Factors Directory

Quantitative Trading Factors

নেতিবাচক চরম রিটার্ন

অস্থিরতা ফ্যাক্টরগতি ফ্যাক্টর

factor.formula

সর্বনিম্ন দৈনিক রিটার্ন = -min(R_1, R_2, ..., R_K)

সূত্রটির অর্থ হল শেষ K মাসের দৈনিক ফলন সিকোয়েন্সে সর্বনিম্ন মান নেওয়া এবং তারপর সেই মানের নেতিবাচক মান নেওয়া। R_1, R_2, ..., R_K শেষ K মাসের দৈনিক ফলন উপস্থাপন করে।

  • :

    i-তম ট্রেডিং দিনে স্টকের রিটার্ন হার। রিটার্ন হার গণনার পদ্ধতি প্রয়োজন অনুযায়ী নির্ধারণ করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, সরল রিটার্ন হার, লগারিদমিক রিটার্ন হার)।

  • :

    লুকব্যাক পিরিয়ডের দৈর্ঘ্য, অর্থাৎ সর্বনিম্ন গণনা করতে ব্যবহৃত দৈনিক রিটার্ন সিরিজের মাসের সংখ্যা।

factor.explanation

এই ফ্যাক্টরটি সাম্প্রতিক সময়ের মধ্যে একটি স্টকের সবচেয়ে খারাপ দৈনিক রিটার্ন ক্যাপচার করে এর নেতিবাচক ঝুঁকি পরিমাপ করে। এর পেছনের যুক্তি হল: যদি কোনো স্টকের রিটার্ন ডিস্ট্রিবিউশন নেতিবাচকভাবে বাঁকানো হয়, তাহলে স্বল্প মেয়াদে ঐ স্টকের চরম নেতিবাচক রিটার্ন হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। তাই, উচ্চ নেতিবাচক চরম রিটার্ন যুক্ত স্টকগুলিতে তুলনামূলকভাবে উচ্চ নেতিবাচক ঝুঁকি এবং টেইল ঝুঁকিও থাকতে পারে। এই ফ্যাক্টরটি নিম্নলিখিত কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে:

  1. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: উচ্চ নেতিবাচক ঝুঁকিযুক্ত স্টক চিহ্নিত করতে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ কৌশল তৈরি করতে সহায়তা করা।
  2. ফলন বিপরীত কৌশল: চরম নেতিবাচক রিটার্নের সাথে প্রায়শই বাউন্স ব্যাক করার সুযোগ থাকে, এবং এই ফ্যাক্টরটি ফলন বিপরীত কৌশলের জন্য একটি রেফারেন্স সংকেত হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
  3. আচরণগত ফিন্যান্স গবেষণা: চরম নেতিবাচক রিটার্নের প্রতি বিনিয়োগকারীদের প্রতিক্রিয়া এবং স্টক মূল্যের উপর বাঁকানো পছন্দের প্রভাব পরীক্ষা করা।

"সর্বাধিক রিটার্ন" ফ্যাক্টরের বিপরীতে, এই ফ্যাক্টরটি নেতিবাচক চরম রিটার্নের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। একাডেমিক গবেষণায়, নেতিবাচকভাবে বাঁকানো স্টকগুলির জন্য বিনিয়োগকারীদের উচ্চ প্রত্যাশিত রিটার্নের প্রয়োজন আছে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য প্রায়শই নেতিবাচক চরম রিটার্ন ব্যবহার করা হয়।

Related Factors