ब्रिजवाटर एसोसिएट्स और डी.ई. शॉ एंड कंपनी 2025 में अग्रणी हेज फंड प्रदर्शनकर्ताओं के रूप में उभरे, टैरिफ अनिश्चितताओं से प्रेरित बाजार अस्थिरता का लाभ उठाते हुए। ब्रिजवाटर के प्रमुख प्योर अल्फा II मैक्रो फंड ने रिकॉर्ड 34% रिटर्न हासिल किया, जबकि इसकी ऑल वेदर रणनीति में 20% की वृद्धि हुई। डी.ई. शॉ के कंपोजिट हेज फंड में 18.5% की वृद्धि हुई, और इसके ओकुलस फंड में अनुमानित 28.2% की वृद्धि देखी गई।

मिशेल मसूद का मेलकार्ट अपॉर्च्युनिटीज फंड, जो इवेंट-ड्रिवन रणनीतियों पर केंद्रित है, में 45% की पर्याप्त वृद्धि हुई। मिलेनियम मैनेजमेंट, जो $83.5 बिलियन की संपत्ति वाला एक प्रमुख खिलाड़ी है, ने 10.5% की वृद्धि दर्ज की। एक्सोडसपॉइंट, जो लगभग $12 बिलियन का प्रबंधन करता है, ने 2017 में अपनी स्थापना के बाद से अपना सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन हासिल किया, जिसमें 18% की वृद्धि को इसके इक्विटी समूह के विस्तार के लिए जिम्मेदार ठहराया गया। सिटाडेल के प्रमुख हेज फंड ने भी सकारात्मक रिटर्न देखा, जिसमें 10.2% की वृद्धि दर्ज की गई।

इन हेज फंडों की सफलता बाजार की उथल-पुथल के बीच परिष्कृत व्यापारिक रणनीतियों के पनपने की क्षमता को उजागर करती है। टैरिफ लगाने से मूल्य निर्धारण में विसंगतियां और अनिश्चितता पैदा हुई, जिससे मैक्रो और इवेंट-ड्रिवन फंडों को महत्वपूर्ण रिटर्न उत्पन्न करने के अवसर मिले। ये फर्म बाजार की अक्षमताओं की पहचान करने और उनका फायदा उठाने के लिए एआई-संचालित एल्गोरिदम सहित उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरणों का लाभ उठाते हैं।

ब्रिजवाटर एसोसिएट्स, जिसकी स्थापना रे डालियो ने की थी, अपने वैश्विक मैक्रो निवेश दृष्टिकोण के लिए जाना जाता है, जो बाजार की गतिविधियों की भविष्यवाणी करने के लिए आर्थिक संकेतकों और मात्रात्मक विश्लेषण का उपयोग करता है। डी.ई. शॉ, जिसकी स्थापना डेविड ई. शॉ ने की थी, सांख्यिकीय आर्बिट्रेज और मशीन लर्निंग सहित मात्रात्मक रणनीतियों की एक विविध श्रेणी का उपयोग करता है। वित्त में एआई के उदय ने इन फर्मों को भारी मात्रा में डेटा संसाधित करने और अधिक गति और सटीकता के साथ ट्रेडों को निष्पादित करने में सक्षम बनाया है।

आगे देखते हुए, हेज फंड उद्योग से एआई और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों को अपनाना जारी रखने की उम्मीद है। ये उपकरण जोखिम प्रबंधन को बढ़ा सकते हैं, पोर्टफोलियो निर्माण में सुधार कर सकते हैं और नए निवेश अवसरों की पहचान कर सकते हैं। हालांकि, एआई पर बढ़ती निर्भरता एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और अनपेक्षित परिणामों की संभावना के बारे में भी चिंताएं बढ़ाती है। जैसे-जैसे एआई वित्तीय बाजारों में अधिक एकीकृत होता जाएगा, नियामकों को निष्पक्षता, पारदर्शिता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए नए ढांचे विकसित करने की आवश्यकता होगी।