여기서:

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  d일의 주식 i의 일별 수익률은 다음과 같이 계산됩니다: $R_{i,d} = \frac{P_{i,d} - P_{i,d-1}}{P_{i,d-1}}$, 여기서 $P_{i,d}$는 d일의 주식 i의 종가입니다.

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  d일의 주식 i의 일별 수익률 $R_{i,d}$을 모든 주식 중에서 오름차순으로 순위를 매깁니다. 예를 들어, 해당 일에 100개의 주식이 있고 이 주식의 수익률이 30번째이면 $y(R_{i,d}) = 30$입니다.

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  d일의 순위 매기기에 참여하는 총 주식 수(즉, d일의 유효한 수익률 데이터가 있는 주식 수)

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  m번째 월의 총 거래일 수는 해당 월의 계산에 관련된 유효한 거래일 수를 나타냅니다.

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  d일의 주식 i의 일별 수익률 순위의 정규화된 점수입니다. 이 정규화 단계는 원시 순위를 평균 0과 표준 편차 1을 갖는 분포로 변환합니다. 분모의 $\sqrt{\frac{(N_d + 1)(N_d - 1)}{12}}$는 순위 데이터의 이론적 표준 편차입니다.

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  m월의 주식 i의 월별 수익률 순위의 표준화된 점수의 평균입니다. 해당 월의 주식의 종합 순위 성과는 해당 월의 각 일별 표준화된 순위 점수를 평균하여 얻습니다.

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  모멘텀 요인을 계산할 때 되돌아볼 개월 수를 나타내는 시간 창의 크기입니다. 예를 들어 N=6이면 지난 6개월 동안의 월별 수익률 순위의 표준화된 점수의 평균을 계산합니다.

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  모멘텀 계산의 시작 시간을 지연하는 데 사용되는 시간 오프셋입니다. 예를 들어 M=1이면 모멘텀 요인은 t-N-1개월부터 t-1개월까지 계산됩니다. 이는 최신 월별 데이터를 사용하지 않고 단기 반전 및 기타 효과의 영향을 줄입니다.

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  지난 N개월을 기준으로 하고 M개월만큼 오프셋된 시간 t에서의 주식 i의 순위 모멘텀 요인 값입니다. 이 값은 지정된 시간 창에서 월별 수익률의 순위가 매겨진 표준화된 점수의 평균의 평균입니다.