दो-तरफ़ा मूल्य अंतर ऑटोकोरिलेशन मानकीकृत सिंथेटिक कारक
factor.formula
CDPDP:
जिसमें:
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t-वें समय बिंदु पर मूल्य का प्रथम-क्रम अंतर इस प्रकार गणना की जाती है: $\Delta P_t = P_t - P_{t-1}$, जहाँ $P_t$ समय t पर मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है।
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मूल्य वृद्धि अंतर श्रृंखला, जिसे $\Delta P_t$ का मान के रूप में परिभाषित किया गया है जब $\Delta P_t > 0$, और अन्यथा 0।
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मूल्य गिरावट अंतर श्रृंखला, जिसे $\Delta P_t$ के मान के रूप में परिभाषित किया गया है जब $\Delta P_t < 0$, और अन्यथा 0।
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मूल्य वृद्धि अंतर श्रृंखला और इसकी एक-अवधि के लैग्ड श्रृंखला का सहसंबंध गुणांक की गणना इस प्रकार की जाती है: पहले, उन सभी समय बिंदुओं को छाँट लें जहाँ $\Delta P_t > 0$, और फिर संबंधित समय बिंदु पर मूल्य अंतर मान $dP^+{t}$ और एक अवधि से लैग्ड मूल्य अंतर मान $dP^+{t+1}$ का 20-दिन का रोलिंग सहसंबंध गुणांक की गणना करें।
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मूल्य गिरावट अंतर श्रृंखला और इसकी एक-अवधि के लैग्ड श्रृंखला का सहसंबंध गुणांक की गणना इस प्रकार की जाती है: पहले, उन सभी समय बिंदुओं को फ़िल्टर करें जहाँ $\Delta P_t < 0$, और फिर संबंधित समय बिंदु पर मूल्य अंतर मान $dP^-{t}$ और एक अवधि से लैग्ड मूल्य अंतर मान $dP^-{t+1}$ के बीच 20-दिन का रोलिंग सहसंबंध गुणांक की गणना करें।
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मूल्य वृद्धि अंतर श्रृंखला और इसकी एक-अवधि के लैग्ड श्रृंखला के बीच सहसंबंध गुणांक का माध्य।
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मूल्य गिरावट अंतर श्रृंखला और इसकी एक-अवधि के लैग्ड श्रृंखला के बीच सहसंबंध गुणांक का माध्य।
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मूल्य वृद्धि अंतर श्रृंखला और इसकी एक-अवधि के लैग्ड श्रृंखला के बीच सहसंबंध गुणांक का मानक विचलन।
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मूल्य गिरावट अंतर श्रृंखला और इसकी एक-अवधि के लैग्ड श्रृंखला के बीच सहसंबंध गुणांक का मानक विचलन।
factor.explanation
यह कारक मूल्य अंतर अनुक्रम के ऑटोकोरिलेशन पर आधारित है और स्टॉक मूल्य परिवर्तनों की जड़त्वीय विशेषताओं को दर्शाता है। एकल अनुक्रम अंतर की तुलना में, यह कारक मूल्य वृद्धि और गिरावट के ऑटोकोरिलेशन पर क्रमशः विचार करता है, ताकि मूल्य रुझानों की निरंतरता और उलट क्षमता को अधिक बारीकी से समझा जा सके। कारक मान जितना कम होगा, मूल्य में वृद्धि या गिरावट के बाद दिशा पलटने की संभावना उतनी ही अधिक होगी, जो माध्य प्रत्यावर्तन के तर्क के अनुरूप है, और इसलिए आमतौर पर भविष्य के आय प्रदर्शन के साथ नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध होता है। मात्रात्मक व्यापार में, इस कारक का उपयोग उलटा रणनीतियों के निर्माण के लिए एक प्रभावी उपकरण के रूप में किया जा सकता है, और बाजार की भावना और व्यापारिक भीड़ को पकड़ने के लिए भी इसका उपयोग किया जा सकता है।