जिसमें:

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  महीने को दर्शाता है, जिसका उपयोग समय श्रृंखला डेटा में एक विशिष्ट बिंदु की पहचान करने के लिए किया जाता है।

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  एक विशिष्ट स्टॉक का प्रतिनिधित्व करता है और इसका उपयोग क्रॉस-सेक्शनल डेटा में एक विशिष्ट व्यक्ति की पहचान करने के लिए किया जाता है।

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  महीने $m$ में स्टॉक $i$ के अपने ऐतिहासिक रिटर्न की तुलना में अतिरिक्त रिटर्न को दर्शाता है। यह वर्तमान महीने में वास्तविक रिटर्न $r_{m,i}$ और पिछले रिटर्न के घातीय मूविंग एवरेज $\bar{r}_{m,i}$ के बीच का अंतर है। अतिरिक्त रिटर्न का उद्देश्य व्यक्तिगत स्टॉक रिटर्न के अपने ऐतिहासिक स्तरों के सापेक्ष विचलन को पकड़ना है।

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  महीने $m$ में स्टॉक $i$ के रिटर्न को दर्शाता है, जिसे आमतौर पर उस महीने के दौरान स्टॉक की कीमत में प्रतिशत परिवर्तन के रूप में परिभाषित किया जाता है।

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  यह $m$वें महीने से पहले स्टॉक $i$ के मासिक रिटर्न के घातीय मूविंग एवरेज का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका उपयोग रिटर्न की समय श्रृंखला को सुचारू करने, शोर को खत्म करने और संभावित रुझानों को पकड़ने के लिए किया जाता है। इसकी गणना विधि ऐतिहासिक रिटर्न का भारित औसत लेना है, और समय के साथ भार घातीय रूप से क्षय होता है, ताकि हाल के रिटर्न का वर्तमान मूविंग एवरेज पर अधिक प्रभाव पड़े।

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  यह $m$वें महीने में स्टॉक $i$ के रिटर्न की अस्थिरता का प्रतिनिधित्व करता है। यह घातीय मूविंग एवरेज से पिछले रिटर्न के विचलन के भारित औसत का वर्गमूल है, जहां समय के साथ भार घातीय रूप से क्षय होता है। यह संकेतक समय की अवधि में रिटर्न में परिवर्तन की डिग्री को मापता है और स्टॉक के जोखिम स्तर को दर्शाता है।

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  यह घातीय क्षय गुणांक का प्रतिनिधित्व करता है, जो 0 और 1 के बीच का एक पैरामीटर है, और यह निर्धारित करता है कि ऐतिहासिक रिटर्न का घातीय मूविंग एवरेज पर कितना प्रभाव पड़ता है। $\delta$ का मान जितना छोटा होगा, ऐतिहासिक रिटर्न का क्षय उतना ही तेज होगा, जिससे मूविंग एवरेज हाल के रिटर्न पर अधिक ध्यान देगा।

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  अतीत में माध्य रिटर्न की गणना करने के लिए उपयोग किए गए महीनों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है, यहाँ 12 महीने हैं। $\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{12}\hat{r}_{m-j,i}$ पिछले 12 महीनों में औसत अतिरिक्त रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है।