বৃহৎ অর্ডার ভলিউম মূল্য মোমেন্টাম
factor.formula
বৃহৎ অর্ডার ভলিউম মূল্য মোমেন্টাম:
গড় একক লেনদেনের পরিমাণ:
যেখানে:
- :
n-তম ট্রেডিং দিনের j-তম মিনিটে স্টক i এর রিটার্ন হার। এই রিটার্ন হার সাধারণত মিনিটের K-লাইনের ক্লোজিং মূল্য ব্যবহার করে গণনা করা হয়, অর্থাৎ, (বর্তমান মিনিটের ক্লোজিং মূল্য - পূর্ববর্তী মিনিটের ক্লোজিং মূল্য) / পূর্ববর্তী মিনিটের ক্লোজিং মূল্য।
- :
n-তম ট্রেডিং দিনের j-তম মিনিটে স্টক i-এর লেনদেনের পরিমাণ। এই মানটি সেই মিনিটের সমস্ত লেনদেনের মোট পরিমাণ।
- :
n-তম ট্রেডিং দিনের j-তম মিনিটে স্টক i-এর লেনদেনের সংখ্যা। এই মানটি সেই মিনিটের সমস্ত লেনদেনের সংখ্যা।
- :
n-তম ট্রেডিং দিনে সবচেয়ে বড় গড় একক লেনদেনের পরিমাণ সহ মিনিটের K লাইনের শীর্ষ ৩০%-এর সাথে সম্পর্কিত সিরিয়াল নম্বরের সেট। গড় একক লেনদেনের পরিমাণ গণনা করার সময়, প্রথমে দিনের প্রতিটি মিনিটের জন্য গড় একক লেনদেনের পরিমাণ গণনা করুন এবং তারপরে সবচেয়ে বড় ৩০% মিনিট নির্বাচন করুন।
- :
সময় উইন্ডোর আকার। ব্যাকটেস্টিং গণনার জন্য ট্রেডিং দিনের সংখ্যা নির্দেশ করে। সাধারণত, মাসিক স্টক নির্বাচনের জন্য, T ২০টি ট্রেডিং দিন হিসাবে সেট করা হয়, যা প্রায় এক মাসের ট্রেডিং ডেটা উপস্থাপন করে; সাপ্তাহিক স্টক নির্বাচনের জন্য, T ৫টি ট্রেডিং দিন হিসাবে সেট করা হয়, যা প্রায় এক সপ্তাহের ট্রেডিং ডেটা উপস্থাপন করে। এটি নির্দিষ্ট ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি এবং ব্যাকটেস্টিং প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী সমন্বয় করা যেতে পারে।
factor.explanation
এই ফ্যাক্টরটি একটি নির্দিষ্ট সময় উইন্ডোর মধ্যে বড় লেনদেন দ্বারা চালিত স্টক মূল্যের গতিবেগ পরিমাপ করে। মূল যুক্তিটি হল যে মিনিটের K-লাইন, যেখানে গড় একক লেনদেনের পরিমাণ বেশি, প্রায়শই বাজারে দীর্ঘ এবং স্বল্প উভয় দিকের মধ্যে আরও তীব্র খেলা প্রতিফলিত করে এবং বড় ব্যবসায়ীরা এখানে তাদের অবস্থান খুলতে বা বন্ধ করতে পারে। যখন একটি বড় অর্ডার লেনদেন করা হয়, তখন সাধারণত দামে একটি নির্দিষ্ট প্রবণতা পরিবর্তন দেখা যায়। অতএব, এই ফ্যাক্টরটি বড় অর্ডারের সাথে সম্পর্কিত মিনিটের K-লাইনের ফলন সংগ্রহ করে, যার মাধ্যমে স্টক মূল্যের উপর বড় অর্ডারের চালিকা প্রভাব পরিমাপ করা হয়। গবেষণায় দেখা গেছে যে একটি বড় অর্ডার লেনদেন হওয়ার পরে, স্টক মূল্য বিপরীত দিকে যাওয়ার প্রবণতা দেখায়, তাই এই ফ্যাক্টরটি স্টকের ভবিষ্যৎ রিটার্নের সাথে নেতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত। অর্থাৎ, এই ফ্যাক্টরের মান যত বেশি, স্টকের ভবিষ্যৎ রিটার্ন তত কম হতে পারে এবং এর বিপরীতটাও সত্য। এই ফ্যাক্টরের গঠন বাজারের স্বল্প ও মাঝারি মেয়াদে মোমেন্টাম রিভার্সাল প্রভাবগুলি ধরতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং, ইন্ট্রাডে ট্রেডিং বা স্বল্প-মেয়াদী কৌশলগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।