कई Breadth Indicators को मिलाना, बिना दोहरी गिनती के (Hindi में)

कई breadth रीडिंग को एक संख्या में मिला देना लुभावना लगता है। क्या वह संख्या कोई नई जानकारी जोड़ेगी, या वही सबूत और जटिल रूप में दोहरा देगी?

मुझे लगता है यह पहला advanced सवाल है जो पूछना चाहिए। Composite सुविधाजनक हो सकता है, पर सुविधा सत्यापन नहीं है। यह पाठ पूरी तरह खुला, मनमाना educational उदाहरण इस्तेमाल करता है। यह IndexBreadth का कोई score या परखा हुआ trading model नहीं है।

दिखने वाले, तय इनपुट से शुरू करें

मान लीजिए X, 50-सत्र की average से ऊपर के eligible शेयरों का प्रतिशत है। Y, 200-सत्र की average से ऊपर का प्रतिशत है, और दोनों में universe और observation परिपाटी एक जैसी है।

दोनों इनपुट शून्य से सौ के बीच हैं। नीचे का प्रतिशत है: qualifying गिनती को eligible गिनती से भाग देकर सौ से गुणा। अगर यह कदम साफ़ न हो, तो पहले denominator क्यों मायने रखता है पढ़ें।

सिर्फ़ चित्रण के लिए बने composite के लिए ऐसे non-negative वज़न w1 और w2 चुनें जिनका जोड़ एक हो:

S = w1 × X + w2 × Y.

यह सामान्य weighted-sum गणित है। NIST सामान्य weighted-sum परिभाषा का दस्तावेज़ देता है। नीचे इनपुट और वज़न का चुनाव हमारा है और सिर्फ़ समझाने के लिए है, कोई प्रकाशित trading नुस्खा नहीं।

एक साफ़ हल किया उदाहरण

मान लीजिए पूरी तरह eligible 100 शेयरों के basket में 70 शेयर 50-सत्र की average से ऊपर हैं और 40 शेयर 200-सत्र की average से ऊपर। तो X = 70 और Y = 40।

बराबर वज़न से S = 0.5 × 70 + 0.5 × 40 = 55।

अब लंबी अवधि के इनपुट को छोटी अवधि वाले से दोगुना वज़न दें:

S = (1/3 × 70) + (2/3 × 40) = 50।

शेयर नहीं बदले। सिर्फ़ वज़न बदले। इसलिए composite में पाँच अंक का अंतर ज़रूरी नहीं कि बाज़ार की नई जानकारी हो।

दोहरी गिनती कैसी दिखती है

वही शेयर दोनों moving-average शर्तों में qualify कर सकते हैं। दो ऊँची रीडिंग का मतलब सबूत के दो स्वतंत्र समूह नहीं है। अगर हम तीसरा इनपुट जोड़ें जो फिर वही X है, तो बराबर वज़न वाला तीन इनपुट का औसत (70 + 40 + 70)/3 = 60 हो जाता है।

इस बदलाव ने असल में X का वज़न बढ़ा दिया। इसने पुष्टि का कोई नया स्रोत नहीं खोजा।

यह मुद्दा तब कम साफ़ दिखता है जब indicators के नाम अलग हों, पर वे एक ही observations के कसकर जुड़े रूपांतरण हों। कितने indicators सहमत हैं यह गिनने से पहले मैं उनकी परिभाषाएँ जाँचूँगा।

Scaling ज़रूरी है, काफ़ी नहीं

कच्ची cumulative A/D line को किसी सीमा में बंधे प्रतिशत के साथ सिर्फ़ इसलिए औसत नहीं किया जा सकता कि दोनों charts पर दिखते हैं। उनकी इकाइयाँ और शुरुआती बिंदु की परिपाटी अलग हैं। साझा पैमाने पर लाने वाला कोई भी रूपांतरण समझाया और परखा जाना चाहिए।

हमारा सीमा-बंधा उदाहरण भी जानकारी खोता है। X = 70 और Y = 40 से बराबर वज़न वाला वही score आता है जो X = 40 और Y = 70 से, जबकि उनकी छोटी और लंबी अवधि की भागीदारी की कहानियाँ अलग हैं। मैं घटक दिखते रखूँगा, सिर्फ़ मिली हुई संख्या पर भरोसा नहीं करूँगा।

व्यावहारिक उपयोग से पहले मैं क्या माँगूँगा

गंभीर model को तय परिभाषाएँ, point-in-time डेटा, अनुपलब्ध इनपुट का तरीका, out-of-sample परीक्षण और विफलताओं का साफ़ ब्यौरा चाहिए। कई वज़न आज़माने के बाद in-sample में अच्छा बैठ जाना अपने आप में भरोसेमंद सबूत नहीं है।

हमारा मानना है कि advanced काम को मान्यताएँ जाँचना आसान बनाना चाहिए। IndexBreadth पर प्रकाशित labels और उपलब्ध views को पढ़ें, निजी scores का reverse-engineering न करें। यह उदाहरण सिर्फ़ सार्वजनिक गणित सिखाता है। इसके मान buy/sell की सीमाएँ, संभावनाएँ या प्रदर्शन के दावे नहीं हैं।

IndexBreadth के charts पढ़ना

संकेतों को मिलाने से पहले मैं घटक charts को एक-दूसरे के बगल में रखूँगा। ये IndexBreadth views 20/50/200 की भागीदारी साथ में और अलग panels में दिखाते हैं। ये घटकों का आपसी संबंध दिखाते हैं। इस पाठ का काल्पनिक composite गणित अलग उदाहरण है।

साझा view एक chart पर भागीदारी की तीन अवधियाँ रखता है।

अलग panels से हर घटक का रास्ता तुलना के लिए आसान हो जाता है। एक जैसी चाल दिखे, तो हर घटक को अलग वोट देने से पहले ओवरलैप जाँचें।

Charts: IndexBreadth। पूरे आकार में देखने के लिए तस्वीर चुनें। ये ऐतिहासिक चित्रण हैं, इस पाठ के संख्यात्मक उदाहरणों से अलग।

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