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Quantitative Trading Factors

मूलभूत प्रवृत्ति प्रत्याशित रिटर्न

मूलभूत कारकविकास कारक

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सबसे पहले, विभिन्न समय अवधियों में प्रत्येक स्टॉक के लिए मूलभूत कारकों का मूविंग एवरेज ज्ञात करें:

दूसरे, प्रत्येक महीने के अंत में, पिछली अवधि में गणना किए गए मूलभूत कारकों के मूविंग एवरेज का उपयोग अगली अवधि के स्टॉक रिटर्न पर क्रॉस-सेक्शनल रिग्रेशन करने के लिए किया जाता है, जिससे विभिन्न समय अवधियों में भविष्य के रिटर्न पर विभिन्न मूलभूत कारकों के जोखिम प्रीमियम का अनुमान लगाया जाता है:

अंत में, स्टॉक का अपेक्षित रिटर्न रिग्रेशन द्वारा अनुमानित जोखिम प्रीमियम गुणांक और वर्तमान मूलभूत कारकों के मूविंग एवरेज का उपयोग करके गणना की जाती है:

जिसमें:

  • :

    यह $j$ तिमाहियों के अंतराल के बाद महीने $t$ में स्टॉक $i$ के $k$वें मूलभूत कारक के मान को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, यदि $j=0$ है, तो यह वर्तमान मान है; $j=1$ एक तिमाही का अंतराल है।

  • :

    महीने $t$ में स्टॉक $i$ के $k$वें मूलभूत कारक के $L$ तिमाहियों की समय अवधि के साथ मूविंग एवरेज को दर्शाता है। $L$ का मान 1, 2, 4 और 8 है, जो क्रमशः 1 तिमाही, आधा वर्ष, वर्ष और दो वर्ष की समय अवधि को दर्शाता है।

  • :

    महीने $t$ में स्टॉक $i$ के रिटर्न को दर्शाता है, आमतौर पर लाभांश पुनर्निवेश को ध्यान में रखने के बाद का रिटर्न।

  • :

    यह $t$ मासिक क्रॉस-सेक्शनल रिग्रेशन के इंटरसेप्ट टर्म को दर्शाता है और समग्र बाजार रिटर्न स्तर का प्रतिनिधित्व करता है।

  • :

    यह $t$वें मासिक क्रॉस-सेक्शनल रिग्रेशन में $k$वें मूलभूत कारक के रिग्रेशन गुणांक को दर्शाता है, जिसमें $L$वें तिमाही मूविंग एवरेज की समय अवधि होती है, जो एक विशिष्ट समय अवधि में मूलभूत कारक के जोखिम प्रीमियम या रिटर्न भविष्यवाणी क्षमता का प्रतिनिधित्व करती है। $E_t[\beta_{t+1,L}^{k}]$ भविष्य की $t+1$वीं अवधि में रिग्रेशन गुणांक की अपेक्षा का प्रतिनिधित्व करता है। व्यवहार में, वर्तमान रिग्रेशन गुणांक का उपयोग आमतौर पर भविष्य के गुणांक के अनुमानित मूल्य के रूप में किया जाता है।

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    $t$ महीने के क्रॉस-सेक्शनल रिग्रेशन के अवशिष्ट टर्म को दर्शाता है, जो स्टॉक $i$ के विशिष्ट रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है जिसे मॉडल द्वारा समझाया नहीं जा सकता है।

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    गणना के लिए चुने गए मूलभूत कारकों की संख्या को दर्शाता है। यहां 7 मूलभूत कारकों का चयन किया गया है: इक्विटी पर रिटर्न (ROE), कुल संपत्ति पर रिटर्न (ROA), प्रति शेयर आय (EPS), उपार्जित-आधारित लाभ से इक्विटी अनुपात (APE), नकद-आधारित लाभ से कुल संपत्ति अनुपात (CPA), सकल लाभ से कुल संपत्ति अनुपात (GPA), शुद्ध भुगतान अनुपात। ये कारक लाभप्रदता, परिचालन दक्षता, नकदी प्रवाह और शेयरधारक रिटर्न जैसे कई आयामों को कवर करते हैं, जिसका उद्देश्य विभिन्न कोणों से उद्यमों के मूल्य और विकास को पकड़ना है।

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यह कारक (FIR) क्रॉस-सेक्शनल रिग्रेशन विधि के माध्यम से कई मूलभूत कारकों के बहु-तिमाही मूविंग एवरेज को जोड़ता है और उन्हें भविष्य के स्टॉक रिटर्न के साथ सहसंबंधित करता है। मूल विचार यह है कि मूलभूत रुझानों में कुछ हद तक दृढ़ता होती है और वे भविष्य के रिटर्न की भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह कारक मूलभूत जानकारी के निरपेक्ष स्तर और समय के साथ इसकी प्रवृत्ति को ध्यान में रखता है, जिसका उद्देश्य बुनियादी बातों में निरंतर सुधार वाले शेयरों की खोज करना और उनके जोखिम प्रीमियम के आधार पर उनके अपेक्षित रिटर्न का अनुमान लगाना है। अपेक्षित रिटर्न जितना अधिक होगा, स्टॉक का निवेश मूल्य उतना ही अधिक होगा। यह कारक वैल्यू इन्वेस्टिंग और ट्रेंड ट्रैकिंग की अवधारणाओं को जोड़ता है।

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