Market Breadth में Eligible Stock Count क्यों मायने रखता है (Hindi में)

जब कोई मुझसे कहता है कि 70% शेयर भाग ले रहे हैं, तो मेरा पहला सवाल होता है: 70% किन शेयरों में से?

यह छोटी बात लगती है। मुझे लगता है breadth analysis में यह सबसे ज़रूरी सवालों में से एक है। Numerator बताता है कि कितने शेयरों ने शर्त पूरी की। Denominator बताता है कि उस गिनती की तुलना किससे हो रही है।

Advances, declines और unchanged शेयर समझने के बाद अब हम उनके denominator को करीब से देख सकते हैं।

Breadth Analysis 101 के बाद, यह पाठ प्रतिशत के पीछे की कच्ची शेयर-गिनती देखता है। नीचे के सारे आँकड़े काल्पनिक हैं। वे IndexBreadth या किसी ऐतिहासिक NSE सत्र की रीडिंग नहीं हैं।

Total stocks और eligible stocks अलग विचार हैं

मान लीजिए हम 100 NSE शेयरों का basket चुनते हैं।

Total membership, T, उस चुने हुए basket के शेयरों की संख्या है जिसका हम उस समय अध्ययन कर रहे हैं: इस उदाहरण में 100।

Eligible stocks, E, वे सदस्य हैं जिनके पास किसी खास गणना के लिए ज़रूरी observations हैं। Eligibility माप के हिसाब से बदलती है। रोज़ के advance/decline वर्गीकरण के लिए दो सत्रों की तुलनीय कीमतें चाहिए। 200-सत्र की moving average के लिए बताई गई परिपाटी के अनुसार पर्याप्त लंबा कीमत-इतिहास चाहिए।

Qualifying stocks, Q, वे eligible सदस्य हैं जो शर्त पूरी करते हैं: जैसे वे शेयर जिनका close अपनी 200-सत्र की simple moving average से ऊपर है।

कोई शेयर basket का सदस्य हो सकता है, फिर भी हर indicator के लिए उसके पास पर्याप्त इतिहास न हो। अनुपलब्ध observations को चुपचाप bearish observations नहीं बन जाना चाहिए।

प्रतिशत की सार्वजनिक गणना

साफ़ तरीके से तय किए गए eligible-stock माप के लिए:

Participation percentage = Q ÷ E × 100, बशर्ते E > 0।

इसके साथ मैं यह भी बताऊँगा:

Coverage percentage = E ÷ T × 100, बशर्ते T > 0।

पहला प्रतिशत eligible शेयरों का वर्णन करता है। दूसरा बताता है कि इच्छित basket का कितना हिस्सा हम असल में माप पाए। अगर E शून्य है, तो participation उपलब्ध नहीं है, शून्य प्रतिशत नहीं।

भागीदारी के माप के रूप में moving average से ऊपर के शेयरों का उपयोग सार्वजनिक breadth साहित्य का हिस्सा है। Greg Morris इस अवधारणा पर यहाँ चर्चा करते हैं। इस पाठ के coverage उदाहरण denominator के चुनाव के चित्रण हैं, किसी proprietary indicator का वर्णन नहीं।

उदाहरण: 54 शेयर अपनी moving average से ऊपर

मान लीजिए हमारे basket में 100 शेयर हैं, पर सिर्फ़ 90 के पास ज़रूरी observations हैं। इन 90 eligible शेयरों में से 54 चुनी हुई moving average से ऊपर हैं।

मद	गिनती या नतीजा
Basket की कुल सदस्यता, T	100
Eligible शेयर, E	90
Average से ऊपर eligible शेयर, Q	54
Participation, 54 ÷ 90 × 100	60%
Coverage, 90 ÷ 100 × 100	90%

सही कथन यह है: Basket की 90% coverage के साथ 60% eligible शेयर moving average से ऊपर थे।

54 को सभी 100 सदस्यों से भाग देने पर 54% आता है। इसे कुल सदस्यता में ज्ञात qualifying हिस्से के रूप में बताया जा सकता है, पर यह eligible-stock participation माप जैसा नहीं है। इस उदाहरण से हमें छूटे हुए दस शेयरों का वर्गीकरण नहीं पता।

इसी तरह, बाकी 36 eligible शेयर ज़रूरी नहीं कि सब average के नीचे हों। कुछ ठीक उसके बराबर भी हो सकते हैं। “ऊपर” और “ऊपर नहीं” एक-दूसरे के पूरक हैं। “ऊपर” और “नीचे” के लिए बराबरी का साफ़ नियम चाहिए।

रिकवरी के बिना भी प्रतिशत क्यों सुधर सकता है

यह वह हिस्सा है जिस पर मैं खास ध्यान दूँगा।

एक सत्र में 100 eligible शेयरों में से 60 शर्त पूरी करते हैं: participation 60% है। अगले सत्र में 20 non-qualifying शेयरों के observations अनुपलब्ध हो जाते हैं। मान लीजिए बाकी वर्गीकरण वैसे ही रहते हैं।

अब वही 60 qualifying शेयर 80 eligible शेयरों से भाग खाते हैं: 60 ÷ 80 × 100 = 75%।

कोई और शेयर qualify नहीं हुआ। Coverage 100% से गिरकर 80% हो गई। इसे बढ़ती हुई रिकवरी कहना डेटा के बदलाव को बाज़ार के बदलाव से गड़बड़ा देना होगा।

इसीलिए जब breadth का प्रतिशत तेज़ी से बदले, तो मैं पीछे की गिनतियाँ जाँचूँगा। हो सकता है chart असली सुधार बता रहा हो, पर अकेला प्रतिशत उसे साबित नहीं करता।

भारतीय बाज़ार की तुलना के लिए व्यावहारिक सवाल

Nifty 50 की भागीदारी की तुलना किसी बड़े NSE basket से करने से पहले मैं जाँचूँगा कि शर्त और observation समय मेल खाते हैं। मैं यह भी देखूँगा कि हर basket का कितना हिस्सा मापा जा सका।

छोटे basket में बराबर-गिनती वाले प्रतिशत पर हर शेयर का असर बड़ा होता है। पूरी तरह eligible 50-शेयर वाले basket में एक शेयर दो प्रतिशत अंक का है, जबकि पूरी तरह eligible 500-शेयर वाले basket में 0.2 प्रतिशत अंक का।

ऐतिहासिक काम में हमें उस तारीख के constituents और आज के constituents को पीछे जाँचने के बीच फ़र्क करना होता है। ये अलग samples हैं। साफ़-सुथरा denominator survivorship bias को नहीं हटाता और दोनों इतिहासों को आपस में बदलने लायक नहीं बनाता।

सीमाएँ और IndexBreadth पर क्या देखें

ऊँची coverage का मतलब साफ़ कीमतें होना नहीं है। पुराने observations और असंगत corporate-action adjustments अब भी वर्गीकरण बिगाड़ सकते हैं। Eligibility के नियम लगातार एक जैसे बताए जाने चाहिए, chart अच्छा दिखाने के लिए बदले नहीं जाने चाहिए।

IndexBreadth पर दिख रहे universe, timeframe और indicator labels से शुरू करें। अगर denominator या coverage का आँकड़ा नहीं दिख रहा, तो उसे गोल किए गए प्रतिशत से अनुमान न लगाएँ। यह पाठ एक सार्वजनिक गणना-परिपाटी समझाता है। यह दावा नहीं करता कि हर platform वही अपनाता है।

हमारा मानना है कि एक उपयोगी breadth रीडिंग को तुलना समझना आसान बनाना चाहिए। “Basket की 90% कवरेज वाले eligible शेयरों में से 60%” बोलने में थोड़ा लंबा है, पर “breadth 60 है” से कहीं ज़्यादा बताता है।

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