याज दरों के साथ मुद्रास्फीति के माहौल के दौरान बांड आवंटन हमेशा अपेक्षित विविधीकरण लाभ प्रदान नहीं करता है, जो विभिन्न बाजार व्यवस्थाओं में तनाव परीक्षण के महत्व पर प्रकाश डालता है।

उदाहरण 4रक्षात्मक लाभांश निधि

दिया गया:शिखर: $50,000 (फरवरी 2020), गर्त: $38,000 (मार्च 2020)

परिणाम:अधिकतम गिरावट = −24.0%

कोविड क्रैश ड्रॉडाउन - 6 महीने के भीतर नई ऊंचाई पर पहुंच गया।

एक रक्षात्मक लाभांश इक्विटी फंड COVID-19 बाजार दुर्घटना से ठीक पहले चरम पर था और लगभग एक महीने में 24% गिर गया। हालांकि यह बड़ा प्रतीत होता है, यह उसी अवधि में एसएंडपी 500 की 34% गिरावट की तुलना में काफी कम गंभीर है, जो लाभांश-भुगतान वाले स्टॉक और सेक्टर आवंटन की रक्षात्मक विशेषताओं को दर्शाता है। इसके अलावा, फंड 6 महीने के भीतर एक नई ऊंचाई पर पहुंच गया - व्यापक बाजार के लिए 2008-2013 की रिकवरी के एक-चौथाई से भी कम समय। वास्तविक नकारात्मक जोखिम अनुभव का आकलन करने के लिए एमडीडी परिमाण और पुनर्प्राप्ति समय दोनों की तुलना करना आवश्यक है।

वास्तविक अनुप्रयोग

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वित्त और निवेश में पेशेवर गणनाओं को सत्यापित करने, अंकगणितीय त्रुटियों को कम करने और सुसंगत परिणाम उत्पन्न करने के लिए अपने मानक विश्लेषणात्मक वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में मैक्स ड्रॉडाउन का उपयोग करते हैं जिन्हें अनुपालन उद्देश्यों के लिए सहकर्मियों, ग्राहकों या नियामक निकायों के साथ दस्तावेज़ीकृत, ऑडिट और साझा किया जा सकता है।

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विश्वविद्यालय के प्रोफेसर और प्रशिक्षक पाठ्यक्रम सामग्री, होमवर्क असाइनमेंट और परीक्षा तैयारी संसाधनों में मैक्स ड्रॉडाउन को शामिल करते हैं, जिससे छात्रों को मैन्युअल गणना की जांच करने, इनपुट-आउटपुट संबंधों के बारे में अंतर्ज्ञान बनाने और अंकगणित के बजाय वैचारिक समझ पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

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परामर्शदाता और सलाहकार ग्राहक बैठकों के दौरान विभिन्न परिदृश्यों को त्वरित रूप से मॉडल करने के लिए मैक्स ड्रॉडाउन का उपयोग करते हैं, जिससे वास्तविक समय में क्या-क्या प्रश्न पूछे जा सकते हैं, जिनके लिए अन्यथा विस्तृत स्प्रेडशीट-आधारित विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए कार्यालय लौटने की आवश्यकता होती है।

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व्यक्तिगत उपयोगकर्ता व्यक्तिगत नियोजन निर्णयों के लिए मैक्स ड्रॉडाउन पर भरोसा करते हैं - विकल्पों की तुलना करना, सेवा प्रदाताओं से प्राप्त उद्धरणों की पुष्टि करना, तीसरे पक्ष की गणना की जांच करना, और विश्वास पैदा करना कि एक महत्वपूर्ण निर्णय के पीछे की संख्याओं की सही और लगातार गणना की गई 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। अधिकतम ड्रॉडाउन 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।

अत्यधिक इनपुट मान

ऐतिहासिक अधिकतम गिरावट: प्रमुख परिसंपत्ति वर्ग

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संपत्ति/सूचकांक	अवधि	अधिकतम गिरावट	वसूली मे लगने वाला समय
एस एंड पी 500	अक्टूबर 2007 - मार्च 2009	-56.4%	~5.5 वर्ष
एस एंड पी 500	मार्च 2000 - अक्टूबर 2002	-49.1%	~7 वर्ष
एस एंड पी 500	फरवरी 2020 - मार्च 2020	-33.9%	~5 महीने
NASDAQ कम्पोजिट	मार्च 2000 - अक्टूबर 2002	-78.4%	~15 वर्ष
बिटकॉइन (बीटीसी/यूएसडी)	नवंबर 2021 - नवंबर 2022	-77.3%	2023 तक चल रहा है
सोना	सितम्बर 2011 - दिसम्बर 2015	-44.7%	~7 वर्ष
60/40 पोर्टफोलियो (यूएस)	नवंबर 2021 - अक्टूबर 2022	-28.7%	~14 महीने
यूएस लॉन्ग ट्रेजरी बांड	अगस्त 2020 - अक्टूबर 2023	-53.0%	2024 तक चल रहा है

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

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अधिकतम गिरावट और अस्थिरता के बीच क्या अंतर है?

अस्थिरता (रिटर्न का मानक विचलन) माध्य के आसपास रिटर्न के औसत फैलाव को मापता है - यह ऊपर और नीचे की गतिविधियों को सममित रूप से मानता है और विशिष्ट उतार-चढ़ाव को दर्शाता है। अधिकतम गिरावट शिखर से लेकर गर्त तक की सबसे खराब स्थिति वाले ऐतिहासिक नुकसान को मापती है, चरम बाईं-पूंछ की घटनाओं को कैप्चर करती है जिन्हें अस्थिरता गंभीर रूप से कम करके आंक सकती है। एक रणनीति में कम अस्थिरता हो सकती है, लेकिन बहुत बड़ी अधिकतम गिरावट हो सकती है यदि यह एक दुर्लभ लेकिन भयावह नुकसान का अनुभव करती है (उदाहरण के लिए, अंतिम घटनाओं में विकल्प-विक्रय रणनीतियाँ)। इसके विपरीत, एक उच्च-अस्थिरता रणनीति जो जल्दी से ठीक हो जाती है, उसमें प्रबंधनीय अधिकतम गिरावट हो सकती है। व्यापक जोखिम मूल्यांकन के लिए दोनों मेट्रिक्स आवश्यक हैं।

मुझे कैसे पता चलेगा कि मेरा ड्रॉडाउन अभी भी जारी है या समाप्त हो गया है?

किसी गिरावट को समाप्त (या 'पुनर्प्राप्त') तभी माना जाता है जब पोर्टफोलियो मूल्य गिरावट से पहले के पूर्व शिखर मूल्य पर वापस आ जाता है या उससे अधिक हो जाता है। जब तक वह पुनर्प्राप्ति नहीं हो जाती, तब तक ड्रॉडाउन चालू माना जाता है, और घड़ी ड्रॉडाउन अवधि पर चलती रहती है। यह उन निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण है जो अपने पोर्टफोलियो को हाई-वॉटर मार्क के आधार पर ट्रैक कर रहे हैं। फंड प्रबंधन में, हाई-वॉटर मार्क सिद्धांत यह सुनिश्चित करता है कि प्रदर्शन शुल्क (ब्याज लिया गया) केवल पिछले नुकसान की पूरी तरह से वसूली के बाद ही अर्जित किया जाता है - सीधे अधिकतम ड्रॉडाउन रिकवरी की अवधारणा से जुड़ा हुआ है।

इक्विटी के लिए सामान्य अधिकतम गिरावट क्या है?

एसएंडपी 500 जैसे व्यापक इक्विटी सूचकांकों के लिए, मंदी के बाजारों के दौरान अधिकतम गिरावट ऐतिहासिक रूप से 20% से 57% तक रही है। 2000-2002 डॉट-कॉम मंदी के कारण 49% गिरावट आई; 2008-2009 के वित्तीय संकट के कारण 57% की गिरावट आई; 2020 की COVID दुर्घटना में 34% की गिरावट आई। विविध इक्विटी पोर्टफोलियो आमतौर पर मध्यम मंदी में 20-35% और गंभीर वित्तीय संकट में 45-60% की अधिकतम गिरावट का अनुभव करते हैं। व्यक्तिगत स्टॉक नियमित रूप से 50-90%+ अधिकतम गिरावट का अनुभव करते हैं। ये आंकड़े इक्विटी निवेशकों के लिए आधारभूत अपेक्षाएं निर्धारित करते हैं और दर्शाते हैं कि इक्विटी निवेश के लिए लंबी अवधि की संभावनाएं क्यों आवश्यक हैं।

क्या एकाधिक समय-सीमाओं में अधिकतम गिरावट हो सकती है?

हाँ। अधिकतम गिरावट बहुत कम अवधि (1987 या 2020 जैसे क्रैश परिदृश्यों में दिनों से लेकर हफ्तों तक) या बहुत लंबी अवधि (वर्षों, जैसे 2000-2002 या 2008-2009 के मंदी के बाजारों में) में हो सकती है। ड्रॉडाउन अवधि परिमाण के साथ-साथ एक महत्वपूर्ण माध्यमिक मीट्रिक है। 2 महीनों में 30% की गिरावट 18 महीनों में धीरे-धीरे होने वाली उसी 30% की गिरावट की तुलना में एक बहुत ही अलग निवेशक अनुभव है। त्वरित, तेज गिरावट निवेशकों की घबराहट की परीक्षा लेती है लेकिन तेजी से ठीक हो सकती है; धीमी गति से होने वाली गिरावट आत्मविश्वास को कम कर सकती है और सबसे खराब समय में घबराहट में बिक्री जैसी व्यवहार संबंधी गलतियाँ कर सकती है।

पोर्टफोलियो निर्माण में अधिकतम ड्रॉडाउन का उपयोग कैसे किया जाता है?

पोर्टफोलियो प्रबंधक कई तरीकों से अधिकतम ड्रॉडाउन बाधाओं का उपयोग करते हैं। जोखिम समता रणनीतियाँ पूंजी आवंटित करती हैं ताकि प्रत्येक परिसंपत्ति पोर्टफोलियो के अधिकतम ड्रॉडाउन जोखिम में समान रूप से योगदान दे। पेंशन फंड और बंदोबस्ती के लिए निवेश नीति विवरण अक्सर पूर्ण अधिकतम ड्रॉडाउन सीमा निर्दिष्ट करते हैं (उदाहरण के लिए, 'पोर्टफोलियो को किसी भी 12-महीने की अवधि में 15% से अधिक ड्रॉडाउन का अनुभव नहीं होगा)। लक्ष्य अधिकतम ड्रॉडाउन स्तर को बनाए रखने के लिए अस्थिरता लक्ष्यीकरण रणनीतियाँ स्थिति आकार को मापती हैं। देनदारी-संचालित निवेश अधिदेशों में ड्रॉडाउन नियंत्रण ओवरले (ड्राडाउन एक सीमा से अधिक होने पर व्यवस्थित जोखिम कम करना) भी आम हैं।

'अंडरवॉटर पीरियड' क्या है और इसका अधिकतम ड्रॉडाउन से क्या संबंध है?

'अंडरवाटर अवधि' (जिसे पुनर्प्राप्ति अवधि या पुनर्प्राप्ति का समय भी कहा जाता है) वह कुल समय है जब पोर्टफोलियो अंतिम बार अपने पूर्व शिखर पर पहुंचा था जब तक कि वह उस चरम स्तर को पुनः प्राप्त नहीं कर लेता। इसमें ड्रॉडाउन चरण (शिखर से गर्त तक) और पुनर्प्राप्ति चरण (गर्त से नई ऊंचाई तक) दोनों शामिल हैं। एक पोर्टफोलियो में मामूली अधिकतम गिरावट हो सकती है लेकिन पानी के नीचे की अवधि बहुत लंबी हो सकती है - उदाहरण के लिए, 2000 डॉट-कॉम दुर्घटना के बाद एस एंड पी 500 को अपने पूर्व नाममात्र शिखर को पुनर्प्राप्त करने में लगभग 7 साल लग गए। पानी के नीचे की अवधि उन निवेशकों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण होती है, जिन्हें रिकवरी चरण के दौरान तरलता या आय की आवश्यकता होती है, क्योंकि ड्रॉडाउन के दौरान बेचने से नुकसान होता है।

कैलमर और स्टर्लिंग अनुपात की गणना में अधिकतम ड्रॉडाउन का उपयोग कैसे किया जाता है?

कई महत्वपूर्ण प्रदर्शन अनुपातों में अधिकतम गिरावट भाजक है। कैल्मर रेशियो वार्षिक रिटर्न को 36 महीने की विंडो में अधिकतम गिरावट से विभाजित करता है, जो सबसे खराब-नुकसान पर रिटर्न का माप प्रदान करता है। स्टर्लिंग अनुपात समान है, लेकिन एक बहु-वर्षीय अवधि में औसत वार्षिक अधिकतम गिरावट (या अधिकतम गिरावट शून्य से 10%) का उपयोग करता है, जो एक एकल विनाशकारी घटना के प्रति कम संवेदनशील एक आसान उपाय प्रदान करता है। बर्क अनुपात वर्ग ड्रॉडाउन के योग के वर्गमूल का उपयोग करता है, केवल एक सबसे खराब ड्रॉडाउन के बजाय कई ड्रॉडाउन को दंडित करता है। ये सभी अनुपात ड्रॉडाउन को अपने जोखिम विभाजक के रूप में उपयोग करते हैं क्योंकि यह सीधे निवेशक के सबसे खराब स्थिति वाले पूंजी हानि अनुभव को मापता है।

सामान्य गलतियां जिनसे बचना है

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!चल रहे उच्च-जल चिह्न के बजाय माप अवधि की शुरुआत से गिरावट की गणना करना - यह उन पोर्टफोलियो के लिए वास्तविक शिखर-से-गर्त गिरावट को कम करता है जो पहले से ही शुरुआत में गिरावट कर रहे थे।
!वास्तविक एनएवी पथ के बजाय ड्रॉडाउन की गणना करने के लिए वार्षिक या औसत रिटर्न का उपयोग करना - ड्रॉडाउन की गणना वास्तविक संचयी मूल्यों से की जानी चाहिए।
!एनएवी श्रृंखला का निर्माण करते समय लाभांश या आय वितरण को शामिल करने में असफल होना - कुल रिटर्न ड्रॉडाउन (पुनर्निवेशित लाभांश सहित) मूल्य-मात्र ड्रॉडाउन से भिन्न होता है।
!अधिकतम गिरावट को भविष्योन्मुखी जोखिम अनुमान के रूप में मानना - यह पूरी तरह से ऐतिहासिक है और अगली गिरावट ऐतिहासिक अधिकतम से अधिक हो सकती है।
!समय के आयाम को नजरअंदाज करना - व्यवहार में एक महीने में 20% की गिरावट दो वर्षों में फैली समान गिरावट की तुलना में कहीं अधिक गंभीर है, लेकिन दोनों एक ही एमडीडी आँकड़े दिखाते हैं।

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विशेष टिप

ऐतिहासिक अधिकतम ड्रॉडाउन परिदृश्यों के विरुद्ध अपने पोर्टफोलियो का तनाव-परीक्षण करें: अनुकरण करें कि 2008, 2000-2002 और मार्च 2020 के दौरान आपके वर्तमान पोर्टफोलियो में क्या नुकसान हुआ होगा। यदि सिम्युलेटेड ड्रॉडाउन आपके मनोवैज्ञानिक या वित्तीय सहनशीलता से अधिक है, तो वास्तविक ड्रॉडाउन होने से पहले जोखिम कम करें।

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क्या आप जानते हैं?

अमेरिकी इक्विटी बाजार के इतिहास में अधिकतम गिरावट से सबसे लंबी रिकवरी 1929 की दुर्घटना के बाद हुई: डॉव जोन्स इंडस्ट्रियल एवरेज 1954 तक अपने 1929 के शिखर को नाममात्र के संदर्भ में पुनर्प्राप्त नहीं कर पाया - एक चौंका देने वाला 25 साल। अपस्फीति के लिए समायोजित, वास्तविक सुधार कुछ हद तक तेज था, लेकिन नाममात्र अनुभव ने निवेशकों की एक पूरी पीढ़ी को तबाह कर दिया होगा।

संदर्भ

📖कठिनाई:शुरुआती

केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए। यह उपकरण वित्तीय सलाह नहीं है। निवेश या वित्तीय निर्णय लेने से पहले एक योग्य वित्तीय सलाहकार से परामर्श करें।

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