मानचित्र · W · भारित तरंग
एक तरंग मॉडल जिसमें कंपनियाँ अपने आकार के अनुसार द्रव्यमान वाले बिंदुओं के रूप में रखी जाती हैं, जो क्षेत्र, शेयरधारिता, सहसंबंध और जीवित कड़ी नेटवर्क की कड़ियों के ज़रिए एक-दूसरे से स्प्रिंगों से जुड़ी हैं, और यह भी कि हर कंपनी को इस समय उसके पड़ोसी कितना धकेल और खींच रहे हैं।
तरंग
यह क्या है: हर बिंदु एक कंपनी है; उसका आकार उसका द्रव्यमान दिखाता है, जो उसके बाज़ार पूंजीकरण से आता है, और उसका रंग पड़ोसियों से मिलने वाले शुद्ध बल की दिशा। रेखाएँ स्प्रिंग हैं: बैंगनी शेयरधारिता, धूसर वही क्षेत्र, नीली बिंदुदार रिटर्न सहसंबंध। केवल वही कड़ी-प्रकार खींचे जाते हैं और बल लगाते हैं जो दो-अवधि जाँच पास करते हैं। विन्यास सभी उम्मीदवार कड़ियों से निकाला जाता है: संबंधित कंपनियाँ पास बैठती हैं, असंबंधित दूर।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: कंपनी जानकारी (सेटिंग्स > डेटा): बाज़ार पूंजीकरण, विस्तृत क्षेत्र, शेयरधारिता संरचना। सहसंबंध कड़ी: पिछले 500 कारोबारी दिनों के अवशिष्ट रिटर्न में दो कंपनियाँ एक-दूसरे के पाँच निकटतम पड़ोसियों में हों। स्प्रिंग की लंबाई कड़ी शक्ति का व्युत्क्रम है; निर्देशांक कड़ियों पर सबसे छोटे पथों की बहुआयामी स्केलिंग से मिलते हैं।
यह क्या दिखाता है: द्रव्यमान = (बाज़ार पूंजीकरण / माध्यिका)^0.5। स्थिति = 20-दिन की अर्ध-आयु से क्षीण होता अवशिष्ट रिटर्न का संचय। बल = Σ कड़ी शक्ति × (पड़ोसी की स्थिति − अपनी स्थिति) / द्रव्यमान; सभी पड़ोसी एक साथ जोड़े जाते हैं। किसी बिंदु पर क्लिक करने से दाईं ओर सूचीबद्ध होता है कि उस कंपनी को कौन धकेल रहा है और कौन खींच रहा है।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: यह मॉडल दिखाता है कि कंपनियाँ कैसे जुड़ी हैं और इस समय कौन किसे धकेल रहा है; यह कोई पूर्वानुमान नहीं है। 2020–2026 के माप में सहसंबंध और शेयरधारिता कड़ियों के बल ने पहले कारोबार-योग्य दिन के रिटर्न का सार्थक अनुमान दिया, जबकि क्षेत्र कड़ियों के बल ने नहीं; चूँकि क्षेत्र कड़ियाँ कहीं अधिक संख्या में हैं, वे बाक़ी दोनों को पतला कर देती थीं। कौन-से प्रकार उपयोग होते हैं, यह हर गणना में फिर मापा जाता है और ऊपर की तालिका में बताया जाता है।
धकेलने और खींचने वाले
यह क्या है: चुनी गई कंपनी पर लगने वाले बल का पड़ोसी-दर-पड़ोसी विश्लेषण: बाज़ार पूंजीकरण, द्रव्यमान, संचित गति, शुद्ध बल और सबसे बड़े योगदान।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: उसी गणना के हिस्से: हर पड़ोसी के लिए कड़ी शक्ति × स्थिति-अंतर / द्रव्यमान। कड़ी का कारण (शेयरधारिता, क्षेत्र, सहसंबंध) उसके साथ दिखाया जाता है; शेयरधारिता लेबल पर कर्सर रखने से पता चलता है कि वह कौन-सी शेयरधारिता है।
यह क्या दिखाता है: धनात्मक योगदान कंपनी को ऊपर धकेलता है, क्योंकि वह पड़ोसी हाल के दिनों में इस कंपनी से अधिक चढ़ा है; ऋणात्मक योगदान उसे नीचे खींचता है। योगदानों का योग शुद्ध बल है।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: यहाँ आप किसी कंपनी को एक साथ अलग-अलग दिशाओं से प्रभावित होते देख सकते हैं: विपरीत योगदान एक-दूसरे को काट सकते हैं। चूँकि बल की कोई मापी हुई पूर्वानुमान-शक्ति नहीं है, इस विश्लेषण का उपयोग ख़रीद या बिक्री संकेतक के रूप में नहीं करना चाहिए।
प्रमाण
यह क्या है: अतीत में बल ने अगले दिनों के रिटर्न का कितना अच्छा अनुमान दिया, उसके द्रव्यमान-भारित और बिना-द्रव्यमान दोनों रूपों में।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: अवधि के दूसरे आधे हिस्से में हर दिन निकाला गया बल। सहसंबंध कड़ियाँ पहले आधे हिस्से से सीखी जाती हैं; द्रव्यमान उस दिन तक प्रकाशित हो सकने वाली पूंजी और उस दिन के बंद भाव से निकाले जाते हैं। क्षेत्र और शेयरधारिता संरचना आज जैसी है वैसी ली जाती है, क्योंकि उनका इतिहास प्रकाशित नहीं होता।
यह क्या दिखाता है: 1, 2, 5 और 10 दिन बाद के अवशिष्ट रिटर्न से रैंक सहसंबंध, और t सांख्यिक। ऊपर एक सीधा वाक्य बताता है कि कौन-से कड़ी-प्रकार बल लगाते हैं। नीचे की तालिका हर कड़ी-प्रकार को अलग से मापती है: अवधि के हर आधे हिस्से में पहले कारोबार-योग्य दिन का परिणाम अलग-अलग, पूरी अवधि पर दिन 1, 2, 5 और 10 के परिणाम, और वह प्रकार उपयोग में है या नहीं; स्थिति लेबल पर कर्सर रखने से कारण दिखता है। यदि कंपनी जानकारी अधूरी हो, तो यह भी बताया जाता है कि कितनी कंपनियों के पास आकार, शेयरधारिता संरचना और पूंजी इतिहास है।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: किसी कड़ी-प्रकार का उपयोग तब होता है जब दोनों हिस्सों में उसके बल ने पहले कारोबार-योग्य दिन के रिटर्न का सही दिशा में 2 या अधिक t के साथ अनुमान दिया हो; जो संबंध केवल एक अवधि में टिके उसे संयोग गिना जाता है। तालिका की अंतिम पंक्ति जीवित कड़ी नेटवर्क (W · भारित तरंग) है: मापे गए हर दिन के लिए कड़ियाँ महीने में एक बार केवल उस दिन तक के रिटर्न से दोबारा बनाई जाती हैं, इसलिए इतिहास का कोई हिस्सा सीखने के लिए अलग नहीं रखा जाता और बाद के दिन कभी नहीं देखे जाते। यदि यह पंक्ति दोनों हिस्सों में टिके, तो आज की सक्रिय कड़ियाँ स्थिर सहसंबंध कड़ियों की जगह ले लेती हैं; वही संकेत सारांश पर दूसरे मॉडलों जैसी ही बकेट जाँच से गुज़रता है और Auto Player में «W · भारित तरंग · 5 दिन» रणनीति के रूप में चुना जा सकता है। चूँकि प्रकार इन्हीं दो अवधियों के परिणाम से चुने जाते हैं, उपयोग में आने वाली कड़ियों का संयुक्त परिणाम कुछ आशावादी है। यदि दूसरे दिन का t सांख्यिक 2 से कम हो, तो बल उस अवधि में कुछ नहीं जानता जिसमें उस पर कारोबार किया जा सके। यदि द्रव्यमान-भारित रूप बिना-द्रव्यमान रूप से स्पष्ट रूप से बेहतर न हो, तो प्रसार में आकार का योगदान मापा नहीं जा सकता।
बिना कड़ी वाली कंपनियाँ और भरण
यह क्या है: उन भरण कड़ियों का प्रमाण जो तरंग उन कंपनियों पर लगाती है जिनकी जीवित नेटवर्क में कोई सक्रिय कड़ी नहीं है (प्रमाण तालिका की «बिना कड़ी वाली कंपनियाँ» और «छोटे इतिहास वाली कंपनियाँ» पंक्तियाँ), और आपूर्तिकर्ता–ग्राहक कड़ियों की पंक्ति।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: जिन कंपनियों की, हर दिन केवल उस दिन तक के रिटर्न से बने नेटवर्क में, कोई कड़ी नहीं है, उनके लिए तीन भरण आज़माए जाते हैं: कमज़ोर कड़ियाँ (पिछली दो अवधियों में से केवल एक में सार्थक सह-गति), 3 निकटतम साझेदार (पिछली अवधि के सबसे ऊँचे धनात्मक सहसंबंध), और जिन कंपनियों के पास दो अवधियों का इतिहास नहीं, उनके लिए एक ही अवधि की कड़ियाँ। आपूर्तिकर्ता पंक्ति प्रशासक द्वारा अनुमोदित कड़ियों से आती है।
यह क्या दिखाता है: भरण पंक्तियाँ केवल बिना कड़ी वाली कंपनियों की आपस की रैंकिंग से मापी जाती हैं; «कंपनी» स्तंभ वह संख्या है जितनी कंपनियों तक भरण आज पहुँचता है। किसी भरण का उपयोग तब होता है जब दोनों अवधियों में पहले कारोबार-योग्य दिन पर उसका t 2 या अधिक हो, और वह केवल उसी कंपनी को खींचता है; उसके साझेदार पर लगने वाला बल नहीं बदलता। धकेलने और खींचने वाले विश्लेषण में भरण योगदान «कमज़ोर कड़ी» या «निकट साझेदार» चिह्नित होते हैं।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: 2020–2026 के माप में कमज़ोर-कड़ी भरण दिन 2 पर 0.054 (t 6.6) और 0.049 (t 5.9) पर टिका, और 3 निकटतम साझेदार 0.045 (t 5.3) तथा 0.043 (t 5.2) पर; बिना कड़ी वाली कंपनियों के भाव भी मिलती-जुलती कंपनियों से पिछड़ने पर सँभलने की प्रवृत्ति रखते हैं। छोटे इतिहास वाली कंपनियाँ किसी भी दिन मापने लायक संख्या में कभी नहीं रहीं, इसलिए एक-अवधि कड़ियाँ उपयोग नहीं होतीं। प्रमाण ताज़ा होने पर (शाम के कड़ी नेटवर्क स्कैन के बाद) भरण हर बार फिर चुने जाते हैं और वे मॉडल W के संकेतों में भी जाते हैं।
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