দ্বিমুখী মূল্য পার্থক্য অটো correlation স্টান্ডার্ডাইজড সিন্থেটিক ফ্যাক্টর
factor.formula
CDPDP:
যেখানে:
- :
t-তম সময়ের পয়েন্টে মূল্যের প্রথম-ক্রম পার্থক্য গণনা করা হয়: $\Delta P_t = P_t - P_{t-1}$, যেখানে $P_t$ সময় t-এ মূল্য উপস্থাপন করে।
- :
মূল্য বৃদ্ধি পার্থক্য সিরিজ, $\Delta P_t$ এর মান যখন $\Delta P_t > 0$ হয়, এবং অন্যথায় 0।
- :
মূল্য হ্রাস পার্থক্য সিরিজ, $\Delta P_t$ এর মান যখন $\Delta P_t < 0$ হয়, এবং অন্যথায় 0।
- :
মূল্য বৃদ্ধি পার্থক্য সিরিজের এবং এর এক-পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা সিরিজের correlation coefficient নিম্নরূপে গণনা করা হয়: প্রথমে, সেই সমস্ত সময় পয়েন্টগুলি বের করুন যেখানে $\Delta P_t > 0$, এবং তারপরে সংশ্লিষ্ট সময় পয়েন্টে মূল্য পার্থক্যের মান $dP^+{t}$ এবং এক পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা মূল্য পার্থক্যের মান $dP^+{t+1}$ এর 20-দিনের ঘূর্ণায়মান correlation coefficient গণনা করুন।
- :
মূল্য হ্রাস পার্থক্য সিরিজের এবং এর এক-পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা সিরিজের correlation coefficient নিম্নরূপে গণনা করা হয়: প্রথমে, সেই সমস্ত সময় পয়েন্টগুলি বের করুন যেখানে $\Delta P_t < 0$, এবং তারপরে সংশ্লিষ্ট সময় পয়েন্টে মূল্য পার্থক্যের মান $dP^-{t}$ এবং এক পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা মূল্য পার্থক্যের মান $dP^-{t+1}$ এর মধ্যে 20-দিনের ঘূর্ণায়মান correlation coefficient গণনা করুন।
- :
মূল্য বৃদ্ধি পার্থক্য সিরিজ এবং এর এক-পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা সিরিজের correlation coefficient-গুলির গড়।
- :
মূল্য হ্রাস পার্থক্য সিরিজ এবং এর এক-পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা সিরিজের correlation coefficient-গুলির গড়।
- :
মূল্য বৃদ্ধি পার্থক্য সিরিজ এবং এর এক-পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা সিরিজের correlation coefficient-এর স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন।
- :
মূল্য হ্রাস পার্থক্য সিরিজ এবং এর এক-পিরিয়ড পিছিয়ে থাকা সিরিজের correlation coefficient-এর স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন।
factor.explanation
এই ফ্যাক্টরটি মূল্য পার্থক্যের সিকোয়েন্সের অটো correlation-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং শেয়ারের মূল্যের পরিবর্তনের জড়তা বৈশিষ্ট্যগুলি ধারণ করে। একক সিকোয়েন্স পার্থক্যের তুলনায়, এই ফ্যাক্টরটি যথাক্রমে মূল্য বৃদ্ধি এবং হ্রাসের অটো correlation বিবেচনা করে, যাতে মূল্যের প্রবণতার ধারাবাহিকতা এবং বিপরীত হওয়ার সম্ভাবনা আরও ভালোভাবে বোঝা যায়। ফ্যাক্টরের মান যত কম, দাম বাড়ার বা কমার পরে দিক পরিবর্তনের সম্ভাবনা তত বেশি, যা গড় প্রত্যাবর্তনের যুক্তির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, এবং সেইজন্য সাধারণত ভবিষ্যতের আয় কর্মক্ষমতার সাথে নেতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত। পরিমাণগত ট্রেডিংয়ে, এই ফ্যাক্টরটি বিপরীত কৌশল তৈরি করার জন্য একটি কার্যকর হাতিয়ার হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং বাজারের অনুভূতি এবং ট্রেডিংয়ের ভিড় ধরতে ব্যবহার করা যেতে পারে।