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Quantitative Trading Factors

मासिक भारित विशिष्ट अस्थिरता

अस्थिरता कारक

factor.formula

मासिक भारित विशिष्ट अस्थिरता गणना सूत्र:

जिसमें:

  • :

    भार कारक, वर्तमान समय से kth महीने के अवशेष शब्द के भार का प्रतिनिधित्व करता है, जिसकी गणना 0.9 को kth घात के रूप में की जाती है, यानी $\omega_k = 0.9^k$। समय के साथ भार घातीय रूप से घटता है, जो हाल के अवशेषों को अधिक भार देता है, जो अस्थिरता की दृढ़ता और समय-भिन्न प्रकृति को दर्शाता है।

  • :

    t+1-kवें महीने में i-वें स्टॉक के फेमा-फ्रांसी तीन-कारक प्रतिगमन का अवशेष। यह अवशेष स्टॉक के रिटर्न के उस हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है जिसे बाजार जोखिम प्रीमियम, आकार प्रीमियम और मूल्य प्रीमियम द्वारा नहीं समझाया जा सकता है, जो स्टॉक के अद्वितीय जोखिम को दर्शाता है। प्रतिगमन मॉडल के माध्यम से व्यवस्थित जोखिम को खत्म करने के बाद प्राप्त अवशिष्ट अस्थिरता स्टॉक की अटकलों की डिग्री को अधिक सटीक रूप से दर्शाती है।

  • :

    लुकबैक अवधि की लंबाई, जो 24 से 60 महीनों तक होती है, ऐतिहासिक महीनों की संख्या है जिसका उपयोग विशिष्ट अस्थिरता की गणना में किया जाता है।

  • :

    शेयर संख्या जो शेयर का प्रतिनिधित्व करती है।

  • :

    वर्तमान समय (महीना) का प्रतिनिधित्व करता है।

factor.explanation

मासिक भारित विशिष्ट अस्थिरता, व्यवस्थित जोखिमों को हटाने के बाद, समय की अवधि में शेयरों के विशिष्ट जोखिम एक्सपोजर को मापता है। उच्च विशिष्ट अस्थिरता का मतलब आमतौर पर है कि स्टॉक की कीमतें अधिक अस्थिर हैं, और अस्थिरता को बाजार कारकों द्वारा आसानी से समझाया नहीं जा सकता है, जो व्यक्तिगत शेयरों की मजबूत अटकलों को दर्शाता है। अनुभवजन्य अध्ययनों से पता चला है कि यह कारक आमतौर पर शेयरों के भविष्य के रिटर्न के साथ महत्वपूर्ण रूप से नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध होता है, यानी, उच्च विशिष्ट अस्थिरता वाले स्टॉक भविष्य में खराब प्रदर्शन करते हैं। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि उच्च विशिष्ट अस्थिरता का मतलब उच्च जोखिम है, और निवेशक उच्च अपेक्षित रिटर्न की मांग करेंगे, जिसके परिणामस्वरूप उच्च अस्थिरता वाले शेयरों के लिए कम रिटर्न मिलेगा।

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