डेंसिटी कर्व

याद रखें कि हमने डिफरेंशियल, स्प्रेड और प्राइस रेश्यो के लिए ग्राफ़ प्लॉट किए हैं। इस मॉड्यूल के अध्याय दो में एक महीने की अवधि के लिए टीसीएस और इंफोसिस के शेयरों के लिए? अब, इन वेरिएबल्स के लिए डेटा पॉइंट्स की साजिश रचते समय आपको बता सकते हैं कि वे एक निश्चित अवधि में कैसे बढ़े या घटे हैं, वे वास्तव में आपको इस बारे में ज्यादा नहीं बता सकते हैं कि ये वेरिएबल्स अपनी सामान्य सीमा से कितना डेविएट हो गए हैं। 

यह मानक विचलन का कार्य है, जैसा कि हमने पिछले अध्याय में देखा है। वह स्टैटिस्टिकल टूल्स है जो आपको बताता है कि किसी सेट में डेटा पॉइंट्स कैसे वितरित किए जाते हैं। अब, आप जानते हैं कि हमारे पास तीन वेरिएबल्स हैं जो दो शेयरों के बीच संबंध का न्याय करने में मदद कर सकते हैं, सवाल यह है कि आप कैसे जानते हैं कि किस वेरिएबल्स का चयन करना है? 

डिफरेंशियल, स्प्रेड और प्राइस रेश्यो: आपको किसे चुनना चाहिए?

संक्षिप्त उत्तर यह है कि आप इनमें से किसी एक को चुन सकते हैं। यहां कोई कठोर और तेज़ नियम नहीं है। लेकिन, आइए थोड़ा पीछे चलते हैं और देखते हैं कि ये तीन वेरिएबल्स क्या दर्शाते हैं।

• डिफरेंशियल शेयरों की बंद कीमतों में डिफरेंशियल है।
• स्टॉक्स के क्लोजिंग प्राइस में डेली चेंज होने वाले डिफरेंस को स्प्रेड कहा जाता है
• दोनों स्टॉक्स के क्लोजिंग प्राइस के विभाजन को प्राइस रेश्यो कहा जाता है

अब, पहले दो वेरिएबल्स - डिफरेंशियल और स्प्रेड - दोनोंथोड़ा कम सापेक्ष तीसरे वेरिएबल्स की तुलना मेंया तुलनात्मक हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि भले ही दो स्टॉक अत्यधिक सहसंबद्ध हों, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि उनकी कीमतों में एक ही हद तक बढ़ोतरी होगी। ज़रूर, वे एक ही दिशा में आगे बढ़ सकते हैं, लेकिन एक ही माप से नहीं।

दूसरी ओर, रेश्यो  आपको दो शेयरों की कीमतों का अधिक तुलनात्मक मूल्यांकन देता है। तो, इस वेरिएबल्स्चा के लिए, आइए प्राइस रेश्यो का उपयोग करके देखें कि पेअर ट्रेडिंग के अवसरों की पहचान कैसे करें। लेकिन निश्चित रूप से, आप हमेशा अन्य दो वेरिएबल्स में से किसी एक का उपयोग करना चुन सकते हैं। यह पूरी तरह आप पर निर्भर है।

एक पेअर ट्रेडिंग के लिए ट्रिगर की पहचान करना

हमारे द्वारा देखे गए सभी तीन वेरिएबल्स की गणना शेयरों की समाप्ति कीमतों के आधार पर की जाती है, है ना? इसलिए, यह देखते हुए कि हर कारोबारी दिन क्लोजिंग प्राइस कैसे बदलते हैं, यह निष्कर्ष निकालना तर्कसंगत है कि डिफरेंशियल, स्प्रेड और प्राइस रेश्यो भी दिन-प्रतिदिन के आधार पर बदलते हैं, है ना?

इसलिए, 1 साल के डेटा सेट में, जिसका हम उपयोग कर रहे हैं, आपको याद होगा कि हमारे पास टीसीएस शेयर और इंफोसिस शेयर (17 फरवरी, 2020 से 15 फरवरी, 2021 तक) के क्लोजिंग प्राइस के लिए लगभग 249 डेटा पॉइंट हैं। ) इसका मतलब है कि हमारे पास इन शेयरों के डिफरेंशियल, स्प्रेड और प्राइस रेश्यो के लिए लगभग उतने ही डेटा पॉइंट्स होंगे।

पिछले अध्याय में, हमने इन तीन वेरिएबल्स के लिए बुनियादी सांख्यिकीय मीट्रिक की गणना की है। आइए यहां इन विवरणों पर एक त्वरित नज़र डालें।

अब, तीनों वेरिएबल्स में से प्रत्येक का एक मीन है, है न? आइए डिफरेंशियल, स्प्रेड और प्राइस रेश्यो के लिए डेटा पॉइंट्स को प्लॉट करें और देखें कि वे औसत की तुलना में दिन-प्रतिदिन के आधार पर ऊपर या नीचे कैसे बढ़ते हैं।

डिफरेंशियल चार्ट

दिखाया गया लाल रेखा डिफरेंशियल के लिए एवरेज प्राइस का प्रतिनिधित्व करता है (149.82)। आप देखेंगे कि वक्र मीन के ऊपर और नीचे गति करता है, लेकिन अंततः इसके आसपास केंद्रित रहता है।

स्प्रेड चार्ट

यहाँ भी, लाल रेखा मीन स्प्रेड (1.68) का प्रतिनिधित्व करती है। स्प्रेड की विविधताएं बहुत अधिक तीव्र हैं, लेकिन फिर से, सभी डेटा पॉइंट्स के साथ, मान उनके अंकगणितीय मीन के आसपास केंद्रित रहते हैं, हमेशा खड़ी चोटियों और कुंडों के बावजूद औसत के करीब लौटते हैं।

प्राइस रेश्यो चार्ट

अब, यह वह चार्ट है जिस पर आप अतिरिक्त ध्यान देना चाहेंगे, क्योंकि वेरिएबल्स के लिए, हम चयनित वेरिएबल्स के रूप में प्राइस रेश्यो के साथ रहेंगे। लाल रेखा मीन प्राइस रेश्यो (2.59) का प्रतिनिधित्व करती है। 1 साल की अवधि में, टीसीएस और इंफोसिस के शेयरों की बंद कीमतों के लिए प्राइस रेश्यो मीन के संबंध में बार-बार ऊपर और नीचे की ओर बढ़ता है। लेकिन यह हमेशा उन मूल्यों पर वापस जाता है जो मीन के आसपास केंद्रित होते हैं।

उन पॉइंट्स को देखें जहां चार्ट पर लाल तीर चिह्नित हैं? पहले दो लाल तीर चोटियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन चोटियों के बावजूद, रेश्यो  अंततः मध्य क्षेत्र में वापस आ गया है। इसी तरह, अंतिम दो तीर - वे गर्त का प्रतिनिधित्व करते हैं। अंत में, रेश्यो  गर्त प्राप्त करने के बाद, औसत के करीब तक बढ़ जाता है।

तो यह हमें क्या बताता है? 

• जब रेश्यो  वेरिएबल्सम पर होता है, तो यह संभावना है कि यह अंततः गिर जाएगा और मीन के पास वापस आ जाएगा
• जब रेश्यो  गिरता है, तो संभावना है कि यह अंततः बढ़ जाएगा और औसत के करीब वापस आ जाएगा, इसका

इससे आपको निकट भविष्य में क्या हो सकता हैबोध होता है। तो, इस तरह एक ट्रेडिंग अवसर पैदा होता है। अंगूठे के सामान्य नियम के रूप में, रेश्यो  आंदोलन के पीछे व्यापक तर्क यहां दिया गया है।

• जब रेश्यो  औसत से काफी ऊपर होता है, तो आप इसके गिरने की उम्मीद करते हैं। इसका मतलब है कि आप रेश्यो  में एक छोटी स्थिति लेंगे।
• जब रेश्यो  औसत से काफी नीचे होता है, तो आप इसके बढ़ने की उम्मीद करते हैं। इसका मतलब है कि आप रेश्यो  में एक लंबी स्थिति लेंगे।

लेकिन एक मिनट रुकिए। आप रेश्यो  में स्थिति कैसे ले सकते हैं? आप केवल स्टॉक के साथ ही ऐसा कर सकते हैं, है ना? 

खैर, यह सही है। लेकिन यहां, हमएकसाथ काम कर रहे हैं जोड़ी स्टॉक कीके। तो, आप उनमें किस प्रकार की स्थितियाँ लेते हैं - हम इसे अगले अध्याय में देखेंगे। अभी के लिए, आइए समझते हैं कि रेश्यो  के उतार-चढ़ाव को कैसे पढ़ा जाए और एक जोड़ी ट्रेड के लिए ट्रिगर पॉइंट्स की पहचान कैसे की जाए।

प्राइस रेश्यो की गति के संबंध में, आपने देखा है कि इसके हमेशा मीन में वापस आने की संभावना है। लेकिन इसकी कितनी संभावना है? क्या वक्र पर विभिन्न पॉइंट्स पर मीन रिवर्शन की प्रायिकता भिन्न होती है? यह पता चला है कि वे करते हैं।

और फिर, यह बचाव के आंकड़े हैं। एक पेअर ट्रेडिंग स्थापित करने से पहले हमें एक आखिरी सांख्यिकीय मीट्रिक देखना होगा - और वह मीट्रिक डेंसिटी कर्व है। एक बार फिर, हम इसकी गणना करने के लिए बस एक एक्सेल फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

डेंसिटी कर्व

डेंसिटी कर्व एक वेरिएबल्स के मीन में वापस आने की प्रायिकता को दर्शाता है। प्राइस रेश्यो चार्ट में हमने ऊपर देखा, आपको याद होगा कि कुछ अंक औसत से अधिक थे, जबकि कुछ कम थे। आइए उन पॉइंट्स को लेते हैं जहां रेश्यो  एक महत्वपूर्ण राशि से औसत से ऊपर था।

1 और 2 के रूप में चिह्नित दो क्षेत्रों को देखें? वे दो मुख्य चोटियाँ हैं जिन्हें हम पहचान सकते हैं। अब, आप कैसे जानते हैं कि किस शिखर पर एक पेअर ट्रेडिंग शुरू करना अधिक तार्किक है? ठीक है, चूंकि आप इस धारणा के आधार पर व्यापार शुरू करेंगे कि रेश्यो  मीन में वापस आ जाएगा, यह केवल उस चोटी को चुनने के लिए समझदार है जहां मीन रिवर्शन की संभावना अधिक है।

और आप उस संभावना की पहचान कैसे करते हैं? यहीं से डेंसिटी कर्व आता है।

जबकि डेंसिटी कर्व आपको अधिक सटीक परिणाम देता है, आइए देखें कि सामान्य सांख्यिकीय तर्क क्या सुझाता है। क्या आपको अनुभवजन्य नियम याद है?

इस नियम के अनुसार:

• 68% मान मीन से एक मानक विचलन (1SD) दूर हैं।
• 95% मान मीन से दो मानक विचलन (2SD) के भीतर हैं। 
• 99.7% मान मीन से तीन मानक विचलन (3SD) दूर हैं।

तो, प्राइस रेश्यो के संदर्भ में, इसका अर्थ यह है:

• यदि रेश्यो  1SD क्षेत्र में है, तो इसमें मीन रिवर्शन की 68% संभावना है।
• यदि रेश्यो  2SD क्षेत्र में है, तो इसमें मीन रिवर्शन की 95% संभावना है।
• यदि रेश्यो  3SD क्षेत्र में है, तो इसमें मीन रिवर्शन की 99.7% संभावना है।

सीधे शब्दों में कहें, रेश्यो  जितना अधिक मीन से डेविएट होता है, उसके मीन में वापस आने की संभावना उतनी ही अधिक होती है। तो, मानक विचलन जितना अधिक होगा, मीन के करीब पहुंचने के लिए रेश्यो  के वापस नीचे गिरने (या वापस ऊपर उठने) की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

डेंसिटी कर्व इस संबंध को खूबसूरती से दर्शाता है। एक्सेल में सामान्य वितरण फ़ंक्शन का उपयोग टीसीएस और इंफोसिस के शेयरों के प्राइस रेश्यो के लिए डेंसिटी कर्व की गणना करने के लिए किया जा सकता है, जिसे हमने ध्यान में रखा था।

पहले कुछ मानों के लिए यह कैसे किया जाता है, इसका पूर्वावलोकन यहां दिया गया है।

आगे की व्याख्या करने के लिए, फ़ंक्शन इस प्रकार भरा जाता है:

NORM.DIST(प्राइस रेश्यो मूल्य, प्राइस रेश्यो औसत, प्राइस रेश्यो का SD, TRUE)

यहाँ TRUE इस तथ्य को संदर्भित करता है कि हम संचयी वितरण फ़ंक्शन का उपयोग कर रहे हैं। FALSE सुझाव देता है कि सूत्र संभाव्यता द्रव्यमान फ़ंक्शन का उपयोग करेगा, जिसे हम यहां नहीं बता रहे हैं। इसलिए, सरलता के लिए, फ़ंक्शन के अंतिम क्षेत्र में TRUE टाइप करना सबसे अच्छा है।

सांख्यिकी-प्रेमियों के लिए एक त्वरित नोट: 

• चूंकि डेंसिटी कर्व अनिवार्य रूप से प्राइस रेश्यो (या कोई अन्य वेरिएबल्स) के मीन में वापस आने की संभावना है, यह हमेशा 0 और 1 के बीच होता है 
• । प्राइस रेश्यो के लिए मानक विचलन जितना अधिक होगा, इसका डेंसिटी कर्व अधिक होता है। दूसरे शब्दों में, यह 1. के करीब है।

रैपिंग अप

एंड बिंगो! अब आपके पास लोकल पेअर ट्रेड ट्रिगर पॉइंट्स का पता लगाने के लिए आवश्यक पिछले स्टैटिस्टिकल टूल्स है। पहेली का अंतिम भाग डेंसिटी कर्व है। और यह तीन वेरिएबल्स से लेकर मीन, मीडिया और मोड तक, मानक विचलन और अंत में, डेंसिटी कर्व तक की यात्रा क्या रही है।

आगे की हलचल के बिना, अगले अध्याय पर जाएं और देखें कि कैसे ये सभी अवधारणाएं पेअर ट्रेडिंग की मदद करने के लिए एक साथ आती हैं।

एक क्विक रिकैप

• आप पेअर ट्रेडिंग के लिए ट्रिगर पॉइंट्स की पहचान करने के लिए तीन में से किसी भी वेरिएबल्स का उपयोग कर सकते हैं।
• जब आप ग्राफ़ पर वेरिएबल्स को प्लॉट करते हैं, तो आप देख सकते हैं कि वे अपने मीन वैल्यू से कैसे डेविएट होते हैं।
• लेकिन कोई फर्क नहीं पड़ता कि विचलन कितना गहरा या उच्च है, वेरिएबल्स आमतौर पर मीन में वापस आ जाता है।
• यह जागरूकता है जो एक पेअर ट्रेडिंग के आधार के रूप में कार्य करती है।
• मानक विचलन जितना अधिक होता है - या जितना अधिक एक वेरिएबल्स मीन से डेविएट होता है - इसके वापस लौटने की संभावना उतनी ही अधिक होती है।
• मीन रिवर्शन की संभावना की गणना डेंसिटी कर्व का उपयोग करके की जाती है।