Market Breadth Thresholds: ऊपर, नीचे या बराबर, कौन सा शेयर कहाँ गिना जाए (Hindi में)

एक छोटा सा चिह्न तय कर देता है कि गिनती में कौन से शेयर आएँगे।

11 Oct 2026
Above, Below or Equal? IndexBreadth guide to reading participation thresholds.

जब कोई breadth chart कहता है “50-दिन की moving average से ऊपर के शेयर”, तो वह शेयर कहाँ गिना जाएगा जो ठीक उसी average पर है?

मुझे लगता है यह उन छोटे सवालों में से है जिन्हें शुरू में ही सुलझा लेना चाहिए। प्रतिशत सटीक दिखता है, पर उसका अर्थ उसके पीछे की तुलना से शुरू होता है। “ऊपर” और “बराबर या ऊपर” थोड़े अलग सवालों के जवाब देते हैं।

बाज़ार के सवाल से शुरू करें

यहाँ हम पूछ रहे हैं: कितने eligible शेयर अपने चुने हुए benchmark से सख़्ती से ऊपर चल रहे हैं? Benchmark कोई moving average हो सकती है या कोई प्रकाशित oscillator स्तर। तुलना एक observation से दूसरे तक एक जैसी रहनी चाहिए।

StockCharts moving average से ऊपर के प्रतिशत को शेयरों के समूह में भागीदारी का माप बताता है। नीचे का हल किया उदाहरण तुलना के नियम समझाता है। यह IndexBreadth के आंतरिक कार्यान्वयन का वर्णन नहीं है।

तीन समूह, अपने आप दो नहीं

मान लीजिए P किसी शेयर का closing price है और M उसकी moving average, दोनों एक ही आधार और तारीख पर नापे हुए।

  • ऊपर: P > M.
  • नीचे: P < M.
  • बराबर: P = M.

वैध observations वाले शेयरों के लिए ये समूह एक-दूसरे से नहीं मिलते। अगर A ऊपर की गिनती है, B नीचे की, E बराबर की और N eligible गिनती, तो:

N = A + B + E

सख़्ती से ऊपर का प्रतिशत = 100 × A / N

बराबर या ऊपर का प्रतिशत = 100 × (A + E) / N

N शून्य हो तो ये प्रतिशत अपरिभाषित हैं। इस उदाहरण में अनुपलब्ध डेटा eligible sample से बाहर है। उसे चुपचाप threshold से नीचे वाला observation नहीं बनना चाहिए।

छह शेयरों का उदाहरण

ये रुपयों में काल्पनिक कीमतें हैं। हर शेयर के पास वैध benchmark है। हर जगह ₹100 का benchmark सिर्फ़ गणित आसान करने के लिए है।

शेयर Close Benchmark वर्गीकरण
A ₹104 ₹100 ऊपर
B ₹101 ₹100 ऊपर
C ₹100 ₹100 बराबर
D ₹99 ₹100 नीचे
E ₹97 ₹100 नीचे
F ₹100 ₹100 बराबर

दो शेयर सख़्ती से ऊपर हैं, दो नीचे और दो बराबर। सख़्ती से ऊपर की भागीदारी 2 ÷ 6 × 100 = 33.33% है। बराबर या ऊपर की भागीदारी 4 ÷ 6 × 100 = 66.67% है।

इन दोनों रीडिंग के बीच छह शेयरों में कुछ नहीं बदला। सिर्फ़ सवाल बदला। यह भी ध्यान दें कि 100% में से सख़्ती से ऊपर का प्रतिशत घटाने पर नीचे या बराबर मिलता है, सिर्फ़ नीचे नहीं।

यही फ़र्क RSI breadth पर भी लागू होता है

“RSI > 70 वाले शेयरों का प्रतिशत” का मतलब उन शेयरों का हिस्सा है जिनका RSI 70 से ज़्यादा है। 70 एक oscillator स्तर है, और नतीजे वाली breadth रीडिंग शेयरों का प्रतिशत है। ठीक 70 पर वाला शेयर उस सख़्त तुलना में गिना नहीं जाएगा। वह RSI ≥ 70 में गिना जाएगा।

लाइन में बदलाव समझने से पहले मैं चिह्न पढ़ूँगा। नहीं तो दो एक जैसे दिखते charts सिर्फ़ इसलिए अलग हो सकते हैं कि एक बराबरी को शामिल करता है और दूसरा नहीं।

Rounding फ़र्क छुपा सकती है

मान लीजिए काल्पनिक close ₹100.004 है और benchmark ₹100.003। दशमलव के दो अंक तक rounding करने पर दोनों ₹100.00 दिखते हैं, जबकि दी गई सटीकता में पहली संख्या बड़ी है।

इसीलिए मैं सिर्फ़ rounded labels से breadth की गिनती दोबारा नहीं बनाऊँगा। Rounding से पहले की तुलना और बाद की तुलना अलग निकल सकती है। किसी अध्ययन को दोहराते समय rounding या tolerance का नियम बताया जाना चाहिए। उसे screenshot से अंदाज़ा नहीं लगाना चाहिए।

यह रीडिंग हमें क्या देखने में मदद करती है

Participation बताती है कि कोई शर्त कितनी व्यापक है। यह नहीं बताती कि हर शेयर अपने benchmark से कितना ऊपर है। लाइन से ठीक ऊपर वाला शेयर और उससे बहुत ऊपर वाला शेयर, इस सरल गिनती में दोनों एक-एक qualifying observation हैं।

इसलिए यह जाँचने में काम की है कि basket में सुधार फैल रहा है या नहीं। Threshold के पास कीमत के छोटे बदलाव कई शेयरों को एक समूह से दूसरे में डाल सकते हैं। एक सत्र की उछाल को भागीदारी में टिकाऊ बदलाव मानने से पहले मैं कई observations में उसका टिकना देखूँगा।

इसे ध्यान में रखकर IndexBreadth पढ़ना

जब आप label वाला percentage-above-MA या RSI participation chart इस्तेमाल करें, तो उसका universe, timeframe और दिखाई गई शर्त साथ रखें। यह पाठ सार्वजनिक गणित का फ़र्क समझाता है। यह platform के बराबरी, सटीकता या अनुपलब्ध observations के बर्ताव को तय नहीं करता।

आगे eligible stock count क्यों मायने रखता है और 50 DMA से ऊपर के शेयर भागीदारी कैसे नापते हैं पढ़ें।

अपनी बाज़ार समीक्षा के साथ breadth रीडिंग देखने के लिए आप IndexBreadth का trial शुरू कर सकते हैं।

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