जिसमें:

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  दिन d पर स्टॉक i का दैनिक रिटर्न इस प्रकार गणना किया जाता है: $R_{i,d} = \frac{P_{i,d} - P_{i,d-1}}{P_{i,d-1}}$, जहां $P_{i,d}$ दिन d पर स्टॉक i का क्लोजिंग मूल्य है।

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  दिन d पर स्टॉक i के दैनिक रिटर्न $R_{i,d}$ को सभी शेयरों में आरोही क्रम में स्थान दिया गया है। उदाहरण के लिए, यदि उस दिन 100 स्टॉक हैं और इस स्टॉक का रिटर्न 30 वें स्थान पर है, तो $y(R_{i,d}) = 30$।

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  दिन d पर रैंकिंग में भाग लेने वाले शेयरों की कुल संख्या (अर्थात, दिन d पर वैध रिटर्न डेटा वाले शेयरों की संख्या)

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  mवें महीने में ट्रेडिंग दिनों की कुल संख्या उस महीने में गणना में शामिल वैध ट्रेडिंग दिनों की संख्या को दर्शाती है।

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  दिन d पर स्टॉक i की दैनिक रिटर्न रैंकिंग का सामान्यीकृत स्कोर। यह सामान्यीकरण कदम कच्चे रैंकिंग को माध्य 0 और मानक विचलन 1 वाले वितरण में बदल देता है। हर में $\sqrt{\frac{(N_d + 1)(N_d - 1)}{12}}$ रैंकिंग डेटा का सैद्धांतिक मानक विचलन है।

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  महीने m में स्टॉक i की मासिक रिटर्न रैंकिंग के मानकीकृत स्कोर का औसत। उस महीने में स्टॉक का व्यापक रैंकिंग प्रदर्शन उस महीने के प्रत्येक दिन के मानकीकृत रैंकिंग स्कोर का औसत निकालकर प्राप्त किया जाता है।

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  समय विंडो का आकार माना जाता है, जो मोमेंटम फैक्टर की गणना करते समय पीछे देखने के महीनों की संख्या को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, यदि N=6 है, तो पिछले 6 महीनों में मासिक रिटर्न रैंकिंग के मानकीकृत स्कोर के औसत की गणना की जाती है।

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  समय ऑफसेट, मोमेंटम गणना के आरंभ समय को विलंबित करने के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि M=1 है, तो मोमेंटम फैक्टर की गणना t-N-1 महीनों से t-1 महीनों तक की जाएगी। यह नवीनतम मासिक डेटा का उपयोग करने से बचाता है और अल्पकालिक रिवर्सल और अन्य प्रभावों के प्रभाव को कम करता है।

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  पिछले N महीनों के आधार पर और M महीनों द्वारा ऑफसेट किए गए समय t पर स्टॉक i का रैंक किया गया मोमेंटम फैक्टर मान। मान निर्दिष्ट समय विंडो पर मासिक रिटर्न के रैंक किए गए मानकीकृत स्कोर के साधनों का औसत है।