सही NSE Market Breadth Universe कैसे चुनें (Hindi में)

“बाज़ार की breadth सुधर रही है।” मेरा पहला सवाल होगा: कौन सा बाज़ार?

Large-cap basket, व्यापक भारतीय equity basket और बैंकिंग sector basket एक ही दिन अलग कहानियाँ बता सकते हैं। मुझे लगता है universe चुनना विश्लेषण का ही हिस्सा है। यह तय करता है कि हम किसकी भागीदारी नाप रहे हैं।

Basket को सवाल से मिलाएँ

अगर सवाल बड़े large-cap शेयरों की भागीदारी का है, तो large-cap universe स्वाभाविक शुरुआत है। अगर सवाल यह है कि मज़बूती भारतीय equities में कितनी दूर तक फैली है, तो व्यापक basket ज़्यादा चौड़ा नज़ारा देता है। अगर सवाल बैंकों का है, तो बैंकिंग basket लें, फिर उसकी तुलना व्यापक पृष्ठभूमि से करें।

NSE Indices अलग-अलग broad-market index परिवार चलाता है, जिनमें Nifty 50, Nifty 500 और size-segment indices शामिल हैं। Nifty 500 का विवरण चुनी हुई 500 कंपनियों का universe बताता है, NSE पर सूचीबद्ध हर security नहीं। इसलिए index का नाम दायरे की परिभाषा है, पूरे exchange का पर्यायवाची नहीं।

Universe बदलते समय गणना को स्थिर रखें

Moving average से ऊपर के प्रतिशत के सरल अध्ययन के लिए तय करें:

• U: चुना हुआ शेयरों का universe।
• N: U में उन शेयरों की संख्या जिनके अध्ययन के लिए वैध observations हैं।
• Q: उन eligible शेयरों की संख्या जो चुनी हुई शर्त पूरी करते हैं।

Participation percentage = 100 × Q / N

अगर हमें baskets के बीच का फ़र्क अलग करना है, तो moving-average की अवधि, observation का समय और तुलना का नियम एक जैसे होने चाहिए। N शून्य हो, तो बताने लायक कोई वैध प्रतिशत नहीं है।

यह एक educational गणना है। यह IndexBreadth के किसी निजी data-processing नियम का वर्णन नहीं करती। सामान्य indicator अवधारणा के लिए StockCharts की percentage-above-moving-average व्याख्या देखें।

भारतीय बाज़ार की एक काल्पनिक तुलना

मान लीजिए हम दो चित्रण वाले baskets के लिए वही daily observation और वही moving-average शर्त इस्तेमाल करते हैं। ये गढ़ी हुई संख्याएँ हैं, मौजूदा Nifty रीडिंग नहीं।

Basket	Eligible शेयर	Qualifying शेयर	Participation
Large-cap basket	50	35	70%
इन 50 को समेटने वाला व्यापक basket	500	225	45%

दोनों रीडिंग सही हो सकती हैं। पहली कहती है कि दस में से सात eligible large-cap शेयर qualify करते हैं। दूसरी कहती है कि व्यापक basket के आधे से कम qualify करते हैं।

क्योंकि हमारा काल्पनिक 50 शेयरों का basket 500 शेयरों वाले basket में पूरी तरह समाया है, हम बाकी शेयर देख सकते हैं:

बाकी qualifying शेयर = 225 − 35 = 190

बाकी eligible शेयर = 500 − 50 = 450

Large-cap basket के बाहर participation = 190 ÷ 450 × 100 = 42.22%

मेरी रीडिंग होगी कि भागीदारी large-cap समूह में उसके बाहर से ज़्यादा मज़बूत है। मैं इसे पूरे 500 शेयरों के basket में व्यापक भागीदारी नहीं कहूँगा।

यह घटाना इसीलिए चलता है कि उदाहरण में साफ़ तौर पर एक में एक समाए baskets हैं, जिनके eligibility और नापने के नियम मिलते हैं। असंबंधित universes के प्रतिशत घटाकर नतीजे को किसी दूसरे basket की breadth न कहें।

वही शेयर दो बार न गिनें

Large-cap index और व्यापक index दोनों देखना उपयोगी हो सकता है, पर साझा सदस्यों के कारण उनकी रीडिंग स्वतंत्र सबूत नहीं हैं। इसी तरह, चुने हुए समूह आपस में मिलते हों तो कई sector की गिनतियाँ जोड़ने से शेयर दो बार गिने जा सकते हैं।

मैं sector प्रतिशतों का सीधा औसत निकालकर उसे पूरे बाज़ार की शेयर-भागीदारी कहने से भी बचूँगा। दस eligible शेयरों वाले sector को पचास वाले sector जितना ही वज़न मिल जाएगा। गिनतियाँ जोड़ने के लिए ऐसे समूह चाहिए जो आपस में न मिलें, या सही ढंग से दोहराव हटाई हुई शेयर सूची, और एक जैसी परिभाषाएँ।

समय के साथ तुलना को स्थिर रखें

Universe तब बदल सकता है जब उसकी सदस्यता बदले। उपलब्ध observations भी सदस्यता से अलग बदल सकते हैं। ये अलग मुद्दे हैं: कौन basket में है, और किसके पास इस रीडिंग के लिए पर्याप्त वैध डेटा है।

रोज़ की समीक्षा के लिए universe का नाम, तारीख, timeframe, शर्त और (उपलब्ध हो तो) eligible गिनती दर्ज करें। ऐतिहासिक शोध के लिए पता करें कि series हर ऐतिहासिक तारीख के सदस्य इस्तेमाल करती है, या बाद का basket अतीत पर लगाती है। सिर्फ़ chart का label यह सवाल तय नहीं कर सकता।

IndexBreadth को देखने का उपयोगी तरीका

जिस फ़ैसले की आप जाँच कर रहे हैं उसके सबसे करीब वाले universe से शुरू करें, फिर संदर्भ के लिए व्यापक basket इस्तेमाल करें। IndexBreadth में charts की तुलना करते समय स्तर मिलाने से पहले दिखने वाले universe और timeframe के labels जाँचें। यह न मानें कि daily और hourly रीडिंग एक ही खिड़की नाप रही हैं।

हमारा मानना है कि सही सवाल यह नहीं कि कौन सा basket सबसे मज़बूत संख्या देता है। सवाल यह है कि कौन सा basket उन शेयरों को सबसे अच्छी तरह दर्शाता है जिन्हें आप समझना चाहते हैं। एक केंद्रित view और एक व्यापक view दोनों मदद कर सकते हैं, बशर्ते उनकी भूमिका साफ़ हो।

आगे पढ़ें: sector तुलना में universe और timeframe मिलाना या eligible-stock गिनती समझना। उपलब्ध views देखने के लिए IndexBreadth का trial शुरू करें।

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