کیا ہے Maximum Drawdown Calculator?
▾
زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن (MDD) پورٹ فولیو کی تاریخی چوٹی کی قیمت سے اس کے بعد کی سب سے کم قیمت (گرت) تک زیادہ سے زیادہ مشاہدہ شدہ نقصان ہے، جس کا اظہار چوٹی کی قیمت کے فیصد کے طور پر کیا جاتا ہے۔ یہ اس بدترین ممکنہ نقصان کی نمائندگی کرتا ہے جس کا سامنا کسی سرمایہ کار نے کیا ہوتا اگر انہوں نے مطلق بدترین وقت — چوٹی — اور اس کے بعد کے انتہائی بدترین وقت — گرت میں سرمایہ کاری کی ہوتی۔ نتیجے کے طور پر، زیادہ سے زیادہ کمی کو دستیاب منفی خطرے کا سب سے زیادہ بدیہی اور سرمایہ کار سے متعلقہ اقدام سمجھا جاتا ہے۔ معیاری انحراف یا تغیر کے برعکس، جو منافع کی اوسط بازی کی پیمائش کرتا ہے، زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن تاریخی ریکارڈ سے بدترین صورت حال کو پکڑتا ہے۔ یہ ان سرمایہ کاروں کے لیے خاص طور پر معنی خیز بناتا ہے جو سرمائے کے تحفظ، واپسی کے خطرے، یا بڑے پورٹ فولیو نقصانات کے نفسیاتی اور مالی اثرات کے بارے میں فکر مند ہیں۔ بہت سے ادارہ جاتی سرمایہ کار اپنی سرمایہ کاری کی پالیسی کے بیانات میں واضح زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاون کی حدیں شامل کرتے ہیں، اگر پورٹ فولیو اپنے ہائی واٹر مارک سے ایک متعین فیصد سے زیادہ گر جاتا ہے تو مینیجرز کو ختم کرنے یا خطرے کو ختم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن تین ذیلی میٹرکس پر مشتمل ہوتا ہے جو اضافی سیاق و سباق فراہم کرتے ہیں: (1) ڈرا ڈاؤن کی شدت خود - کتنا بڑا نقصان تھا؛ (2) ڈرا ڈاون کا دورانیہ - چوٹی سے گرت تک کتنا عرصہ؛ اور (3) بازیابی کا وقت - پورٹ فولیو کو اپنی سابقہ اعلی قیمت پر واپس آنے میں کتنا وقت لگا۔ یہ تین جہتیں مل کر مکمل ڈرا ڈاون کے تجربے کو بیان کرتی ہیں اور سرمایہ کاروں کو یہ اندازہ لگانے میں مدد کرتی ہیں کہ آیا ان کے پاس حکمت عملی کی بدترین تاریخی اقساط کو برداشت کرنے کی مالی اور جذباتی صلاحیت ہے۔ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن تقریباً ہر سرمایہ کاری کے ڈومین میں استعمال کیا جاتا ہے: ایکویٹی پورٹ فولیوز، فکسڈ انکم، ہیج فنڈز، رئیل اسٹیٹ، کریپٹو کرنسیز، اور نجی ایکویٹی۔ یہ Calmar Ratio میں ڈینومینیٹر کے طور پر کام کرتا ہے، ویلیو ایٹ-Risk تجزیہ میں مرکزی حیثیت رکھتا ہے، اور ڈرا ڈاؤن پر مبنی رسک برابری اور اتار چڑھاؤ کو ہدف بنانے کی حکمت عملیوں کو کم کرتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ کمی کو سمجھنا رسک مینجمنٹ کی بنیاد ہے اور اسے خوردہ اور ادارہ جاتی سرمایہ کاروں دونوں کے لیے ضروری علم سمجھا جاتا ہے۔
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
فارمولا
▾
MDD = (V_trough − V_peak) / V_peak × 100%
جہاں ہر متغیر فنانس اور سرمایہ کاری کے ڈومین میں ایک مخصوص قابل پیمائش مقدار کی نمائندگی کرتا ہے۔ معلوم اقدار کو تبدیل کریں اور نامعلوم کو حل کریں۔ ملٹی سٹیپ کیلکولیشنز کے لیے، پہلے اندرونی تاثرات کا جائزہ لیں، پھر آپریشنز کی معیاری ترتیب کا استعمال کرتے ہوئے نتائج کو یکجا کریں۔متغیر کی تشریح
▾
| علامت | نام | اکائی | تفصیل |
|---|---|---|---|
| MDD | زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن | % | پیمائش کی مدت کے دوران پورٹ فولیو ویلیو میں چوٹی سے گرت کا سب سے بڑا نقصان۔ |
| V_peak | چوٹی کی قدر | currency or index | سب سے زیادہ پورٹ فولیو قدر جو بعد میں آنے والی کمی سے پہلے ریکارڈ کی گئی — ڈرا ڈاؤن کا نقطہ آغاز۔ |
| V_trough | گرت کی قدر | currency or index | پورٹ فولیو کی سب سے کم قیمت عروج کے بعد پہنچ گئی — ڈرا ڈاؤن کا اختتامی نقطہ۔ |
| T_peak | چوٹی کی تاریخ | date | کیلنڈر کی وہ تاریخ جس پر پورٹ فولیو کی چوٹی کی قدر ریکارڈ کی گئی تھی۔ |
| T_recovery | بازیابی کی تاریخ | date | وہ تاریخ جس پر پورٹ فولیو کی قدر پہلے واپس آتی ہے یا ڈرا ڈاؤن کے بعد چوٹی کی قیمت سے زیادہ ہوتی ہے۔ |
| D | ڈرا ڈاؤن کا دورانیہ | days/months | چوٹی کی تاریخ سے گرت کی تاریخ تک کا وقت؛ وصولی کے وقت کے ساتھ مل کر مکمل ڈرا ڈاون مدت فراہم کرتا ہے۔ |
کیسے Maximum Drawdown Calculator
▾
- 1مطلوبہ تعدد پر پورٹ فولیو اقدار یا واپسی کی مکمل ٹائم سیریز حاصل کریں — درستگی کے لیے روزانہ ڈیٹا کو ترجیح دی جاتی ہے، حالانکہ ماہانہ ڈیٹا بھی عام ہے۔
- 2اگر واپسی کی سیریز سے شروع ہو تو مجموعی قدر کی سیریز کا حساب لگائیں: NAV پاتھ بنانے کے لیے ہر پیریڈ t کے لیے ضرب (1 + r_t) کریں۔
- 3وقت میں ہر ایک پوائنٹ کے لیے، چل رہی زیادہ سے زیادہ کا حساب لگائیں — سیریز کے آغاز سے اس مقام تک ریکارڈ کی گئی سب سے زیادہ NAV قدر۔ یہ ہر تاریخ پر 'ہائی واٹر مارک' کی نمائندگی کرتا ہے۔
- 4وقت کے ہر نقطہ پر ڈرا ڈاؤن کا حساب لگائیں: Drawdown_t = (NAV_t − Running_Max_t) / Running_Max_t۔ یہ ہر نقطہ پر صفر یا منفی ہوگا۔
- 5زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن اس ڈرا ڈاؤن سیریز میں کم از کم (سب سے زیادہ منفی) قدر ہے: MDD = min(Drawdown_t) × 100%۔
- 6چوٹی کی تاریخ کی شناخت کریں (جب چلنے والی زیادہ سے زیادہ گرت سے پہلے آخری بار حاصل کی گئی تھی) اور گرت کی تاریخ (جب کم از کم ڈرا ڈاؤن ہوا تھا)۔ بحالی کی تاریخ وہ ہے جب NAV پہلی بار پھر سے چوٹی NAV سے تجاوز کر جائے۔
- 7تاریخی خطرے کے تجربے کی مکمل تصویر کے لیے اس کی مدت (پیک سے گرت) اور بحالی کے وقت (نئی اونچائی تک) کے ساتھ زیادہ سے زیادہ کمی کی اطلاع دیں۔
حل شدہ مثالیں
▾
نئی بلندی پر بحال ہونے میں اپریل 2013 تک کا عرصہ لگا - کل 5.5 سال۔
S&P 500 اکتوبر 2007 میں تقریباً 1,565 پر پہنچ گیا اور مارچ 2009 میں 56.4 فیصد کی کمی کے ساتھ 683 تک گر گیا۔ یہ عظیم افسردگی کے دور کے بعد S&P 500 میں سب سے بڑی کمی ہے۔ سابقہ چوٹی کی بحالی میں 2013 کے اوائل تک کا عرصہ لگا – جو سرمایہ کاروں کے لیے 5 سال سے زیادہ کی کھوئی ہوئی کارکردگی کی نمائندگی کرتا ہے جنہوں نے عروج پر خریداری کی۔ یہ تاریخی واقعہ اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن ایک اہم خطرہ میٹرک کیوں ہے: 2003-2007 کے اتار چڑھاؤ کے اعدادوشمار بے نظیر دکھائی دیتے تھے، لیکن سرایت شدہ بائیں دم کا خطرہ اس وقت تباہ کن تھا۔
بٹ کوائن کے لیے عام - اس نے اپنی تاریخ میں متعدد 70–85% کمی کا تجربہ کیا ہے۔
بٹ کوائن نومبر 2021 میں $68,789 کے قریب اب تک کی بلند ترین سطح پر پہنچ گیا اور نومبر 2022 تک تقریباً $15,599 تک گر گیا - صرف 12 مہینوں میں 77.3 فیصد کی زیادہ سے زیادہ کمی۔ سیاق و سباق کے لیے، Bitcoin نے اپنی تاریخ (2011, 2014, 2018, 2022) میں 70% سے زیادہ چار الگ الگ ڈرا ڈاؤن کا تجربہ کیا ہے۔ یہ انتہائی کمی کی شدت قیاس آرائی پر مبنی اثاثوں کی کلاسوں کی خصوصیت ہے جس میں کم بنیادی تشخیصی اینکرز ہیں۔ Bitcoin میں سرمایہ کاروں کو نفسیاتی اور مالی طور پر اس طرح کی کمی کو برداشت کرنے کے لیے تیار ہونا چاہیے، MDD کو کرپٹو پورٹ فولیو کی تشخیص کے لیے سب سے ضروری رسک میٹرک بناتا ہے۔
بیک وقت ایکویٹی اور بانڈ میں کمی کی وجہ سے 60/40 کے لیے 2022 غیر معمولی طور پر شدید تھا۔
ایک روایتی 60% ایکویٹی / 40% بانڈ پورٹ فولیو 2021 کے آخر میں عروج پر تھا اور 2022 کے دوران اسٹاک اور بانڈز دونوں میں بیک وقت کمی کا سامنا کرنا پڑا - ایک غیر معمولی نتیجہ جو فیڈرل ریزرو کی شرح میں تیزی سے اضافے سے ہوا ہے۔ 28.7% کا زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن عام 60/40 ڈرا ڈاؤن سے نمایاں طور پر بڑا تھا، جو تاریخی طور پر 15-20% کے قریب ہے۔ اس ایپی سوڈ نے سرمایہ کاروں کو یاد دلایا کہ بانڈ ایلوکیشن ہمیشہ بڑھتی ہوئی شرح سود کے ساتھ افراط زر کے ماحول کے دوران متوقع تنوع کا فائدہ فراہم نہیں کرتی ہے، جس سے مارکیٹ کے مختلف نظاموں میں تناؤ کی جانچ کی اہمیت کو اجاگر کیا جاتا ہے۔
COVID کریش ڈرا ڈاؤن - 6 ماہ کے اندر نئی بلندی پر بحال ہو گیا۔
ایک دفاعی ڈیویڈنڈ ایکویٹی فنڈ COVID-19 مارکیٹ کریش سے ٹھیک پہلے عروج پر تھا اور تقریباً ایک ماہ میں 24% گر گیا۔ اگرچہ یہ بڑا دکھائی دیتا ہے، یہ اسی مدت کے دوران S&P 500 کی 34% کمی کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم شدید ہے، جو ڈیویڈنڈ ادا کرنے والے اسٹاکس اور سیکٹر ایلوکیشن کی دفاعی خصوصیات کی عکاسی کرتا ہے۔ مزید برآں، فنڈ 6 ماہ کے اندر ایک نئی بلندی پر پہنچ گیا - ریکوری کا وقت جو کہ وسیع تر مارکیٹ کے لیے 2008-2013 کی بحالی کے ایک چوتھائی سے بھی کم ہے۔ MDD کی شدت اور بحالی کے وقت دونوں کا موازنہ حقیقی منفی خطرے کے تجربے کا اندازہ لگانے کے لیے ضروری ہے۔
عملی استعمال
▾
فنانس اور سرمایہ کاری کے پیشہ ور حسابات کی توثیق کرنے، ریاضی کی غلطیوں کو کم کرنے، اور مطابقت کے مقاصد کے لیے ساتھیوں، کلائنٹس، یا ریگولیٹری اداروں کے ساتھ دستاویزی، آڈٹ، اور شیئر کیے جاسکنے والے مستقل نتائج پیدا کرنے کے لیے اپنے معیاری تجزیاتی ورک فلو کے حصے کے طور پر Max Drawdown کا استعمال کرتے ہیں۔
یونیورسٹی کے پروفیسرز اور انسٹرکٹرز میکس ڈرا ڈاؤن کو کورس کے مواد، ہوم ورک اسائنمنٹس، اور امتحان کی تیاری کے وسائل میں شامل کرتے ہیں، جس سے طلباء کو دستی حسابات چیک کرنے، ان پٹ آؤٹ پٹ تعلقات کے بارے میں بصیرت پیدا کرنے، اور ریاضی کے بجائے تصوراتی تفہیم پر توجہ دینے کی اجازت ملتی ہے۔
کنسلٹنٹس اور ایڈوائزر کلائنٹ میٹنگز کے دوران مختلف منظرناموں کو تیزی سے ماڈل بنانے کے لیے Max Drawdown کا استعمال کرتے ہیں، جس سے ایسے سوالات کی ریئل ٹائم ایکسپلوریشن ممکن ہو جاتی ہے جن کے لیے بصورت دیگر تفصیلی اسپریڈشیٹ پر مبنی تجزیہ اور رپورٹنگ کے لیے دفتر واپس جانا پڑتا ہے۔
انفرادی صارفین ذاتی منصوبہ بندی کے فیصلوں کے لیے میکس ڈرا ڈاؤن پر انحصار کرتے ہیں — آپشنز کا موازنہ کرنا، سروس فراہم کرنے والوں سے موصول ہونے والے اقتباسات کی تصدیق کرنا، فریق ثالث کے حسابات کی جانچ کرنا، اور یہ اعتماد پیدا کرنا کہ کسی اہم فیصلے کے پیچھے نمبروں کی صحیح اور مستقل بنیادوں پر گنتی کی گئی ہے۔
خاص صورتیں
▾
عملی طور پر، اس کنارے کے معاملے میں محتاط غور و فکر کی ضرورت ہے کیونکہ معیاری مفروضے ممکن نہیں ہیں۔ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کیلکولیٹر حسابات میں اس منظر نامے کا سامنا کرتے وقت، پریکٹیشنرز کو حدود کی شرائط کی تصدیق کرنی چاہیے، تقسیم بہ صفر خطرات کی جانچ کرنی چاہیے، اور غور کرنا چاہیے کہ آیا ان انتہائی حالات میں ماڈل کے مفروضے درست رہتے ہیں۔
عملی طور پر، اس کنارے کے معاملے میں محتاط غور و فکر کی ضرورت ہے کیونکہ معیاری مفروضے ممکن نہیں ہیں۔ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کیلکولیٹر حسابات میں اس منظر نامے کا سامنا کرتے وقت، پریکٹیشنرز کو حدود کی شرائط کی تصدیق کرنی چاہیے، تقسیم بہ صفر خطرات کی جانچ کرنی چاہیے، اور غور کرنا چاہیے کہ آیا ان انتہائی حالات میں ماڈل کے مفروضے درست رہتے ہیں۔
انتہائی ان پٹ اقدار
عملی طور پر، اس کنارے کے معاملے میں محتاط غور و فکر کی ضرورت ہے کیونکہ معیاری مفروضے ممکن نہیں ہیں۔ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کیلکولیٹر حسابات میں اس منظر نامے کا سامنا کرتے وقت، پریکٹیشنرز کو حدود کی شرائط کی تصدیق کرنی چاہیے، تقسیم بہ صفر خطرات کی جانچ کرنی چاہیے، اور غور کرنا چاہیے کہ آیا ان انتہائی حالات میں ماڈل کے مفروضے درست رہتے ہیں۔
تاریخی زیادہ سے زیادہ کمی: اثاثہ جات کی اہم کلاسیں۔
▾
| اثاثہ/انڈیکس | مدت | زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن | بازیابی کا وقت |
|---|---|---|---|
| S&P 500 | اکتوبر 2007 تا مارچ 2009 | -56.4% | ~5.5 سال |
| S&P 500 | مارچ 2000 - اکتوبر 2002 | -49.1% | ~ 7 سال |
| S&P 500 | فروری 2020 تا مارچ 2020 | -33.9% | ~5 ماہ |
| NASDAQ کمپوزٹ | مارچ 2000 - اکتوبر 2002 | -78.4% | ~ 15 سال |
| Bitcoin (BTC/USD) | نومبر 2021 - نومبر 2022 | -77.3% | 2023 تک جاری ہے۔ |
| سونا | ستمبر 2011 - دسمبر 2015 | -44.7% | ~ 7 سال |
| 60/40 پورٹ فولیو (US) | نومبر 2021 - اکتوبر 2022 | -28.7% | ~ 14 ماہ |
| امریکی لانگ ٹریژری بانڈز | اگست 2020 - اکتوبر 2023 | -53.0% | 2024 تک جاری ہے۔ |
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
▾
زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن اور اتار چڑھاؤ میں کیا فرق ہے؟
اتار چڑھاؤ (واپسی کا معیاری انحراف) اوسط کے ارد گرد واپسی کے اوسط پھیلاؤ کی پیمائش کرتا ہے - یہ الٹا اور نیچے کی حرکتوں کو ہم آہنگی سے دیکھتا ہے اور عام اتار چڑھاو کی عکاسی کرتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن چوٹی سے گرت تک بدترین تاریخی نقصان کی پیمائش کرتا ہے، انتہائی بائیں دم سے ہونے والے واقعات کو پکڑتا ہے جنہیں اتار چڑھاؤ کو شدید طور پر کم سمجھا جا سکتا ہے۔ ایک حکمت عملی میں کم اتار چڑھاؤ ہو سکتا ہے لیکن ایک بہت بڑی زیادہ سے زیادہ کمی ہو سکتی ہے اگر اسے کبھی کبھار لیکن تباہ کن نقصان کا سامنا کرنا پڑتا ہے (جیسے، دم کے واقعات میں آپشن بیچنے کی حکمت عملی)۔ اس کے برعکس، ایک اعلی اتار چڑھاؤ کی حکمت عملی جو تیزی سے ٹھیک ہو جاتی ہے اس میں قابل انتظام زیادہ سے زیادہ کمی ہو سکتی ہے۔ خطرے کی جامع تشخیص کے لیے دونوں میٹرکس ضروری ہیں۔
میں کیسے جان سکتا ہوں کہ میرا ڈرا ڈاؤن ابھی بھی جاری ہے یا ختم ہو گیا ہے؟
ڈرا ڈاؤن کو ختم شدہ (یا 'بازیافت') صرف اس صورت میں سمجھا جاتا ہے جب پورٹ فولیو ویلیو کمی سے پہلے والی اعلی ترین قیمت پر واپس آجائے یا اس سے بڑھ جائے۔ جب تک کہ بحالی نہیں ہو جاتی، ڈرا ڈاؤن کو جاری سمجھا جاتا ہے، اور گھڑی ڈرا ڈاؤن کی مدت پر چلتی رہتی ہے۔ یہ ان سرمایہ کاروں کے لیے اہم ہے جو اپنے پورٹ فولیو کو ہائی واٹر مارک کے خلاف ٹریک کرتے ہیں۔ فنڈ مینجمنٹ میں، ہائی واٹر مارک کا اصول اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کارکردگی کی فیس (کیریڈ سود) صرف اس وقت حاصل کی جاتی ہے جب پہلے کے نقصانات مکمل طور پر بحال ہو جاتے ہیں — جو براہ راست زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن ریکوری کے تصور سے منسلک ہوتے ہیں۔
ایکوئٹی کے لیے عام زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کیا ہے؟
S&P 500 جیسے وسیع ایکویٹی انڈیکس کے لیے، ریچھ کی منڈیوں کے دوران زیادہ سے زیادہ کمی تاریخی طور پر 20% سے 57% تک رہی ہے۔ 2000-2002 ڈاٹ کام کی ٹوٹ پھوٹ نے 49 فیصد کمی پیدا کی۔ 2008-2009 کے مالیاتی بحران نے 57 فیصد کمی پیدا کی۔ 2020 کووڈ کریش نے 34 فیصد کمی پیدا کی۔ متنوع ایکویٹی پورٹ فولیوز عام طور پر اعتدال پسند کساد بازاری میں 20–35% اور شدید مالی بحرانوں میں 45–60% کی زیادہ سے زیادہ کمی کا تجربہ کرتے ہیں۔ انفرادی اسٹاک باقاعدگی سے 50-90%+ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کا تجربہ کرتے ہیں۔ یہ اعداد و شمار ایکویٹی سرمایہ کاروں کے لیے بنیادی توقعات کا تعین کرتے ہیں اور یہ ظاہر کرتے ہیں کہ ایکویٹی سرمایہ کاری کے لیے طویل مدتی افق کیوں ضروری ہیں۔
کیا ایک سے زیادہ ٹائم فریموں پر زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن ہوسکتا ہے؟
جی ہاں زیادہ سے زیادہ کمی بہت مختصر مدت (1987 یا 2020 جیسے کریش منظرناموں میں دنوں سے ہفتوں تک) یا بہت طویل عرصے (سال، جیسا کہ 2000-2002 یا 2008-2009 ریچھ کی مارکیٹوں میں) ہو سکتی ہے۔ ڈرا ڈاؤن کا دورانیہ شدت کے ساتھ ساتھ ایک اہم ثانوی میٹرک ہے۔ 2 مہینوں میں 30% ڈرا ڈاؤن سرمایہ کاروں کا ایک بہت مختلف تجربہ ہے جو 18 مہینوں میں بتدریج 30% ڈرا ڈاؤن ہوتا ہے۔ فوری، تیز کمی سرمایہ کاروں کے اعصاب کی جانچ کرتی ہے لیکن تیزی سے ٹھیک ہو سکتی ہے۔ سست، گرائنڈنگ ڈرا ڈاؤن اعتماد کو ختم کر سکتا ہے اور رویے کی غلطیوں کا باعث بن سکتا ہے جیسے کہ بدترین وقت پر گھبراہٹ کی فروخت۔
پورٹ فولیو کی تعمیر میں زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کیسے استعمال کیا جاتا ہے؟
پورٹ فولیو مینیجر کئی طریقوں سے زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن رکاوٹوں کا استعمال کرتے ہیں۔ رسک برابری کی حکمت عملی سرمائے کو اس طرح مختص کرتی ہے کہ ہر اثاثہ پورٹ فولیو کے زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن رسک میں یکساں طور پر حصہ ڈالتا ہے۔ پنشن فنڈز اور اوقاف کے لیے سرمایہ کاری کی پالیسی کے بیانات اکثر مطلق زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کی حدیں بتاتے ہیں (مثال کے طور پر، 'پورٹ فولیو کسی بھی 12 ماہ کی مدت میں 15 فیصد سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کا تجربہ نہیں کرے گا')۔ اتار چڑھاؤ کو نشانہ بنانے کی حکمت عملی ہدف کی زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن سطح کو برقرار رکھنے کے لیے پوزیشن کے سائز کو پیمانہ کرتی ہے۔ ڈرا ڈاون کنٹرول اوورلیز (جب ڈرا ڈاؤن حد سے تجاوز کر جائے تو منظم طریقے سے خطرے سے دوچار ہونا) ذمہ داری سے چلنے والے سرمایہ کاری کے مینڈیٹ میں بھی عام ہیں۔
'پانی کے اندر کا دورانیہ' کیا ہے اور اس کا زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن سے کیا تعلق ہے؟
'پانی کے اندر کا دورانیہ' (جسے بازیابی کا دورانیہ یا بحالی کا وقت بھی کہا جاتا ہے) وہ کل وقت ہے جب پورٹ فولیو آخری مرتبہ اپنی آخری چوٹی تک پہنچا تھا جب تک کہ وہ اس چوٹی کی سطح کو بحال نہ کر لے۔ اس میں ڈرا ڈاون فیز (پیک ٹو ٹرف) اور ریکوری فیز (نئی اونچائی تک) دونوں شامل ہیں۔ ایک پورٹ فولیو میں معمولی زیادہ سے زیادہ کمی ہو سکتی ہے لیکن پانی کے اندر ایک انتہائی طویل دورانیہ — مثال کے طور پر، 2000 کے ڈاٹ کام حادثے کے بعد S&P 500 کو اپنی سابقہ برائے نام چوٹی کو بحال کرنے میں تقریباً 7 سال لگے۔ پانی کے اندر کا دورانیہ خاص طور پر ان سرمایہ کاروں کے لیے اہم ہے جنہیں بحالی کے مرحلے کے دوران لیکویڈیٹی یا آمدنی کی ضرورت ہوتی ہے، جیسا کہ ڈرا ڈاؤن لاک کے دوران فروخت ہونے سے نقصانات میں اضافہ ہوتا ہے۔
Calmar اور Sterling Ratios کا حساب لگانے میں زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کیسے استعمال کیا جاتا ہے؟
کارکردگی کے کئی اہم تناسبوں میں زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن ڈینومینیٹر ہے۔ Calmar تناسب سالانہ واپسی کو 36 ماہ کی ونڈو میں زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن سے تقسیم کرتا ہے، جو واپسی سے بدترین نقصان کا پیمانہ فراہم کرتا ہے۔ سٹرلنگ تناسب یکساں ہے لیکن ایک کثیر سال کی مدت میں اوسط سالانہ زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن (یا زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن مائنس 10%) کا استعمال کرتا ہے، ایک ہموار پیمائش فراہم کرتا ہے جو کسی ایک تباہ کن واقعے کے لیے کم حساس ہوتا ہے۔ برک ریشو اسکوائرڈ ڈرا ڈاؤن کے مجموعے کے مربع جڑ کا استعمال کرتا ہے، صرف ایک بدترین کی بجائے متعدد ڈرا ڈاؤن کو سزا دیتا ہے۔ یہ تمام تناسب ڈرا ڈاون کو اپنے خطرے کے فرق کے طور پر استعمال کرتے ہیں کیونکہ یہ براہ راست سرمایہ کار کے بدترین کیس کیپٹل نقصان کے تجربے کی پیمائش کرتا ہے۔
عام غلطیاں جن سے بچنا ہے
▾
- !بہتے ہوئے پانی کے نشان کے بجائے پیمائش کی مدت کے آغاز سے ڈرا ڈاؤن کا حساب لگانا — یہ پورٹ فولیوز کے لیے حقیقی چوٹی سے گرت ڈرا ڈاؤن کو کم کرتا ہے جو شروع میں پہلے ہی کم ہو رہے تھے۔
- !اصل NAV پاتھ کے بجائے ڈرا ڈاؤن کا حساب لگانے کے لیے سالانہ یا اوسط ریٹرن کا استعمال کرنا - ڈرا ڈاؤن کو اصل مجموعی قدروں سے شمار کیا جانا چاہیے۔
- !NAV سیریز کی تعمیر کے دوران منافع یا آمدنی کی تقسیم کو شامل کرنے میں ناکامی - کل واپسی ڈرا ڈاؤن (بشمول دوبارہ سرمایہ کاری شدہ منافع) صرف قیمت کے ڈرا ڈاؤن سے مختلف ہے۔
- !زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن کو مستقبل کے خطرے کے تخمینے کے طور پر سمجھنا - یہ خالصتاً تاریخی ہے اور اگلی ڈرا ڈاؤن تاریخی زیادہ سے زیادہ ہو سکتی ہے۔
- !وقت کے طول و عرض کو نظر انداز کرنا — ایک ماہ میں 20% کی کمی عملی طور پر دو سالوں میں پھیلی ہوئی اسی کمی سے کہیں زیادہ شدید ہے، لیکن دونوں ایک ہی MDD کے اعدادوشمار کو ظاہر کرتے ہیں۔
پرو ٹپ
2008، 2000-2002، اور مارچ 2020 کے دوران اپنے پورٹ فولیو کو تناؤ سے آزمائیں: 2008، 2000-2002، اور مارچ 2020 کے دوران اپنے پورٹ فولیو میں کیا کھو گیا ہوگا۔
کیا آپ جانتے ہیں؟
امریکی ایکویٹی مارکیٹ کی تاریخ میں زیادہ سے زیادہ کمی سے سب سے طویل بحالی 1929 کے کریش کے بعد ہوئی: ڈاؤ جونز انڈسٹریل ایوریج نے 1954 تک اپنی 1929 کی چوٹی کو برائے نام طور پر بحال نہیں کیا - ایک حیران کن 25 سال۔ افراط زر کے لیے ایڈجسٹ کیا گیا، حقیقی بحالی کچھ تیز تھی، لیکن برائے نام تجربہ سرمایہ کاروں کی پوری نسل کو تباہ کر دیتا۔
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
حوالہ جات
Read the full guide on how to use this calculator effectively
مزید پڑھیں →ہفتہ وار ریاضی کی تجاویز حاصل کریں۔
ان 12,000+ سبسکرائبرز میں شامل ہوں جو ہر ہفتے کیلکولیٹر ٹپس حاصل کرتے ہیں۔