Buy-the-Dip SIP Strategy: हर गिरावट पर स्टॉक जमा करें

Huzefa Kudrati अपडेट Oct 7, 2026 8 मिनट में पढ़ें

यह लेख अंग्रेज़ी से अनुवाद किया गया है। मूल लेख अंग्रेज़ी में पढ़ें

Buy-the-Dip SIP Strategy: हर गिरावट पर स्टॉक जमा करें

Buy-the-dip SIP strategy कैलेंडर की जगह प्राइस के हिसाब से निवेश करती है: आप एक स्टॉक खरीदते हैं, जब भी वह एक तय कदम (मान लीजिए 1%) गिरता है तो और खरीदते हैं, और जब वह आपकी औसत लागत से एक तय मार्जिन (मान लीजिए 3%) ऊपर जाता है तो पूरी पोज़िशन बेच देते हैं। यह गिरते मार्केट को खरीदारी के मौके में बदल देती है, लेकिन इसके लिए रिज़र्व में पूंजी चाहिए और यह सीमा भी चाहिए कि कितना नीचे तक average down करना है।

स्ट्रैटेजी कैसे काम करती है

यह आइडिया एक उल्टी सोच वाले (contrarian) तरीके से आया है, जिसे निवेशक और YouTuber Akshat Shrivastava ने लोकप्रिय बनाया: जब मार्केट ऊंचाई पर हो और आपको समझ न आए कि क्या करें, तो टॉप का समय पकड़ने की कोशिश करने के बजाय, प्राइस गिरने पर और खरीदने की तैयारी करें। नियमों में बदलें तो:

1% का कदम और 3% का target सिर्फ़ समझाने के लिए हैं। असली बात ढांचे की है: नीचे जाते हुए कदम-कदम पर खरीदें, थोड़ी रिकवरी पर बेचें।

यह रेगुलर SIP से कैसे अलग है

रेगुलर SIP Buy-the-dip टैक्टिकल SIP
कब खरीदता है हर महीने एक तय तारीख पर जब भी प्राइस एक तय कदम गिरे
हर महीने की रकम तय पहले से पता नहीं: गिरते महीनों में ज़्यादा
Exit कोई प्लान नहीं; सालों तक होल्ड औसत लागत से एक तय फ़ायदे पर
सबसे अच्छा कब जब मार्केट लंबे समय में बढ़ता है जब प्राइस गिरकर कुछ हद तक वापस आते हैं
मुख्य जोखिम आपकी पूरी अवधि में मार्केट गिरता रहे ऐसा स्टॉक जो गिरे और वापस न आए

औसत का गणित

पहले प्राइस से नीचे की हर खरीद आपकी औसत लागत घटाती है। क्योंकि exit उसी औसत से नापा जाता है, इसलिए 3% कमाने के लिए पोज़िशन को पूरी गिरावट वापस नहीं पानी होती।

यही इसका आकर्षण है। अब देखिए कि गिरावट गहरी होने पर पूंजी के मामले में इसकी क्या कीमत है:

चार्ट: जैसे-जैसे स्टॉक पहली खरीद से 0% से 20% नीचे जाता है, लगी हुई पूंजी पहली खरीद के 1x से बढ़कर 21x हो जाती है, और 3% exit तक पहुंचने के लिए ज़रूरी उछाल 3% से बढ़कर लगभग 15.9% हो जाती है; 5% गिरावट पर यह 5.7% है, 10% पर 8.7%गिरावट जितनी गहरी, उतनी ज़्यादा पूंजी फंसती है और exit के लिए उतनी बड़ी उछाल चाहिए (उदाहरण)

  • 10% गिरावट के बाद पहली खरीद का 11x लगा हुआ
  • 20% गिरावट के बाद 21x
  • 20% गिरावट के बाद exit के लिए 15.9% उछाल चाहिए

जोखिम, सीधे शब्दों में

  • कुछ स्टॉक वापस नहीं आते। Average down उन स्टॉक पर काम करता है जो गिरकर वापस आते हैं। लंबी गिरावट वाले स्टॉक पर (टूटा हुआ बिज़नेस, कोई फ़्रॉड, ऐसा सेक्टर जो पसंद से बाहर हो) हर खरीद घाटे वाली पोज़िशन को और बढ़ाती है।
  • पूंजी खत्म हो जाती है। 20 कदम के बाद एक स्टॉक में पहली खरीद का 21 गुना लगा होता है। पूरे मार्केट की गिरावट में 20 स्टॉक में यह कुल रकम बहुत बड़ी हो सकती है।
  • डिज़ाइन में ही कोई stop loss नहीं। स्ट्रैटेजी रिकवरी तक होल्ड करती है। यह कुछ समय तक बड़े unrealised नुकसान को मंज़ूर करने का फ़ैसला है।
  • कई छोटे exits. 3% का target जीतने वाले स्टॉक जल्दी बेच देता है, और हर बिक्री पर टैक्स बनता है। एक साल से कम रखे गए लिस्टेड शेयरों के short-term फ़ायदे पर short-term capital gains टैक्स लगता है।
  • Index गिरता है तो सब एक साथ गिरता है। बड़ी बिकवाली में सभी 20 स्टॉक साथ गिरते हैं, इसलिए स्ट्रैटेजी ठीक उस समय हर जगह खरीदती है जब शायद आपको नकद चाहिए हो।

सुरक्षा के नियम जो इसे सुरक्षित बनाते हैं

  1. प्रति स्टॉक खरीद की संख्या की सीमा रखें, जैसे 5 या 10। पहले से तय करें कि सीमा पर क्या होगा: होल्ड करके इंतज़ार, या exit।
  2. स्ट्रैटेजी कितनी कुल पूंजी इस्तेमाल कर सकती है, यह तय करें और उसी से पहली खरीद का साइज़ निकालें। 10 खरीद की सीमा और 20 स्टॉक के साथ, हर पहली खरीद बजट का 1/220वां हिस्सा है।
  3. वही चुनें जिसे आप सालों तक खुशी से रख सकें। बड़ी, मुनाफ़े वाली कंपनियां या index ETFs छोटे, वोलैटाइल स्टॉक से ज़्यादा average down के लायक हैं।
  4. गिरावट के साथ कदम चौड़ा करें। जैसे −2%, −4%, −7%, −11% पर खरीदें। दूरी बढ़ाने से crash के दौरान पूंजी लगने की रफ़्तार धीमी होती है।
  5. पूरी स्ट्रैटेजी पर एक stop के बारे में सोचें, जैसे कुल drawdown तय प्रतिशत से ज़्यादा हो तो सब कुछ exit कर दें।
  6. इसे किसी खराब दौर पर backtest करें, तेज़ गिरावटों समेत, असली पैसा लगाने से पहले।

फ़ायदे और कमियां

फ़ायदे

  • प्राइस कम होने पर ज़्यादा खरीदती है, हिम्मत से नहीं, नियम से
  • कम औसत लागत का मतलब exit के लिए छोटी उछाल काफ़ी है
  • सिस्टमैटिक: नियम सेट होने के बाद रोज़ कोई फ़ैसला नहीं
  • ऑटोमेट करना और पुराने डेटा पर टेस्ट करना आसान

कमियां

  • हर कदम नीचे ज़रूरी पूंजी तेज़ी से बढ़ती है
  • लगातार गिरते स्टॉक से कोई अंदरूनी सुरक्षा नहीं
  • छोटे तय targets जीतने वाले स्टॉक जल्दी काट देते हैं और बार-बार टैक्स वाली बिक्री होती है
  • जब पूरा मार्केट लंबे समय तक गिरता है तो खराब काम करती है

और पढ़ें: Tradetron में lists, repair once और repair continuous, सिस्टमैटिक पोर्टफ़ोलियो मैनेजमेंट और stop loss का 7% नियम, जो गिरते स्टॉक पर उल्टी राय रखता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

टैक्टिकल SIP क्या है?

टैक्टिकल SIP तय तारीख की जगह मार्केट की स्थिति के हिसाब से निवेश करता है। यहां वाला वर्ज़न हर बार स्टॉक के एक तय प्रतिशत गिरने पर और खरीदता है, और जब प्राइस औसत लागत से एक तय मार्जिन ऊपर हो तो बेच देता है।

क्या dip पर खरीदना रेगुलर SIP से बेहतर है?

हर मार्केट में कोई भी बेहतर नहीं है। Dip पर खरीदने से कम प्राइस पर ज़्यादा पैसा लगता है और exit जल्दी हो सकता है, लेकिन इसमें ज़्यादा पूंजी चाहिए और लंबी गिरावट में ज़्यादा जोखिम है। रेगुलर SIP आसान है और खरीदारी को समय के साथ बराबर फैलाता है।

Buy-the-dip स्ट्रैटेजी को कितनी पूंजी चाहिए?

यह इस पर निर्भर है कि यह कितनी बार खरीद सकती है। हर 1% कदम पर बराबर खरीद के साथ, प्रति स्टॉक 10% गिरावट पर पहली खरीद का 11 गुना और 20% गिरावट पर 21 गुना चाहिए। खरीद की संख्या की सीमा रखें और पहली खरीद का साइज़ अपने कुल बजट से निकालें।

स्टॉक में average down क्या होता है?

Average down का मतलब है प्राइस गिरने के बाद किसी स्टॉक को और खरीदना, जिससे प्रति शेयर आपकी औसत लागत घटती है। अगर प्राइस वापस आता है तो यह मदद करता है, और अगर गिरता रहता है तो नुकसान बढ़ाता है।

क्या यह स्ट्रैटेजी stop loss इस्तेमाल करती है?

बेसिक वर्ज़न नहीं करता: यह हर स्टॉक को target तक वापस आने तक होल्ड करता है। आप खरीद की सीमा और स्ट्रैटेजी-लेवल stop जोड़ सकते हैं, ताकि लंबी गिरावट में नुकसान की सीमा तय रहे।

क्या मैं यह स्ट्रैटेजी ऑटोमैटिक चला सकता हूं?

हां। Tradetron पर आप इसे स्टॉक की एक list, समय के आधार पर पहली खरीद, हर dip के लिए repair conditions, और औसत प्राइस से एक तय प्रतिशत ऊपर exit के साथ बना सकते हैं, फिर लाइव जाने से पहले इसे पुराने डेटा पर टेस्ट कर सकते हैं।

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