Factors Directory

Quantitative Trading Factors

সংবাদ সহ-সংঘটন মনোযোগের অতিপ্রবাহ

Technical Factors

factor.formula

ট্রেডিং দিন t-এ স্টক i এবং স্টক j-এর আপেক্ষিক সহ-সংঘটন সংবাদ ফ্রিকোয়েন্সি:

ট্রেডিং দিন t-এ স্টক i এবং স্টক j-এর আপেক্ষিক সহ-সংঘটন সংবাদ ফ্রিকোয়েন্সি মাস-থেকে-মাসের পরিবর্তন:

স্টক i-এর নেট সহ-সংঘটন মনোযোগ বিস্তার ফ্যাক্টর (NCO):

যেখানে:

  • :

    t ট্রেডিং দিনের মধ্যে একই নিউজে স্টক i এবং স্টক j কতবার একসাথে আসে (সহ-সংঘটিত নিউজের সংখ্যা)

  • :

    t ট্রেডিং দিনের মধ্যে স্টক i কতবার একা নিউজে আসে

  • :

    ট্রেডিং দিন t-এ স্টক i এবং স্টক j-এর মধ্যে নিউজের আপেক্ষিক সহ-সংঘটন ফ্রিকোয়েন্সি, যা স্টক j থেকে স্টক i-এর দিকে মনোযোগের অতিপ্রবাহের মাত্রা নির্দেশ করে। স্টক i-এর নিজস্ব নিউজের পরিমাণের প্রভাব দূর করার জন্য, এখানে স্টক i কতবার একা আসে সেই সংখ্যাটিকে স্বাভাবিককরণে ব্যবহার করা হয়।

  • :

    ট্রেডিং দিন t-এ স্টক i এবং স্টক j-এর মধ্যে নিউজের আপেক্ষিক সহ-সংঘটন ফ্রিকোয়েন্সির মাস-থেকে-মাসের পরিবর্তন, যা স্টক j থেকে স্টক i-এর দিকে মনোযোগের বিস্তারের মাত্রার মাস-থেকে-মাসের পরিবর্তন নির্দেশ করে।

  • :

    ট্রেডিং দিন t-এ স্টক i-এর নেট সহ-সংঘটন মনোযোগ বিস্তার ফ্যাক্টর, যা অন্যান্য সমস্ত স্টক j থেকে স্টক i-এর দিকে মনোযোগ বিস্তারের মাত্রার পরিবর্তনের যোগফল উপস্থাপন করে। মান যত বেশি, নিউজের মাধ্যমে স্টক i-এর উপর বিনিয়োগকারীদের মনোযোগ বিস্তারের প্রভাব তত বেশি এবং অতিরিক্ত মনোযোগের সম্ভাব্য ঝুঁকি তত বেশি। মনে রাখবেন এখানে j-এর যোগ করার সময়, j, i-এর সমান নয়, যাতে স্টক i-এর নিজের প্রতি মনোযোগ বিস্তার গণনা করা না হয়।

factor.explanation

এই ফ্যাক্টরটি নিউজে স্টকগুলির সহ-সংঘটন ফ্রিকোয়েন্সি এবং মাস-থেকে-মাসের পরিবর্তন গণনা করে বিভিন্ন স্টকের মধ্যে বিনিয়োগকারীদের মনোযোগের পরিবর্তন ধারণ করে। একটি ইতিবাচক মান লক্ষ্য স্টকের দিকে অন্যান্য স্টক থেকে মনোযোগের বিস্তারের বৃদ্ধি নির্দেশ করে, যা লক্ষ্য স্টকের মনোযোগ বৃদ্ধির ইঙ্গিত দিতে পারে, তবে দামের অতিরিক্ত প্রতিক্রিয়ার ঝুঁকির সাথেও থাকতে পারে। একটি নেতিবাচক মান মনোযোগের বিস্তারের হ্রাস নির্দেশ করে এবং লক্ষ্য স্টকের প্রতি বিনিয়োগকারীদের মনোযোগ হ্রাস হতে পারে। আচরণগত অর্থনীতির কাঠামোর অধীনে, এই ফ্যাক্টরটি বাজারের মনোভাব, বিনিয়োগকারীর মনোযোগ এবং স্টক রিটার্নের পূর্বাভাস অধ্যয়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

Related Factors