View source for মিন অ্যাবসোলিউট এরর

মিন অ্যাবসোলিউট এরর

মিন অ্যাবসোলিউট এরর (Mean Absolute Error) বা গড় পরম ত্রুটি হল একটি পরিসংখ্যানিক পরিমাপ যা একটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্যের গড় নির্ণয় করে। এটি মূলত [[রিগ্রেশন]] মডেলগুলির নির্ভুলতা যাচাইয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই ধারণাটি সরাসরি প্রয়োগ করা না গেলেও, ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কৌশল উন্নত করতে এটি সহায়ক হতে পারে।

সংজ্ঞা

মিন অ্যাবসোলিউট এরর (MAE) হলো প্রতিটি ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটির পরম মানের যোগফলকে মোট পর্যবেক্ষণের সংখ্যা দিয়ে ভাগ করা।

MAE = (∑|yᵢ - xᵢ|) / n

এখানে,
* yᵢ হলো প্রকৃত মান।
* xᵢ হলো মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করা মান।
* n হলো পর্যবেক্ষণের সংখ্যা।
* ∑ হলো যোগফল।
* |...| হলো পরম মান, যা ঋণাত্মক মানকে ধনাত্মক করে তোলে।

উদাহরণস্বরূপ, ধরা যাক একটি মডেলের মাধ্যমে ৫ দিনের জন্য কোনো শেয়ারের মূল্য ভবিষ্যদ্বাণী করা হলো এবং প্রকৃত মূল্যগুলো হলো: ১০, ১২, ১৫, ১৪, ১৬। মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করা মূল্যগুলো হলো: ৯, ১১, ১৩, ১৫, ১৭।

তাহলে, MAE হবে:

(|১০-৯| + |১২-১১| + |১৫-১৩| + |১৪-১৫| + |১৬-১৭|) / ৫ = (১ + ১ + ২ + ১ + ১) / ৫ = ৬ / ৫ = ১.২

অর্থাৎ, মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলো গড়ে ১.২ একক দূরে রয়েছে।

গুরুত্ব

মিন অ্যাবসোলিউট এরর (MAE) একটি সহজবোধ্য এবং ব্যাখ্যাযোগ্য মেট্রিক। এটি মডেলের ত্রুটিগুলো সম্পর্কে একটি স্পষ্ট ধারণা দেয়। MAE-এর মান যত কম, মডেল তত বেশি নির্ভুল।

অন্যান্য ত্রুটি পরিমাপের সাথে তুলনা

* মিন স্কয়ার্ড এরর (Mean Squared Error - MSE): MSE ত্রুটিগুলোর বর্গ করে তাদের গড় নির্ণয় করে। এর ফলে বড় ত্রুটিগুলো MAE-এর চেয়ে বেশি গুরুত্ব পায়। MSE-এর মান MAE-এর চেয়ে সবসময় বেশি বা সমান হয়। [[মিন স্কয়ার্ড এরর]] মডেলের বড় ভুলগুলোকে বেশি গুরুত্ব দেয়।
* রুট মিন স্কয়ার্ড এরর (Root Mean Squared Error - RMSE): RMSE হলো MSE-এর বর্গমূল। এটি MSE-এর মতোই, কিন্তু এর মান মূল ডেটার স্কেলে থাকে বলে এটি ব্যাখ্যা করা সহজ। [[রুট মিন স্কয়ার্ড এরর]] সাধারণত ব্যবহৃত হয়।
* মিন অ্যাবসোলিউট পার্সেন্টেজ এরর (Mean Absolute Percentage Error - MAPE): MAPE ত্রুটিগুলোকে শতকরা হারে প্রকাশ করে। এটি বিভিন্ন স্কেলের ডেটার মধ্যে তুলনা করার জন্য উপযোগী। [[মিন অ্যাবসোলিউট পার্সেন্টেজ এরর]] শতকরা হারে ত্রুটি পরিমাপ করে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে প্রাসঙ্গিকতা

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে সরাসরি MAE ব্যবহার করা না হলেও, এর ধারণা ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজির কার্যকারিতা মূল্যায়নে কাজে লাগে।

* স্ট্র্যাটেজি মূল্যায়ন: কোনো ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি ব্যবহার করে যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কিছু ট্রেড করেন, তবে MAE ব্যবহার করে আপনি আপনার ভবিষ্যদ্বাণীগুলোর গড় ত্রুটি নির্ণয় করতে পারেন। যদি MAE কম হয়, তবে আপনার স্ট্র্যাটেজিটি ভালো কাজ করছে বলা যায়।
* ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: MAE আপনাকে সম্ভাব্য ঝুঁকির একটি ধারণা দিতে পারে। যদি MAE বেশি হয়, তবে আপনার স্ট্র্যাটেজিতে পরিবর্তন আনা উচিত অথবা ঝুঁকি কমানোর জন্য স্টপ-লস অর্ডার ব্যবহার করা উচিত। [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা]] একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
* মডেল ব্যাকটেস্টিং: ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে কোনো মডেল তৈরি করলে, MAE ব্যবহার করে মডেলের নির্ভুলতা যাচাই করা যায়। [[ব্যাকটেস্টিং]] একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া।

ব্যবহারের ক্ষেত্র

* পূর্বাভাস: বিভিন্ন ক্ষেত্রে, যেমন - চাহিদা পূর্বাভাস, বিক্রয় পূর্বাভাস, এবং আর্থিক পূর্বাভাসে MAE ব্যবহৃত হয়।
* মডেল নির্বাচন: একাধিক মডেলের মধ্যে তুলনা করে সবচেয়ে নির্ভুল মডেল নির্বাচন করতে MAE সাহায্য করে।
* আউটলায়ার সনাক্তকরণ: MAE ব্যবহার করে ডেটার মধ্যে অস্বাভাবিক মানগুলো (আউটলায়ার) সনাক্ত করা যায়।

MAE গণনা করার পদ্ধতি

১. প্রতিটি ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটি নির্ণয় করুন: প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য, প্রকৃত মান থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করা মান বিয়োগ করুন।
২. পরম মান নিন: প্রতিটি ত্রুটির পরম মান নির্ণয় করুন। এর ফলে ঋণাত্মক ত্রুটিগুলো ধনাত্মক হয়ে যাবে।
৩. যোগফল নির্ণয় করুন: সমস্ত পরম ত্রুটির যোগফল বের করুন।
৪. গড় নির্ণয় করুন: যোগফলকে মোট পর্যবেক্ষণের সংখ্যা দিয়ে ভাগ করুন।

{| class="wikitable"
|+ MAE গণনার উদাহরণ
|-
! ডেটা পয়েন্ট ! প্রকৃত মান ! ভবিষ্যদ্বাণী করা মান ! ত্রুটি (yᵢ - xᵢ) ! পরম ত্রুটি (|yᵢ - xᵢ|)
|-
| ১ | ১০ | ৯ | ১ | ১
|-
| ২ | ১২ | ১১ | ১ | ১
|-
| ৩ | ১৫ | ১৩ | ২ | ২
|-
| ৪ | ১৪ | ১৫ | -১ | ১
|-
| ৫ | ১৬ | ১৭ | -১ | ১
|-
| মোট |  |  |  | ৬
|-
| গড় (MAE) |  |  |  | ৬/৫ = ১.২
|}

সুবিধা

* সহজবোধ্যতা: MAE বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা সহজ।
* নির্ভুলতা: এটি মডেলের ত্রুটি সম্পর্কে একটি নির্ভরযোগ্য ধারণা দেয়।
* আউটলায়ারের প্রতি সংবেদনশীলতা: MAE আউটলায়ারের প্রতি কম সংবেদনশীল, কারণ এটি ত্রুটির বর্গ করে না।

অসুবিধা

* স্কেল সংবেদনশীলতা: MAE ডেটার স্কেলের উপর নির্ভরশীল। তাই, বিভিন্ন স্কেলের ডেটার মধ্যে তুলনা করার জন্য এটি উপযুক্ত নয়।
* পার্থক্যহীনতা: MAE বড় এবং ছোট ত্রুটির মধ্যে কোনো পার্থক্য করে না।

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের জন্য অতিরিক্ত কৌশল

* মুভিং এভারেজ (Moving Average): এটি একটি জনপ্রিয় [[টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস]] টুল, যা নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে শেয়ারের গড় মূল্য নির্ণয় করে।
* রিলেটিভ স্ট্রেন্থ ইন্ডেক্স (Relative Strength Index - RSI): RSI একটি [[মোমেন্টাম ইন্ডিকেটর]], যা শেয়ারের অতিরিক্ত কেনা বা অতিরিক্ত বিক্রি হওয়া অবস্থা নির্দেশ করে।
* বলিঙ্গার ব্যান্ডস (Bollinger Bands): এটি শেয়ারের দামের অস্থিরতা পরিমাপ করে এবং সম্ভাব্য ব্রেকআউট চিহ্নিত করে। [[বলিঙ্গার ব্যান্ডস]] একটি গুরুত্বপূর্ণ টুল।
* ভলিউম অ্যানালাইসিস (Volume Analysis): [[ভলিউম]] ডেটা ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি এবং সম্ভাব্য ট্রেন্ড সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
* সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স লেভেল (Support and Resistance Levels): এই লেভেলগুলো শেয়ারের দামের গতিবিধি নির্ধারণে সাহায্য করে। [[সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স লেভেল]] ট্রেডিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
* ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick Patterns): [[ক্যান্ডেলস্টিক]] চার্ট ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতা এবং সম্ভাব্য রিভার্সাল চিহ্নিত করা যায়।
* ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement): এটি সম্ভাব্য সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স লেভেল সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। [[ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট]] একটি বহুল ব্যবহৃত কৌশল।
* অপশন চেইন অ্যানালাইসিস (Option Chain Analysis): [[অপশন চেইন]] বিশ্লেষণ করে বাজারের মনোভাব এবং সম্ভাব্য মূল্য পরিসীমা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
* গ্রিকস (Greeks): অপশনের সংবেদনশীলতা পরিমাপ করার জন্য গ্রিকস ব্যবহার করা হয়। যেমন - ডেল্টা, গামা, থিটা, ভেগা। [[গ্রিকস]] অপশন ট্রেডিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
* ইম্প্লাইড ভলাটিলিটি (Implied Volatility): এটি অপশনের দামের উপর বাজারের প্রত্যাশা নির্দেশ করে। [[ইম্প্লাইড ভলাটিলিটি]] একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা।
* স্টোকাস্টিক অসিলেটর (Stochastic Oscillator): এটি একটি মোমেন্টাম ইন্ডিকেটর, যা শেয়ারের বর্তমান মূল্য এবং তার মূল্য পরিসীমার মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করে।
* MACD (Moving Average Convergence Divergence): এটি দুটি মুভিং এভারেজের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করে বাজারের প্রবণতা সনাক্ত করে। [[MACD]] একটি জনপ্রিয় ইন্ডিকেটর।
* প্যারাবোলিক সার (Parabolic SAR): এটি একটি ট্রেন্ড-ফলোয়িং ইন্ডিকেটর, যা সম্ভাব্য রিভার্সাল পয়েন্ট চিহ্নিত করে।
* Ichimoku Cloud: এটি একটি জটিল টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস টুল, যা বাজারের প্রবণতা, সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স লেভেল সনাক্ত করতে সাহায্য করে। [[Ichimoku Cloud]] একটি শক্তিশালী টুল।
* Elliott Wave Theory: এই তত্ত্ব অনুযায়ী, বাজারের মূল্যগুলো একটি নির্দিষ্ট প্যাটার্নে চলে। [[এলিয়ট ওয়েভ থিওরি]] একটি জটিল বিশ্লেষণ পদ্ধতি।

উপসংহার

মিন অ্যাবসোলিউট এরর (MAE) একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানিক পরিমাপ, যা মডেলের নির্ভুলতা যাচাই করতে এবং ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে সহায়ক। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে সরাসরি ব্যবহার করা না গেলেও, এর ধারণা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কৌশল উন্নত করতে এবং আরও সঠিক ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে। অন্যান্য ত্রুটি পরিমাপের সাথে MAE-এর তুলনা করে, আপনি আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুযায়ী সবচেয়ে উপযুক্ত মেট্রিকটি নির্বাচন করতে পারেন।

[[Category:পরিসংখ্যান]]

== এখনই ট্রেডিং শুরু করুন ==
[https://affiliate.iqbroker.com/redir/?aff=1085&instrument=options_WIKI IQ Option-এ নিবন্ধন করুন] (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10)
[http://redir.forex.pm/pocketo Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন] (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
=== আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন ===
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন [https://t.me/strategybin @strategybin] এবং পান:
✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত
✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ
✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি
✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ