बाजार में आजकल कई क्वांटिटेटिव रिपोर्ट्स Nifty 50 के चुनिंदा शेयरों को उनके पिछले प्रदर्शन के आधार पर हाई स्कोर दे रही हैं। लेकिन निवेश से पहले यह समझना जरूरी है कि ये डेटा-ड्रिवन स्क्रीनिंग केवल शुरुआत हो सकती है, अंतिम फैसला नहीं।
हाल ही में Institutional Brokers' Estimate System (IBES) के जरिए आई रिपोर्ट्स ने Nifty 50 के उन शेयरों को हाईलाइट किया है, जिनका क्वांटिटेटिव स्कोर काफी मजबूत है। ये रैंकिंग सिस्टम 1 से 10 के स्केल पर कंपनियों को उनके हालिया अर्निंग्स, प्राइस मोमेंटम और ऐतिहासिक वैल्यूएशन के आधार पर स्कोर देते हैं। हालांकि एक हाई स्कोर देखकर आपको कंपनी का प्रदर्शन शानदार लग सकता है, लेकिन भारतीय निवेशकों को यह समझना होगा कि ये आंकड़े असल में क्या दर्शाते हैं और इनकी सीमाएं क्या हैं।
ये स्कोर कैसे काम करते हैं?
ये सिस्टम भारी-भरकम ऐतिहासिक डेटा को प्रोसेस करते हैं। ये 'अर्निंग्स सरप्राइज' को देखते हैं, यानी कंपनी ने एनालिस्ट्स के अनुमानों से बेहतर प्रॉफिट कमाया है या नहीं। इसके अलावा, ये मोमेंटम को भी मापते हैं, जो यह बताता है कि शेयर की कीमत पिछले कुछ समय में किस दिशा में बढ़ रही है। याद रखिए, यह डेटा एक 'रियर-व्यू मिरर' की तरह है, जो सिर्फ पुरानी बातें बताता है, भविष्य का नहीं।
स्कोरिंग सिस्टम के छिपे हुए खतरे (The Risks)
इन स्कोर्स पर पूरी तरह भरोसा करने का सबसे बड़ा रिस्क यह है कि ये किसी कंपनी के साथ अचानक होने वाली घटनाओं को नहीं देख पाते। मान लीजिए एक कंपनी का स्कोर इसलिए ज्यादा है क्योंकि पिछले 3 क्वार्टर अच्छे रहे हैं, लेकिन अगर उस कंपनी में कोई मैनेजमेंट विवाद हो या उसे बड़ा कस्टमर लॉस हुआ हो, तो यह रियल-टाइम रिस्क अगले रिजल्ट्स तक डेटा में नहीं दिखेगा। हाई स्कोर आपको सुरक्षा का एक झूठा भरोसा (False sense of security) दे सकता है।
स्मार्ट निवेश के लिए क्या करें?
निवेशकों को केवल फाइनल स्कोर के बजाय उसके घटकों (Components) को देखना चाहिए। अगर शेयर का स्कोर 'मोमेंटम' की वजह से ऊंचा है, लेकिन 'फंडामेंटल हेल्थ' कमजोर है, तो यह किसी स्पेकुलेटिव रैली का संकेत हो सकता है। कोई भी बड़ा फैसला लेने से पहले कंपनी की लेटेस्ट एक्सचेंज फाइलिंग और एनुअल रिपोर्ट जरूर देखें। अगर कर्ज बढ़ रहा है या प्रॉफिट मार्जिन सिकुड़ रहा है, तो समझ जाइए कि क्वांटिटेटिव रिपोर्ट आपको बड़े खतरे की चेतावनी नहीं दे रही है। इन्हें केवल अपनी रिसर्च को फिल्टर करने का टूल मानिए, निवेश का एकमात्र आधार नहीं।