वॉल्यूम पर्सेंटाइल रिवर्सल स्ट्रेंथ फैक्टर
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1. दैनिक लेनदेन राशि वितरण का 13/16वां प्रतिशतक ज्ञात करें। यह प्रतिशतक उस दिन लेनदेन राशि वितरण के उच्च स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, जो बड़े लेनदेन की गतिविधि को दर्शा सकता है।
2. उच्चतम 13/16 प्रतिशतक मान वाले 10 ट्रेडिंग दिनों का चयन करें, और इन 10 ट्रेडिंग दिनों के लाभ और हानि का अंकगणितीय योग ज्ञात करें, जिसे $M_{high}$ के रूप में दर्ज किया गया है। $M_{high}$ सक्रिय बड़े पैमाने पर लेनदेन की अवधि के दौरान संचयी रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है।
3. सबसे कम 13/16 प्रतिशतक मान वाले 10 ट्रेडिंग दिनों का चयन करें, और इन 10 ट्रेडिंग दिनों के लाभ और हानि का अंकगणितीय योग ज्ञात करें, जिसे $M_{low}$ के रूप में दर्ज किया गया है। $M_{low}$ निष्क्रिय बड़े पैमाने पर लेनदेन की अवधि के दौरान संचयी रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है।
4. टर्नओवर पर्सेंटाइल रिवर्सल स्ट्रेंथ फैक्टर M ज्ञात करें: $M$ बड़े लेनदेन की सक्रिय और निष्क्रिय अवधियों के बीच रिटर्न में अंतर का प्रतिनिधित्व करता है। अंतर जितना बड़ा होगा, रिवर्सल सिग्नल उतना ही मजबूत होगा।
इनमें:
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उच्चतम 13/16वें प्रतिशतक मान वाले ट्रेडिंग दिन पर स्टॉक मूल्य परिवर्तन, जहाँ i=1,2,...,10।
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सबसे कम 13/16 प्रतिशतक मान वाले jवें ट्रेडिंग दिन पर स्टॉक मूल्य परिवर्तन, जहाँ j=1,2,...,10।
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उच्चतम 13/16 प्रतिशतक मान वाले 10 ट्रेडिंग दिनों में लाभ और हानि का अंकगणितीय योग सक्रिय बड़े पैमाने पर लेनदेन की अवधि के दौरान संचयी रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है।
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सबसे कम 13/16 प्रतिशतक मान वाले 10 ट्रेडिंग दिनों में लाभ और हानि का अंकगणितीय योग निष्क्रिय बड़े लेनदेन की अवधि के दौरान संचयी लाभ का प्रतिनिधित्व करता है।
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टर्नओवर पर्सेंटाइल रिवर्सल स्ट्रेंथ फैक्टर, जिसका मान $M_{high}$ और $M_{low}$ के बीच अंतर के बराबर है, उच्च टर्नओवर गतिविधि की अवधि और कम टर्नओवर गतिविधि की अवधि के बीच रिटर्न में अंतर को दर्शाता है। अंतर जितना बड़ा होगा, रिवर्सल सिग्नल उतना ही मजबूत होगा।
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यह फैक्टर बाजार माइक्रोस्ट्रक्चर सिद्धांत पर आधारित है और मानता है कि टर्नओवर क्वांटाइल में बदलाव में बाजार की समृद्ध जानकारी होती है। आदर्श रिवर्सल फैक्टर के शुरुआती संस्करण में औसत दैनिक एकल लेनदेन राशि को माप मानक के रूप में इस्तेमाल किया गया था, लेकिन टर्नओवर वितरण की विषमता को अनदेखा किया गया था। यह फैक्टर इंट्राडे लेनदेन राशि वितरण के 13/16 क्वांटाइल मान को पेश करके बड़े लेनदेन की गतिविधियों को अधिक प्रभावी ढंग से कैप्चर कर सकता है, और फिर मजबूत रिवर्सल सिग्नल निकाल सकता है। इस फैक्टर का तर्क यह है कि जब बड़े लेनदेन (उच्च क्वांटाइल मान) बार-बार होते हैं, तो यह संकेत दे सकता है कि बाजार की भावना चरम है और रिवर्सल की संभावना अधिक है। इसके विपरीत, जब बड़े लेनदेन कम हो जाते हैं, तो इसका मतलब हो सकता है कि बाजार की भावना स्थिर है या दिशा स्थिर हो रही है। इस फैक्टर का मूल विचार कीमतों पर बाजार सहभागियों के सूक्ष्म-स्तरीय खेल को कैप्चर करना और टर्नओवर वितरण में बदलाव के माध्यम से अल्पावधि में रिवर्सल के अवसरों की भविष्यवाणी करना है। यह फैक्टर अत्यधिक तरल स्टॉक्स के लिए उपयुक्त है और इसके लिए उच्च-आवृत्ति वाले ट्रेडिंग डेटा समर्थन की आवश्यकता है।