Rangoon Quant Institute

Hedge Fund တွေရဲ့ Performance ကိုဘယ်လိုတိုင်းကြမလဲ။

Investment လို့ ခေါ်တဲ့ ငွေကြေးရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွေ လုပ်တော့မယ်ဆိုရင် Return များတာ လောက်နဲ့ ပဲ မကြည့်ကြပါဖူး။ တကယ်တမ်း အသေးစိတ်တွက်ချက်တိုင်းတာကြတဲ့ performance metrics တွေက များပါတယ်။ ဒီ တိုင်းတာချက်တွေထဲမှာ အရေးအကြီးဆုံး ဦးစားပေးရတဲ့ တိုင်းတာစမ်းစစ်ချက် ကိန်းဂဏန်းတွေလဲ ရှိပါတယ်။ ဒီအထဲက တချို့ကို ဆွေးနွေး ပြပါ့မယ်။

ဒါပေမဲ့ မပြောခင် Hedge Fund ဆိုတာ ဘာလဲ အရင်ဆွေးနွေးပြပါ့မယ်။ Hedge ဆိုတာ risk mitigation လို့ ခေါ် တဲ့ ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေ နည်းအောင် လုပ်တဲ့နည်းကို ခေါ်တာပါ။ ငွေကြေးရင်းနှီးမြုပ်နှုံမူ လုပ်ငန်းတွေမှာ ကိုယ်ရမှာထက် ကိုယ့်ဆီက ငွေတွေ အရင်မပါသွားဖို့ ကို စဉ်းစားကြလေ့ရှိပါတယ်။ ဒါဟာ risk management ပါ။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု့တိုင်းမှာ risk / return ratio ကို တွက်ချက်လေ့လာစဉ်းစားဆုံးဖြတ်ထားကြလေ့ရှိပါတယ်။ တနည်းအားဖြင့်ကိုယ်ယူထားတဲ့ risk နဲ့ ကိုယ်ပြန်ရတဲ့ return တန်ရဲ့လားဆိုတာပါ။

Hedge Fund တွေဟာ private fund တွေဖြစ်ကြပြီး stock share ထုတ်ရောင်းတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေလို Security Exchange Commision ရဲ့ တင်းကျပ်မှု ကိုသိပ်မခံရပါဖူး။ အကန့်အသတ်နည်း နည်းနဲ့ ကိုယ် မြတ်မယ်ထင်တဲ့ trading strategy တွေကိုလွတ်လွတ် လပ်လပ်သုံးခွင့်ရကြပါတယ်။ ဥပမာ Short Selling လုပ်ခွင့် လိုမျိုး risk များတဲ့ trading strategy တွေကို သုံးခွင့်ရထားကြပါတယ်။ နောက်တခု အားသာချက်က public fund မဟုတ်တဲ့ အတွက် ကိုယ့်ရဲ့ ဗျူဟာ အသေးစိတ်(detailed strategy)နဲ့ Performance အသေးစိတ်ကို ထုတ်ပြောစရာမလိုပါဖူး။

Hedge Fund တွေရဲ့အစ

၁၉၄၉ မှာ ပထမဆုံး Hedge Fund ကို A.W Jones က New York မှာစတင ်တည်ထောင်ခဲ့ပါတယ်။ စထောင်တုန်း က သူ့ကိုယ်ပိုင်ရယ် သူငယ်ချင်း မိတ်ဆွေတွေ ထည့်တဲ့ ငွေ စုစုပေါင်း ဒေါ်လာ ၁ သိန်းလောက်နဲ့စခဲ့တာပါ။ ဒီလို Hedge Fund မန်နေဂျာတွေ ရဲ့ ထိန်းသိမ်းကိုင်တွယ် တဲ့ ရင်းနှီးထားငွေ ပမာဏ စုစုပေါင်း ကို Asset Under Management (AUM) လို့ ခေါ်ပါတယ်။ သူဌေးသူကြွယ်တွေ ငွေရှိပြီး stock trading ကို ကိုယ်တိုင်မလုပ်တတ် မလုပ်ခြင်တဲ့သူတွေဟာ Hedge Fund တွေထဲထည့် ကြပါတယ်။ ဒီငွေတွေကို Hedge Fund မန်နေဂျာတွေက ဉာဏ်စွမ်းရှိသမျှ အမြတ်ငွေတိုးပွားအောင် လုပ်ပေးရပါတယ်။ တနည်း စတော့ရှယ်ယာ၊ ဘွန်း နဲ့တခြား derivatives တွေပါသုံးပြီး နည်းမျိုးစုံနဲ့ ငွေရှာပေးကြရပါတယ်။

အမြတ်ရလာရင်လည်း Hedge Fund တွေကို performance fee အနေနဲ့ ပျှမ်းမျှအားဖြင့် ၂၀% - ၄၅% အထိပေးကြရပြီး စီမံခန့်ခွဲ ခ (management fee)အ နေနဲ့ ၂%က နေ ၃% ထိပေးကြရပါတယ်။ သချာင်္ပညာရှင် Jim Simmons ဦးစီးတဲ့ ကမ္ဘာကျော် Renaissance Technology ဆိုတဲ့ Hedge Fund မှာဆိုရင ် performance ကြေးက ၄၀% ေ လာက် ယူတာတောင်ထည့်မဲ့သူတွေများလို့ ၁၉၉၃ လောက်ထဲက အသစ်ထည့်ငွေ လက်မခံတော့ပါ ဖူး။ သူ့ရဲ့ Hedge Fund က အခုထိ တခါမှ မရှုံးသေးပဲ စတည်ထောင်ထဲက အခုထိ Compound Average Growth Rate (CAGR) ဟာ ၃၈% ကျော်နေလို့ ငွေကြေးဈေးကွက်မှာ တခါမှ သူ့လောက် မြတ်သူမရှိသေးပါဖူး။ Warren Buffet တို့ ထက်တောင် ပိုမြတ်နေပါသေးတယ်။

ဒါဟာလည်း သူရဲ့ Hedge Fund မှာ ကမ္ဘာ့ အတော်ဆုံး သချာင်္ပညာရှင်၊ ရူပဗေဒပညာရှင်နဲ့ ကွန်ပြူတာ သိပ္ပံပညာရှင ်တရာကျော်လောက်ခန့်ထား တယ်လို့ ပြောကြပါတယ်။ အများစုက ကမ္ဘာကျော်တက္ကသိုလ် တွေ က PhD ရထားသူတွေပါ။ ထူးဆန်းတာ က Finance သမားတယောက်မှ မပါတာပါ။ ဒါကလည်း သူ့ရဲ့ Hedge Fund ဟာ Quantitative လို့ ခေါ ်တဲ့ သချာင်္ပညာ အခြေပြုကာ ကွန်ပြူတာတွေနဲ့ statistics ကို နိုင်နိုင်နင်းနင်း တွက်ချက်ပြီး ဈေးကွက်ထဲက ငွေတွေကို သဲ့ယူနေတာပါ။ အတော်ဆုံး Quant တွေဟာ Renaissance မှာပဲ အလုပ်လုပ်ကြပုံရပါတယ်။ သူ့ Fund မှာ ၁၉၈၀ ကျော်နှစ်တွေကတည်းက Machine learning နဲ့ speech recognition တွေ trading မှာ ထည့်သုံးနေ ပြီလို့ ဆိုကြပါတယ်။ Jim Simmons ရဲ့ အကြောင်း အသေးစိတ်ကိုတော့ "The Man who Solved the Market" ဆိုတဲ့ ၂၀၁၉ ခုထုတ် စာအုပ်မှာ ရေးထားပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ သူ့ Fund က ဘယ်လို ဗျုဟာ သုံးလဲ ဆိုတဲ့ အသေးစိတ်တော့ သိတဲ့သူရှားပါတယ်။ အထူးသိုသိုသိပ်သိပ် လုပ်ထားပါတယ်။ ဒါဆိုရင်တော့ Hedge Fund အကြောင်း အနည်းငယ် သိပြီလို့ယူဆပါတယ်။

ဒါဆိုရင်ကမ္ဘာ့ အကြီးဆုံး Hedge Fund တွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည် performance ကို ဘယ်လို တွက်ကြမလဲ ကြည့်ကြရအောင်။ တကယ်တော့ အစောပိုင်းက ပြောထားသလိုပဲ Hedge Fund တွေဟာ အထူးလျို့ဝှက် အလုပ်လုပ်ကြလို့ သူတို့ ရဲ့ Peformance ကို သိနိုင်ဖို့ data တွေရဖို့က အတော်ခက်ခဲပါတယ်။ သူတို့ ဟာ တခြား စတော့ရှယ်ယာရောင်းချတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေလို performance အသေးစိတ် ကို ဖွင့်ဟ ချပြဖို့ ဥပဒေအရ လုပ်ဖို့ မလိုအပ်ပါဖူး။ ဒါပေမဲ့ Hedge Fund Research Index( HFRI) နဲ့ Barclay Hedge တို့မှာတော့ Hedge Fund တွေက သူတို့ရဲ့ performance တွေကိုတင်ပြလေ့ရှိပါတယ်။

( ***မှတ်ချက်။ ။ အခု ဒီဆောင်းပါးမှာ ပါတဲ့ Hedge Fund တွေကို တိုင်းပြထားတဲ့ performance ratio table ဟာ December 2022 အထိ ပြထားတာဖြစ်လို့ update ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီတွက်ချက်မှု့နဲ့ data တွေရဖို့ ကျနော် အတော်ကြိုးစားရှာဖွေခဲ့ရပါတယ်။***)

ကဲဒါဆို Hedge Fund performance တိုင်းတာချက် ratio နဲ့ နည်းလမ်းတွေကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။

အောက်က ဇယားမှာပြထားတဲ့ Table မှာ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု အခြေစိုက် အထင်ကရ Hedge Fund များရဲ့ performance metric ကို တွက်ပြထားပါတယ်။ ၂၀၂၂ ခု ဒီဇင်ဘာအထိရထားတဲ့ data တွေကို အခြေခံထားပါတယ်။

Hedge Fund အချို့ရဲ့ Performance ကိုတွက်တဲ့အခါမှာ အဓိကသုံးတဲ့ Metrics တချိုရဲ့ သဘောသဘာဝကို အကျဉ်းချုပ်ရှင်းပြပေးပါ့မယ်။
Total Return- Hedge Fund တစ်ခုရဲ့ Total Return ဟာ သတ်မှတ်ကာလတစ်ခုအတွင်း မှာရှိတဲ့ Hedge Fund ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသနေပါတယ်။ ဒီကာလအတွင်း Hedge Fund ရဲ့အသားတင်ပိုင်ဆိုင်မှုတန်ဖိုး (Net Asset Value) ရာခိုင်နှုန်း တိုးခြင်း သို့မဟုတ် လျော့ကျခြင်းကို သိနိုင်ပါတယ်။ Total return ဟာ အချိန်ကာလ တခု အတွင်းက အရှုံးအမြတ်အားလုံးကို overall (စုပေါင်းထင်ဟပ်) မြင်နိုင်အောင်ပြထားတဲ့ သဘောပါ။

Annualized Return- Annualized Return တွေကတော့ သတ်မှတ်ကာလတစ်ခုအတွင်း တစ်နှစ်လျှင် ပျမ်းမျှပြန်ဝင်လာတဲ့ average annual return rate ပါ။ တွက် နည်းကတော့ အပေါ်က Total Retrun ကိုတည်ပြီး Hedge Fund တည်ရှိခဲ့တဲ့ နှစ်ပေါင်းနဲ့စားထားတာပါ။

Maximum Drawdown - Maximum Drawdown ဆိုတာက Hedge Fund တခုရဲ့ NAV (အသားတင်တန်ဖိုး) မှာ အများဆုံး ပြုတ်ကျနိုင်တဲ့ ဆုံးရှုံးနိုင်တဲ့ ငွေပမာဏ ကိုရာခိုင်နှုန်းနဲ့ ပြထားတာပါ။ ဥပမာ Millineum Hedge Fund ရဲ့ Net Asset Value က ဒေါ်လာ သန်း ၁၀၀ ရှိမယ်ဆိုပါစို့။ ဒီမှာ ၂၀ % Maximum Drawdown ရှိတယ ်ဆိုရင် ဘယ်အချိန်မှာမဆို အဆိုးဆုံးရှုံးရင် ဒေါ်လာသန်း ၂၀ လောက်ပဲလို့ပြောခြင်တာပါ။ ဒီအခါမှာ ကိုယ် trade လုပ်ထားတဲ့ strategy ရဲ့ maximum risk ကို သိထားတော့ တုန်တုန်ရီရီနဲ့ emotion သိပ်မဖြစ်နိုင်တော့ဖူးပေါ့။ Risk managememt perspective က ကြည့်မယ်ဆိုရင် Maximum Drawdown က သိပ်အရေးကြီးပါတယ်။

Sharpe ratio - Sharpe ratio ဆိုတာက တော့ investment portfolio တွေမှာ အတော် အသုံးများပါတယ်။ ပြောရရင် Sharpe ratio ဟာ အလွန်အရေးကြီးတဲ့ တိုင်းတာချက်တခုပါ။ ၁၉၉၀ စီးပွားရေးပညာ နိုဘယ်ဆုရှင် William Sharpe ထွင်ခဲ့တဲ့ ratio ပါ။ Willliam Sharpe က တော့ Stanford တက္ကသိုလ် မှာအခုထိစာသင်နေတုန်းပါ။ Hedge Fund ရဲ့ return ထဲက risk-free rate လို့ ခေါင်္ ်တဲ့ အမေရိကန် အစိုးရဲ့ ငွေတိုက်စာချုပ် (10 Year Treasury Bill) ရဲ့ နှုန ်း (တနည်း) ဗဟိုဘဏ် အတိုးနှုန်းကို Standard Devitation ( sigma) (သို့) Risk နဲ့ စားပြထားတာပါ။ တနည်းအားဖြင့် risk adjusted return rate ပါ။ Investment တွေကို ပြောတဲ့ အခါမှာ return ချည်းပဲ ပြောလို့ မရပါဖူး။ Risk ဘယ်လောက်ယူထားလဲဆိုတာပါ ထည့်စဉ်းစားရပါတယ်။ Sigma လို့ ခေါ ်တဲ့ risk က ကြောက်စရာပါ။ Risk များများယူထားလို့ return များများရတယ်ဆိုတာက direction (အတက်/အကျ ခန့်မှုန်းချက ်) မှန ်တဲ့ အခါ ပြသနာမဟုတ်ပေမဲ့ မှားခဲ့ရင် ပိုဆုံးရှုံးနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် "သူ့အိုးနဲ့ သူ့ဆန်တန်ရဲ့လား" ဆိုတဲ့ မေးခွန်းအတွက်ချိန် နိုင်ဖို့ သိပ်အရေးကြီးပါတယ်။
Sharpe ratio = (Rp - Rf)/ sigma of the portfolio
Rp - exepcted return rate of portfolio
Rf - Risk free rate (or) Government T Bill rate
Sigma - average risk of the portfolio
ဒီ formula ရဲ့ အနှစ ်ချုပ်က ရှင်းပါတယ်။ Return နဲ့ Risk ကို အချိုးချထားတာပါ။ ဒါကြောင့် sharpe ratio များလေကောင်းလေပါ။ သူယူထားတဲ့ risk ထက် return က ပိုရတယ်ဆိုတဲ့သဘောပါ။

Sortino ratio - Sortino အချိုးကို Sharpe ratio formula အတိုင်းပဲတွက်ပါတယ်။ ထူးခြားချက် က sigma ပါ။ Portfolio ရဲ့ sigma ထဲကမှ draw down
ဆွဲချသွားတဲ့ negative return သက်သက်ကိုပဲ ထဲ့တွက်ပါတယ်။ Sharpe ratio မှာသုံးတဲ့ sigma က up ကော down ကော ပါ နေပါတယ်။ sigma ဆိုတဲ့ သဘောက ပျှမ်းမျှ က နေသွေဖယ်သွားတဲ့ အခါမှာ ပျှမ်းမျှ ရဲ့ အပေါ် ကော ပျှမ်းမျှအောက်ကျသွားတာကော ၂ ခုလုံးပါနေပါတဲ့ စံသွေဖယ်မှု့ (standard deviation) ကိုပြောတာပါ။
Sortino ratio = (Rp - Rf) / sigma (down)
Rp - exepcted return rate of portfolio
Rf - Risk free rate (or) Government T Bill rate
Sigma (down) - average risk of the portfolio (downside)

Treynor ratio - Treynor အချိုး တွက်တဲ့ အခါမှာ ပိုင်းဝေကတော့ အရင် Sharpe နဲ့ Sortino ratio တို့ အတိုင်းပါပဲ။ Rp - Rf ပါပဲ။ ပိုင်းခြေမှာသာ market risk (သို့မဟုတ်) systemic risk ဖြစ်တဲ့ beta ပဲပြောင်းသွားတာပါ။ Beta ဆိုတာ လွယ်လွယ် ပြောရရင်တော့ Market လှုပ ်ခတ်ရင် ကိုယ့် Portfolio က ဘယ်လောက်လိုက် လှုပ်ခတ်သလဲဆိုတာပါ။ တနည်းအားဖြင့် sensitivity ကိုပြောတာပါ။ ကိုယ့် portfolio investment က beta = 2 ဆိုရင် စတော့ဈေးကွက် ၁ ဆတက်ရင် ကိုယ့် Portfolio က ၂ ဆ တက်မယ် ဈေးကွက် ကျရင် ၂ ဆ ကျပြမယ်ဆိုတဲ့ အတက်အကျ ကြမ်းပြီး risk များတယ်ဆိုတဲ့သဘောပါ။
Treynor ratio = (Rp - Rf)/ beta of portfolio
Rp - exepcted return rate of portfolio
Rf - Risk free rate (or) Government T Bill rate
Beta - volatility of the portfolio to the market

M-squared တိုင်းတာမှု- M-squared တိုင်းတာမှုကလည်း တည်ကိန်း (Numerator) ကတော့ ရှေ့က ratio တွေလိုပါပဲ။ Rp - Rf ပါ။ စားကိန်းမှာသာ ပြောင်းသွားတာပါ။ ဒီနည်းကို စီးပွားရေး နိုဘယ်ဆုရ ပညာရှင် Franco Modigliani နဲ့ မြေးမ ဖြစ်သူ Leah Modigliani တို့က ၁၉၉၀ နှစ်တွေမှာ တင်ပြခဲ့တာဖြစ်တယ်။
M square = (Rp - Rf) * [beta of the market/ beta of the portfolio] * (Rm - Rf)
Rp - exepcted return rate of portfolio
Rf - Risk free rate (or) Government T Bill rate
Rm - expected return rate of the market

Informatio ratio - Information ratio မှာတော့ တည်
ကိန်း ( Numerator) စပြောင်းပါတယ်။ Benchmark (S&P 500) return (သို့) စတော့ဈေးကွက် တခုလုံးရဲ့ return (Rm) ထဲကနေ Portfolio return (Rp)ကို နှုတ်ပါတယ်။ ပြီးမှ tracking error (သို့) sigma e နဲ့စားထားတာပါ။ သဘောကတော့ Benchmark ထက်သာအောင် မရှာနိုင်ရင်တော့ ဘာလို့ trading strategy တွေသုံးပြီး Active ရှာနေအုံးမှာလဲ။ အချိန်ကုန်လူပင်ပန်းတယ်။ Passive strategy အနေနဲ့ benchmark ဖြစ်တဲ့ ETF (Exchange Traded Fund) လို့ ခေါ်တဲ့ S&P 500 လုံးမှာပဲ ရင်းထားလိုက်ရမှာပါ။
Information ratio = (Rm - Rp)/ sigma e (tracking error)
Rm - average return rate of the market (S&P 500)
Rp - exepcted return rate of portfolio
Sigma e - tracking error ( ကိုယ့် fund နဲ ့benchmark နှိုင်းယှဉ်ပြောင်းလဲ နှုန်း)

(မှတ်ချက်- အထက်ဖော်ပြပါ Metric များဟာယေဘူယျ ကိုသာ အခြေခံထားတာကြောင့် Hedge Fund တွေရဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနည်းဗျူဟာပေါ်မူတည်ပြီး ကွဲပြားသွားနိုင်ပါတယ်။)

သုံးသပ်ချက်

ဇယားထဲပါတဲ့ ratio တွေ အကြောင်းလည်း ရှင်းထားပြီးပြီဆိုတော့ ကျနော် ဇယားမှာ အကောင်းဆုံးကနေ အဆိုးဆုံးကို အဓိက ဘာနဲ့ စီထားလဲဆိုတာပါ။ အဓိက ranking မှာ အခြေခံထားတာတွေကတော့ Sharpe ratio နဲ့ Annualized return တွေပါ။ ဒီ ratio တွေကို အဓိကထားပြီး ranking လုပ်ရတဲ့ ကျနော့်ယူဆချက်က investors တွေရဲ့ ရှု့ထောင့် အရဆို ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အများစုသုံးတဲ့ ခိုင်မာတဲ့ နည်းတွေ ဖြစ်နေလို့ပါ။ ကျန်တာတွေလည်း သူ့နေရာနဲ့ သူ အသုံးဝင် ကြမှာပါပဲ။ ကဲ ဒီလောက်ဆို Hedge Fund တွေရဲ့ performance ဘယ်လို တိုင်းမလဲ ဆိုတာ အကြမ်းဖျဉ်းတော့ သိကြပြီလို့ ထင်ပါတယ်။ Quant Finance နယ်ပယ် ဟာ အလွန် အပြောကျယ်ပြီး အဆင်မြင့် တွက်ချက်ရလို့ အမှားအယွင်းတွေပါကောင်းပါနိုင်မယ်ဆိုလေးတော့ထည့်ပြောလိုက်ပါရစေ။ ကိုယ်တိုင် လည်း လေ့လာနေသူတယောက် အဆင့်မှာပဲ ရှိပါသေးတယ်။ စိတ်ဝင်စားသူတွေအတွက် ပိုလေ့လာဖို့ တွန်းအားဖြစ်အောင် ဒီဆောင်းပါးရေးလိုက်တာပါ။

ဝင်းသူအောင်
မတ်လ ၁၊ ၂၀၂၃

#အမေရိကန် M.Sc (Financial Engineering) အတွက် Entrance Exam Preparation သင်တန်း 2024

ယခုလိုအချိန်မှာ အဆင့်မြင့်ပညာများဆက်လက်သင်ကြားရေးအတွက် အခက်အခဲရှိတဲ့ အချို့သော ဘွဲ့ရလူငယ်များ အတွက် ကူညီလိုပါတယ်။ နိုင်ငံတကာငွေကြေးဈေးကွက်များမှာ အလုပ်အကိုင်ရနိုင်ဖို့ အခွင့်အလမ်း တခုအနေဖြင့် Rangoon Quant Institute မှ WorldQuant University လို Global University တခု မှပေးအပ်မဲ့ အခမဲ့ Master ဘွဲ့ရဖို့ ကူညီပေးခြင်ပါတယ်။

Rangoon Quant Institute ရဲ့ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်ကတော့ မြန်မာငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာများပေါ်ထွန်းပြီး ကမ္ဘာ့အဆင့်မီဘဏ်များ၊ ငွေကြေးဈေးကွက်များမှာ ကျွမ်းကျင်သူများ အဖြစ်ရင်ဘောင်တန်းဝင်ရောက်လုပ်ကိုင်ဝင်ငွေရှာနိုင်ရေးပါ။ Entrance Exam Preparation သင်တန်းဟာ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုမှာရှိတဲ့ Distance Education Accrediting Commissioon (DEAC) နဲ့ အမေရိကန် အဆင့်မြင့်ပညာ ဦးစီးဌာန အသိမှတ်ပြု WorldQuant University (WQU) မှ ပေးအပ်မဲ့ MSc (Financial Engineering) program ဝင်ခွင့်စာမေးပွဲ အတွက် ပြင်ဆင်ပေးမဲ့ သင်တန်းပါ။

WQU ရဲ့ program ဟာ အိုးမကွာအိမ်မကွာ အစအဆုံး Online ကနေ သင်ကြားနိုင်တဲ့ သင်တန်းဖြစ်ပြီး သင်တန်းကြေး (tuition fee)၊ ကျောင်းလျောက်ခပါပေးစရာမလိုတဲ့ အခကြေးငွေမဲ့ သင်တန်းပါ။ MSc (Financial Engineering) ရထားသူများဟာ နိုင်ငံတကာ ငွေကြေးအဖွဲ့အစည်းများ၊ Hedge Funds များ နဲ့ ဘဏ်များမှာ ဝင်ငွေလစာကောင်းမွန်စွာရရှိနေကြပါတယ်။
WorldQuant University နှင့် MSc ( Financial Engineering) ဘွဲ့အကြောင်းအသေးစိတ်ကို အောက်ပါ link များတွင်လည်း ဝင်ရောက်ဖတ်ရှုနိုင်ပါတယ်။ တနှစ်မှာဝင်ခွင့် 4 ကြိမ်ခေါ်လေ့ရှိပါတယ်။

https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=519162187078152&id=100069531253599&mibextid=qC1gEa

https://www.wqu.edu/programs/mscfe/

Quantitative Proficiency (Math) Test အဖြစ် WQU က Online ကတဆင့်စစ်ဆေးမည်။

Class Schedule
============
"WQU Entrance Exam Preparation Class"
Brief outline - Math Section covering differential and integral calculus, partial differential equations. Statistics Section covering exploratory data analysis and Basic Python programming.
Duration - 6 Weeks
Class sessions - Every Monday 7:00 pm to 9:30 pm via Zoom
Sessions Date: April 29, May 6, May 13, May 20, May 27, Jun 3,
Lecturer:
U Win Thu Aung
M.Sc(Financial Engineering, WorldQuant University, USA)
MPA (University of Illinois, USA)
Stanford Certified Project Manager (Stanford University, USA)

Course Fees: 250,000 Kyats (Early Bird Discount until April 12 with course fees paid)
300,000 Kyats (Normal Price)
( CB, AYA,KBZ နှင့် Kpay များမှတဆင့်ပေးသွင်းနိုင်ပါသည်။)
Class Registration link: https://forms.gle/QKKZCop9z8kTy9Ax9

လေးစားလျက်
Rangoon Quant Institute
(အသေးစိတ် သိရှိလိုပါက ဖုန်း - 09796259726ကိုဆက်သွယ်ပေးပါ။)

ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာဘာသာရပ် (Financial Engineering)မိတ်ဆက်
ယနေ့ခေတ် ကမ္ဘာ့ပြဿနာ အများစုသည် ငွေကြေးရံပုံငွေ ရယူနိုင်ခြင်း (funding) နှင့် သက်ဆိုင်နေပါသည်။ (ဥပမာ။ ။ ဆင်းရဲမွဲတေမှု ့လျော့ကျရေး၊ ကင်ဆာ ရောဂါ သုတေသန၊ Coronavirus ကာကွယ်ကုသဆေးရှာဖွေရေး)။ ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ် (Financial Engineering) သည် ငွေကြေးဖြည့်တင်းပေးနိုင်ရန် အတွက် ငွေကြေးစျေးကွက် (Financial Markets) များတွင်စွဲဆောင်မှု့ ရှိသော ငွေကြေးနှင့်ဆက်စပ်သော ကုန်ပစ္စည်း(Financial Products) များထုတ်လုပ်နိုင်ရေး တွင်အဓိကအသုံးပြုပါသည်။ ထို့အပြင် ငွေကြေး အင်ဂျင်နီယာများသည် အခြားငွေကြေးနှင့်ဆိုင်သောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် သချာင်္ပညာ၊ စာရင်းအင်းပညာ နှင့် ကွန်ပြူတာ သိပ္ပံ တို့ဖြင့် အဓိကထား ချဉ်းကပ်ပါသည်။
ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ် သည် ၁၉၇၀ နှစ်များတွင် အီလက်ထရွန်းနစ် နည်းပညာဖြင့် ရှယ်ယာအရောင်းအဝယ်ပြုလုပ်နိုင်သော NASDAQ ရှယ်ယာ စျေးကွက် ပေါ်ပေါက်လာခြင်း၊ Capital Asset Pricing Model (CAPM) တွက်နည်း၊ Black- Scholes Model တို့ ဖြင့် Financial Assets နှင့် Derivatives များကို တွက်ချက်နိုင်ခြင်းဖြင့် အစပျိုးခဲ့ပါသည်။ ၁၉၈၀ နှစ်များတွင် ကွန်ပြူတာနည်းပညာ ပိုမိုဖွံဖြိုးလာပြီး personal computer များသုံး၍ လွယ်ကူလျင်မြန်စွာဖြင့် ငွေကြေးဆိုင်ရာ Financial Products များကိုတွက်ချက်နိုင်လာသည်။ ထို့နောက် ငွေကြေးစျေးကွက်များ၊ ရင်းနှီးမြှပ်နှံမှု ဘဏ်( Investment banks) များ၊ Hedge Funds များတွင် ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာများ နှင့် Quants များ ကိုခေါ်ယူအသုံးချ လာကြသည်။
ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ်ကို ဘယ်လိုလေ့လာရမလဲ
ငွေကြေးအင်ဂျင်နီဘာသာရပ် ( Financial Engineering) ကို Mathematical Finance၊ Quantitative Finance သို့မဟုတ် Computational Finance လို့လဲခေါ်ဆိုကြပါသည်။ အဓိက အားဖြင့် Mathematics၊ Statistics နဲ့ Computer programming ကို ပေါင်းစပ် အသုံးပြုရသော ဘာသာရပ်ဖြစ်ပါသည်။ အဆင့်မြင့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ သချာင်္ (Engineering Mathematics) အခြေခံရှိသူများ ဖြစ်ရပါမည်။ Programming အပိုင်းမှာတော့ Python, C++, R (Statistical programming) တို့ကို တတ်ကျွမ်းထားဖို့လိုပါသည်။ အထူးသဖြင့် Electrical/ Electronic Engineer များ၊ Mathematician များနဲ့ Physicists များဖြစ်ပါက Financial Engineering လေ့လာဖို့ ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။
ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ် သင်ရင်ဘာတွေ အကျိုးရှိမလဲ
လက်ရှိမှာတော့ ကမ္ဘာ့ ငွေကြေးဗဟိုဌာန တွေရှိတဲ့ US၊ UK၊ Singapore နဲ့ Hong Kong အခြေစိုက် Investment Banks၊ Hedge Funds တွေနဲ့ Trading လုပ်နေတဲ့ ငွေကြေးအဖွဲ့အစည်းအတော်များများ မှာ quants များအဖြစ် ဝင်ရောက်လုပ်ကိုင်် နိုင်ပါတယ်။ လစာ အပြင် bonus လည်းအတော်လေးကောင်းကြတာတွေ့ရပါတယ်။ လစာ၊ ဝင်ငွေ အကြမ်း ကိုတော့ ပုံမှာကြည့်နိုင်ပါသည်။ ကိုယ်ပိုင် hedge fund အသေးစားလေးတွေထောင်ပြီး ငွေကြေးအမြတ်ရှာလို့လည်း ရနိုငိပါသည်။ ကမ္ဘာမှာ ဝင်ငွေ အကောင်းဆုံး Quantitative Hedge Fund ကတော့ ဂျူးလူမျိုး အမေရိကန် သချာင်္ပညာရှင် Jim Simmons ဦးစီးခဲ့တဲ့ Renaissance Technology ကုမ္ပဏီရဲ့ Medallion Hedge Fund ပါ။ ဒီ fund ရဲ့ AUM ( Asset Under Management) ကတော့ US$68 Billions( ဇွန် ၂၀၁၉ စာရင်းအရ) ရှိပါတယ်။ ဒီ Fund ရဲ့ တနှစ် အသားတင်ဝင်ငွေ နှုန်းထားကတော့ ပျှမ်းမျှ၃၅ ရာခိုင်နှုန်းကျော် ရှိပြီး နှစ် ၄၀ အတွင်းမှာ တခါမှ မရှုံးဖူးသေးပါ။ ဒီ Hedge Fund မှာခေါ်ခန့် ထားတဲ့ Quant ပညာရှင်အများစုကတော့ ကမ္ဘာ့ အကောင်းဆုံးတက္ကသိုလ် များမှ သချာင်္နဲ့ ရူပဗေဒ ပညာရှင်အများစုပါ။
တခြားအခွင့်အလမ်းများကတော့ Financial Securities ကုမ္ပဏီများ၊ အာမခံ ကုမ္ပဏီများမှာ Financial Model ရေးဆွဲပေးသူများ၊ Risk Managers များနဲ့ Data Scientist များအနေဖြင့်လည်း ဝင်ရောက်လုပ်ကိုင်နိုင်ပါတယ်။
ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာဘာသာရပ် ကို ဘာမှာလေ့လာရမလဲ
ငွေကြေးအင်ဂျင်ဘာသာရပ် ဟာ ဘွဲ့လွန် (Master level )ဘာသာရပ် ဖြစ်တာကြောင့် အများအားဖြင့် ကမ္ဘာ မှာ နာမည်ကြီး စီးပွားရေးတက္ကသိုလ် နှင့် အင်ဂျင်နီယာ ကျောင်းများမှာ သင်ကြားပေးပါတယ်။ Quant Net လို့ခေါ်တဲ့ အဖွဲ့အစည်းရဲ့ စစ်တမ်းတခု အရတော့ Financial Engineering ဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံး ကျောင်းတွေကို အောက်ပါအတိုင်းတွေ့ နိုင်ပါတယ်။ ကမ္ဘာ့ Financial Hub ဖြစ်တဲ့ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုကတော့ အများဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ ကျောင်းဆင်းများ၏ ဝင်ငွေများကိုုလည်း အောက်ပါဇယားတွင် ဖော်ပြပေးထား ပါတယ်။
ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ်အားဝေဖန်မှု့များ
၂၀၀၇-၂၀၀၈ အမေရိကန်ငွေကြေးစျေးကွက်များ အကျပ်အတည်း ဖြစ်စေခဲ့သည့် တရားခံများတွင် Quant များနှင့် ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာများသည်လည်း အဓိက ပါဝင်ခဲ့သည် ဟု ဝေဖန်သူများရှိပါခဲ့သည်။ Quant များ သည် ရှုပ်ထွေးသော ငွေကြေးသက်သေခံပစ္စည်းများ ( Mortgage Backed Securities)၊ ငွေတိုက် စာချုပ်များဖန်တီးကာ အိမ်ခြံမြေစျေးကွက်များတွင် အရည်အသွေးနိမ့် loans များကို လူအဝယ်များအောင် နှင့် rating ကောင်းအောင် mathematics နည်းလမ်းများ ဖြင့် အသုံးချ ထုတ်လုပ်ပေးခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် Quant များ၏ ကျင့်ဝတ်ကို မေးခွန်း ထုတ်စရာဖြစ်ခဲ့ရပါသည်။ နောက်ပိုင်းတွင် ကျောင်းများ၏ သင်ခန်းစာများတွင် Ethics နှင့် compliance များကို မယူမနေရ ထည့်သွင်း သင်ကြားပေးကြသည်။
မြန်မာနိုင်ငံနှင့် ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ်
ငွေကြေးလုပ်ငန်း၊ နိုင်ငံတကာ ဘဏ္ဏာရေးစနစ်တွေ နဲ့ ချိတ်ဆက်နိုင်မှု အားနည်း နေသေးသော မြန်မာနိုင်ငံအတွက်တော့ ဒီဘာသာရပ်က စိမ်းနေအုံးမှာဖြစ်ပါတယ်။ သို့သော်လည်းများမကြာမီ ကာလာများ မှာ အထူးသဖြင့် နိုင်ငံခြားဘဏ်များ ဝင်ရောက်ခဲ့ရင်သော်လည်းကောင်း၊ လက်ရှိပြည်တွင်း ငွေကြေးသက်သေခံ လက်မှတ် လုပ်ငန်းများ ( ဥပမာ။ ။ CB Securities နှင့် KBZ Sterling Coleman Securities) များတွင်လည်း ဤ ပညာရပ်တတ်ကျွမ်းထားသူများ လိုအပ် လာမည်ဖြစ်ပါသည်။
မြန်မာကျောင်းသားများ အနေဖြင့် ဤငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ်ကို တတ်မြောက် သင်ယူလိုပါက လက်ရှိတွင်နိုင်ငံတကာ ကျောင်းများမှတဆင့်သာ သင်ယူနိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ သာမန် အားဖြင့် Engineering၊ Computer Science၊ Mathematics၊ Statistics နှင့် Physics ဘာသာရပ်များဖြင့် ဘွဲ့ရထားပြီး TOEFL နှင့် IELTS အမှတ်ကောင်းသူများအတွက် နိ်ုင်ငံတကာကျောင်းများမှာ ဤဘာသာရပ်သင်ဖို့ အခွင့်အလမ်း ရနိုင်ပါတယ်။ ကျောင်းကောင်းအများစု ကတော့ GRE အမှတ်ကောင်း ရထားသူများ( Quant နှင့် Verbal ပေါင်း ၁၂၀၀ ကျော်ခန့်) နဲ့ အခြား လိုအပ်ချက် အနေဖြင့် ကိုယ့်ကို ထောက်ခံပေးမည့် ပေါမောက္ခ များ၏ ထောက်ခံစာများနှင့် မည်သည့် အတွက်ကြောင့် ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဖြစ်လိုသည် (passion) ကို ကျနစွာဖော်ပြလျောက်ထားနိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။
အကယ်၍ အထက်ဖော်ပြပါကျောင်းများ တွင်တက်ရောက်ရန် ငွေကြေးအခက်အခဲ ရှိပါကလည်း Online ဖြင့် ငွေကြေး အနည်းငယ်ခန့်မျှဖြင့် သင်ကြားသော တက္ကသိုလ် များလည်းရှိပါသည်။ ဥပမာ။ ။ World Quant University www.wqu.edu။ ဤကျောင်းကတော့ စတင်ဖွင့်လှစ်သည်မှာ မကြာသေး (၂၀၁၅ မှာစဖွင့်) သော်လည်း အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု အဆင့်မြင့်ပညာဦးစီး ဌာန CHEA နှင့် DEAC တို့မှ Accreditation (အသိမှတ်ပြုခံရမှု့) ရထားပါသည်။ဝင်ခွင့်စာမေးပွဲဖြေရပြီး English proficiency လိုအပ်ချက် အဖြစ် TOEFL ၊ IELTS သို့မဟုတ် Duolingo English Test လိုအပ်မည် ဖြစ်ပါသည်။ ဤကျောင်းတွင် သင်ကြားပေးသော ဘာသာရပ်များကိုလည်း အောက်တွင် အကျဉ်းချုပ်ကြည့်နိုင်ပါမည်။ ဖွံဖြိုးပြီး နိုင်ငံများတွင်လစာကောင်း Quant အလုပ်များရလိုလျှင်တော့ နာမည်ကြီးကျောင်းများ တက်ရောက်ဖို့လိုပါမည်။
Data Source: https://www.wqu.edu/programs/mscfe/?utm_source=Google...
အချုပ်အားဖြင့် ဆိုသော် ငွေကြေးအင်ဂျင်နီယာ ဘာသာရပ်သည် MBA ကဲ့သို့ General Management ဘာသာရပ်များမဟုတ်ပဲ Specialized ဘာသာရပ် ဖြစ်သောကြောင့် ငွေကြေးနှင့်ဘဏ်လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်းများတွင် ဝင်ရောက် လုပ်ကိုင်လိုသူများနှင့် ကိုယ်ပိုင် ငွေကြေးရံပုံငွေ ကုမ္ပဏီ hedge fund တည်ထောင် လိုသူများအတွက် သင့်တော်မည် ဖြစ်ပြီး လေ့လာဆည်းပူးရန် လိုအပ်လာမည် ဖြစ်ပါကြောင်းတင်ပြလိုက်ရပါသည်။
ဝင်းသူအောင်
နိုဝင်ဘာ ၁၊ ၂၀၂၀
(ဦးဝင်းသူအောင်သည် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု ၊ Louisiana ပြည်နယ် New Orleans မြို့ ရှိ World Quant University မှ M.Sc (Financial Engineering) ဘွဲ ့ကို ၂၀၂၀ ဇွန်လတွင် ရရှိထားပါသည်။)