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डेविएशन एंड डिस्ट्रीब्यूशन

3.6

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चलिए डॉट्स को कनेक्ट करते हैं और समझते हैं कि हमने पिछले चैप्टर्स में क्या देखा। अभी तक हमने यह जाना है ।  

दो स्टॉक्स के कोरिलेशन को डिटरमाइन  करने के आप तीन डिफरेंट वेरिएबल्स का यूज़ कर सकते हैं:

  • डिफरेंशियल 
  • स्प्रेड 
  • प्राइस रेश्यो 

और इसमें तीन बेसिक स्टैटिस्टिकल टूल्स होते हैं जिससे हम डाटा पॉइंटस के डिस्ट्रीब्यूशन को समझ सकते हैं :

  • मीन
  • मीडियन
  • मोड

क्यों न दो और दो को जोड़े और  डिफरेंशियल , स्प्रेड और प्राइस रेश्यो का मीन , मीडियन और मोड कैलकुलेट करें ?

तीनो वेरिएबल्स का मीन, मीडियन और मोड कैलकुलेट करना

ऊपर अब तक, हम टी सी एस और इनफ़ोसिस के एक मंथ के पीरियड के क्लोजिंग प्राइसेस से डील कर रहे थे, आसानी से समझने के लिये।  मगर दो स्टॉक्स के बीच कोरिलेशन और जनरल बेहवियर को सचमे आयडेंटीफ़्य करने के लिए , यह अच्छा होगा की हम उनकी परफॉरमेंस को लॉन्गर पीरियड तक स्टडी करें, मान लीजिये 6  महीने या 1 साल। 

वास्तव में, पीरियड जितना लॉन्ग होगा, आपके पास उतने ज़्यादा डाटा पॉइंट्स होंगे। और उससे , ज़्यादा एक्यूरेट रिजल्ट्स और ऑब्सेर्वशन्स मिलेंगी।

तो, यहाँ से आगे, हम दोनों सेम स्टॉक्स के 1 साल के डाटा पर काम करते हैं।  आप ये डाटा NSE की वेबसाइट से डाउनलोड कर सकते हैं। एक साल के पीरियड में से 15  फेब 2020 से 15 फेब,2021  को लेते हैं तो ,हमे 249  ऑब्सेर्वशन्स या डाटा पॉइन्ट मिलेंगे ।  मीन, मीडियन और मोड का फार्मूला यूज़ करने पर, आप टी सी एस और इनफ़ोसिस के 1  साल के पीरियड का डिफरेंशियल, स्प्रेड और प्राइस रेश्यो का मेट्रिक कैलकुलेट कर सकते हैं।   

मगर हाँ, 249  डाटा पॉइंट्स के मैट्रिक्स को कैलकुलेट करना सिर्फ हेक्टिक he nahi ;  balki यह ह्यूमन एरर के लिए प्लेंटी ऑफ़ रूम भी देता है । फिर भी, हम क्यों इतना पसीना बहाये  जब हम  म स  ऐक्स्ल   के फंक्शन्स का यूज़ करके काम को जल्दी ख़तम कर सकते हैं ?

वही हमने किया है।  लीजिये , स्क्रीनशॉट पर एक नज़र डालिये जो आपको  तीनो कीय वेरिएबल्स के एक साल के मीन, मीडियन और मोड को दिखा रहा है

और जैसा की हमने पिछले चैप्टर में किया था, हम दोनों स्टॉक्स के बीच 1 साल के पीरियड का कोरिलेशन भी कैलकुलेट कर सकते हैं:

  • स्टॉकस के क्लोजिंग प्राइस
  • क्लोजिंग प्राइसेस में डेली चेंज 
  •  वो जो डेली रीटर्न  डिलीवर करते  है

स्टैण्डर्ड डेविएशन: इस स्टैटिसटिक्ल टूल के बारे में सब कुछ

चलिए स्टैण्डर्ड डेविएशन को समझने के लिए जल्दी से एक एक्साम्प्ल देखते है । मान लीजिए 30 बच्चों की एक क्लास है, और उन सबने एक मैथ टेस्ट लिया। टेस्ट के मैक्सिमम मार्क्स 100  हैं।

अब, मान लीजिये 30  स्टूडेंट्स का एवरेज स्कोर 53.4 है।  

  • क्लास टॉपपर, अजय ने  96 मार्क्स स्कोर किये 
  • अगले स्टूडेंट, विजय ने 62 मार्क्स स्कोर किये 

विजय का स्कोर क्लास एवरेज 53.4 के ज़्यादा पास है अजय की तुलना मे।  दुसरे शब्दों में कहें, विजय का स्कोर कॉमन है, जबकि अजय ज़्यादा अनकॉमन है।  और, ये एक्साम्प्ल आपको यह बताता है सेट ऑफ़ ऑब्सेर्वशन्स से डाटा पॉइंट्स,  मीन से कैसे स्प्रेड होता है ।

मगर उस स्प्रेड या डेविएशन का एक्सटेंट क्या है ?

और ये सब कैलकुलेट करने करने के लिए स्टैण्डर्ड डेविएशन हेल्प करता है। statistically बात करें , स्टैण्डर्ड डेविएशन unke  अरिथमेटिक मीन से  एक सेट ऑफ़ ऑब्सेर्वशन्स के डेविएशन की एक्सटेंट को मेज़र करने में मदद   करता है।  

आपने स्टैण्डर्ड डेविएशन का फार्मूला हाई स्कूल में पढ़ा होगा ।  मगर अब , जब  पेअर ऑफ़ स्टॉक्स के डाटा को ट्रैक करने में आप स्प्रेडशीट का यूज़ कर ही रहे हैं , तो  आप स्प्रेडशीट में स्टैण्डर्ड डेविएशन का फंक्शन भी यूज़ कर सकते हैं।

लिए गए डाटा से, स्टैण्डर्ड डेविएशन का डिफरेंशियल, स्प्रेड और रेश्यो यहाँ ऐसे आता है।

तो, स्टैण्डर्ड डेविएशन पेअर ट्रेडिंग में कैसे रोले प्ले करता है ? आप देखेंगे की, दिए गए वॉल्यूम ऑफ़ डाटा और   पेअर के बेहवियर के रेसल्टिंग ऑब्जरवेशन से , आप डीटरमाइन  कर पाएंगे  की प्रेजेंट ट्रेडिंग डे से  लेटेस्ट प्राइस इनफार्मेशन, जो  स्टॉक के  लिए  नार्मल   होता  है, उससे  कितनी डेविएट होती है, ।  ये आपकी ट्रेड इनिशिएट करने के लिए पोटेंशियल पॉइंट्स आईडेंटीफाय करने में मदद करेगा

उस  पॉइन्ट तक  पोहोचने  के लिए , हालाँकि, हमे कुछ और  कॉन्सेप्ट्स को कवर करना होगा।

नार्मल डिस्ट्रीब्यूशन और बैल कर्व

आपने देखा की सेट ऑफ़ ऑब्ज़र्वेशन्स में डाटा पॉइंट्स एवरेज के आस पास डिस्ट्रीब्यूटिड  होते हैं।  मगर वह क्या पैटर्न है जिसमे ऑब्जरवेशन एवरेज से डेविएट हो जाती है ? सबसे ज़रूरी, इसका कोई पैटर्न होता है?

ऐसा समझ आता है की ऐसे बौहौत सारे पैटर्न्स होते हैं जिसमे डाटा एवरेज के अराउंड डिस्ट्रीब्यूट हो  सकता  है।  उनमे से एक पैटर्न है नार्मल डिस्ट्रीब्यूशन।  इस पैटर्न के अकॉर्डिंग, ज़्यादातर डाटा पॉइंट्स मीन के पास के एरिया में कंसन्ट्रेट होते हैं, और बौहौत कम ऑब्सेर्वशन्स एक्सट्रीम के पास होते हैं। 

ऊपर देखे गए एक्साम्पल को लेते  हैं।  विजय का स्कोर(62) ज़्यादा कॉमन है, जबकि अजय का स्कोर(96) ज़्यादा अनकॉमन है।  आखिरकार, आपके टिपिकल  क्लासरूम में ज़्यादा बच्चे एवरेज के पास स्कोर करते  है  और बौहौत काम ने एक्सट्रीम तक - जो की या तोह फेल हुए हैं या 90s  तक स्कोर करते  है ।   

नार्मल डिस्ट्रीब्यूशन में डाटा स्प्रेड आउट कैसे होता है इसकी डिटेल्स एम्पिरिकल रूल से एक्सप्लेन की जाती है 

एम्पिरिकल रूल (या 68–95–99.7 रूल)

इस रूल के अकॉर्डिंग :

  • 68% वैल्यूज  एक स्टैंडर्ड डेविएशन के अंदर  होती हैं मीन से (1 SD) दूर। 
  • 95% वैल्यूज दो स्टैण्डर्ड देविएशन्सके  अंदर होती हैं मीन से(2 SD)  दूर।  
  • 99.7% वैल्यूज तीन स्टैण्डर्ड डेविएशन के  अंदर होती हैं मीन से (3 SD) दूर।

ग्रफिकल्ली, एम्पिरिकल रूल ऐसे दिखाया जाता है। 

इन percentages ने इस रूल को एक अलटरनेट  नाम भी दिया है, जो है 68 -95 -99.7 रूल। और जो  कर्व   आप  देख रहे हैं वो बैल कर्व के  नाम  से  पॉपुलर  हैं। 

अब, अगर आप सोच रहे हैं की 1 SD, 2 SD and 3 SD  क्या हैं, तो   इन फिगर्स तक हम यहाँ ऐसे पोहोच  सकते  हैं। 

  • +1 SD = मीन + (1 x SD)
  • +2 SD = मीन + (2 x SD)
  • +3 SD = मीन + (3 x SD)
  • -1 SD = मीन - (1 x SD)
  • -2 SD = मीन - (2 x SD)
  • -3 SD = मीन - (3 x SD)

ऊपर डिसकस किये गए 1 साल के पीरियड के डिफरेंशियल, स्प्रेड और रेश्यो पर एम्पिरिकल रूल यूज़ करने पर, हमे ये मिला।

अभी तक जितना डाटा कैलकुलेट किया है उसको इकठ्ठा  करते हुए

अभी तक, हमने टी सी एस और इनफ़ोसिस के कोरिलेशन को तीन अलग अलग  पैरामीटर्स के बेसिस  से कैलकुलेट किया , हमने इन स्टॉक्स के डिफरेंशियल, स्प्रेड और प्राइस रेश्यो का मीन , मीडियन और मोड कंप्यूट किया, और हमने इन तीन वेरिएबल्स पर एम्पिरिकल रूल भी अप्लाई किया।  

आइये  सब डाटा को एक जगह पर कोलेट  करते हैं

रैपिंग अप

तोह, अब जब  हमारे पास सारे रिक्वायर्ड इनपुट्स है,  तो हम डेंसिटी कर्व क्या है, उस तरफ बढ़ सकते है , और किस तरह से उसे यूज़ करके आप ये आइडेंटीफ़्य कर सकते है के पोटेंशिअली   ट्रेड कब शुरू  करना  है 

एक क्विक रिकैप 

  • स्टैण्डर्ड डेविएशन,आपको उनके अरिथमेटिक मीन से एक  सेट ऑफ़ ऑब्जरवेशन से एक्सटेंट ऑफ़ डेविएशन मेशर करने में मदद करता है । 
  • दिए गए पेअर के बेहवियर के डेटा के वॉल्यूम और रिसल्टिंग ऑब्सेर्वशन्स से , आप  ये  डीटरमाइन   कर  सकते  है   कि प्रेजेंट डे ट्रेडिंग की लेटेस्ट प्राइस इनफार्मेशन कितना डेविएट करि और स्टॉक के लिए नार्मल क्या है।  यह आपकी ट्रेड इनिशिएट करने के लिए पोटेंशियल पॉइन्ट आईडेंटीफाय  करने में हेल्प करती है। 
  • नार्मल डिस्ट्रीब्यूशन पैटर्न के अनुसार, ज़्यादातर डाटा पॉइंट्स मीन के आस पास के एरिया में कंसन्ट्रेट करते हैं, और बौहौत काम एक्सट्रीम के पास। 
  • नार्मल डिस्ट्रीब्यूशन एक  बैल कर्व के  द्वारा  ग्रफिकली रिप्रेजेंट किआ  जाता  हैं।
  • कर्व आपको बताता है की 68 % वैल्यूज  1 स्टैण्डर्ड डेविएशन के भीतर  हैं , मीन से (1 SD) दूर , 95 % वैल्यूज 2  स्टैण्डर्ड डेविएशन के भीतर  हैं, मीन से (2 SD) दूर,  99.7% वैल्यूज 3 स्टैण्डर्ड डेविएशन के भीतर  हैं, मीन से (3 SD) दूर।
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