बड़े और छोटे ऑर्डर पूंजी प्रवाह के तुल्यकालन के बीच सहसंबंध
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पूंजी प्रवाह तुल्यकालन रैंक सहसंबंध सूत्र:
इनमें:
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पिछले 20 कारोबारी दिनों में सुपर-बड़े ऑर्डर से फंड के शुद्ध अंतर्वाह की समय श्रृंखला। एक सुपर-बड़े ऑर्डर को एक एकल लेनदेन के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें 1 मिलियन युआन से अधिक का लेनदेन होता है। यह श्रृंखला प्रतिदिन सुपर-बड़े ऑर्डर की शुद्ध अंतर्वाह राशि (खरीद राशि घटा विक्रय राशि) को रिकॉर्ड करती है।
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पिछले 20 कारोबारी दिनों में छोटे ऑर्डर के शुद्ध अंतर्वाह की समय श्रृंखला। छोटे ऑर्डर को 40,000 युआन से कम की एकल लेनदेन राशि वाले लेनदेन के रूप में परिभाषित किया गया है। यह श्रृंखला छोटे ऑर्डर के दैनिक शुद्ध अंतर्वाह (खरीद राशि घटा विक्रय राशि) को रिकॉर्ड करती है।
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समय श्रृंखला X और Y के स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक की गणना करें। रैंक सहसंबंध गुणांक दो चरों की रैंकिंग की संगति को मापता है, और इसका मान -1 और 1 के बीच होता है। एक सकारात्मक मान इंगित करता है कि दो चरों की रैंकिंग के रुझान समान हैं, एक नकारात्मक मान इंगित करता है कि रैंकिंग के रुझान विपरीत हैं, और 0 कोई रैखिक सहसंबंध नहीं दर्शाता है।
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यह कारक दो के स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध की गणना करके समय की अवधि में बहुत बड़े ऑर्डर और छोटे ऑर्डर की शुद्ध अंतर्वाह श्रृंखला के बीच तुल्यकालन की डिग्री को मापता है। एक सकारात्मक रैंक सहसंबंध गुणांक इंगित कर सकता है कि बाजार प्रतिभागी (विशेष रूप से खुदरा निवेशक और संस्थान) भावना में सुसंगत होने की प्रवृत्ति रखते हैं। उदाहरण के लिए, जब बाजार आम तौर पर आशावादी होता है, तो दोनों शुद्ध अंतर्वाह दिखा सकते हैं; एक नकारात्मक रैंक सहसंबंध गुणांक संकेत कर सकता है कि दोनों के बीच व्यवहार में विचलन है। उदाहरण के लिए, जब संस्थान बेचते हैं, तो खुदरा निवेशक नीचे खरीदने का विकल्प चुन सकते हैं। हालांकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस कारक का निर्माण इस पहचान बाधा पर आधारित है कि सभी ऑर्डर के शुद्ध अंतर्वाह का योग शून्य है, इसलिए इसका प्रदर्शन आंशिक रूप से दो के पूंजी प्रवाह के स्तर से प्रभावित हो सकता है, और इसके गहरे अल्फा स्रोत को पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं कर सकता है। वास्तविक अल्फा स्रोत अभी भी पूंजी प्रवाह की तीव्रता हो सकती है, और तुल्यकालन केवल इसकी उपस्थिति है। इस कारक का उपयोग बाजार की भावना और तरलता सूक्ष्म संरचना को मापने के लिए एक संकेतक के रूप में किया जा सकता है, लेकिन व्यापक विश्लेषण के लिए इसे अन्य कारकों के साथ जोड़ा जाना चाहिए।