একটি স্টকের প্রকৃত ঝুঁকি কী

Concentration risk হলো এমন একটি ঝুঁকি যেখানে আপনার মোট সম্পদের একটি বড় অংশ একটি মাত্র স্টকের ওপর নির্ভরশীল থাকে। একটি নির্দিষ্ট স্টক এক বছরে বাজারের সাধারণ ওঠানামার তুলনায় কয়েক গুণ বেশি পরিবর্তন দেখাতে পারে এবং এটি এর সর্বোচ্চ শিখর থেকে অনেক বেশি নিচে নেমে যেতে পারে। এই পৃষ্ঠাটি উভয় বিষয়ই পরিমাপ করে: গত এক বছরের মিনিট-লেভেল ডেটা ব্যবহার করে S&P 500 ইনডেক্সের বিপরীতে ছয়টি পরিচিত স্টকের বার্ষিক অস্থিরতা (annualized volatility) এবং সর্বোচ্চ শিখর থেকে সর্বনিম্ন স্তর পর্যন্ত পতন (peak-to-trough drawdown)।

একটি ইনডেক্সের তুলনায় একটি স্টকের ওঠানামা কতটা বেশি হয়?

Volatility বা অস্থিরতা হলো একটি দাম কতটা ওঠানামা করছে তার একটি আদর্শ পরিমাপ। Annualized realized volatility এক বছরের প্রতিদিনের শতাংশ পরিবর্তন গ্রহণ করে সেটিকে একটি বার্ষিক হিসেবে প্রকাশ করে: এই সংখ্যাটি যত বেশি হবে, উভয় দিকেই দামের ওঠানামা তত বেশি হবে। একটি ইনডেক্স প্রায় ৫০০টি কোম্পানিকে একটি লাইনে একত্রিত করে, এবং তাদের ব্যক্তিগত উত্থান-পতন আংশিকভাবে একে অপরকে প্রশমিত করে, ফলে এই সম্মিলিত লাইনটি এর অন্তর্ভুক্ত কোনো একক অংশের তুলনায় কম ওঠানামা করে।

SELECT ticker,
       round(stddevSamp(ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS annual_vol_pct
FROM (
    SELECT ticker, dt,
           c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM (
        SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
               argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker IN ('SPY', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'NVDA', 'TSLA', 'PLTR')
          AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
          AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
               + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
        GROUP BY ticker, dt
    )
)
WHERE ret IS NOT NULL AND dt >= today() - 370
GROUP BY ticker
ORDER BY annual_vol_pct

বিগত এক বছরে SPY ETF এই গ্রুপের মধ্যে সর্বনিম্ন 12.5% অস্থিরতা দেখিয়েছে এবং PLTR 51.4% নিয়ে শীর্ষে ছিল। 7 নামের প্রতিটি স্টক ইনডেক্সের তুলনায় বেশি ওঠানামা করেছে। এমনকি সবচেয়ে স্থিতিশীল ব্লু চিপ স্টকগুলোও, যেমন কনজিউমার-স্ট্যাপলস এবং হেলথকেয়ার কোম্পানি—যাদের মানুষ সাধারণত শান্ত বা ধীরগতির হিসেবে চেনে—সেগুলো এই বৈচিত্র্যময় বাস্কেটটির তুলনায় এক বছরে বেশি অস্থিরতা প্রদর্শন করেছে। চার্টের ডানদিকে থাকা হাই-গ্রোথ স্টকগুলোর ক্ষেত্রে এই ব্যবধান অনেক বেশি, যেখানে একটি মাত্র আয়ের ঘোষণার রাতে (earnings night) স্টকের ওঠানামা এক মাসে ইনডেক্সের ওঠানামার চেয়েও বেশি হতে পারে।

একটি একক শেয়ারের পতন কতটা হতে পারে?

Volatility বা অস্থিরতা উভয় দিকেই হওয়া মুভমেন্ট গণনা করে। Drawdown বা ড্রডাউন শুধুমাত্র পতনকেই গণনা করে। Maximum drawdown হলো একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ চূড়া থেকে সর্বনিম্ন বিন্দু পর্যন্ত পতন: এটি উত্তর দেয় যে "যদি আমি সবচেয়ে খারাপ সময়ে শেয়ারটি কিনতাম, তবে শেয়ারটি নতুন উচ্চতা স্পর্শ করার আগে আমার লোকসান কতটা হতো?" একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য আপনার প্রয়োজনীয় অর্থের ক্ষেত্রে, volatility-র চেয়ে drawdown অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

SELECT ticker,
       round(abs(min(c / peak - 1)) * 100, 1) AS max_drawdown_pct
FROM (
    SELECT ticker, dt, c,
           max(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt
                        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS peak
    FROM (
        SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
               argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker IN ('SPY', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'NVDA', 'TSLA', 'PLTR')
          AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
          AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
               + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
        GROUP BY ticker, dt
    )
    WHERE dt >= today() - 370
)
GROUP BY ticker
ORDER BY max_drawdown_pct

এই গ্রুপের মধ্যে সবচেয়ে কম drawdown ছিল 8.5% এবং সবচেয়ে বেশি ছিল 48.3%, যা PLTR-এ দেখা গেছে। ইনডেক্স এবং ব্লু-চিপ শেয়ারগুলো চার্টের উপরের দিকে (কম পতন) অবস্থান করছে; অন্যদিকে হাই-গ্রোথ শেয়ারগুলো চার্টের নিচের দিকে (বেশি পতন) বিস্তৃত। 48.3% এর কাছাকাছি একটি drawdown মানে হলো, শুধুমাত্র ওই একটি শেয়ারের ওপর ভিত্তি করে তৈরি করা একটি পোর্টফোলিও তার সর্বনিম্ন পর্যায়ে প্রায় অর্ধেক হয়ে যেত এবং পুনরায় আগের অবস্থায় ফিরতে তাকে প্রায় দ্বিগুণ হতে হতো। একই সময়ের মধ্যে ইনডেক্সের নিজস্ব সবচেয়ে বড় পতনটি সবচেয়ে স্থিতিশীল শেয়ারগুলোর মধ্যে একটি, সবচেয়ে গভীর পতনের তালিকায় নয়।

সূচকের তুলনায় একটি নির্দিষ্ট শেয়ারের গতিপথ কেমন হতে পারে

একটি বার চার্টের সংখ্যাগুলো কোনো পজিশন ধরে রাখার অভিজ্ঞতাকে সহজ করে তোলে। এই পরবর্তী প্যানেলে একটি নির্দিষ্ট উচ্চ-প্রবৃদ্ধি সম্পন্ন শেয়ার এবং S&P 500 সূচক উভয়কেই শুরুর সময়ের তুলনায় ১০০ হিসেবে ধরা হয়েছে এবং মাস ভিত্তিক তাদের গতিপথ দেখানো হয়েছে। দুটি রেখা একই বিন্দু থেকে শুরু হয়েছে যাতে আপনি তাদের বিচ্যুতি পর্যবেক্ষণ করতে পারেন।

SELECT formatDateTime(mo, '%b %Y') AS month,
       round(anyIf(idx, ticker = 'SPY'), 1) AS spy_indexed,
       round(anyIf(idx, ticker = 'TSLA'), 1) AS tsla_indexed
FROM (
    SELECT ticker, mo,
           mclose / first_value(mclose) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY mo
               ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) * 100 AS idx
    FROM (
        SELECT ticker, mo, argMax(c, dt) AS mclose
        FROM (
            SELECT ticker,
                   toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS mo,
                   toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
                   argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker IN ('SPY', 'TSLA')
              AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
              AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
                   + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
            GROUP BY ticker, mo, dt
        )
        GROUP BY ticker, mo
    )
)
GROUP BY mo
ORDER BY mo

উভয় রেখা 100 থেকে শুরু হয়েছে। বারো মাসের বেশি সময় পর সূচকটি 120.2 এর কাছাকাছি এবং নির্দিষ্ট শেয়ারটি 119.7 এর কাছাকাছি শেষ হয়েছে, যা শেষ পর্যায়ে একে অপরের খুব কাছাকাছি ছিল। এর মধ্যবর্তী গতিপথগুলো মোটেও এক ছিল না। সূচকটি একটি বেশ মসৃণ সিঁড়ির মতো ধাপে ধাপে বৃদ্ধি পেয়েছিল। নির্দিষ্ট শেয়ারটির দাম সূচক রেখার অনেক উপরে উঠে গিয়েছিল, তারপর অধিকাংশ লাভ হারিয়ে ফেলেছিল এবং দুই রেখা পুনরায় কাছাকাছি আসার আগে বেশ কয়েকবার বড় ধরনের ওঠানামা করেছিল। একজন বিনিয়োগকারী যিনি কেবল প্রথম দিন এবং শেষ দিন অ্যাকাউন্ট চেক করেছেন, তিনি প্রায় একই ফলাফল দেখেছেন। কিন্তু যারা প্রতি মাসে বাজার পর্যবেক্ষণ করেছেন, অথবা যাদের কোনো বড় পতনের সময় শেয়ার বিক্রি করার প্রয়োজন হয়েছিল, তাদের জন্য বছরটি ছিল সম্পূর্ণ ভিন্ন।

বৈচিত্র্যকরণ হলো ভারসাম্য রক্ষাকারী উপাদান

এখানে প্রতিটি প্যানেলে দেখা যাচ্ছে যে, বৈচিত্র্যপূর্ণ ইনডেক্সটি অস্থিরতা (volatility) এবং ড্রডাউন (drawdown) উভয় ক্ষেত্রেই সর্বনিম্ন পর্যায়ে রয়েছে। এটি সম্ভব হয়েছে ব্যাপক বিস্তৃতির মাধ্যমে: যেখানে শত শত স্বতন্ত্র ফলাফলকে একটি লাইনে আনা হয়েছে এবং ব্যক্তিগত উত্থান-পতনগুলো একে অপরকে প্রশমিত করে। যখন একটি পোর্টফোলিও এমন সব হোল্ডিংয়ের মধ্যে ছড়িয়ে দেওয়া হয় যেগুলোর উত্থান-পতন একই সাথে ঘটে না, তখন সম্মিলিত অস্থিরতা এর মধ্যকার যেকোনো একক শেয়ারের অস্থিরতার চেয়ে কম হয়। একটি মাত্র শেয়ার দিয়ে অথবা একই শিল্পের বেশ কিছু শেয়ার দিয়ে গঠিত পোর্টফোলিওতে উপরের মতো উচ্চ অস্থিরতা এবং গভীর ড্রডাউন দেখা যায়, যা ইনডেক্সের তুলনায় অনেক বেশি।

যখন কোনো একটি নির্দিষ্ট পজিশন সরাসরি বিক্রি করার মতো বড় হয়, তখন এর অস্থিরতা পুরোপুরি দূর না করা গেলেও সীমিত করা সম্ভব। একটি protective put হোল্ডিংয়ের জন্য একটি সর্বনিম্ন সীমা (floor) নির্ধারণ করে এবং একটি collar একে একটি সর্বনিম্ন সীমা ও একটি সর্বোচ্চ সীমার মধ্যে সীমাবদ্ধ রাখে। উপরের প্যানেলগুলোতে থাকা ব্রড-মার্কেট লাইনটি হলো সেই বেঞ্চমার্ক, যার বিপরীতে যেকোনো র র পজিশন এবং তার ওপর করা যেকোনো হেজ (hedge) পরিমাপ করা হয়।

FAQ

কনসেন্ট্রেশন রিস্ক বা কেন্দ্রীভূত ঝুঁকি কী?

কনসেন্ট্রেশন রিস্ক হলো এমন একটি ঝুঁকি যা কোনো একটি নির্দিষ্ট স্টক, সেক্টর বা অ্যাসেটে অতিরিক্ত সম্পদ বিনিয়োগ করার ফলে তৈরি হয়। যদি সেই একটি নির্দিষ্ট বিনিয়োগের মূল্য কমে যায়, তবে পোর্টফোলিওতে অন্য কোনো সম্পদ তা সামাল দিতে পারে না। উপরে উল্লিখিত সিঙ্গেল-স্টক ভোলাটিলিটি এবং ড্রডাউন পরিসংখ্যানগুলো নির্দেশ করে যে, একটি বৈচিত্র্যময় ইনডেক্সের তুলনায় এই পরিবর্তনগুলো কতটা বেশি হতে পারে।

একটি সিঙ্গেল স্টক S&P 500 এর তুলনায় কতটা বেশি ভোলাটাইল?

এটি প্রতিটি স্টকের ক্ষেত্রে ভিন্ন ভিন্ন হয়। গত এক বছরে S&P 500 ETF-এর বার্ষিক ভোলাটিলিটি ছিল 12.5%, যেখানে একই সময়ের মধ্যে সিঙ্গেল স্টকগুলোর ভোলাটিলিটি PLTR এর জন্য 51.4% পর্যন্ত ছিল। পরিমাপ করা প্রতিটি স্টকের ওঠানামা ইনডেক্সের তুলনায় বেশি ছিল।

ডাইভারসিফিকেশন কি ঝুঁকি কমায়?

টাকা বিভিন্ন ধরনের হোল্ডিংয়ে ছড়িয়ে দিলে, যাদের ওঠানামা একইভাবে ঘটে না, তখন কোনো একটি একক হোল্ডিংয়ের তুলনায় সম্মিলিত পোর্টফোলিওতে ভোলাটিলিটি এবং ড্রডাউন কমে যায়। উপরের প্যানেলগুলোতে থাকা ইনডেক্সটি এর সবচেয়ে স্পষ্ট উদাহরণ: এটি পরিমাপ করা প্রতিটি লাইনের মধ্যে সর্বনিম্ন ভোলাটিলিটি প্রদর্শন করেছে।

আমার নিজের কোম্পানির স্টক কি কনসেন্ট্রেশন রিস্ক তৈরি করে?

যদি আপনার মোট সম্পদের একটি বড় অংশ, বেতন বা ইকুইটি কম্পেনসেশন একটি মাত্র কোম্পানির ওপর নির্ভর করে, তবে হ্যাঁ। অন্য কোথাও বিনিয়োগ করার আগেই সেই একক বাজিটি আপনার ক্ষেত্রে বিদ্যমান থাকে। বাকি পোর্টফোলিওটি যদি একই বা ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত স্টক দিয়ে তৈরি করা হয়, তবে তা ভারসাম্য বজায় রাখার পরিবর্তে ঝুঁকি আরও বাড়িয়ে দেয়।

উপরের প্রতিটি প্যানেলের সাথে সংশ্লিষ্ট SQL কোড দেওয়া আছে। সংখ্যাগুলো যাচাই করতে যেকোনো একটি এক্সপ্যান্ড করুন, অথবা Strasmore টার্মিনালে ইনডেক্সের বিপরীতে আপনার নিজস্ব হোল্ডিং পরিমাপ করুন। ভোলাটিলিটি ধারণা সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে implied volatility দেখুন, এবং বাজারের ব্যাপক ড্রডাউন সম্পর্কে জানতে the COVID crash of March 2020 দেখুন।