एडवर्ड निकुलिन, माइंड मनी में मौसम मॉडल विशेषज्ञ – साक्षात्कार श्रृंखला

Edward Nikulin, मौसम मॉडल विशेषज्ञ और यूरोपीय ब्रोकरेज Mind Money में ट्रेडिंग डिवीजन के प्रमुख, एक कुशल मात्रात्मक शोधकर्ता और डेटा वैज्ञानिक हैं जिनके पास बाजार मॉडलिंग, व्यवस्थित ट्रेडिंग और एआई‑आधारित विश्लेषण में आठ से अधिक वर्षों का अनुभव है। वह Mind Money की स्वामित्व वाली ट्रेडिंग रणनीतियों में उपयोग किए जाने वाले मौसम मॉडल के लेखक हैं।

Mind Money एक यूरोपीय निवेश और ब्रोकरेज प्लेटफ़ॉर्म है जो साइप्रस के लिमासोल में स्थित है, और वैश्विक स्टॉक्स, बॉन्ड, ईटीएफ तथा चयनित आईपीओ और प्री‑आईपीओ अवसरों तक पहुंच प्रदान करता है। यह CySEC नियमन और MiFID II अनुपालन के तहत संचालित होता है, और पारदर्शी मूल्य निर्धारण, विविध निवेश विकल्प, तथा अंतरराष्ट्रीय वित्तीय बाजारों में एक्सपोज़र चाहते ग्राहकों के लिए पेशेवर पोर्टफ़ोलियो प्रबंधन पर केंद्रित है।

Edward Nikulin अपने जलवायु और मौसम मॉडलिंग को कमोडिटी बाजारों के विश्लेषण में लागू करने के अपने ज्ञान और विशेषज्ञता को साझा करते हैं। ट्रेडर से मौसम‑मॉडल विशेषज्ञ की उनकी यात्रा ने वित्तीय और पर्यावरणीय डेटा के अंतर्संबंध पर एक विशिष्ट दृष्टिकोण को आकार दिया है। इस लेख में, वह बताते हैं कि उनका मौसम‑कमोडिटी मॉडल व्यावहारिक रूप से कैसे काम करता है: कौन‑से जलवायु और मौसम चर शामिल किए जाते हैं — मौसमी तापमान परिवर्तन से लेकर वर्षा पैटर्न और अत्यधिक घटनाओं तक — और ये इनपुट कैसे कार्रवाई योग्य ट्रेडिंग और जोखिम संकेतों में परिवर्तित होते हैं। बाजार अंतर्ज्ञान को वैज्ञानिक मॉडलिंग के साथ मिलाकर, Edward पाठकों को यह दुर्लभ अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं कि मौसम बुद्धिमत्ता आज कमोडिटी रणनीतियों में निर्णायक कारक कैसे बन सकती है।

क्या आप हमें अपने ट्रेडर से जलवायु और मौसम‑मॉडल विशेषज्ञ बनने की यात्रा के बारे में बता सकते हैं, और वह पृष्ठभूमि आज कमोडिटी बाजारों के विश्लेषण को कैसे आकार देती है?

मेरी पृष्ठभूमि मात्रात्मक ट्रेडिंग और डेटा विज्ञान में है। कई वर्षों तक, मैं व्यवस्थित कमोडिटी और डेरिवेटिव्स रणनीतियों पर काम करता रहा, इसलिए मैं हमेशा ट्रेडिंग संकेतों और जोखिम के संदर्भ में सोचता रहा। फिर, मुझे एक स्टार्ट‑अप द्वारा आमंत्रित किया गया जो समुद्री लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करने पर केंद्रित था, ताकि मौसम और जलवायु से संबंधित एआई दिशा का नेतृत्व कर सकूँ। इससे मैं जलवायु विज्ञानियों, पारिस्थितिकीविदों और डोमेन विशेषज्ञों के साथ बहुत निकट दैनिक संपर्क में आया, जो ट्रेडरों से बहुत अलग सोचते हैं।

यह अनुभव अत्यंत महत्वपूर्ण था: मैंने सीखा कि मौसम विशेषज्ञ शारीरिक प्रक्रियाओं, अनिश्चितता और समय विलंबों के बारे में कैसे तर्क करते हैं। और उतनी ही महत्वपूर्ण बात यह थी कि उनके मानसिक मॉडल बाजार में उपयोग किए जाने वाले मॉडलों से कितने अलग होते हैं।

आज, मैं इन दो दुनियाओं के संगम पर काम करता हूँ। मैं मौसम को पूर्वानुमान समस्या के रूप में नहीं देखता (वास्तव में, NOAA और ECMWF मॉडलों को मात देना बहुत कम समझ में आता है), और मैं बाजारों को केवल सांख्यिकीय शोर के रूप में नहीं देखता। मेरा ट्रेडिंग पृष्ठभूमि हर जलवायु संकेत को बहुत व्यावहारिक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए मजबूर करता है: कब, किस तंत्र के माध्यम से, और किस संभावना के साथ यह जानकारी वास्तव में कीमत को प्रभावित करती है। यह संयोजन अब कमोडिटी बाजारों के मेरे विश्लेषण को बहुत प्रभावित करता है।

आपका मौसम‑कमोडिटी मॉडल व्यावहारिक रूप से कैसे काम करता है — आप कौन‑से जलवायु और मौसम डेटा को शामिल करते हैं, और उन चर को कार्रवाई योग्य ट्रेडिंग या जोखिम संकेतों में कैसे परिवर्तित किया जाता है?

व्यावहारिक रूप से, मॉडल एकल स्रोत पर निर्भर रहने के बजाय कई डेटा परतों को एकीकृत करता है।

मौसम पक्ष में, हम वास्तविक‑समय और निकट‑भविष्य के डेटा को संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान मॉडलों से, उत्पादन क्षेत्रों के निकट हाइपर‑लोकल मौसम स्टेशन डेटा से, और उपग्रह‑आधारित संकेतकों जैसे वनस्पति और सूखा सूचकांक से लेते हैं। जलवायु पक्ष में, हम पुनः‑विश्लेषण डेटासेट और बड़े‑पैमाने के जलवायु सूचकांकों जैसे ENSO, NAO, PDO आदि के माध्यम से दीर्घ‑कालिक संकेतों को ट्रैक करते हैं।

वास्तविक कुंजी चरण भविष्यवाणी नहीं, बल्कि प्रभाव अनुवाद है। कच्चे मौसम चर को उत्पादन, लॉजिस्टिक्स या मांग‑साइड तंत्रों से जोड़ा जाता है, जो किसी विशिष्ट कमोडिटी के लिए महत्वपूर्ण होते हैं। इन संबंधों को नियम‑आधारित और संभाव्यात्मक ढाँचे के माध्यम से औपचारिक किया जाता है, अक्सर अनिश्चितता को पकड़ने के लिए मोन्टे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग किया जाता है।

आउटपुट एक मौसम पूर्वानुमान नहीं, बल्कि एक संरचित संकेत है: संभाव्य‑वज़नित परिदृश्य, जोखिम विषमता, और समय‑शिफ्टेड प्रभाव अनुमान। यही कारण है कि ये संकेत ट्रेडिंग निर्णयों या जोखिम नियंत्रण दोनों के लिए उपयोग किए जा सकते हैं, समय‑सीमा के आधार पर।

आपका मॉडल कई वर्षों से लाइव है और मजबूत प्रदर्शन दिखा रहा है — प्रमुख मौसम व्यवधानों के दौरान यह कैसे व्यवहार करता रहा, और उन अवधियों ने जलवायु झटकों पर बाजार की प्रतिक्रियाओं के बारे में क्या उजागर किया?

मॉडल को लाइव चलाते हुए सबसे महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि यह है कि बाजार लगभग कभी भी मौसम झटकों पर तुरंत प्रतिक्रिया नहीं देते और बहुत ही कम मामलों में रैखिक रूप से प्रतिक्रिया देते हैं।

एक हालिया अच्छा उदाहरण नेचुरल गैस है। अक्टूबर के अंत में, हमारा मॉडल पोलर वॉर्टेक्स व्यवधान की उच्च और बढ़ती संभावना को संकेत करना शुरू किया। उस समय, स्पॉट मौसम अपेक्षाकृत सौम्य दिख रहा था, भंडार आरामदायक थे, और बाजार कथा तटस्थ थी। कीमतें लगभग नहीं बदलीं।

महत्वपूर्ण बात यह थी कि मॉडल ने द्विआधारी संकेत नहीं दिया। इसने एक संभाव्यता वक्र दिखाया जो नवंबर में और दिसंबर में भी बढ़ता रहा, क्योंकि वायुमंडलीय पैटर्न अधिक अस्थिर हो रहे थे। केवल बाद में, जब ठंडे परिदृश्य सार्वजनिक पूर्वानुमानों और मीडिया कथाओं में लगातार दिखाई देने लगे, नेचुरल गैस ने एक मजबूत ऊपर की प्रवृत्ति शुरू की।

उस घटना ने स्पष्ट रूप से यह दिखाया कि हम बार‑बार देखते हैं:

• पहले शारीरिक वायुमंडलीय तनाव आता है,
• फिर संभाव्यता का संचय,
• फिर सूचना का प्रसार,
• और अंत में, हम कीमत में समायोजन देखते हैं।

कमोडिटी ट्रेडर और निवेशक वर्तमान में जोखिम‑प्रबंधन रणनीतियों में जलवायु और मौसम डेटा का उपयोग कैसे कर रहे हैं, और आप कहाँ देखते हैं कि अधिकांश प्रतिभागी अभी भी कहाँ कमी रखते हैं?

अधिकांश प्रतिभागी अभी भी मौसम डेटा को काफी हद तक विवेकाधीन तरीके से उपयोग करते हैं। वे पूर्वानुमान ट्रैक करते हैं, विशेषज्ञ टिप्पणी पढ़ते हैं, और घटनाओं की अनुमानित गंभीरता के आधार पर पोजीशन समायोजित करते हैं। जोखिम प्रबंधन में, जलवायु डेटा अक्सर प्रतिगामी रूप से उपयोग किया जाता है।

जहाँ वे कमी रखते हैं वह औपचारिकता है। मौसम संकेत अक्सर व्यक्तिपरक, असंगत वज़नित, और बाजार संरचना के साथ खराब एकीकृत होते हैं। एक और सामान्य समस्या है दृश्य रूप से नाटकीय लेकिन आर्थिक रूप से अप्रासंगिक विसंगतियों पर अधिक प्रतिक्रिया देना, या आपूर्ति के लिए अधिक महत्वपूर्ण धीमी‑चलती प्रक्रियाओं पर कम प्रतिक्रिया देना।

सबसे बड़ा अंतर यह है कि मौसम, उत्पादन प्रभाव और कीमत प्रतिक्रिया के बीच स्पष्ट मानचित्रण की अनुपस्थिति है।

कौन‑से विशिष्ट जलवायु या मौसम संकेतकों को आप 2026 तक कमोडिटी बाजारों, विशेष रूप से कृषि और ऊर्जा के लिए सबसे महत्वपूर्ण मानते हैं?

कृषि के लिए, निरंतर नमी संतुलन संकेतक — सूखा विकास, मिट्टी की नमी, और वनस्पति स्वास्थ्य — व्यक्तिगत मौसम घटनाओं की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण होंगे। संवेदनशील विकास चरणों के दौरान तापमान चरम भी महत्वपूर्ण बने रहेंगे।

ऊर्जा के लिए, ध्यान मांग‑साइड तापमान विसंगतियों पर रहेगा, विशेष रूप से हीटिंग मांग के लिए शीतकालीन अस्थिरता और पावर सिस्टम पर गर्मी तनाव के लिए ग्रीष्मकालीन गर्मी। जलवायु पक्ष में, ENSO जैसे बड़े‑पैमाने के दोलन क्षेत्रीय आपूर्ति‑मांग असंतुलन को प्रभावित करना जारी रखेंगे।

आपका दृष्टिकोण पारंपरिक कमोडिटी पूर्वानुमान मॉडलों या बाजारों में उपयोग किए जाने वाले मानक मौसम‑आधारित विश्लेषण से कैसे अलग है?

मुख्य अंतर यह है कि हम कीमतों या मौसम को सीधे भविष्यवाणी करने का प्रयास नहीं करते, और हम साधारण मौसम पूर्वानुमान भी नहीं लेते। हमारी टीम मौसम और जलवायु के मूल्य पर प्रभाव के मात्रात्मक मॉडलिंग पर केंद्रित है।

पारंपरिक मॉडल अक्सर कीमतों को सांख्यिकीय रूप से एक्सट्रापोलेट करते हैं या मौसम को एक कमजोर संरचना वाले बाहरी व्याख्यात्मक चर के रूप में देखते हैं। दूसरी ओर, मानक मौसम विश्लेषण अधिक वर्णनात्मक होता है, न कि बाजार‑जागरूक। हमारा दृष्टिकोण पर्यावरणीय स्थितियों और बाजार प्रभाव के बीच कारणात्मक श्रृंखला को औपचारिक करता है, अनिश्चितता, समय‑सीमा और प्रासंगिकता को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है।

निवेशकों को जलवायु डेटा को वास्तविक‑विश्व निर्णय‑निर्धारण में एकीकृत करने में सबसे बड़े चुनौतियाँ क्या हैं, और वे सामान्य गिरावटों से कैसे बच सकते हैं?

सबसे बड़ी चुनौती शोर से संकेत को अलग करना है। जलवायु डेटा उच्च‑आयामी, धीमी‑चलती, और अक्सर मीडिया कथाओं द्वारा भावनात्मक रूप से प्रभावित होता है।

सामान्य गिरावटों में ऐतिहासिक सहसंबंधों का अधिक‑फ़िटिंग, समय‑विलंबों को अनदेखा करना, और यह मानना शामिल है कि अधिक डेटा स्वचालित रूप से बेहतर निर्णय देता है। एक और गलती यह है कि जलवायु प्रवृत्तियों को निर्धारक मानना, जबकि वे संभाव्यात्मक होते हैं।

वास्तव में, इन समस्याओं का अधिकांश कारण समझ की कमी है। जलवायु डेटा को ट्रेडिंग या जोखिम प्रबंधन में एकीकृत करना इतना आसान नहीं है। इसके लिए शारीरिक तंत्र, क्षेत्रीय विशिष्टताएँ, डेटा सीमाएँ, और सबसे महत्वपूर्ण, बाजार वास्तव में इस जानकारी को कैसे पचाते हैं, को समझने में काफी समय चाहिए। इस आधार के बिना, जलवायु डेटा अक्सर झूठा आत्मविश्वास पैदा करता है, बेहतर निर्णय नहीं।

सिर्फ मौसम विज्ञानी को नियुक्त करना मौसम विशेषज्ञता में अंतर को पाटने में मदद कर सकता है, लेकिन यह मूल समस्या को हल नहीं करता: मौसम और जलवायु संकेतों को मापनीय बाजार प्रभाव और मूल्य निर्धारण गतिशीलता में अनुवाद करना। इस बिंदु पर वास्तव में दो ही व्यावहारिक मार्ग हैं। या तो उन टीमों के साथ सहयोग करें जिन्होंने पहले से यह क्षमता विकसित की है और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, या इन‑हाउस एक समर्पित मौसम और जलवायु डेस्क बनाएं जो बाजार विशेषज्ञता को पर्यावरणीय विज्ञान के साथ जोड़ता हो।

आप कैसे देखते हैं कि दीर्घकालिक जलवायु प्रवृत्तियाँ अगले कुछ वर्षों में वैश्विक कमोडिटी बाजारों को संरचनात्मक रूप से पुनः आकार देंगी?

हम पहले ही बढ़ी हुई अस्थिरता देख रहे हैं, न कि सुगम प्रवृत्ति बदलाव। जलवायु परिवर्तन केवल औसत को नहीं बदलता, बल्कि अत्यधिक घटनाओं की आवृत्ति और क्लस्टरिंग को बढ़ाता है।

संरचनात्मक रूप से, इसका मतलब है आपूर्ति अनिश्चितता में वृद्धि, उच्च जोखिम प्रीमियम, और लॉजिस्टिक्स तथा भंडारण प्रबंधन में लचीलापन पर अधिक जोर। कुछ क्षेत्रों के आपूर्तिकर्ता कम विश्वसनीय बनेंगे, जबकि अन्य रणनीतिक महत्व प्राप्त करेंगे।

जैसे ही जलवायु जोखिम संस्थागत ढांचों में अधिक केंद्रीय हो रहा है, आप कैसे देखते हैं कि जलवायु‑सूचित मॉडल पोर्टफ़ोलियो निर्माण, प्रकटीकरण, या जोखिम रिपोर्टिंग को प्रभावित करेंगे?

जलवायु‑सूचित मॉडल धीरे‑धीरे गुणात्मक ओवरले से मात्रात्मक जोखिम इनपुट की ओर स्थानांतरित होंगे। पोर्टफ़ोलियो निर्माण में, वे पोजीशन साइजिंग, टेल‑रिस्क एक्सपोज़र, और विविधीकरण धारणाओं को सूचित कर सकते हैं। प्रकटीकरण और रिपोर्टिंग में, वे बिना केवल कथात्मक विवरणों पर निर्भर हुए, परिदृश्य‑आधारित, अधिक बचाव योग्य तरीके से जलवायु एक्सपोज़र पर चर्चा करने का साधन प्रदान करेंगे।

समय के साथ, मैं अपेक्षा करता हूँ कि जलवायु जोखिम को कमोडिटी बाजारों में मैक्रो या अस्थिरता जोखिम की तरह माना जाएगा: एक अलग ESG श्रेणी नहीं, बल्कि बाजार जोखिम का एक मूलभूत घटक।

क्या आप कोई उदाहरण साझा कर सकते हैं जहाँ आपके मॉडल की अंतर्दृष्टियों ने व्यापक बाजार को स्पष्ट होने से पहले एक महत्वपूर्ण कमोडिटी मूल्य आंदोलन की भविष्यवाणी करने में मदद की?

जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया, नेचुरल गैस इस मॉडल अंतर्दृष्टि का स्पष्ट उदाहरण है।

हम कृषि बाजारों में भी और स्पष्ट उदाहरण देखते हैं।

उदाहरण के तौर पर, 2023 में ब्राज़ीलियाई संतरे के रस उत्पादन में, उपग्रह‑आधारित नमी और वनस्पति सूचकांकों ने आधिकारिक उपज अनुमान या बाजार टिप्पणी से कई महीने पहले लगातार सूखा तनाव का खुलासा किया। कीमतें प्रारम्भ में स्थिर रहीं क्योंकि क्षति अभी स्पष्ट नहीं थी। एक बार उत्पादन पूर्वानुमान संशोधित हुए और शीर्षक आए, कीमतें तेजी से समायोजित हुईं, लेकिन उस समय तक अंतर्निहित जोखिम पहले ही हफ्तों से बन रहा था।

एक और मामला 2023‑2024 में वियतनाम में रोबस्टा कॉफ़ी उत्पादन का है। उस अवधि में, निरंतर सूखा और गर्मी तनाव ने धीरे‑धीरे उत्पादन क्षमता को घटाया, जबकि बाजार ने इसे अस्थायी माना। मॉडल ने तनाव की संचयी प्रकृति को प्रारम्भ में ही पकड़ लिया। जब उत्पादन हानि अनिवार्य हो गई, कीमतें तेज़ी से बढ़ीं।

वेस्ट अफ्रीका में कोको बाजारों में नवंबर 2023 में भी समान पैटर्न देखा गया, जब असामान्य रूप से लगातार हार्मट्टन हवाओं ने नमी की कमी और परागण समस्याएँ पैदा कीं। शारीरिक तनाव बाजार प्रतिक्रिया से बहुत पहले स्पष्ट था, और केवल तब तेज़ी से बढ़ा जब आपूर्ति चिंताएँ मुख्यधारा की कथाओं में प्रवेश कर गईं।

इन सभी मामलों में मुख्य अंतर्दृष्टि समान है: मॉडल धीमी, संचयी शारीरिक तनाव को पहचानने में मदद करता है जो जोखिम विषमता को बाजार प्रतिक्रिया से बहुत पहले बदल देता है। यही कारण है कि समय‑निर्धारण और संभाव्यात्मक मूल्यांकन हेडलाइन या अलग‑अलग मौसम घटनाओं पर प्रतिक्रिया देने की तुलना में बहुत अधिक मायने रखते हैं।

Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Mind Money.