مصنف: رے ڈیلیو
DeepOcean TechFlow
شین چاؤ کا خلاصہ: برج ویٹر کے بانی رے ڈیلیو نے ایکس پر ایک سرمایہ کاری نوٹ شیئر کیا ہے جس میں اے آئی کے کچھ بڑے کھلاڑیوں کے زیرِ اثر موجودہ مارکیٹ کا جائزہ لیا گیا ہے۔ ان کا فیصلہ سخت ہے: خطرہ زیادہ ہونا حقیقت ہے، لیکن منافع کم ہونا ایک رائے ہے — مستقبل کے 5 سے 10 سالوں میں امریکی اسٹاک مارکیٹ کا حقیقی منافع -5% سے -10% کے درمیان ہو سکتا ہے۔ وہ آپ کو اے آئی میں سرمایہ کاری نہ کرنے کی تجویز نہیں دے رہے، بلکہ آپ کو اے آئی پر اپنا پورا بجٹ لگانے سے روک رہے ہیں۔ یہ وہ "سرمایہ کاری کا مقدس گرال" ہے جسے انہوں نے 50 سال سے زائد تجربے کے بعد حاصل کیا ہے، اور اب وہ اسے سب کے لیے شیئر کر رہے ہیں۔
سیاست کی اصول: اس وقت کے کارڈ کیسے کھیلیں
یہ نوٹس بتاتا ہے کہ اس صورتحال میں اس کھیل میں سرمایہ کاری کیسے کی جائے۔
اسے ہوکی، پوکر، ڈائیس یا شطرنج کی طرح سمجھیں۔ آپ کی باری ہے، اور آپ کے پاس ایک کمپیوٹر ہے جو آپ کو صورتحال کا جائزہ لینے اور مشورہ دینے میں مدد کرتا ہے۔ میرے لیے، سرمایہ کاری اسی طرح کی ہے۔ چاہے آپ کے پاس یہ کمپیوٹر ہو یا نہ ہو، آپ کو یہ سوال پوچھنا چاہیے: اب جیسے کارڈ بکھرے ہوئے ہیں، میرا اگلا اقدام کیا ہونا چاہیے (یعنی، مارکیٹ کی موجودہ خصوصیات اور اس پر اثر انداز ہونے والی طاقتیں کیا ہیں)؟
میں نے اس گیم کو بہت دیر تک کھیلا ہے۔ اس مرحلے تک پہنچ کر، میرا مقصد اپنے انداز کو آگے بڑھانا ہے، اور اس سے آگے، ایک ایسا پلیٹ فارم بنانا ہے جس سے کوئی بھی سرمایہ کاری کے بارے میں تلاش کر سکے — جیسے سیکھنا، اپنے اصل فیصلوں کا جائزہ لینا، اور اسے بہتر بنانا۔ میں یقین رکھتا ہوں کہ اپنے ہاتھ میں موجود کارڈز کو سنبھالنے کے لیے صحیح اور غلط طریقے ہوتے ہیں۔ اس لیے جب آپ کو کسی خاص صورتحال کا سامنا ہو، تو آپ کو خود سے پوچھنا چاہیے: “اس صورتحال میں میں کیسے شرط لگاؤں؟” اور آپ کو قابلِ اعتماد جواب دینا چاہیے۔
اب میں آپ کو بتانا چاہوں گا کہ میرے خیال میں اب بازار کیا حالت رکھتا ہے، اور میں کیا کرنا چاہتا ہوں (جو میں اب کر رہا ہوں)۔
اب اس گیم کو کیسے کھیلیں
آج کے سب سے اہم کنڈیشنز کون سے ہیں، اور ان پر کیسے شرط لگائیں؟
میرے خیال میں — اور شاید سب کے خیال میں بھی — ہم ایسے مارکیٹ میں ہیں جہاں بہت کم کمپنیاں، جو ایک ایسے سیکٹر میں مرکوز ہیں جس میں حیرت انگیز نئی ٹیکنالوجیاں (زیادہ تر AI) موجود ہیں، پورے مارکیٹ کے رجحان کو ڈھال رہی ہیں۔ ان کمپنیوں کا مارکیٹ کی کل قیمت میں بہت بڑا حصہ ہے اور وہ مارکیٹ اور معیشت پر بڑا اثر رکھتی ہیں۔ اس قسم کے وقت میں ہمیشہ ایسا ہوتا ہے کہ نئی ٹیکنالوجی کے سیکٹر میں بہت زیادہ تشویش، عدم یقین اور لہریں پائی جاتی ہیں، جو پوری عالمی شیر کے مارکیٹ تک پھیل جاتی ہیں۔ اس لئے اس سیکٹر کے اُٹھنا اور گرنا اور عدم یقین بہت اہم ہے۔
اس کے علاوہ، کچھ اور بڑے متغیرات بھی ہیں جو اسی قدر اہم ہیں، جنہیں میں "پانچ طاقتیں" کہتا ہوں: پہلا، قرض اور مالیات کیا ہو رہا ہے؛ دوسرا، سیاسی اور سماجی مسائل کیا ہو رہے ہیں (جو ٹیکس اور سیاسی طور پر متاثر ہونے والے دیگر مارکیٹ فیکٹرز کو بڑے پیمانے پر متاثر کرتے ہیں)؛ تیسرا، مارکیٹ پر جغرافیائی سیاست کا اثر (جیسے جنگیں)؛ چوتھا، قدرتی ماحول میں کیا ہو رہا ہے؛ اور پانچواں، نئی ٹیکنالوجیاں کیا ہو رہی ہیں۔ میں ان شرائط کو اپنے سرمایہ کاری سسٹم میں ڈالتا ہوں، جو ان شرائط کے مطابق کس طرح شرط لگانی چاہیے اس کا حساب لگاتا ہے، جبکہ میں خود بھی سوچ رہا ہوں کہ کس پر شرط لگاؤں۔
جب آپ شرط لگانے کا طریقہ سوچ رہے ہوں، تو سب سے زیادہ پوچھنا چاہیے اور سب سے زیادہ واضح جواب دینا چاہیے کہ آپ چاہتے ہیں کہ a) آپ اس نئی تکنولوجی کو، اس سیکٹر کو، یا آپ کو بہترین لگنے والی کچھ کمپنیوں کو، مارکیٹ انڈیکس (جیسے ایس اینڈ پی 500) کے موجودہ اندراز سے زیادہ وزن دیں؛ b) انڈیکس کے قریب قریب وزن برقرار رکھیں؛ یا c) اس مرکوزیت سے دور جائیں؟
تقریباً ہر کوئی بہترین اثاثے خریدنا چاہتا ہے اور اس کے لیے پوری کوشش کر رہا ہے، اور یہ نئی ٹیکنالوجی لگ رہی ہے کہ تقریباً ہر چیز کو بدل رہی ہے۔ لیکن تاریخ ہمیں بتاتی ہے کہ اس دور میں، اس ٹیکنالوجی کو تیار کرنے والے کچھ ٹاپ کمپنیوں پر زیادہ سے زیادہ سرمایہ کاری کرنے والے زیادہ تر لوگ ناکام ہو جاتے ہیں۔ اس کے پیچھے منطق ہے، اور گزشتہ بار بار ایسا ہوتا رہا ہے۔ AI ایک نئی ٹیکنالوجی ہے، لیکن تاریخ میں بھی بہت سی ایسی منفرد ٹیکنالوجیاں تھیں جن کا موازنہ کیا جا سکتا ہے۔ آپ کو ان پر نظر ڈالنی چاہیے۔ اگر آپ انہیں نظرانداز کرتے ہیں، تو آپ کو اس بات کا اچھا دلیل دینا چاہیے کہ اس بار کیوں مختلف ہے۔
خرابی کا خطرہ بہت زیادہ ہے
ہر بڑی نئی ٹیکنالوجی کی کہانی، ایک ہی طریقے اور ایک ہی منطق کے ساتھ پیش آئی ہے۔ اعلیٰ خطرہ اور بہت زیادہ عدم یقین، ان نئی ٹیکنالوجی کمپنیوں کا فطری خاصہ ہے۔ ان کے ماضی میں اس جیسے حالات میں ان کی کارکردگی کو دیکھ کر، آپ پائیں گے کہ حتیٰ کہ وہ انقلابی کمپنیاں جو لمبے عرصے تک فتح پائیں (جیسے مائیکروسافٹ اور ایپل)، ان کے درمیان میں بھی اس طرح کے لمحات میں بہت زبردست نقصان اٹھانا پڑا۔ اور نئی ٹیکنالوجی کمپنیوں کے شروعاتی مراحل میں (جس وقت کہ بعد میں واپس نہ دیکھا جائے)، یہ فہم مشکل ہوتا ہے کہ کون کامیاب ہوگا اور کون ناکام ہوگا، IBM اس کا مثال ہے۔ ان تمام واقعات کو ایک ساتھ دیکھ کر، آپ سمجھ جائیں گے کہ نئی ٹیکنالوجی کمپنیوں کا مستقبل بہت زیادہ غیر یقینی ہوتا ہے، یہ ان کا اصل خاصہ ہے۔
مثال کے طور پر، وہ یا تو زیادہ سرمایہ لگاتے ہیں یا کم۔ وجہ یہ ہے کہ اگر آپ کم سرمایہ لگائیں تو ضرور نقصان ہوگا، لیکن وہ مستقبل کو درست طور پر پیش گوئی نہیں کر سکتے، اس لیے وہ نہیں جانتے کہ کیا وہ زیادہ سرمایہ لگا رہے ہیں۔ زیادہ یا کم سرمایہ لگانے دونوں کے قیمت ادا کرنی پڑتی ہے۔
ان کے لیے اپنے اپنے اثرانداز ہونے والے تمام تبدیلیوں، جن میں بیرونی عوامل جیسے مالیاتی سختی، جنگ، اور ٹیکس میں اچانک تبدیلی بھی شامل ہیں، کا درست اندازہ لگانا ناممکن ہے۔ اس لیے وہ سب بہت زیادہ اُٹھ پڑھ کھاتے ہیں، پہلے سرمایہ کاروں کو خوش کرتے ہیں، پھر ڈرپنے والوں کو ڈر کر بھگا دیتے ہیں اور انہیں بازار سے نکال دیتے ہیں، جس سے مارکیٹ کی لہریں مزید بڑھ جاتی ہیں۔ مزید گہرائی میں: وہ نئی ٹیکنالوجیاں اور نئی کمپنیاں جنہوں نے اپنے قبل والوں کو الٹ دیا، اکثر خود بھی نئی ترین ٹیکنالوجیوں اور نئی ترین کمپنیوں کے ذریعے الٹ دی جائیں گی، اور وہ طریقے جو اب ہم تصور بھی نہیں کر سکتے۔ ہمیں یہ سوچنا چاہیے کہ کya یہی بات آج کی کمپنیوں پر بھی پڑ سکتی ہے۔ کوانٹم کمپوٹنگ کا اثر اس میں سے "معلوم معلوم" مسائل میں سے ایک ہے۔ وہ کون سے ہیں جو اب تک تصور بھی نہیں ہوئے؟
مقابلہ کرنے والوں کا خطرہ کیا ہے؟ مثلاً چین AI ٹیکنالوجی کا انتاج اور تقسیم کر رہا ہے، اور چینی پالیسی سازوں کے پاس معاشیات اور AI کے بارے میں مکمل طور پر الگ نظریہ ہے۔ ہم ایک نئی ٹیکنالوجی کے جنگ کے دور میں ہیں، جہاں ہر ملک کے لیڈر محسوس کرتے ہیں کہ انہیں جیتنا ہوگا۔ چین کی نظر میں، AI کو بڑے پیداواری فائدے کی وجہ سے، جو کل سطح زندگی کو بلند کرتا ہے، اسے مفت یا سستے داموں پر عوام کے لیے دیا جانا چاہیے۔ ان کے لیے منافع کم اہم ہے، اہم بات یہ ہے کہ نئی ٹیکنالوجیوں کو بہت سے لوگوں تک پہنچانے سے حاصل ہونے والا کل فائدہ۔ میں سمجھتا ہوں کہ وہ کار، سورج کی توانائی کے پینلز، اور بیٹریوں جیسے مصنوعات پر جس طرح بین الاقوامی بازار میں داخل ہوئے، اسی طرح AI میں بھی داخل ہوں گے۔
یہ صورتحال تاریخ کے کئی ایسے لمحوں جیسی ہے جو ہمیں سبق سکھاتی ہیں۔ میں نے اپنے آپ کو ہالینڈ کے سلطنت کے آخری اور برطانیہ کے سلطنت کے آغاز کے دور کی یاد میں پایا، جب برطانیہ نے جہاز سازی اور دیگر اہم صنعتوں میں ہالینڈ کو پیچھے چھوڑ دیا۔ اور تائیوان کے اردگرد کے جغرافیائی سیاسی تنازعات، جو کم از کم ایک امکان کو یاد دلاتے ہیں: کیا چین "چپس کو تائیوان سے باہر نہ جانے دینا" کو جغرافیائی مقابلے کا ذریعہ بنائے گا؟ AI شیئرز کے دیگر خطرات میں دولت ٹیکس اور دیگر ٹیکسز میں اضافہ بھی شامل ہے—جس سے ان شیئرز پر اپنی بڑی دولت لگائے ہوئے لوگوں کو فروخت کرنے پر مجبور ہونا پڑ سکتا ہے؛ اور اس کے علاوہ AI کے خلاف جذبات کا بڑھنا، جو کمپنیوں کے توسیع پر پابندیاں عائد کر سکتا ہے۔
میں آپ کو بہت سی چیزیں فہرست کر سکتا ہوں جن کے بارے میں فکر کرنی چاہیے، اور اسی لمبائی کی ایک فہرست بھی جس میں میں AI کے بڑے مواقع پر اپنا سرمایہ لگانا چاہوں گا۔ میں یہ نہیں کہ رہا کہ ان خطرات کا کیا نتیجہ نکلے گا، یا AI کمپنیوں میں سرمایہ کاری نہیں کرنی چاہیے۔ میں صرف یہ کہ رہا ہوں کہ بازار میں مرکوز خطرات کی بڑی مقدار موجود ہے، اور یہ بات کوئی انکار نہیں کر سکتا، اور آپ کو اس صورتحال سے کس طرح نمٹنا ہے، یہ جاننا چاہیے۔ میرے تمام اس طرح کے معاملات پر مبنی تحقیق اور منطق کے مطابق، میں یقین رکھتا ہوں: خطرات بہت زیادہ ہیں، اور اس صورتحال سے نمٹنے کا بہترین طریقہ یہ ہے:
ڈسٹریبیوٹڈ بینر
آپ جانتے ہوں گے کہ میرا موتھ ٹوکن ڈائورسیفکیشن ہے، اور میرا "انویسٹمنٹ سینٹ گریل" 15 غیر متعلق، ریسک برابر اچھے پوزیشنز رکھنا ہے۔ دوسرے الفاظ میں:
ایک اچھی طرح سے تقسیم شدہ، بہت سے اچھے اسٹیکس پر مشتمل پورٹ فولیو، ایک مرکوز اسٹیک کے مقابلے میں بہتر کارکردگی دکھائے گا (اس کا ریٹرن ریسیو نسبت زیادہ ہوتا ہے، جس سے ایک جیسے خطرے کے تحت بہتر ریٹرن حاصل کیا جا سکتا ہے)۔ جتنا زیادہ خطرہ مارکیٹ کے ایک خاص حصے میں مرکوز ہو، اتنا ہی زیادہ آپ کو تقسیم کرنا چاہیے، خاص طور پر جب مارکیٹ ایک ایسی انقلابی نئی ٹیکنالوجی سے چل رہا ہو جو خود بخود بڑی عدم یقینی پیدا کرتی ہو۔
یہ رائے نہیں، بلکہ ریاضی کی یقینیت ہے۔ مثال کے طور پر، فرض کریں کہ ایک جوک کا ریٹرن ریسک نسبت 0.3 ہے (مثلاً 6% ریٹرن اور 18% معیاری انحراف، جو عام طور پر شیئرز کے سطح کے مطابق ہے)، اور اس کا موازنہ 5، 10، 15 غیر متعلقہ جوکس کے ساتھ کریں: میں اتنی ہی 6% ریٹرن حاصل کرتا ہوں، لیکن معیاری انحراف کے حساب سے خطرہ 8%، 6% اور 5% تک کم ہو جاتا ہے۔ یعنی، 15 اچھے غیر متعلقہ انویسٹمنٹس میری ریٹرن ریسک نسبت کو 4.3 گنا بڑھا دیتے ہیں (0.3 سے بڑھا کر 1.29)۔ اگر آپ چاہیں تو آپ لیوریج بھی استعمال کر سکتے ہیں اور اتنے ہی خطرے کے تحت بہت زیادہ ریٹرن حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ حقیقت ہے۔
میں اپنی یقینیت کی بنیاد پر ٹیسٹنگ، اپنی 50 سالہ سرمایہ کاری کی زندگی میں حقیقی کمائی، اور اس منطق پر ڈالتا ہوں جو زیادہ احتمال کے ساتھ درست ہے: اپنے خطرے کو اچھی طرح تقسیم کریں، پھر اپنی پسندیدہ لہجے تک اسے درست کریں، تو لمبے عرصے میں حاصل ہونے والا منافع زیادہ تر سرمایہ کاروں کی پسندیدہ مرکزی سرمایہ کاری سے بہت بہتر ہوگا۔ مزید تفصیل سے کہیں تو، اچھی طرح تقسیم کرنے سے آپ کو کسی بھی مرکزی خطرے سے بہتر خطرہ-منافع نسبت ملے گی؛ اور اگر آپ اسے اپنی پسندیدہ خطرے کی سطح تک درست کر دیں، تو آپ اس خطرے کے تحت دوسرے کسی بھی طریقے سے زیادہ منافع حاصل کر سکتے ہیں۔
کیونکہ میں نے اس طریقہ کار کو عوامی کر دیا ہے، اب یہ میرا "کم سے کم رازدار" کامیابی کا طریقہ بن گیا ہے۔ لیکن میں بہت کم لوگوں سے ملتا ہوں جو اس طرح سے سرمایہ کاری کی حکمت عملی پر سوچتے ہیں — یعنی، بہت کم لوگ مجموعی تعمیر کے بارے میں سوچتے ہیں، ایک اچھی طرح سے ڈھالا گیا، بہترین طور پر متنوع ڈال کا مجموعہ بنانے کے بارے میں، جو کسی بڑے تبدیلی کے شعبے میں کچھ اسٹاکس پر مرکوز پوزیشن کے مقابلے میں کتنا کمزور پرفارم کرتا ہے۔ زیادہ تر لوگ صرف یہی سوچتے ہیں کہ ان اسٹاکس اور اس شعبے میں اضافہ ہوگا یا نہیں، اور اس پر کیسے ڈال لگائیں۔ مجموعہ تعمیر پر سوچنے والے اور نہ سوچنے والوں کے درمیان پرفارمنس کا فرق بہت زیادہ ہوتا ہے۔ میں بعد میں اس طرح سے اسے کیسے بہتر بنایا جائے، اس کے بارے میں مزید مکمل طور پر بات کروں گا۔
ان سب باتوں کے مطابق، میرے خیال میں، اس کارڈ کے سامنے کیسے کھیلنا ہے، اس پر غور کرنا چاہیے کہ میں اپنا مرکوز پوزیشن کتنا رکھوں اور پھر اسے تقسیم کروں۔
واپسی کم لگ رہی ہے
خطر زیادہ ہونا ایک بے نقاب حقیقت ہے۔ اب میں آپ کو ایک خیال دے رہا ہوں جو غلط ہو سکتا ہے: توقع کیا گیا ریٹرن کم ہے۔ یہ جائزہ میں نے اقدار کے تجزیہ اور اپنے ببل انڈیکیٹرز کے پڑھے جانے سے لیا ہے — مستقبل کے 5 سے 10 سالوں کے لیے اسٹاک کا حقیقی ریٹرن تقریباً -5% سے -10% کے درمیان لگ رہا ہے، تاہم ان اعداد و شمار کے اردگرد عدم یقین کافی زیادہ ہے۔ میرے خیال میں، یہ اسٹاک لمبی مدتی اثاثے ہیں، جن کا خطرہ بہت زیادہ ہے کیونکہ دور مستقبل کو قابل اعتماد طریقے سے دیکھنا مشکل ہے، اور وہ سستے نہیں لگتے اور ان کے پاس مضبوط مالکین نہیں ہیں۔
میری تحقیقی ٹیم کا ایک سوال
حالیہ اجلاس میں، ٹیم کے کسی رکن نے مجھ سے پوچھا: آپ کیسے سمجھتے ہیں کہ بازار کی موجودہ ترتیب غلط ہے؟ آپ کیسے جانتے ہیں کہ آج بازار میں تفرقہ کی کمی کا کوئی اچھا سبب نہیں ہو سکتا — جیسے کچھ سرمایہ کاروں کو لگتا ہے کہ AI شیئرز کا توقعی ریٹرن بہت زیادہ ہوگا، یا جب ایک صنعت اتنی بڑی منڈی کی حاصل کر لے، تو انڈیکس میں اس طرح کا مرکزیت ہونا قدرتی بات ہے، یا جب لوگ ایک صنعت کے لیے بہت زیادہ جوش دکھائیں، تو بہت سے سرمایہ کار اس صنعت کے شیئرز خرید لیتے ہیں، لیکن مستقبل کے منافع کتنے ہوں گے اور ان منافع کو کس طرح قیمت دی جائے، اس کا ذکر نہیں کرتے؟
میرا جواب
قیمت میں اضافے کے کئی وجوہات ہوتے ہیں، اور یہ ضروری نہیں کہ سب اچھے وجوہات ہوں۔ کچھ سرمایہ کار قیمت پر نظر رکھتے ہیں اور اسے بلند کرتے ہیں کیونکہ وہ سمجھتے ہیں کہ بنیادی اقدار کے مقابلے میں قیمت موزوں ہے؛ کچھ لوگ ان شیئرز کو اس لیے رکھتے ہیں کہ وہ سمجھتے ہیں کہ یہ ایک عظیم نئی تکنالوجی ہے، اور قیمت میں اضافہ ان کے لیے "یہ اچھا شیئر ہے" کی تصدیق سمجھتے ہیں؛ اور کچھ سرمایہ کار انڈیکس کے مخاطب ہوتے ہیں اور ان شیئرز پر بے ترتیب طور پر بہت زیادہ وزن ڈالتے ہیں۔ میری رائے میں، آپ ان مسائل پر غور کر سکتے ہیں اور اپنے آپ کو واضح کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں کہ آپ کیا کرنا چاہتے ہیں؛ یا آپ یہ تسلیم کر سکتے ہیں کہ آپ کو ان مسائل پر غور کرنے کی ضرورت نہیں، کیونکہ آپ کے پاس اعتماد کے ساتھ اپنا فیصلہ لینے کے لیے کافی معلومات نہیں ہیں۔ آپ بالکل اس طرح کہہ سکتے ہیں: "میرا علم کم ہے، میں اس پر بات نہیں لگاؤں گا۔" اور پھر واقعی اس پر بات نہ لگائیں۔
جو خیال لوگوں کو نقصان میں ڈالتا ہے، وہ یہ ہے کہ "مجھے ایک رائے بنانا ہوگی، اور میری رائے قیمتی ہے"، لیکن حقیقت زیادہ تر اس طرح ہوتی ہے کہ آپ کو کوئی کافی قابلِ اعتماد، اور اُس پر خطرہ اٹھانے لائق رائے نہیں بن پاتی۔ (نوٹ: واضح کر دوں کہ میں یہ نہیں کہ رہا کہ آپ خطرہ نہ اٹھائیں — اور آپ خطرہ نہیں بچا سکتے، کیونکہ آپ کو ہمیشہ کچھ نہ کچھ مالیاتی اثاثے میں پیسہ لگانا ہوگا، یا کیش میں رکھنا ہوگا، اور زیادہ تر لوگ سمجھتے ہیں کہ کیش کا خطرہ سب سے کم ہے، جبکہ لمبے عرصے میں یہ سب سے بدترین سرمایہ کاری ہے۔ میرا مشورہ یہ ہے کہ جب تک آپ کو کسی مارکیٹ کے بارے میں کوئی تاکتی جائزہ نہ ہو، تو آپ اپنے خطرات کو مناسب طریقے سے تقسیم کر لیں۔ طریقہ یہ ہے: جب تک آپ کو کسی تاکتی جائزے پر پورا اعتماد نہ ہو، تو اپنے اثاثوں کا ایک متوازن، راستہ بند سرمایہ کاری مix رکھیں۔ لیکن یہ بات بعد میں بحث کا موضوع ہوگی۔)
تو میں یہ مانتا ہوں کہ جاننا کہ آپ کو کیا نہیں معلوم، اور اس لیے کب شرط لگانے سے گریز کرنا، وہی اہم ہے جو یہ جاننا کہ آپ کو کیا معلوم ہے اور اس لیے شرط لگانا۔
اسے زیادہ آسان الفاظ میں کہوں تو، میں اس اصول پر عمل کرتا ہوں: کیونکہ عام طور پر مرکوز شدہ شرط لگانے کے لیے کافی معلومات حاصل کرنا مشکل ہوتا ہے، اس لیے بہترین طریقہ یہ ہے کہ آپ اپنے سب سے زیادہ پُراعتماد، اور ایک دوسرے سے منفصل شرطیں ایک منظم مجموعہ میں جمع کریں، اور پھر اس مجموعے کو اپنے مطلوبہ خطرے کے سطح تک ڈیزائن کر دیں۔ یہی میرا "سرمایہ کاری کا سنگ میل" ہے۔
اب، اس ہاتھ کے سامنے، میں نہیں سوچتا کہ کوئی بھی اتنا واضح طور پر جانتا ہو کہ یہ ٹیکنالوجی سے چلنے والی بازار کیا آگے ہوگا، اتنا واضح کہ وہ ایک بڑا، مرکوز شدہ بیٹ لگا سکے۔ میری رائے میں، اس «ناپیدی» کا سب سے اچھا جواب مرکوز ہونے سے بچنا اور متنوع رہنا ہے۔ میں جانتا ہوں کہ یہ آپ کی کتابوں میں پڑھے گئے نظریات کے خلاف ہے — جن میں تقریباً کہا گیا ہے کہ بازار کارآمد ہے، اس لیے آپ صرف «بازار پر بھروسہ کریں»۔
خلاصہ: ابھی ہمارے پاس ایک ایسا مارکیٹ ہے جو ایک انقلابی نئی ٹیکنالوجی کے اردگرد بہت زیادہ مرکوز ہے، جس سے ہمیں یاد دلایا جانا چاہیے کہ نئی ٹیکنالوجی کے لیے جوش کو اس کے اسٹاک کی خوبصورتی سے مت ملا دیں، اور احتیاط کو نظرانداز کر کے کئی اعلیٰ خطرے والے، اعلیٰ متعلقہ مرکوز جوئے نہ اٹھائیں—خاص طور پر جب ہم اپنے خطرے کو بہت کم کر کے اتنی ہی دلچسپ منافع کمانے کے لیے ذکاوت سے متنوع سرمایہ کاری کر سکتے ہیں۔
نوٹ: میں اپنی پوزیشن یا تاکتیکی ججمنٹس آپ کے ساتھ شیئر نہیں کروں گا، کیونکہ میں آپ کا سرمایہ کاری مشیر بننا نہیں چاہتا۔ لیکن میں جلد ہی ان ججمنٹس کے پیچھے کچھ اہم نظریات شیئر کروں گا، جن میں میرے ببل انڈیکیٹرز کے ریڈنگز اور ان کے پیچھے کا منطق شامل ہے۔