Strasmore Research
सीखें Matt Connorलेखक: Matt Connor · अपडेट किया गया: 2026-07-23

मासिक स्टॉक रिटर्न कैसे मापें

जानें कि मासिक स्टॉक रिटर्न की गणना कैसे की जाती है। इसमें क्लोजिंग प्राइस, डिविडेंड और स्टॉक स्प्लिट एडजस्टमेंट जैसे महत्वपूर्ण कारकों का विश्लेषण किया गया है।

यदि आप किसी स्टॉक के "जून में प्रदर्शन" के बारे में पूछेंगे, तो आपको विभिन्न स्रोतों से अलग-अलग आंकड़े मिलेंगे — और वे सभी सही होंगे। मासिक स्टॉक रिटर्न का निर्धारण उन विकल्पों से होता है जिन्हें अधिकांश लोग नहीं देख पाते: महीने की शुरुआत और अंत के लिए किन दो कीमतों का उपयोग किया गया है, क्या डिविडेंड को शामिल किया गया है, और क्या स्टॉक स्प्लिट के लिए प्राइस सीरीज़ को एडजस्ट किया गया है। यह पेज वास्तविक डेटा पर विभिन्न परंपराओं की तुलना करके दिखाती है, ताकि इनके बीच के अंतर को समझा जा सके।

Close-to-close: मानक परंपरा

इंडेक्स प्रदाता, फंड फैक्ट शीट और अधिकांश कोट पेज इसी परंपरा का उपयोग करते हैं: महीने का रिटर्न पिछले महीने के अंतिम नियमित सत्र के क्लोजिंग प्राइस से इस महीने के अंतिम क्लोज तक की गणना करता है। मई का अंतिम क्लोज, जून के लिए शुरुआती बिंदु होता है। इसकी गणना सरल है — अंतिम प्राइस में से शुरुआती प्राइस घटाएं, और फिर उसे शुरुआती प्राइस से विभाजित करें। एक उदाहरण देखें: यदि कोई स्टॉक मई में $50.00 पर बंद होता है और जून में $53.50 पर, तो महीने का रिटर्न (53.50 − 50.00) ÷ 50.00 = 0.07, यानी 7% होगा। इस पेज पर दी गई प्रत्येक परंपरा इसी फॉर्मूले में अलग-अलग इनपुट डालती है। जून 2026 के वास्तविक डेटा में, मुख्य विकल्प के साथ यह इस प्रकार है:

क्वेरीJune 2026 दो तरीकों से मापा गया — close-to-close बनाम open-to-close, NVDA और SPY
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT ticker,
       round(argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'), 2) AS may_final_close,
       round(argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'), 2) AS june_first_open,
       round(argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30'), 2) AS june_final_close,
       round(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'))
             / argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'), 2) AS close_to_close_pct,
       round(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'))
             / argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'), 2) AS open_to_close_pct,
       round(abs(100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01'))
                 / argMinIf(op, day, day >= '2026-06-01')
             - 100 * (argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') - argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31'))
                 / argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31')), 2) AS convention_gap_points
FROM (
    SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS op,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS cl
        FROM (
            SELECT ticker, window_start, open, close,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker IN ('NVDA', 'SPY')
              AND window_start >= '2026-05-28 04:00:00'
              AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
        )
        GROUP BY ticker, day
)
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

NVDA का जून का रिटर्न -5.39% close-to-close था — लेकिन -7.4% जून के पहले नियमित सत्र के ओपन से उसके अंतिम क्लोज तक मापा गया था। वही स्टॉक, वही महीना, और दोनों सटीक उत्तरों के बीच 2.01 प्रतिशत अंकों का अंतर है। यह पूरा अंतर एक रात और सप्ताहांत (overnight+weekend) के अंतराल के कारण है: NVDA मई में $211.15 पर बंद हुआ और जून में $215.73 पर खुला — यह उछाल "open-to-close" परंपरा में "जून" का हिस्सा है, जबकि "close-to-close" में यह सीमा (boundary) का हिस्सा है। SPY में भी यही संरचना अधिक स्पष्ट रूप से दिखती है: -1.33% close-to-close बनाम -1.2% open-to-close।

दोनों में से कोई भी संख्या गलत नहीं है। Close-to-close यह बताता है कि "महीने की सीमा पार करते समय एक निरंतर होल्डर (continuing holder) ने क्या अनुभव किया?" Open-to-close यह बताता है कि "जून के ओपन पर खरीदने वाले व्यक्ति के लिए महीने के ट्रेडिंग ने क्या परिणाम दिए?" जब भी बाजार सीमा पार करते समय गैप (gap) बनाता है, तो दोनों में अंतर आता है — और overnight gaps सामान्य हैं, दुर्लभ नहीं।

लाभांश (Dividends): प्राइस रिटर्न बनाम टोटल रिटर्न

दूसरा विकल्प: क्या महीने के दौरान स्टॉक द्वारा दिया गया नकद मायने रखता है? Price return इसे अनदेखा करता है; total return इसे वापस जोड़ देता है। अधिकांश एकल महीनों के लिए यह अंतर कम होता है — एक त्रैमासिक भुगतान करने वाली कंपनी हर तिमाही में अपनी यील्ड का लगभग एक चौथाई हिस्सा वितरित करती है — लेकिन वर्षों में यह एक बड़े अंतर में बदल जाता है। जून 2026, SPY के भुगतान का महीना था:

क्वेरीSPY June 2026 — price return बनाम total return (June ex-dividend सहित)
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH px AS (
    SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2026-05-31') AS may_close,
           argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') AS jun_close
    FROM (
        SELECT ticker,
               toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS op,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS cl
        FROM (
            SELECT ticker, window_start, open, close,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker IN ('NVDA', 'SPY')
              AND window_start >= '2026-05-28 04:00:00'
              AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
        )
        GROUP BY ticker, day
    )
    WHERE ticker = 'SPY'
),
dv AS (
    SELECT sum(cash_amount) AS div_per_share
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND ex_dividend_date >= '2026-06-01'
      AND ex_dividend_date <= '2026-06-30'
)
SELECT round(may_close, 2) AS may_final_close,
       round(jun_close, 2) AS june_final_close,
       round(div_per_share, 4) AS june_dividend_per_share,
       round(100 * (jun_close - may_close) / may_close, 2) AS price_return_pct,
       round(100 * div_per_share / may_close, 2) AS dividend_contribution_pct,
       round(100 * ((jun_close + div_per_share) - may_close) / may_close, 2) AS total_return_pct
FROM px CROSS JOIN dv

SPY का जून प्राइस रिटर्न -1.33% था; इसमें $1.9035 प्रति-शेयर वितरण जोड़ें जो महीने के दौरान ex-dividend हुआ था, और टोटल रिटर्न बढ़कर -1.08% हो जाता है — इसमें नकद का योगदान 0.25% है। इंडेक्स परिवार दोनों प्रकार के रिटर्न प्रकाशित करते हैं (आपके द्वारा देखा जाने वाला "S&P 500" आमतौर पर प्राइस इंडेक्स होता है), फंड प्रदर्शन पृष्ठों के लिए टोटल रिटर्न दिखाना अनिवार्य है, और स्क्रीनर्स दोनों का स्वतंत्र रूप से उपयोग करते हैं। जब किसी लाभांश भुगतान करने वाले के महीने के लिए दो स्रोतों में कुछ अंशों का अंतर होता है, तो लाभांश ही पहला संदिग्ध होता है — ex-dividend date यह निर्धारित करता है कि भुगतान किस महीने का है।

एक अकेला जून केवल कुछ अंशों का अंतर होता है। दोनों परंपराओं के बीच का अंतर समय सीमा (horizon) पर निर्भर करता है — यहाँ पांच वर्षों में वही गणना दी गई है:

क्वेरीSPY पाँच वर्षों में, June 2021 से June 2026 — price return बनाम dividends के साथ return
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
               toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
               AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND ((window_start >= '2021-06-28 04:00:00' AND window_start < '2021-07-01 08:00:00')
        OR (window_start >= '2026-06-26 04:00:00' AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'))
    GROUP BY day
),
px AS (
    SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2021-06-30') AS start_close,
           argMaxIf(cl, day, day <= '2026-06-30') AS end_close
    FROM daily
),
dv AS (
    SELECT round(sum(cash_amount), 2) AS divs_per_share,
           count() AS payments
    FROM global_markets.stocks_dividends
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND ex_dividend_date >= '2021-07-01'
      AND ex_dividend_date <= '2026-06-30'
)
SELECT round(start_close, 2) AS june_2021_close,
       round(end_close, 2) AS june_2026_close,
       divs_per_share AS dividends_paid_per_share,
       payments AS dividend_payments,
       round(100 * (end_close - start_close) / start_close, 2) AS five_year_price_return_pct,
       round(100 * ((end_close + divs_per_share) - start_close) / start_close, 2) AS five_year_return_with_divs_pct,
       round(100 * divs_per_share / start_close, 2) AS dividend_points_added
FROM px CROSS JOIN dv

जून 2021 के $428.07 के क्लोज से जून 2026 के $746.32 के क्लोज तक, SPY का पांच साल का प्राइस रिटर्न 74.35% है। इसी अवधि में इसने $34.07 प्रति शेयर के कुल 20 वितरण किए; उस नकद को गिनने से यह आंकड़ा 82.3% तक बढ़ जाता है — किसी भी लाभांश को पुनर्निवेश (reinvest) करने से पहले 7.96 अंकों का अंतर है। एक वास्तविक टोटल-रिटर्न इंडेक्स प्रत्येक भुगतान को उसकी ex-date पर पुनर्निवेश करता है, और पुनर्निवेशित शेयर इस अंतर को और अधिक बढ़ा देते हैं। एक परिपक्व भुगतान करने वाली कंपनी के लिए, "बड़े मार्जिन" का अर्थ केवल मुहावरा नहीं है; यह वर्षों के त्रैमासिक नकद का स्वाभाविक परिणाम है।

Adjusted close बनाम raw close: split का भ्रम

अधिकांश चार्ट टूल्स — जैसे Yahoo Finance, Google Finance, और अधिकांश ब्रोकर ऐप्स — adjusted close दिखाते हैं: यह एक ऐतिहासिक मूल्य श्रृंखला (price series) है जहाँ पिछले भावों को splits के लिए विभाजित किया गया है (और कुछ प्लेटफॉर्म्स पर, dividends के लिए भी समायोजित किया गया है) ताकि समय के साथ तुलना की जा सके। हमारा डेटाबेस कीमतों को उनके वास्तविक प्रिंटेड रूप में स्टोर करता है। एक सामान्य महीने में ये दोनों समान होते हैं। लेकिन जिस महीने में stock split होता है, वे बिल्कुल अलग परिणाम दिखाते हैं — जैसे 10 जून, 2024 को हुआ NVDA का 10-for-1 split:

क्वेरीNVDA June 2024 — एक raw close-to-close गणना बनाम split-adjusted return
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH px AS (
    SELECT argMaxIf(cl, day, day <= '2024-05-31') AS may_close,
           argMaxIf(cl, day, day <= '2024-06-30') AS jun_close
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
        FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
        WHERE ticker = 'NVDA'
          AND window_start >= '2024-05-29 04:00:00'
          AND window_start < '2024-07-01 08:00:00'
        GROUP BY day
    )
),
sp AS (
    SELECT split_to / split_from AS ratio
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE ticker = 'NVDA'
      AND execution_date >= '2024-06-01'
      AND execution_date <= '2024-06-30'
)
SELECT round(may_close, 2) AS may_final_close_raw,
       round(jun_close, 2) AS june_final_close_raw,
       toInt32(ratio) AS shares_after_split_per_old_share,
       round(100 * (jun_close - may_close) / may_close, 2) AS raw_price_change_pct,
       round(may_close / ratio, 2) AS may_close_split_adjusted,
       round(100 * (jun_close - may_close / ratio) / (may_close / ratio), 2) AS adjusted_return_pct
FROM px CROSS JOIN sp

Raw डेटा के अनुसार, उस जून में NVDA का भाव $1097.46 से गिरकर $123.41 हो गया — जो कि -88.75% की गिरावट है। वास्तव में ऐसा कुछ नहीं हुआ था: split की तारीख पर प्रत्येक पुराने शेयर के बदले 10 नए शेयर मिले और मूल्य उसी अनुपात में विभाजित हो गया, जिससे प्रत्येक होल्डर का डॉलर मूल्य समान रहा। मई के close को उसी अनुपात से विभाजित करें — split-adjusted आधार पर $109.75 — तो जून 2024 का परिणाम 12.45% आता है, जो कि एक सकारात्मक महीना है। जो भी सोर्स adjusted डेटा देता है, वह दूसरे आंकड़े के करीब होता है; जबकि raw prints पर किया गया साधारण गणना पहला आंकड़ा दिखाता है। ऐतिहासिक मासिक रिटर्न (monthly return) पर दो स्रोतों के बीच भारी अंतर का सबसे सामान्य कारण adjusted close है — जब कोई आंकड़ा किसी भी दिशा में असंभव रूप से बड़ा लगे, तो सबसे पहले split calendar की जांच करें।

कौन सा "close" सही है?

परंपराओं के बीच एक और सीमा छिपी है: closing price स्वयं। हर fact sheet में इस्तेमाल किया जाने वाला नंबर आधिकारिक closing-auction print है — वह एकल मूल्य जो 4:00 PM ET पर closing auction द्वारा निर्धारित किया जाता है। लेकिन trading घंटों के बाद भी जारी रहती है, और extended session का अंतिम print आधिकारिक close से भिन्न हो सकता है:

क्वेरीSPY 30 June, 2026 को — official-close बनाम अंतिम extended-hours print
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
SELECT round(argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth), 2) AS regular_session_close,
       round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS last_extended_print,
       round(100 * (argMax(toFloat64(close), window_start) - argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth))
             / argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth), 3) AS after_hours_drift_pct
FROM (
    SELECT window_start, close,
           toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime('2026-06-30 09:30:00', 'America/New_York')
           AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime('2026-06-30 16:00:00', 'America/New_York') AS rth
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= '2026-06-30 04:00:00'
      AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
)

30 जून को दोनों के बीच -0.003% का अंतर था — उस शाम यह अंतर कम था, लेकिन किसी single stock के earnings night पर, extended session में इतने बड़े प्रतिशत बदलाव आ सकते हैं जिन्हें आधिकारिक monthly return अगले महीने में दर्ज करेगा। After-hours and premarket trading इस सीमा का विस्तार से विवरण देता है। एक संबंधित मामला: महीने की सीमाएं कभी-कभी holiday-shortened session पर आती हैं, जहाँ नियमित दिन 1:00 PM ET पर समाप्त हो जाता है और आधिकारिक close एक early closing auction में दर्ज होता है — market holiday schedule में इनकी सूची दी गई है।

बारह महीनों का चक्रवृद्धि प्रभाव (Compounding)

वार्षिक रिटर्न बारह महीनों के रिटर्न का योग नहीं होता है — यह उनका गुणनफल होता है। गणना का सूत्र: प्रत्येक महीने को ग्रोथ फैक्टर (1 + return) में बदलें, सभी बारह कारकों को आपस में गुणा करें, और फिर 1 घटा दें। यदि एक महीना -5% का हो और अगला +5% का, तो उनका योग शून्य होगा, लेकिन चक्रवृद्धि प्रभाव 0.95 × 1.05 − 1 = −0.25% होगा। जून 2026 को समाप्त होने वाले बारह महीनों के लिए SPY का वास्तविक मासिक पथ यहाँ दिया गया है:

क्वेरीSPY मासिक close-to-close returns — June 2026 तक समाप्त बारह महीने, simple और log
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
               toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
               AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= '2025-06-24 04:00:00'
      AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
    GROUP BY day
),
monthly AS (
    SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
           argMax(cl, day) AS month_close
    FROM daily
    GROUP BY month_start
),
rets AS (
    SELECT month_start,
           formatDateTime(month_start, '%Y-%m') AS month,
           round(month_close, 2) AS month_final_close,
           100 * (month_close / lagInFrame(month_close) OVER (ORDER BY month_start) - 1) AS r
    FROM monthly
)
SELECT month,
       month_final_close,
       round(r, 2) AS simple_return_pct,
       round(100 * log(1 + r / 100), 2) AS log_return_pct
FROM rets
WHERE isFinite(r)
ORDER BY month_start

2025-07 में 2.28% से लेकर 2026-06 में -1.33% तक के बारह महीने — अंतिम पंक्ति वही SPY जून 2026 का आंकड़ा है जिसे पहले पैनल में मापा गया था। बारह महीनों को सही ढंग से जोड़ें और केवल प्रतिशत जोड़ने की विधि से इसकी तुलना करें:

क्वेरीSum बनाम compound — तीन तरीकों से जुड़े बारह SPY मासिक returns
हर आंकड़े के पीछे का पूरा SQL
WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
           argMaxIf(toFloat64(close), window_start,
               toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
               AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York')) AS cl
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= '2025-06-24 04:00:00'
      AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
    GROUP BY day
),
monthly AS (
    SELECT toStartOfMonth(day) AS month_start,
           argMax(cl, day) AS month_close
    FROM daily
    GROUP BY month_start
),
rets AS (
    SELECT month_start,
           100 * (month_close / lagInFrame(month_close) OVER (ORDER BY month_start) - 1) AS r
    FROM monthly
),
ends AS (
    SELECT argMin(month_close, month_start) AS base_close,
           argMax(month_close, month_start) AS final_close
    FROM monthly
)
SELECT count() AS months_linked,
       round(sum(r), 2) AS simple_sum_pct,
       round(100 * (exp(sum(log(1 + r / 100))) - 1), 2) AS geometric_compound_pct,
       round(100 * (any(final_close) / any(base_close) - 1), 2) AS direct_twelve_month_pct,
       round(100 * (exp(sum(log(1 + r / 100))) - 1) - sum(r), 2) AS compounding_gap_points,
       round(sum(100 * log(1 + r / 100)), 2) AS sum_of_monthly_log_returns_pct,
       round(100 * log(any(final_close) / any(base_close)), 2) AS twelve_month_log_return_pct
FROM rets CROSS JOIN ends
WHERE isFinite(r)

बारह महीनों का योग 19.83% है लेकिन चक्रवृद्धि प्रभाव 20.79% है — और जून 2025 के क्लोज से जून 2026 के क्लोज तक की सीधी गणना 20.79% देती है, जो योग के बजाय चक्रवृद्धि आंकड़े से मेल खाती है। एक अपेक्षाकृत शांत वर्ष में यह अंतर 0.96 अंक है; अस्थिरता और समय सीमा बढ़ने पर यह अंतर बढ़ जाता है। मासिक प्रतिशत को जोड़ना स्प्रेडशीट में एक आम आदत है, लेकिन यह तरीका गलत है।

अंतिम दो कॉलम जोड़ने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानक को दर्शाते हैं: log return, जो ग्रोथ फैक्टर का नेचुरल लॉग, ln(1 + return) है। मासिक log returns का योग 18.89% है — जो 18.89% के बारह महीने के log return के समान है। यही कारण है कि विश्लेषक और रिस्क मॉडल इनका उपयोग करते हैं। कम उतार-चढ़ाव वाले महीनों के लिए दोनों विधियों में बहुत कम अंतर होता है (2025-11: 0.21% simple, 0.21% log); महीने का उतार-चढ़ाव जितना अधिक होगा, उनके बीच का अंतर उतना ही बढ़ जाएगा (2026-04: 10.49% simple, 9.97% log)। फंड फैक्ट शीट में simple returns दिए जाते हैं; जबकि log returns का उपयोग रिसर्च पेपर्स और वोलैटिलिटी गणित में किया जाता है।

दो स्रोतों के बीच मिलान करने वाली चेकलिस्ट

जब दो मासिक रिटर्न (return) के आंकड़े अलग होते हैं, तो वे लगभग हमेशा इन चार कारणों में से किसी एक के कारण भिन्न होते हैं:

  1. Endpoints — close-to-close (मानक) या open-to-close (महीने का अपना ट्रेडिंग)। यदि बाउंड्री में गैप (gap) हो, तो ये अलग होते हैं।
  2. Dividends — price return या total return। किसी भी ऐसे महीने में ये अलग होते हैं जिसमें ex-dividend तिथि हो।
  3. Adjustment — raw prints या adjusted-close series। किसी भी ऐसे महीने में ये बहुत भिन्न होते हैं जिसमें split हो।
  4. The close itself — आधिकारिक auction print (मानक) बनाम last trade जिसमें extended hours शामिल हो सकते हैं।

दोनों स्रोतों पर समान सेटिंग्स लागू करने से विसंगति समाप्त हो जाती है। फंड-बनाम-इंडेक्स (fund-versus-index) तुलना तभी मान्य होती है जब दोनों आंकड़े एक ही चार सेटिंग्स पर हों; यदि एक भी सेटिंग अलग है, तो तुलना प्रदर्शन के बजाय उस अंतर को मापने लगेगी। हमारे June 2026 recap में इसी कारण से अपनी परंपरा स्पष्ट रूप से बताई गई है — वहां प्रत्येक मासिक संख्या close-to-close, official prints, और price return है।

मासिक रिटर्न FAQ

close-to-close रिटर्न क्या है?

यह पिछले सत्र के अंतिम क्लोजिंग प्राइस से वर्तमान सत्र के अंतिम क्लोज तक का प्रतिशत परिवर्तन है। फैक्ट शीट और इंडेक्स रिपोर्ट में दैनिक, मासिक और वार्षिक स्टॉक रिटर्न के लिए यही मानक परंपरा है।

एक ही स्टॉक और महीने के लिए दो वेबसाइटें अलग-अलग रिटर्न क्यों दिखाती हैं?

इसके पीछे लगभग हमेशा चार में से एक कारण होता है: अलग एंडपॉइंट्स (close-to-close बनाम open-to-close), डिविडेंड को शामिल करना या न करना, raw बनाम split-adjusted कीमतें, या क्लोजिंग प्राइस का अलग स्रोत। अकेले पहले स्विच पर ही NVDA के जून 2026 के माप में -5.39% या -7.4% का अंतर हो सकता है।

क्या स्टॉक स्प्लिट से मासिक रिटर्न की गणना बदल जाती है?

ऐसा नहीं होना चाहिए — स्प्लिट से शेयर की संख्या और कीमत दोनों बदल जाते हैं, जिससे पोजीशन वैल्यू समान रहती है — लेकिन यह raw कीमतों पर की गई किसी भी गणना को बिगाड़ देता है। NVDA का जून 2024, raw क्लोज पर -88.75% जैसा दिखता है, लेकिन 10-for-1 स्प्लिट के एडजस्ट होने के बाद यह 12.45% को दर्शाता है।

क्या मासिक स्टॉक रिटर्न में डिविडेंड शामिल होते हैं?

केवल total returns में ही शामिल होते हैं। Price returns — जिसमें S&P 500 इंडेक्स लेवल भी शामिल है — इन्हें शामिल नहीं करते हैं। जून 2026 में, SPY के मासिक रिटर्न में डिविडेंड ने 0.25% जोड़ा, जो इसके प्राइस और total return के बीच का अंतर है।

क्या मेरे व्यक्तिगत पोर्टफोलियो का मासिक रिटर्न उसी तरह से कैलकुलेट किया जाता है?

कैश के आने या जाने (inflow/outflow) के बाद ऐसा नहीं होता है। इस पेज पर दिए गए सिंगल-सिक्योरिटी रिटर्न time-weighted होते हैं; जमा (deposits) और निकासी (withdrawals) वाले अकाउंट के लिए money-weighted (internal-rate-of-return) गणना की आवश्यकता होती है, अन्यथा कैश फ्लो को परफॉरमेंस मान लिया जाता है। अधिकांश ब्रोकर्स आपके डिपॉजिट को संख्या से हटाने के लिए सटीक रूप से time-weighted आंकड़े रिपोर्ट करते हैं।

ऊपर दिया गया प्रत्येक आंकड़ा वास्तविक टेप पर एक संग्रहीत, वर्जन वाला क्वेरी है — किसी भी पैनल के SQL को विस्तार से देखें, या Strasmore टर्मिनल पर किसी भी कन्वेंशन के तहत किसी भी टिकर के महीने को मापें।

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