छोटे ऑर्डर फंड प्रवाह मिसएलाइनमेंट रैंक सहसंबंध
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विस्थापन के बाद छोटे ऑर्डर फंड प्रवाह के सहसंबंध को मापने के लिए स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक का उपयोग करें
इनमें:
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दिन t से पहले N ट्रेडिंग दिनों में स्टॉक के लिए छोटे ऑर्डर (उदाहरण के लिए, 40,000 युआन से कम) के शुद्ध प्रवाह अनुक्रम को दर्शाता है। शुद्ध प्रवाह को छोटे खरीद ऑर्डर की राशि माइनस छोटे बिक्री ऑर्डर की राशि के रूप में परिभाषित किया गया है। एक धनात्मक मान शुद्ध खरीद को इंगित करता है और एक ऋणात्मक मान शुद्ध बिक्री को इंगित करता है। N को आमतौर पर एक छोटी समय विंडो, जैसे कि 20 ट्रेडिंग दिन, पर सेट किया जाता है ताकि कम समय में पूंजी प्रवाह की गतिशीलता को दर्शाया जा सके।
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t+1 से पहले N ट्रेडिंग दिनों में स्टॉक के छोटे ऑर्डर के शुद्ध प्रवाह के अनुक्रम को दर्शाता है। इसकी गणना $S_t$ के समान तरीके से की जाती है, लेकिन समय विंडो को एक ट्रेडिंग दिन आगे बढ़ाया जाता है, यानी t+1 से पहले N ट्रेडिंग दिन। इस डिज़ाइन का उद्देश्य अस्थायी मिसएलाइनमेंट प्रभाव को पकड़ना है, यानी, आज के छोटे ऑर्डर प्रवाह और कल के छोटे ऑर्डर प्रवाह के बीच सहसंबंध।
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इसका अर्थ है कि दो अनुक्रमों $S_t$ और $S_{t+1}$ को सॉर्ट करने के बाद, उनके बीच स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक की गणना की जाती है। स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक का उपयोग दो चर के बीच एकदिष्ट संबंध को मापने के लिए किया जाता है। यह बाहरी कारकों से प्रभावित नहीं होता है और गैर-रेखीय संबंधों का वर्णन करने के लिए अधिक उपयुक्त है। इस गुणांक का मान -1 और 1 के बीच है। एक धनात्मक मान एक धनात्मक सहसंबंध, एक ऋणात्मक मान एक ऋणात्मक सहसंबंध और एक शून्य मान कोई सहसंबंध नहीं दर्शाता है।
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यह कारक विस्थापन के बाद छोटे ऑर्डर फंड प्रवाह के रैंक सहसंबंध की गणना करके खुदरा निवेशकों के झुंड प्रभाव को दर्शाता है। विशेष रूप से, यदि कारक मान उच्च है, तो यह इंगित करता है कि छोटे ऑर्डर फंड का वर्तमान प्रवाह दिशा पिछले दिन के समान है, जो खुदरा निवेशकों के उतार-चढ़ाव का पीछा करने के व्यवहार को दर्शा सकता है; यदि कारक मान कम है, तो इसका मतलब है कि छोटे ऑर्डर फंड का वर्तमान प्रवाह दिशा पिछले दिन के विपरीत है, जिसका अर्थ यह हो सकता है कि खुदरा निवेशक विपरीत दिशा में काम कर रहे हैं। इस कारक का अल्फा स्रोत मुख्य रूप से तर्कहीन व्यापार व्यवहार के कारण है जो खुदरा निवेशक कम समय में मूल्य परिवर्तन के आधार पर उत्पन्न कर सकते हैं। इस कारक का मान जितना अधिक होगा, भविष्य में स्टॉक की कीमत के उलट होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।