Strasmore Research
শেখা Matt Connorদ্বারা Matt Connor

Put/Call Ratio কীভাবে হিসাব করবেন

Put/call ratio হিসাবের volume ও open interest সূত্র, index-এর reading কেন বেশি হয় এবং 2026 সালে কোন reading স্বাভাবিক ধরা হয়, তা জানুন।

একই সময়সীমায় লেনদেন হওয়া put contract-এর সংখ্যা call contract-এর সংখ্যা দিয়ে ভাগ করে put/call ratio হিসাব করা হয়। কোনো সেশনে 250,000টি put এবং 500,000টি call লেনদেন হলে ratio হবে 0.50। এই indicator নিয়ে প্রতিটি বিতর্ক—volume বনাম open interest এবং equity বনাম index—শেষ পর্যন্ত ওই ভাগের দুই পাশে কী গণনা করা হয়েছে, তার ওপর নির্ভর করে। সাধারণ সংজ্ঞার জন্য শুরু করুন put/call ratio কী দিয়ে। এই পৃষ্ঠায় হিসাবটি দেখানো হয়েছে।

Put/call ratio-এর সূত্র, ধাপে ধাপে

এই সূত্রে দুটি ইনপুট এবং একটি অপারেশন থাকে: যে put লেনদেন হয়েছে সেগুলো গুনুন, যে call লেনদেন হয়েছে সেগুলো গুনুন, তারপর প্রথম সংখ্যাটিকে দ্বিতীয়টি দিয়ে ভাগ করুন। Put হলো এমন একটি চুক্তি, যা এর মালিককে মেয়াদ শেষ হওয়ার তারিখে বা তার আগে নির্দিষ্ট strike price-এ underlying-এর 100টি শেয়ার বিক্রির অধিকার দেয়। Call নির্দিষ্ট strike price-এ শেয়ার কেনার অধিকার দেয়। Volume একটি সেশনে হাতবদল হওয়া চুক্তির সংখ্যা গণনা করে এবং পরবর্তী বাজার খোলার সময় তা আবার শূন্যে ফিরে যায়।

এই গণনায় কোনো ওজন প্রয়োগ করা হয় না। অনেক out of the money অবস্থায় থাকা weekly contract-এর একটি lot-এর ওজন বোর্ডের সবচেয়ে সক্রিয় strike-এর একটি lot-এর সমান। কোনোটিকেই ঝুঁকিতে থাকা অর্থের পরিমাণ অনুযায়ী সমন্বয় করা হয় না। এই ratio হলো চুক্তির সংখ্যার অনুপাত।

কোন চুক্তিগুলো গণনায় অন্তর্ভুক্ত হবে, সেই সিদ্ধান্তই ফলাফল পরিবর্তন করে। নিচের প্যানেলে একটি পূর্ণ মাসের জন্য আটটি liquid name-এর ওপর একই গাণিতিক হিসাব চালানো হয়েছে।

কুয়েরি2026 সালের জুলাইয়ে আটটি সুপরিচিত প্রতিষ্ঠানের পুট ও কল ভলিউম
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
    underlying_symbol                 AS symbol,
    sumIf(volume, right_letter = 'P') AS put_volume,
    sumIf(volume, right_letter = 'C') AS call_volume,
    round(toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'P'))
        / toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'C')), 2) AS put_call_ratio
FROM
(
    SELECT
        underlying_symbol,
        volume,
        substring(ticker, length(ticker) - 8, 1) AS right_letter
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE date >= '2026-07-01'
      AND date <  '2026-08-01'
      AND underlying_symbol IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'KO')
      AND volume > 0
)
GROUP BY symbol
HAVING call_volume > 0 AND put_volume > 0
ORDER BY put_call_ratio DESC
Run this yourself

July 2026-এ, আটটির মধ্যে IWM-এর ratio ছিল সর্বোচ্চ—প্রতি call-এর বিপরীতে 3.11 put। আর MSFT-এর ratio ছিল সর্বনিম্ন—প্রতি call-এর বিপরীতে 0.38 put। একই সূত্র, একই মাস, কিন্তু সর্বোচ্চ ও সর্বনিম্ন নামের মধ্যে ব্যবধান ছিল প্রতিদিনের যে ওঠানামা নিয়ে আলোচনা হয়, তার তুলনায় অনেক বেশি। কোনো category উল্লেখ না করে ratio প্রকাশ করলে তা প্রায় কোনো তথ্যই দেয় না।

ভলিউমভিত্তিক নাকি open interest-ভিত্তিক

লব এবং হর—উভয় ক্ষেত্রেই দুটি ভিন্ন গণনা ব্যবহার করা যেতে পারে।

ভলিউমভিত্তিক সংস্করণটি নির্দিষ্ট সময়সীমায় লেনদেন হওয়া কনট্র্যাক্ট গুনে। এটি একটি flow measure, যা প্রতিটি সেশনে শূন্য থেকে শুরু হয় এবং আজ ট্রেডাররা কী করেছেন তা দেখায়। বাজার-সংক্রান্ত প্রতিবেদনের প্রায় সব headline ratio এই পদ্ধতিতেই হিসাব করা হয়।

open interest-ভিত্তিক সংস্করণে বকেয়া put কনট্র্যাক্টের সংখ্যা বকেয়া call কনট্র্যাক্টের সংখ্যা দিয়ে ভাগ করা হয়। এখানে open interest হলো খোলা হয়েছে কিন্তু এখনও বন্ধ, exercise বা expire হয়নি—এমন কনট্র্যাক্টের সংখ্যা। এটি একটি stock measure। অর্থাৎ দিনের লেনদেন নয়, সময়ের সঙ্গে জমে থাকা অবস্থানকে নির্দেশ করে এবং ধীরে পরিবর্তিত হয়। দুই বিদ্যমান হোল্ডারের মধ্যে 30,000 put কনট্র্যাক্ট হাতবদল হলে volume-এ 30,000 যোগ হয়, কিন্তু open interest অপরিবর্তিত থাকে। Options volume বনাম open interest-এ এই হিসাবের পদ্ধতি ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

ধরা যাক, একটি কাল্পনিক শেয়ার মঙ্গলবারের লেনদেন শেষে 40,000 put এবং 50,000 call কনট্র্যাক্ট বকেয়া অবস্থায় রাখে। এর open interest ratio হলো 0.80। বুধবার 30,000 put এবং 10,000 call লেনদেন হয়। সেক্ষেত্রে volume ratio হলো 3.00। একই দিনে একই option chain-এর বর্ণনা দিলেও দুটি সংখ্যার মধ্যে প্রায় চার গুণ পার্থক্য রয়েছে, এবং উভয়ই সঠিক। open interest ratio-ই the max pain calculation-এর ভিত্তি। এই হিসাব বকেয়া কনট্র্যাক্টের ভিত্তিতে strike-গুলোর ওজন নির্ধারণ করে, লেনদেন হওয়া কনট্র্যাক্টের ভিত্তিতে নয়।

Flow measure দ্রুত ওঠানামা করে। নিচে একই মাসে একটি ETF এবং একটি single stock-এর দৈনিক volume ratio দেখানো হয়েছে।

কুয়েরি2026 সালের জুলাইয়ে SPY বনাম AAPL-এর দৈনিক পুট/কল ভলিউম অনুপাত
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
SELECT
    toString(d)                                                 AS session_date,
    concat(formatDateTime(d, '%b '), toString(toDayOfMonth(d))) AS day_label,
    round(toFloat64(sumIf(volume, sym = 'SPY' AND right_letter = 'P'))
        / toFloat64(sumIf(volume, sym = 'SPY' AND right_letter = 'C')), 2)  AS spy_put_call_ratio,
    round(toFloat64(sumIf(volume, sym = 'AAPL' AND right_letter = 'P'))
        / toFloat64(sumIf(volume, sym = 'AAPL' AND right_letter = 'C')), 2) AS aapl_put_call_ratio
FROM
(
    SELECT
        date                                     AS d,
        underlying_symbol                        AS sym,
        volume,
        substring(ticker, length(ticker) - 8, 1) AS right_letter
    FROM global_markets.options_greeks
    WHERE date >= '2026-07-01'
      AND date <  '2026-08-01'
      AND underlying_symbol IN ('SPY', 'AAPL')
      AND volume > 0
)
GROUP BY d
HAVING countIf(sym = 'SPY' AND right_letter = 'C') > 0
   AND countIf(sym = 'AAPL' AND right_letter = 'C') > 0
ORDER BY d
Run this yourself

Jul 1-এ SPY-এর volume ratio ছিল 1.1, যেখানে AAPL-এর ছিল 0.49। Jul 31-এর মধ্যে এই জোড়ার অনুপাত দাঁড়ায় 2 এবং 0.55। 22টি সেশনে দৈনিক print-গুলো ওঠানামা করেছে, এবং চার্টে দুটি series ভিন্ন স্তরে অবস্থান করেছে। এই দুই তথ্যের মধ্যে স্তরগত ব্যবধানটিই বেশি কার্যকর।

Equity, index, ETP এবং total: Cboe-এর চারটি ratio

“put/call ratio” হিসেবে উদ্ধৃত সংখ্যাটি Cboe-এর দৈনিক market statistics থেকে আসে। এই পরিসংখ্যানে একাধিক put/call ratio প্রকাশ করা হয়। Cboe-এর নামকরণ অনুযায়ী বিভাগগুলো হলো:

  • Equity put/call ratio: একক শেয়ারের ওপরের অপশন।
  • Index put/call ratio: SPX এবং VIX-সহ সূচকের ওপরের অপশন।
  • Exchange traded products put/call ratio: ETF-এর ওপরের অপশন, যেখানে SPY, QQQ এবং IWM অন্তর্ভুক্ত।
  • Total put/call ratio: সব বিভাগের যোগফল।

প্রতিটি ratio একইভাবে হিসাব করা হয়: সংশ্লিষ্ট বিভাগের মোট puts-কে মোট calls দিয়ে ভাগ করা হয়। তাই পার্থক্য আসে কেবল প্রতিটি bucket-এ কোন ধরনের অপশন অন্তর্ভুক্ত আছে, সেখান থেকে। এই bucket-গুলো পরস্পরের বিকল্প নয়।

একটি মাত্র ট্রেডে পুরো পোর্টফোলিও hedge করার জন্য index options হলো প্রচলিত instrument। বিস্তৃত শেয়ার পোর্টফোলিও ধরে রাখা কোনো fund সাধারণত তার বিপরীতে index puts কেনে, কিন্তু একই কারণে index calls কেনার প্রয়োজন থাকে না। ফলে এই চাহিদা একমুখী হয় এবং index category-র numerator-এ পুরোপুরি প্রতিফলিত হয়। একক শেয়ারের প্রবাহে বিপরীত প্রবণতা দেখা যায়। সেখানে পৃথক কোম্পানির শেয়ারে call কেনা volume-এর একটি বড় এবং স্থায়ী অংশ। কাঠামোগত কারণে দুই category-র level আলাদা থাকে। তাই একটি category-র reading-কে অন্য category-র benchmark-এর সঙ্গে তুলনা করা এই indicator ব্যবহারের সবচেয়ে সাধারণ ভুল।

বিস্তৃত বাজারের ETF-গুলো index options-এর মতোই hedging-এর ভূমিকা পালন করে। তবে এগুলো exchange traded products category-তে গণনা করা হয়। নিচের panel-এ এই দুই ভাগের উভয় পাশের মাসিক median দেখানো হয়েছে।

কুয়েরিমাসিক মধ্যমা পুট/কল অনুপাত: বিস্তৃত বাজারের ETF বনাম একক স্টক
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
    daily AS
    (
        SELECT
            d,
            toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'P' AND sym IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')))
                / toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'C' AND sym IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')))     AS etf_ratio,
            toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'P' AND sym NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')))
                / toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'C' AND sym NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM'))) AS stock_ratio
        FROM
        (
            SELECT
                date                                     AS d,
                underlying_symbol                        AS sym,
                volume,
                substring(ticker, length(ticker) - 8, 1) AS right_letter
            FROM global_markets.options_greeks
            WHERE date >= '2025-08-01'
              AND date <  '2026-08-01'
              AND underlying_symbol IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'KO')
              AND volume > 0
        )
        GROUP BY d
        HAVING countIf(right_letter = 'C' AND sym IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')) > 0
           AND countIf(right_letter = 'C' AND sym NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')) > 0
    )
SELECT
    toString(toStartOfMonth(d))                AS month,
    formatDateTime(toStartOfMonth(d), '%b %Y') AS month_label,
    round(quantileExact(0.5)(etf_ratio), 2)    AS etf_median_ratio,
    round(quantileExact(0.5)(stock_ratio), 2)  AS stock_median_ratio
FROM daily
GROUP BY month, month_label
ORDER BY month
Run this yourself

এই panel Aug 2025 থেকে Jul 2026 পর্যন্ত বিস্তৃত। দুই প্রান্তেই ETF basket-এর median daily ratio 1.0-এর কাছাকাছি বা তার ওপরে ছিল—প্রথম মাসে 1.52 এবং শেষ মাসে 1.49। একক শেয়ারের basket দুই প্রান্তেই 1.0-এর নিচে ছিল—যথাক্রমে 0.6 এবং 0.56। চার্টে থাকা মোট 12 মাসজুড়েই এই basket 1.0-এর নিচে ছিল। এই স্থায়ী ব্যবধানের কারণেই কোনো benchmark অর্থবহ হওয়ার আগে তার category উল্লেখ করতে হয়।

স্বাভাবিক put/call ratio হিসেবে কী ধরা হয়

স্বাভাবিক মান একটি পরিসর। আর সেই পরিসর indicator-এর নয়, category-র সঙ্গে সম্পর্কিত। নিচের প্যানেলে গত 12 মাসের প্রতিটি session নেওয়া হয়েছে। প্রতিটি basket-এর জন্য median daily ratio দেখানো হয়েছে। এর সঙ্গে 10th এবং 90th percentile-এর সীমাও দেওয়া হয়েছে।

কুয়েরিদৈনিক অনুপাতের প্রকৃত অবস্থান, 12 মাসের ট্রেডিং সেশন
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
    daily AS
    (
        SELECT
            d,
            toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'P' AND sym IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')))
                / toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'C' AND sym IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')))     AS etf_ratio,
            toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'P' AND sym NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')))
                / toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'C' AND sym NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM'))) AS stock_ratio,
            toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'P'))
                / toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'C'))                                      AS all_ratio
        FROM
        (
            SELECT
                date                                     AS d,
                underlying_symbol                        AS sym,
                volume,
                substring(ticker, length(ticker) - 8, 1) AS right_letter
            FROM global_markets.options_greeks
            WHERE date >= '2025-08-01'
              AND date <  '2026-08-01'
              AND underlying_symbol IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'KO')
              AND volume > 0
        )
        GROUP BY d
        HAVING countIf(right_letter = 'C' AND sym IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')) > 0
           AND countIf(right_letter = 'C' AND sym NOT IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM')) > 0
    )
SELECT
    p.2                                  AS category,
    round(quantileExact(0.1)(p.3), 2)    AS p10_ratio,
    round(quantileExact(0.5)(p.3), 2)    AS median_ratio,
    round(quantileExact(0.9)(p.3), 2)    AS p90_ratio
FROM
(
    SELECT arrayJoin([
        tuple(1, 'Broad market ETFs', etf_ratio),
        tuple(2, 'Single stocks',     stock_ratio),
        tuple(3, 'All eight names',   all_ratio)
    ]) AS p
    FROM daily
)
GROUP BY p.1, p.2
ORDER BY p.1
Run this yourself

Single stock basket-এ median session ছিল 0.58। 10th percentile ছিল 0.45 এবং 90th percentile ছিল 0.76। Broad market ETF basket-এ পুরো distribution-ই বেশি ছিল। সেখানে median ছিল 1.54, আর সীমা ছিল 1.25 থেকে 1.86 পর্যন্ত।

তাহলে 1.20 কি বেশি? Single stock basket-এর তুলনায় 1.20-এর print 0.76-এর 90th percentile-এর ওপরে। তাই এটি অস্বাভাবিক। ETF basket-এর তুলনায় এটি প্রায় স্বাভাবিক স্তরের কাছাকাছি। Index category-তে, যেখানে ওপরের বর্ণিত hedging flow কেন্দ্রীভূত হয়, একই সংখ্যাকে আবার ভিন্ন স্তরের সঙ্গে তুলনা করতে হবে। একটি সংখ্যা কী অর্থ বহন করে, তা interpretation শুরু হওয়ার আগেই category নির্ধারণ করে দেয়।

এই range-গুলিও সময়ের সঙ্গে বদলে যায়। গত 12 মাসের percentile গত 12 মাসের বাজারকেই বর্ণনা করে। আর এক দশক আগে লেখা কোনো article থেকে নেওয়া benchmark range এমন একটি বাজারকে বর্ণনা করে, যেখানে contract mix আলাদা ছিল এবং প্রায় কোনো zero day expiry trading ছিল না। কোনো reading high না low, তা বলার একমাত্র নির্ভরযোগ্য উপায় হলো সাম্প্রতিক একটি window ব্যবহার করে percentile পুনরায় গণনা করা।

Interpretation এবং calculation আলাদা কাজ। কেউ high reading-কে bearish positioning হিসেবে দেখেন। Contrarian-রা এটিকে crowded hedge হিসেবে দেখেন। আর high put/call ratio bullish কি না—এই প্রশ্নটি সেই বিতর্ককে যথাযথভাবে বিশ্লেষণ করে।

21 দিনের চলমান গড় কেন

একটি সেশনের অনুপাত অস্থির ধারার খুব ছোট একটি নমুনা। তাই প্রকাশিত সংস্করণ সাধারণত মসৃণ করা হয়। প্রচলিত নিয়ম হলো 21 সেশনের চলমান গড়, যা মোটামুটি এক ট্রেডিং মাসের সমান। সর্বশেষ 21 দিনের অনুপাত যোগ করে 21 দিয়ে ভাগ করা হয়। এরপর উইন্ডোটি এক সেশন এগিয়ে নেওয়া হয়। 10 এবং 50 সেশনের সংস্করণও রয়েছে। বেছে নেওয়া সময়সীমা নির্ধারণ করে এক দিনের আকস্মিক স্পাইকের কতটা প্রভাব বজায় থাকবে।

দুটি বিষয় জানা গুরুত্বপূর্ণ। 21টি দৈনিক অনুপাতের গড় নেওয়া এবং এক মাসের put volume-কে এক মাসের call volume দিয়ে ভাগ করা একই হিসাব নয়। প্রথম পদ্ধতিতে প্রতিটি সেশন সমান ওজন পায়। দ্বিতীয় পদ্ধতিতে বেশি লেনদেন হওয়া সেশনগুলোর ওজন বেশি হয়। আর কোনো চরম পর্যায়ে থাকা smoothed reading এক মাসের সেশন ধরে তৈরি হয়েছে। তাই সেটিও ধীরে ধীরে ওই চরম পর্যায় থেকে সরে আসে।

কুয়েরিদৈনিক একক স্টকের পুট/কল অনুপাত বনাম 21 সেশনের গড়
প্রতিটি সংখ্যার পেছনের সঠিক SQL
WITH
    daily AS
    (
        SELECT
            d,
            toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'P'))
                / toFloat64(sumIf(volume, right_letter = 'C')) AS raw_ratio
        FROM
        (
            SELECT
                date                                     AS d,
                volume,
                substring(ticker, length(ticker) - 8, 1) AS right_letter
            FROM global_markets.options_greeks
            WHERE date >= '2026-01-02'
              AND date <  '2026-08-01'
              AND underlying_symbol IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'KO')
              AND volume > 0
        )
        GROUP BY d
        HAVING countIf(right_letter = 'C') > 0
    )
SELECT
    session_date,
    day_label,
    daily_ratio,
    ma21_ratio
FROM
(
    SELECT
        d,
        toString(d)                                                 AS session_date,
        concat(formatDateTime(d, '%b '), toString(toDayOfMonth(d))) AS day_label,
        round(raw_ratio, 2)                                         AS daily_ratio,
        round(avg(raw_ratio) OVER (ORDER BY d ROWS BETWEEN 20 PRECEDING AND CURRENT ROW), 2) AS ma21_ratio
    FROM daily
)
WHERE d >= '2026-04-01'
ORDER BY d
Run this yourself

খাঁজকাটা রেখাটি single-stock basket-এর দৈনিক অনুপাত। মসৃণ রেখাটি তার 21 সেশনের গড়। দেখানো প্রথম সেশনে, Apr 1, দৈনিক print ছিল 1.04, আর smoothed reading ছিল 0.81। Jul 31-এ দুটি reading ছিল যথাক্রমে 0.56 এবং 0.58। 84টি সেশনে গড়টি raw series যে দূরত্ব অতিক্রম করে, তার একটি অংশ মাত্র অতিক্রম করে। smoothed number প্রকাশ করার মূল কারণ এটাই।

এই প্যানেলগুলো কীভাবে হিসাব করে

Contract type সরাসরি option symbol থেকে নেওয়া হয়। আট অঙ্কের strike code-এর আগে থাকা অক্ষরটি call-এর জন্য C এবং put-এর জন্য P। কোনো সেশনে যে contract-এর reported volume থাকে, শুধু সেটিই গণনায় অন্তর্ভুক্ত হয়। তাই কোনো strike-এ লেনদেন না হলে সেটি কোনো পক্ষের হিসাবেই যোগ হয় না। প্রথম প্যানেলে প্রতিটি নামের জন্য মাসের মোট put volume-কে মাসের মোট call volume দিয়ে ভাগ করা হয়। বাকি প্যানেলগুলো প্রথমে প্রতিটি সেশনের জন্য একটি করে অনুপাত হিসাব করে। এরপর সেই সেশনগুলোর সারসংক্ষেপ তৈরি করে। প্রকাশিত moving average যেভাবে তৈরি হয়, এই পদ্ধতিই তার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ। Basketগুলো হলো broad market-এর জন্য SPY, QQQ এবং IWM; single-stock-এর জন্য AAPL, MSFT, NVDA, TSLA এবং KO। প্রতিটি প্যানেলে ফল তৈরি করা সঠিক SQL দেওয়া আছে।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

put/call ratio কীভাবে হিসাব করা হয়?

একই সময়পর্বে put contract-এর সংখ্যা call contract-এর সংখ্যা দিয়ে ভাগ করুন। প্রকাশিত বেশিরভাগ সংস্করণে সেশনের volume ব্যবহার করা হয়। তাই 0.65 reading-এর অর্থ, প্রতি 100টি call-এর বিপরীতে 65টি put লেনদেন হয়েছে। open interest সংস্করণে লেনদেন হওয়া contract-এর বদলে outstanding contract ব্যবহার করা হয় এবং এটি ভিন্ন একটি প্রশ্নের উত্তর দেয়।

1-এর বেশি put/call ratio কি উচ্চ?

এটি category-এর ওপর নির্ভর করে। উপরের panel-গুলোর single stock basket-এর ক্ষেত্রে দৈনিক reading-এর 90th percentile হল 0.76। তাই ওই মাত্রার ওপরে prints অস্বাভাবিক। broad market ETF এবং index option-এর ক্ষেত্রে portfolio hedging put side-এ কেন্দ্রীভূত হওয়ায় 1-এর কাছাকাছি এবং তার ওপরে reading স্বাভাবিক।

volume এবং open interest put/call ratio-এর মধ্যে পার্থক্য কী?

Volume সেশনে লেনদেন হওয়া contract গণনা করে এবং প্রতিদিন সকালে reset হয়। Open interest এমন contract গণনা করে যেগুলো এখনও open রয়েছে এবং যা এক দিন থেকে পরের দিনে বহাল থাকে। volume-ভিত্তিক ratio একটি সেশনের মধ্যে দ্বিগুণ হতে পারে, যেখানে open interest-ভিত্তিক ratio কয়েক শতাংশ পরিবর্তিত হতে পারে। তাই একই দিনে দুটি ratio প্রায়ই ভিন্ন দিক নির্দেশ করে।

financial press কোন put/call ratio উদ্ধৃত করে?

সাধারণত Cboe equity put/call ratio অথবা total put/call ratio উদ্ধৃত করা হয়। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে raw daily print-এর বদলে 21-session moving average ব্যবহার করা হয়। Cboe-এর চারটি category ভিন্ন স্তরে লেনদেন করে। তাই category উল্লেখ না থাকা কোনো উদ্ধৃত figure-কে কোনো benchmark-এর সঙ্গে তুলনা করা যায় না।

এই পৃষ্ঠার প্রতিটি panel-এর সঙ্গে সেটি তৈরির SQL দেওয়া থাকে। ফলে প্রতিটি count line by line যাচাই করা যায়। অন্য কোনো name বা আরও দীর্ঘ window-তে একই arithmetic চালাতে Strasmore terminal-এ plain English-এ অনুরোধ করুন।

#put call ratio#options#sentiment#cboe#options volume