जब दूसरे डरे हों तब खरीदें: डेटा विश्लेषण

Warren Buffett का सबसे प्रसिद्ध नियम है कि जब दूसरे लालची हों तो आप डरे हुए रहें, और जब दूसरे डरे हुए हों तो आप लालची बनें। इसे एक स्थापित ज्ञान के रूप में जाना जाता है। सिद्धांत रूप में, यह एक परीक्षण योग्य दावा भी है: यदि बाजार के मूड को मापा जा सकता है, तो सबसे अधिक डर और सबसे अधिक लालच वाले क्षणों के बाद मिलने वाले रिटर्न की तुलना की जा सकती है। यह पेज लाखों समाचार लेखों की भावना (sentiment) से बने fear-and-greed gauge का उपयोग करके इस परीक्षण को चलाता है।

समाचारों से fear gauge बनाना

हमारे news tape पर मौजूद प्रत्येक लेख में एक प्रति-कंपनी sentiment tag होता है (positive, negative या neutral), जो लेख प्रकाशित होते समय जोड़ा जाता है। प्रत्येक दिन पूरे बाजार के इन tags की गिनती करने से समाचार एक दैनिक मूड रीडिंग बन जाते हैं। यहाँ एक दिन का net sentiment, कुल योग में से positive count को negative count से घटाकर निकाला जाता है: रेंज के ऊपरी स्तर के पास की रीडिंग एक उत्साहजनक, greedy tape है, और निचला स्तर डर के सबसे करीब है।

रिटर्न से पहले दो सीमाएं (limits) जानना आवश्यक है। sentiment tags केवल 2024 से उपलब्ध हैं, इसलिए मापने योग्य अवधि लगभग ढाई साल है, न कि एक पूर्ण market cycle। इसके अलावा, tags सकारात्मकता की ओर झुके हुए हैं।

SELECT toString(toYear(published_utc)) AS year, count() AS tagged_insights,
       round(100.0 * countIf(JSONExtractString(ins,'sentiment')='negative') / count(), 1) AS negative_pct
FROM global_markets.stocks_news ARRAY JOIN insights AS ins
WHERE JSONExtractString(ins,'sentiment') != ''
GROUP BY year ORDER BY year

पिछले वर्ष में नकारात्मक लेख कुल tagged लेखों के 19.1% के करीब रहे, और यह पैटर्न पूरी अवधि में बना रहता है। इस सैंपल में एक 'fearful day' सबसे कम उत्साहजनक tape है, न कि पूर्ण आतंक का दिन। यही कच्चा डेटा है। परीक्षण यह है कि इसके बाद बाजार ने क्या किया।

परीक्षण: डर और लालच के बाद क्या हुआ

प्रत्येक मूड रीडिंग वाले दिन के लिए, अगले 5, 20, और 60 trading days में S&P 500 के रिटर्न को मापा गया। फिर दिनों को सबसे अधिक डर वाले दसवें हिस्से (most fearful tenth), सबसे अधिक लालची दसवें हिस्से (most greedy tenth), और उनके बीच के सभी दिनों में विभाजित किया गया, और प्रत्येक समूह के भीतर forward returns का औसत निकाला गया।

WITH sent AS (
    SELECT toDate(published_utc) AS d,
           (countIf(s='positive') - countIf(s='negative')) / (countIf(s='positive') + countIf(s='negative')) AS net
    FROM (SELECT published_utc, JSONExtractString(ins,'sentiment') AS s
          FROM global_markets.stocks_news ARRAY JOIN insights AS ins
          WHERE JSONExtractString(ins,'sentiment') != '')
    GROUP BY d HAVING countIf(s='positive') + countIf(s='negative') >= 20
),
spyd AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start,'America/New_York')) AS d,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start,'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker='SPY' AND window_start >= '2024-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start,'America/New_York'))*60 + toMinute(toTimeZone(window_start,'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY d
),
spy AS (
    SELECT d, c, leadInFrame(c,5) OVER w AS c5, leadInFrame(c,20) OVER w AS c20, leadInFrame(c,60) OVER w AS c60
    FROM spyd WINDOW w AS (ORDER BY d ASC ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 60 FOLLOWING)
),
j AS (
    SELECT s.net AS net, (spy.c5/spy.c-1)*100 AS f5, (spy.c20/spy.c-1)*100 AS f20, (spy.c60/spy.c-1)*100 AS f60
    FROM sent s INNER JOIN spy ON s.d = spy.d WHERE spy.c60 > 0
),
qt AS (SELECT quantile(0.1)(net) AS p10, quantile(0.9)(net) AS p90 FROM j)
SELECT multiIf(net <= (SELECT p10 FROM qt), 'Extreme fear (least upbeat)',
               net >= (SELECT p90 FROM qt), 'Extreme greed (most upbeat)',
               'In between') AS market_mood,
       count() AS days,
       round(avg(f5),2)  AS fwd_5d_pct,
       round(avg(f20),2) AS fwd_20d_pct,
       round(avg(f60),2) AS fwd_60d_pct
FROM j GROUP BY market_mood
ORDER BY multiIf(market_mood='Extreme fear (least upbeat)',0, market_mood='In between',1, 2)

अगले दो महीनों में, fearful days, greedy days की तुलना में काफी पहले आए। एक extreme-fear reading के बाद 60 trading days में S&P 500 का औसत 6.35% रहा, जबकि extreme-greed reading के बाद यह 2.85% रहा, और इनके बीच के सामान्य दिनों में यह 4.03% रहा। यह रैंकिंग कहावत से मेल खाती है: fearful tape बेहतर entry थी, और greedy tape खराब।

बारीकी से देखने पर तस्वीर धुंधली हो जाती है। अगले पांच दिनों में fearful और greedy समूह एक-दूसरे के बहुत करीब (एक प्रतिशत के अंश के भीतर) रहते हैं, और बीस दिनों में greedy समूह थोड़ा आगे निकल जाता है। अंतर केवल दो महीने के निशान पर स्पष्ट होता है। प्रत्येक extreme group में केवल 45 दिन हैं, और घटनाओं की एक छोटी श्रृंखला औसत को प्रभावित करती है।

यह एक संकेत है, निर्णय नहीं

तीन चीजें इस परिणाम को प्रमाण बनने से रोकती हैं।

यह window एक rising market है। प्रत्येक समूह ने सकारात्मक 60-day return दर्ज किया, और यह तुलना एक बेहतर परिणाम की तुलना दूसरे बेहतर परिणाम से करती है, न कि लाभ की तुलना हानि से। शिखर (top) के पास लालच से बचने के लिए बनाया गया नियम यहाँ परीक्षण के लिए किसी शिखर के अभाव में है।

Fearful days अक्सर बाजार के गिरने के बाद आते हैं, जब नकारात्मक कवरेज बढ़ जाता है। उन बिंदुओं से होने वाली रिकवरी (bounce) उतनी ही सटीक रूप से mean reversion का हिस्सा है जितनी कि sentiment में कोई दूरदर्शिता। इन दोनों को अलग करने के लिए केवल तारीखों के बिखराव से अधिक की आवश्यकता है।

और सैंपल बहुत छोटा है। ढाई साल, जिसमें प्रत्येक extreme में 45 दिन हैं, हर युग के हर बाजार के दावे के लिए एक संकीर्ण आधार है। 2024 से 2026 तक का एक एकल विस्तार केवल एक उदाहरण है, पूरी जनसंख्या नहीं।

यह अभ्यास स्वयं कहावत से छोटा लेकिन अधिक उपयोगी परिणाम देता है: यह दावा मापने योग्य है। एक पंक्ति जो आमतौर पर एक उद्धरण के रूप में चलती है, उसे एक संख्या में बदला जा सकता है, tape के विरुद्ध ऑडिट किया जा सकता है, और sentiment record बढ़ने के साथ फिर से चलाया जा सकता है। फिलहाल, दिशा Buffett की है।

FAQ

क्या दूसरों के डरने पर खरीदना वास्तव में काम करता है?

इस 2024-2026 सैंपल में, सबसे अधिक fearful days के बाद सबसे अधिक greedy days (2.85%) की तुलना में S&P 500 का उच्च औसत 60-day return (6.35%) मिला। छोटे windows में यह अंतर लगभग समाप्त हो जाता है, और सैंपल छोटा है; यह प्रमाण के बजाय एक दिशात्मक समर्थन (directional support) के रूप में खड़ा है।

fear-and-greed gauge कैसे बनाया जाता है?

हमारे news feed पर प्रति-लेख sentiment tags से: प्रत्येक दिन के positive लेखों में से उसके negative लेखों को घटाकर, उनके कुल योग के सापेक्ष। कम रीडिंग एक नकारात्मक tape है, उच्च रीडिंग एक उत्साहजनक tape है।

परीक्षण 2024 में क्यों शुरू होता है?

News feed पर sentiment tags 2024 में शुरू होते हैं, जो मापने योग्य अवधि को लगभग ढाई साल पर सेट करते हैं।

क्या यह निवेश सलाह है?

नहीं। यह घोषित सीमाओं, एक छोटे window, सकारात्मकता की ओर झुके हुए tags, एक rising market, और संभावित mean reversion के साथ पिछले डेटा का एक माप है, न कि कोई रणनीति या पूर्वानुमान।

यहाँ प्रत्येक आंकड़ा अपने नीचे दिए गए संग्रहीत query से आता है। sentiment counts और forward returns का ऑडिट करने के लिए किसी भी पैनल को विस्तार दें, या Strasmore terminal पर स्वयं वही परीक्षण चलाएं। बाजार की चिंता को पढ़ने के एक संबंधित तरीके के लिए, implied volatility देखें; रिकॉर्ड में वास्तविक डर की घटना के लिए, the COVID crash of March 2020 देखें।