सबसे सफल निवेशक, भावनाओं के कारण, उनके फैसले का मार्गदर्शन करने के लिए कारण देते हैं हालांकि, छोटे निवेशकों ने सिर्फ विपरीत बनाने के लिए एक प्रतिष्ठा हासिल कर ली है - कंपनियों की मांग करने के लिए जिनसे वे व्यक्तिगत संबंध महसूस करते हैं और शीत, कठिन तर्क से अधिक अंतर्ज्ञान पर निर्भर होते हैं

जब बाजार एक स्किड पर चला जाता है, उदाहरण के लिए, पेशेवर निवेशकों को इसे अनुकूल कीमत पर खरीदने का मौका मिलता है दूसरी तरफ, रोज़ाना निवेशक अपने स्टॉक को बेचने की अधिक संभावना रखते हैं, जब यह कम बिंदु पर होता है।

क्या यह रैप निष्पक्ष है या नहीं, यह विश्वास है कि व्यक्तिगत निवेशकों की तुलना में अधिक बार गलत है, "अजीब बहुत सिद्धांत का आधार" "यह विचार यह है कि, शेयर बाजार में जो चालें चलती हैं और उलटा कर रही हैं, उनका अनुसरण करके, सफलता की औसत संभावना से बेहतर होगा।

तकनीकी विश्लेषण के इस रूप में 1 9 00 के दशक के मध्य में काफी लोकप्रियता प्राप्त हुई बाद के अनुसंधान ने दिखाया है कि समयबद्ध ट्रेडों के आधार के रूप में अजीब बहुत डेटा का उपयोग करना बहुत अच्छा काम नहीं करता है, हालांकि।

निम्न लघु लेनदेन

वित्तीय बाजारों में, एक मानक, या गोल, किसी दिए गए स्टॉक के 100 शेयरों को दर्शाता है। जब संस्थागत निवेशक खरीद या बिक्री करते हैं, उदाहरण के लिए, यह आम तौर पर बहुत अच्छा है, यहां तक ​​कि बहुत सारी संख्या में।

बेशक, नहीं हर निवेशक एक समय में 100 शेयर खरीद सकते हैं, जो कुछ शेयरों के लिए हजारों डॉलर का पोनिंग मतलब हो सकता है इसके बजाय, वे एक बार में 15 शेयर खरीदने के लिए कह सकते हैं ये छोटी मात्रा - कहीं भी एक से 99 शेयरों - को "अजीब बहुत सारे" के रूप में संदर्भित किया जाता है "ऐतिहासिक रूप से, इन लेन-देन को बहुत सारे दौरों से साफ़ करने में थोड़ी देर लग गई, लेकिन यह अभी भी किया जा सकता है।

क्योंकि अजीब बहुत हैं, परिभाषा के अनुसार, छोटे आदेश, कुछ लोगों ने उन्हें रोज़गार निवेशकों की भावनाओं को बताने का एक तरीका माना। जहां तक ​​1800 के दशक तक, इन सामान्य ट्रेडों को रखने वाले लोगों के खिलाफ उलटी गिनती शुरू हुई। यह 1 9 40 के शुरुआती दिनों तक नहीं था, हालांकि, गारफील्ड ड्रू, एक बंधन सांख्यिकीविद जिन्होंने 1 9 41 की किताब "स्टॉक मार्केट में लाभ के लिए नई विधियों" को लिखा था, ने व्यवस्थित रूप से सिद्धांत का परीक्षण किया और इसे और अधिक लोकप्रिय बनाया।

अजीब-बहुत से खरीदारी करने के लिए अजीब-बहुत से खरीदारी के "संतुलन अनुपात" का उपयोग करके बाजार गतिविधि का विश्लेषण किया। उनके निष्कर्षों से यह पुष्टि हुई कि छोटे निवेशक बन गए, अपेक्षाकृत बोलने वाले थे, जब शेयर की कीमत बढ़ रही थी और जब कीमत नीचे गिरने के बारे में थी तो बेचने की अधिक संभावना थी।

बैलेंस अनुपात = अजीब-बहुत बिक्री / अजीब-भरपूर खरीद

जबकि ड्रू का काफी सरल अनुपात डेटा की व्याख्या के सबसे लोकप्रिय तरीकों में से एक बन गया, अन्य मेट्रिक्स समय के साथ ही उभरे।इनमें से एक, अजीब बहुत कम अनुपात, यह निर्धारित करने में मदद करता है कि कितने निवेशक "शॉर्टिंग" या बाजार के खिलाफ सट्टेबाजी कर रहे हैं। सिद्धांत के अनुसार, ऐसी गतिविधि में एक स्पाइक खरीदारी शुरू करने के लिए ट्रिगर होना चाहिए।

अजीब लूत लघु अनुपात = (अजीब लूत की लघु बिक्री) / (अजीब लूत बिक्री और खरीद का औसत)

चित्रा 1 निम्न सारणी दैनिक अजीब बहुत गतिविधि दिखाती है, खरीद, बिक्री और शॉर्ट पोजीशंस से अलग होती है

स्रोत: बैरोन का

थ्योरी लॉस एसेव

अजीब बहुत सिद्धांत ने दशकों के लिए लोकप्रियता का अनुभव किया है, ड्रू के प्रभावशाली लेखन में बड़े हिस्से में धन्यवाद। लेकिन 1 9 60 के दशक में, उनकी परिकल्पना ने अन्य शोधकर्ताओं से बढ़ी जांच को आकर्षित किया।

कुछ ने निष्कर्ष निकाला कि व्यक्तिगत निवेशक पहले विचार के रूप में लगातार गलत नहीं था। उदाहरण के लिए, डोनाल्ड क्लेन ने पाया कि छोटी स्टॉक की मात्रा बेचने के समय में कभी-कभी हुआ - यानी, जब बाजार में गिरावट आई थी - अजीब-बहुत खरीद नहीं हुई थी। इस तरह के अनुसंधान ने ड्रू के सिद्धांत पर आत्मविश्वास कम करने में मदद की, जो लगातार लोकप्रियता खो गई।

क्या इस विचार के लिए कुछ वैधता है कि छोटे निवेशक समय के अधिकांश समय के लिए गलत हैं? इस महत्वपूर्ण प्रश्न पर जूरी अभी भी बाहर है क्या काफी स्पष्ट है, हालांकि, यह है कि अजीब बहुत डेटा स्वयं अपनी गतिविधि को मापने के लिए कम विश्वसनीय तरीका बन गया है।

इसके कई कारण हैं सबसे पहले, वहाँ आनुपातिक रूप से कम अजीब बहुत लेनदेन की तुलना में वहाँ थे। 1 9 30 और 1 9 40 के दशक में, व्यक्तियों को व्यक्तिगत स्टॉक खरीदने या बेचने के लिए आदेश देने की अधिक संभावना थी। लेकिन 20 वीं सदी के दौरान, म्यूचुअल फंड बाजार में भाग लेने का अधिक आम तरीका बन गया।

अन्य निवेशकों ने व्यापार के विकल्प शुरू किए, जहां वे अपेक्षाकृत छोटी वित्तीय प्रतिबद्धता के साथ राउंड लॉट को नियंत्रित कर सके। कम अजीब बहुत डेटा के साथ, इसके सांख्यिकीय प्रासंगिकता काफी गिरावट आई है

चित्रा 2

नीचे दिए गए चार्ट में "अजीब बहुत दर" दर्शाया गया है, जो सभी ट्रेडों का प्रतिशत है जिसमें असमान बहुत से शामिल होते हैं पीली रेखा स्टॉक को दर्शाती है, जबकि नीली लाइन एक्सचेंज ट्रेडेड उत्पादों (ईटीपी) को दर्शाती है।

स्रोत: एसईसी

इसके अतिरिक्त, आज जो मौजूद अजीब डेटा है, हमेशा विनम्र रूप से संपन्न, अनौपचारिक निवेशकों से उत्पन्न नहीं होता है। लाभांश पुनर्गुंतन योजनाओं से कुछ स्टेम, जो कि किसी विशिष्ट पेआउट फॉर्मूले के आधार पर, किसी कंपनी के स्टॉक के असमान बहुत से हो सकते हैं। और एल्गोरिथम व्यापार के आगमन के साथ, कंप्यूटर कभी-कभी बड़ी खरीदारी और बिक्री को छोटे लेनदेन में तोड़ते हैं ताकि बाकी बाजारों से फर्म की चालें छुपा सकें।

शेयर बाजार में लगातार विकसित होने के साथ, कच्चे आंकड़ों को देखने और छोटे-समय के निवेशक के बारे में कुछ महत्वपूर्ण निकालने के लिए कठिन हो जाता है। जैसा कि "स्टॉक ट्रेडर्स के पंचांग" के प्रकाशक ने इसे एक बार रखा था, "यह पुराने उपकरणों के साथ एक नया युद्ध लड़ने जैसा है "

नीचे की रेखा

1 9 60 से पहले अजीब बहुत सिद्धांत की लोकप्रियता दर्शाती है कि विपरीत निवेश रणनीतियों का आकर्षण अब कई अजीब बहुत सारे कारण खरीदे जा रहे हैं और कई कारणों से बेचे जाते हैं, हालांकि, कुछ लोग अभी भी इस आंकड़े का उपयोग करते हुए आत्मविश्वास से भविष्यवाणी करते हैं कि किस तरह से बाजार जाना होगा।