Factors Directory

Quantitative Trading Factors

এর জন্য অনুসন্ধান ফলাফল "প্রভাবের"

10টি ফলাফল পাওয়া গেছে

দিনের ভেতরের তথ্য বৈষম্যের তীব্রতা নির্ধারক

Technical Factors

এই ফ্যাক্টরটি স্টকগুলির দিনের ট্রেডিং সময়ের মধ্যে তথ্য বৈষম্যের তীব্রতা ধারণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। মূল ধারণাটি হল যে, তথ্যপূর্ণ ব্যবসায়ীরা দৈনিক ট্রেডিং সেশনের শুরুতে (সাধারণত সকালে) বেশি সক্রিয় থাকে, তাই সকালের মূল্য আচরণে এমন বেশি তথ্য থাকে যা স্টক নির্বাচনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে বিকেলের তুলনায়। এই ফ্যাক্টরটি সকাল এবং বিকেলের স্টক মূল্যের আচরণের পার্থক্য তুলনা করে তথ্যের বৈষম্যের পরিমাণ পরিমাপ করে, রাত্রিকালীন রিটার্নের প্রভাবের সাথে একত্রিত করে। আসল APM ফ্যাক্টর সকালের রিটার্ন ব্যবহার করে এবং উন্নত সংস্করণটি প্রাক-খোলার তথ্য প্রকাশের প্রভাব আরও সঠিকভাবে প্রতিফলিত করতে রাত্রিকালীন রিটার্ন ব্যবহার করে। রিগ্রেশন পদ্ধতির মাধ্যমে সামগ্রিক বাজারের অস্থিরতার প্রভাব দূর করে এবং মোমেন্টাম প্রভাবের হস্তক্ষেপ আরও দূর করে, তথ্যের বৈষম্যের কারণে সৃষ্ট মূল্য পার্থক্যের সংকেত আরও কার্যকরভাবে বের করা যেতে পারে।

ফান্ড হোল্ডিং নেটওয়ার্ক ট্র্যাকশন তীব্রতা ফ্যাক্টর

Technical Factors

এই ফ্যাক্টরটি স্টকগুলির মধ্যে সংযোগ প্রভাব পরিমাপ করতে ফান্ড হোল্ডিং ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি স্টক অ্যাসোসিয়েশন নেটওয়ার্ক তৈরি করে। বিশেষভাবে, লক্ষ্য স্টকের সাথে সাধারণ হোল্ডিং থাকা স্টকগুলির অতিরিক্ত রিটার্ন বিশ্লেষণ করে, লক্ষ্য স্টকের জন্য বাজারের সম্ভাব্য প্রত্যাশাগুলি ক্যাপচার করা হয়। যদি লক্ষ্য স্টকের সহযোগী স্টকগুলি সাধারণত ইতিবাচক অতিরিক্ত রিটার্ন রেকর্ড করে, তবে এটি নির্দেশ করে যে বাজার লক্ষ্য স্টকের পরবর্তী কর্মক্ষমতা সম্পর্কে ইতিবাচক প্রত্যাশা রাখতে পারে এবং এর বিপরীতও হতে পারে। এই ফ্যাক্টরটির লক্ষ্য হল ফান্ডের হোল্ডিং কাঠামোর কারণে স্টকগুলির মধ্যে সংযোগ প্রভাবের কারণে সম্ভাব্য বিনিয়োগের সুযোগগুলি সনাক্ত করা।

ফামা-ফ্রেঞ্চ ত্রিমাত্রিক মডেলের উপর ভিত্তি করে অবশিষ্ট গতিবেগ

Technical Factors

এই ফ্যাক্টরটি কোম্পানি-নির্দিষ্ট তথ্যের দ্বারা চালিত স্টক মূল্যের গতিবেগ প্রভাবকে ধারণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। প্রথমে, গত ৩৬ মাসের (T-36 থেকে T-1) রিটার্ন ডেটা ব্যবহার করে ফামা-ফ্রেঞ্চ ত্রিমাত্রিক মডেল তৈরি করা হয় এবং অবশিষ্ট ক্রম পাওয়ার জন্য রিগ্রেশন করা হয়, যা বাজার, আকার এবং ভ্যালু ফ্যাক্টরগুলির প্রভাবের বাইরে কোম্পানি-নির্দিষ্ট তথ্যের দ্বারা চালিত রিটার্নগুলিকে উপস্থাপন করে। তারপরে, T-12 থেকে T-2 পর্যন্ত ১১ মাসের অবশিষ্ট অংশগুলি ব্যবহার করে প্রমিত অবশিষ্ট গতিবেগ গণনা করা হয়। এই ফ্যাক্টরটি কোম্পানি-নির্দিষ্ট তথ্যের প্রতি বিনিয়োগকারীদের কম প্রতিক্রিয়ার কারণে সৃষ্ট ক্রমাগত রিটার্ন পার্থক্যগুলি কাজে লাগানোর চেষ্টা করে।

সংবাদ পাঠ্য বিশ্লেষণ: শিল্প সহ-অবস্থান পরিবর্তন

Emotional Factors

এই ফ্যাক্টরটি নিউজ টেক্সটে কোনো নির্দিষ্ট স্টকের সাথে সহ-প্রকাশিত শিল্পের সংখ্যায় মাস-মাস পরিবর্তন পরিমাপ করে। তথ্য বিস্তার এবং নেটওয়ার্ক প্রভাবের অনুমানের উপর ভিত্তি করে, নিউজে শিল্প এবং কোম্পানির সহ-প্রকাশ সম্ভাব্য আন্তঃ-শিল্প বা আন্তঃ-কোম্পানি সম্পর্ক প্রতিফলিত করতে পারে। এই সম্পর্কের উপার্জনের পূর্বাভাস দেওয়ার একটি নির্দিষ্ট ক্ষমতা আছে। এ-শেয়ার বাজারে, এই ফ্যাক্টরটি সাধারণত ভবিষ্যতের উপার্জনের সাথে নেতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত, যা নির্দেশ করে যে শিল্প সহ-অবস্থান পরিবর্তনের বৃদ্ধি স্বল্প-মেয়াদী উপার্জনে হ্রাস নির্দেশ করতে পারে এবং এর বিপরীতও হতে পারে।

এর জন্য অনুসন্ধান ফলাফল "প্রভাবের" | ফ্যাক্টর ডিরেক্টরি - পরিমাণগত ট্রেডিং ফ্যাক্টর লাইব্রেরি | ফ্যাক্টর ডিরেক্টরি - পরিমাণগত ট্রেডিং ফ্যাক্টর লাইব্রেরি