Partial auto correlation: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
আংশিক অটো correlation: একটি বিস্তারিত আলোচনা
আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation)
 
আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation বা PACF) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক ধারণা, যা মূলত [[টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ]]-এ ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট সময় ব্যবধানে দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে অন্যান্য চলকের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই ধারণাটি [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]] এবং [[ভলিউম বিশ্লেষণ]]-এর মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বুঝতে সহায়ক হতে পারে।


ভূমিকা
ভূমিকা


[[টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ]]-এর প্রেক্ষাপটে, [[অটো correlation]] একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানে একটি চলকের (variable) সঙ্গে তার পূর্ববর্তী মানের সম্পর্ক নির্ণয় করে। তবে, অটো correlation-এর এই সম্পর্কটি অন্যান্য মধ্যবর্তী চলকের দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে। এই প্রভাবকে দূর করে দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করার জন্য ব্যবহৃত হয় [[আংশিক অটো correlation]]। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই ধারণাটি [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]] এবং [[ভলিউম বিশ্লেষণ]]-এর মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বুঝতে সহায়ক হতে পারে।
টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের সময়, একটি চলকের বর্তমান মান তার পূর্ববর্তী মানগুলির উপর নির্ভরশীল হতে পারে। এই নির্ভরশীলতা পরিমাপ করার জন্য স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Auto Correlation বা ACF) এবং আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation বা PACF) ব্যবহার করা হয়। ACF দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে, অন্যদিকে PACF অন্যান্য চলকের প্রভাব বাদ দিয়ে দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।


আংশিক অটো correlation-এর সংজ্ঞা
ACF এবং PACF-এর মধ্যে পার্থক্য
 
আংশিক অটো correlation (PACF) হলো দুটি চলকের মধ্যেকার correlation, যেখানে অন্যান্য চলকের প্রভাবকে বাদ দেওয়া হয়। অন্যভাবে বলা যায়, এটি হলো একটি টাইম সিরিজের বর্তমান মানের সাথে তার p-তম পূর্ববর্তী মানের মধ্যেকার correlation, যেখানে ১ থেকে p-1 পর্যন্ত পূর্ববর্তী মানগুলোর প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
 
অটো correlation এবং আংশিক অটো correlation-এর মধ্যে পার্থক্য
 
অটো correlation (ACF) এবং আংশিক অটো correlation (PACF) – এই দুটি ধারণার মধ্যে মূল পার্থক্য হলো ACF দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি এবং পরোক্ষ উভয় প্রকার সম্পর্ক নির্ণয় করে, যেখানে PACF শুধুমাত্র সরাসরি সম্পর্ক বিবেচনা করে।


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|+ অটো correlation (ACF) এবং আংশিক অটো correlation (PACF) এর মধ্যে পার্থক্য
|+ ACF এবং PACF-এর মধ্যে পার্থক্য
|-
| বৈশিষ্ট্য || ACF
|-
| সংজ্ঞা || এটি একটি টাইম সিরিজের বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।
|-
|-
| বৈশিষ্ট্য || অটো correlation (ACF) || আংশিক অটো correlation (PACF)
| প্রভাব || এটি সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে, কিন্তু অন্যান্য চলকের প্রভাবকে বিবেচনা করে না।
|-
|-
| সম্পর্ক || সরাসরি ও পরোক্ষ সম্পর্ক নির্ণয় করে || শুধুমাত্র সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে
| ব্যবহার || এটি টাইম সিরিজের স্টেশনারিটি (Stationarity) পরীক্ষা করতে এবং [[ARIMA মডেল]]-এর অর্ডার নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
|-
|-
| মধ্যবর্তী চলকের প্রভাব || অন্তর্ভুক্ত করে || বাদ দেয়
| বৈশিষ্ট্য || PACF
|-
|-
| ব্যবহার || টাইম সিরিজের সামগ্রিক প্যাটার্ন বুঝতে সহায়ক || মডেলের অর্ডার নির্ধারণে সহায়ক
| সংজ্ঞা || এটি একটি টাইম সিরিজের বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে অন্যান্য চলকের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
|-
| প্রভাব || এটি অন্যান্য চলকের প্রভাব বাদ দিয়ে দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে।
|-
| ব্যবহার || এটি ARIMA মডেলের অর্ডার নির্ধারণ করতে এবং [[স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন]] (Spurious Regression) সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
|}
|}


আংশিক অটো correlation নির্ণয়ের পদ্ধতি
আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (PACF) কিভাবে কাজ করে?


আংশিক অটো correlation নির্ণয় করার জন্য সাধারণত নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলো ব্যবহার করা হয়:
PACF মূলত একটি চলকের বর্তমান মান এবং তার ‘k’ সংখ্যক পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে ১ থেকে k-1 পর্যন্ত সময়ের চলকের প্রভাবকে বাদ দেওয়া হয়। এর মাধ্যমে, আমরা জানতে পারি যে ‘k’ সংখ্যক সময় পিছিয়ে গেলে দুটি চলকের মধ্যে কতটা সম্পর্ক বিদ্যমান।


১. ডিরেক্ট পদ্ধতি: এই পদ্ধতিতে, প্রতিটি ল্যাগের (lag) জন্য regression analysis করা হয় এবং অন্যান্য ল্যাগের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা একটি নির্দিষ্ট স্টক মূল্যের PACF বিশ্লেষণ করি এবং দেখি যে তৃতীয় ল্যাগে (lag) একটি তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে, তাহলে এর মানে হলো বর্তমান স্টক মূল্য তার তিন দিন আগের মূল্যের সাথে সম্পর্কিত, যেখানে মধ্যবর্তী দিনের প্রভাব বাদ দেওয়া হয়েছে।


২. রিকার্সিভ পদ্ধতি: এই পদ্ধতিতে, অটো correlation ফাংশন ব্যবহার করে আংশিক অটো correlation গণনা করা হয়।
PACF-এর প্রয়োগ


গণিতিক সূত্র
১. মডেল নির্বাচন: [[ARIMA মডেল]] (AutoRegressive Integrated Moving Average) তৈরি করার সময় PACF প্লট ব্যবহার করে মডেলের অর্ডার (p, d, q) নির্ধারণ করা হয়। এখানে ‘p’ হলো AR (AutoRegressive) অংশের অর্ডার, যা PACF প্লট থেকে পাওয়া যায়।


আংশিক অটো correlation নির্ণয়ের জন্য ব্যবহৃত সূত্রটি হলো:
২. স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন সনাক্তকরণ: PACF ব্যবহার করে স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন (Spurious Regression) সনাক্ত করা যায়। স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন হলো এমন একটি সম্পর্ক যা আসলে বিদ্যমান নেই, কিন্তু পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণের কারণে ভুলভাবে সম্পর্কযুক্ত মনে হয়।


ρ(p) = Corr(Xt, Xt-p | Xt-1, Xt-2, ..., Xt-p+1)
৩. বাজারের পূর্বাভাস: [[বাইনারি অপশন ট্রেডিং]]-এ, PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি এবং ভবিষ্যৎ প্রবণতা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।


এখানে,
৪. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে পোর্টফোলিওতে থাকা বিভিন্ন অ্যাসেটের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক বোঝা যায়, যা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় সাহায্য করে।
* ρ(p) হলো p-তম ল্যাগের আংশিক অটো correlation।
* Xt হলো বর্তমান মান।
* Xt-p হলো p-তম পূর্ববর্তী মান।
* Xt-1, Xt-2, ..., Xt-p+1 হলো মধ্যবর্তী মান।


উদাহরণ
PACF প্লট ব্যাখ্যা


একটি টাইম সিরিজের কথা ধরা যাক: ৫, ১০, ১৫, ২০, ২৫, ৩০, ৩৫।
PACF প্লট হলো একটি গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা, যা বিভিন্ন ল্যাগে আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্কের মান প্রদর্শন করে। এই প্লট থেকে নিম্নলিখিত তথ্যগুলি পাওয়া যায়:


যদি আমরা ২য় ল্যাগের আংশিক অটো correlation নির্ণয় করতে চাই, তাহলে আমাদের দেখতে হবে যে বর্তমান মান (যেমন, ২৫) এবং ২য় পূর্ববর্তী মানের (যেমন, ১০) মধ্যে সম্পর্ক কতটুকু, যেখানে প্রথম পূর্ববর্তী মান (যেমন, ২০) এর প্রভাবকে বাদ দেওয়া হয়েছে।
*  ল্যাগ (Lag): প্লটের অনুভূমিক অক্ষ ল্যাগ নির্দেশ করে, যা সময়ের ব্যবধান নির্দেশ করে।
*  PACF মান: প্লটের উল্লম্ব অক্ষ PACF মান নির্দেশ করে, যা দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্কের তীব্রতা নির্দেশ করে।
*  Significance level: প্লটে একটি নির্দিষ্ট সীমানা থাকে, যা তাৎপর্যপূর্ণ PACF মান নির্দেশ করে। যদি কোনো ল্যাগের PACF মান এই সীমানা অতিক্রম করে, তবে সেই ল্যাগটি তাৎপর্যপূর্ণ বলে বিবেচিত হয়।


বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ আংশিক অটো correlation-এর ব্যবহার
একটি সাধারণ PACF প্লটের উদাহরণ:


বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, আংশিক অটো correlation নিম্নলিখিতভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে:
যদি একটি PACF প্লটে দেখা যায় যে প্রথম তিনটি ল্যাগে তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে, কিন্তু তারপরের ল্যাগগুলোতে সম্পর্ক দুর্বল হয়ে যায়, তাহলে এটি একটি AR(3) মডেলের ইঙ্গিত দেয়। এর মানে হলো বর্তমান মান তার পূর্ববর্তী তিনটি মানের উপর নির্ভরশীল।


১. ট্রেন্ড সনাক্তকরণ: PACF ব্যবহার করে একটি টাইম সিরিজের মধ্যেকার ট্রেন্ড (trend) সনাক্ত করা যায়। যদি PACF-এর মান ধীরে ধীরে কমতে থাকে, তবে এটি একটি স্থিতিশীল (stationary) টাইম সিরিজের ইঙ্গিত দেয়।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ PACF-এর ব্যবহার


২. মডেল নির্বাচন: [[ARIMA মডেল]] (Autoregressive Integrated Moving Average) নির্বাচনের জন্য PACF একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার। PACF প্লট দেখে AR (Autoregressive) অংশের অর্ডার নির্ধারণ করা যায়।
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF বিশ্লেষণ নিম্নলিখিত উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:


৩. পূর্বাভাস: আংশিক অটো correlation ব্যবহার করে ভবিষ্যতের মান সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়া যেতে পারে।
১. প্রবণতা নির্ধারণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের প্রবণতা (Trend) নির্ধারণ করা যায়। যদি PACF প্লটে দেখা যায় যে প্রথম কয়েকটি ল্যাগে ইতিবাচক সম্পর্ক রয়েছে, তাহলে এটি একটি ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতার ইঙ্গিত দেয়।


৪. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: বাজারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করে ঝুঁকির মাত্রা নির্ণয় করা যায়।
২. মুভিং এভারেজ (Moving Average) নির্ধারণ: PACF প্লট ব্যবহার করে মুভিং এভারেজের সময়কাল নির্ধারণ করা যায়। যদি একটি নির্দিষ্ট ল্যাগে PACF মান তাৎপর্যপূর্ণ হয়, তবে সেই ল্যাগটিকে মুভিং এভারেজ হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।


টেকনিক্যাল বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্ক
৩. ব্রেকআউট (Breakout) চিহ্নিতকরণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্রেকআউট পয়েন্টগুলো চিহ্নিত করা যায়। ব্রেকআউট হলো এমন একটি পরিস্থিতি, যেখানে কোনো অ্যাসেটের মূল্য একটি নির্দিষ্ট সীমা অতিক্রম করে যায়।


আংশিক অটো correlation টেকনিক্যাল বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এটি [[মুভিং এভারেজ]] (Moving Average), [[আরএসআই]] (Relative Strength Index) এবং [[MACD]] (Moving Average Convergence Divergence) এর মতো অন্যান্য টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটরের সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে।
৪. রিভার্সাল (Reversal) চিহ্নিতকরণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে রিভার্সাল পয়েন্টগুলো চিহ্নিত করা যায়। রিভার্সাল হলো এমন একটি পরিস্থিতি, যেখানে কোনো অ্যাসেটের মূল্য তার পূর্ববর্তী প্রবণতা পরিবর্তন করে।


ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্ক
টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং PACF


আংশিক অটো correlation ভলিউম বিশ্লেষণের সাথেও সম্পর্কিত। ভলিউমের পরিবর্তন এবং দামের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে বাজারের গতিবিধি বোঝা যায়। [[অন ব্যালেন্স ভলিউম]] (On Balance Volume) এবং [[ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস]] (Volume Weighted Average Price) এর মতো ভলিউম ইন্ডিকেটর ব্যবহার করে আংশিক অটো correlation-এর কার্যকারিতা বাড়ানো যায়।
PACF বিশ্লেষণকে আরও কার্যকর করার জন্য বিভিন্ন টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর (Technical Indicator) ব্যবহার করা যেতে পারে:


আংশিক অটো correlation প্লটের ব্যাখ্যা
*  [[মুভিং এভারেজ]] (Moving Average): PACF প্লটের সাথে মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতা আরও স্পষ্টভাবে বোঝা যায়।
*  [[আরএসআই]] (Relative Strength Index): RSI ব্যবহার করে ওভারবট (Overbought) এবং ওভারসোল্ড (Oversold) অবস্থা সনাক্ত করা যায়, যা PACF বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
*  [[MACD]] (Moving Average Convergence Divergence): MACD ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি এবং মোমেন্টাম (Momentum) সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
*  [[বলিঙ্গার ব্যান্ড]] (Bollinger Bands): বলিঙ্গার ব্যান্ড ব্যবহার করে বাজারের অস্থিরতা (Volatility) পরিমাপ করা যায়, যা PACF বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ট্রেডিংয়ের সুযোগ তৈরি করে।
*  [[ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট]] (Fibonacci Retracement): ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট ব্যবহার করে সম্ভাব্য সাপোর্ট (Support) এবং রেজিস্ট্যান্স (Resistance) লেভেলগুলো চিহ্নিত করা যায়।


PACF প্লট হলো আংশিক অটো correlation-এর মানগুলোকে ল্যাগের বিপরীতে স্থাপন করে একটি গ্রাফ তৈরি করা। এই প্লট দেখে নিম্নলিখিত বিষয়গুলো বোঝা যায়:
ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে PACF-এর সম্পর্ক


*  যদি প্লটের মানগুলো দ্রুত শূন্যের দিকে নেমে যায়, তবে এটি একটি AR মডেলের ইঙ্গিত দেয়।
[[ভলিউম বিশ্লেষণ]] (Volume Analysis) PACF বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিপূরক। ভলিউম ডেটা ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধির পেছনের কারণগুলো বোঝা যায়।
*  যদি প্লটের মানগুলো ধীরে ধীরে কমতে থাকে, তবে এটি একটি MA (Moving Average) মডেলের ইঙ্গিত দেয়।
*  যদি প্লটের মানগুলো একটি নির্দিষ্ট ল্যাগে উল্লেখযোগ্য হয়, তবে সেই ল্যাগটি মডেলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।


[[স্টেশনারিটি]] (Stationarity) এবং আংশিক অটো correlation
*  ভলিউম স্পাইক (Volume Spike): যদি PACF প্লটে একটি নির্দিষ্ট ল্যাগে তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক দেখা যায় এবং একই সময়ে ভলিউম স্পাইক দেখা যায়, তবে এটি একটি শক্তিশালী সংকেত হতে পারে।
*  ভলিউম কনফার্মেশন (Volume Confirmation): PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে পাওয়া সংকেতগুলোকে ভলিউম ডেটা দ্বারা নিশ্চিত করা যায়। যদি ভলিউম একই দিকে নির্দেশ করে, তবে সংকেতটি আরও নির্ভরযোগ্য বলে বিবেচিত হয়।
*  অনুপস্থিত ভলিউম (Lack of Volume): যদি PACF প্লটে একটি সংকেত দেখা যায়, কিন্তু ভলিউম কম থাকে, তবে সেই সংকেতটি দুর্বল হতে পারে।


আংশিক অটো correlation বিশ্লেষণের পূর্বে টাইম সিরিজটিকে স্টেশনারি করা জরুরি। স্টেশনারি হলো এমন একটি অবস্থা, যেখানে টাইম সিরিজের গড় (mean) এবং ভেদ (variance) সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় না। যদি টাইম সিরিজ স্টেশনারি না হয়, তবে সেটিকে স্টেশনারি করার জন্য ডিফারেন্সিং (differencing) বা অন্যান্য রূপান্তর (transformation) করা প্রয়োজন।
ঝুঁকি এবং সতর্কতা


[[ইউনিট রুট পরীক্ষা]] (Unit Root Test) ব্যবহার করে টাইম সিরিজের স্টেশনারিটি পরীক্ষা করা যায়।
PACF বিশ্লেষণ একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হলেও, এর কিছু ঝুঁকি এবং সতর্কতা রয়েছে:


বিভিন্ন ক্ষেত্রে আংশিক অটো correlation-এর প্রয়োগ
*  ডেটা গুণমান: PACF বিশ্লেষণের ফলাফল ডেটার গুণমানের উপর নির্ভরশীল। ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা ভুল সংকেত দিতে পারে।
 
*  অতিরিক্ত অপটিমাইজেশন: অতিরিক্ত অপটিমাইজেশনের ফলে মডেলটি বাজারের ভবিষ্যৎ গতিবিধি সঠিকভাবে অনুমান করতে ব্যর্থ হতে পারে।
অর্থনীতি: অর্থনৈতিক ডেটার পূর্বাভাস এবং বিশ্লেষণ।
*  বাজারের পরিবর্তন: বাজারের পরিস্থিতি দ্রুত পরিবর্তিত হতে পারে, তাই PACF বিশ্লেষণের ফলাফল সবসময় সঠিক নাও হতে পারে।
 
*  অন্যান্য কারণ: PACF বিশ্লেষণ শুধুমাত্র পরিসংখ্যানিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি। বাজারের অন্যান্য মৌলিক কারণগুলো (যেমন অর্থনৈতিক সূচক, রাজনৈতিক ঘটনা) বিবেচনা করা উচিত।
ফিনান্স: স্টক মার্কেটের গতিবিধি এবং বিনিয়োগের সুযোগ সনাক্তকরণ।
 
meteorology: আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং জলবায়ু পরিবর্তন বিশ্লেষণ।
 
ইঞ্জিনিয়ারিং: সংকেত প্রক্রিয়াকরণ এবং নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা ডিজাইন।
 
সীমাবদ্ধতা
 
আংশিক অটো correlation-এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
 
১. ডেটার গুণমান: আংশিক অটো correlation-এর নির্ভুলতা ডেটার গুণমানের উপর নির্ভরশীল। ত্রুটিপূর্ণ ডেটা ভুল ফলাফল দিতে পারে।
 
২. মডেলের জটিলতা: জটিল মডেলের ক্ষেত্রে আংশিক অটো correlation বিশ্লেষণ করা কঠিন হতে পারে।
 
৩. ব্যাখ্যা: PACF প্লটের ব্যাখ্যা সবসময় সহজ নাও হতে পারে।


উপসংহার
উপসংহার


আংশিক অটো correlation টাইম সিরিজ বিশ্লেষণের একটি শক্তিশালী হাতিয়ার। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এটি বাজারের গতিবিধি বোঝা, মডেল নির্বাচন করা এবং ঝুঁকির মাত্রা নির্ণয় করতে সহায়ক। তবে, এর সীমাবদ্ধতাগুলো বিবেচনা করে সতর্কতার সাথে ব্যবহার করা উচিত। অন্যান্য টেকনিক্যাল এবং ভলিউম বিশ্লেষণের কৌশলগুলোর সাথে combined করে ব্যবহার করলে এর কার্যকারিতা আরও বাড়ানো যায়।
আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (PACF) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক ধারণা, যা টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বুঝতে সহায়ক। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF বিশ্লেষণ টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ব্যবহার করে সফল ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে। তবে, এই বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি সতর্কতার সাথে বিবেচনা করা উচিত এবং বাজারের অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কারণগুলিও ધ્યાનમાં রাখা উচিত।


আরও জানতে:
আরও জানতে:


*  [[অটো correlation]]
*  [[টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ]]
*  [[টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ]]
*  [[ARIMA মডেল]]
*  [[ARIMA মডেল]]
*  [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]]
*  [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]]
*  [[ভলিউম বিশ্লেষণ]]
*  [[ভলিউম বিশ্লেষণ]]
*  [[স্টেশনারিটি]]
*  [[ইউনিট রুট পরীক্ষা]]
*  [[মুভিং এভারেজ]]
*  [[মুভিং এভারেজ]]
*  [[আরএসআই]]
*  [[আরএসআই]]
*  [[MACD]]
*  [[MACD]]
*  [[অন ব্যালেন্স ভলিউম]]
*  [[বলিঙ্গার ব্যান্ড]]
*  [[ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস]]
*  [[ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট]]
*  [[পরিসংখ্যান]]
*  [[স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন]]
*  [[রিকার্সিভ পদ্ধতি]]
*  [[স্টেশনারিটি]] (Stationarity)
*  [[regression analysis]]
*  [[অটো কোরিলেশন]] (Auto Correlation)
*  [[ল্যাগ (lag)]]
*  [[ল্যাগ]] (Lag)
*  [[ডিফারেন্সিং]]
*  [[পরিসংখ্যান]] (Statistics)
*  [[রূপান্তর (transformation)]]
*  [[অর্থনৈতিক সূচক]] (Economic Indicators)
*  [[বৈশিষ্ট্য]]
*  [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা]] (Risk Management)
*  [[গণিতিক সূত্র]]
*  [[পোর্টফোলিও]] (Portfolio)
 
*  [[বাজারের প্রবণতা]] (Market Trend)
[[Category:"Partial auto correlation"-এর জন্য উপযুক্ত বিষয়শ্রেণী হতে পারে:
*  [[মোমেন্টাম]] (Momentum)
 
*  [[অস্থিরতা]] (Volatility)
**Category:পরিসংখ্যান** (Category:Statistics)


কারণ:
[[Category:পরিসংখ্যান]] (Category:Statistics)


*  Partial autocorrelation বা আংশিক অটো correlation পরিসংখ্যানের একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা। এটি সাধারণত টাইম]]
Media]]


== এখনই ট্রেডিং শুরু করুন ==
== এখনই ট্রেডিং শুরু করুন ==

Latest revision as of 11:00, 23 April 2025

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation)

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation বা PACF) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক ধারণা, যা মূলত টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ-এ ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট সময় ব্যবধানে দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে অন্যান্য চলকের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই ধারণাটি টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ-এর মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বুঝতে সহায়ক হতে পারে।

ভূমিকা

টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের সময়, একটি চলকের বর্তমান মান তার পূর্ববর্তী মানগুলির উপর নির্ভরশীল হতে পারে। এই নির্ভরশীলতা পরিমাপ করার জন্য স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Auto Correlation বা ACF) এবং আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation বা PACF) ব্যবহার করা হয়। ACF দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে, অন্যদিকে PACF অন্যান্য চলকের প্রভাব বাদ দিয়ে দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।

ACF এবং PACF-এর মধ্যে পার্থক্য

ACF এবং PACF-এর মধ্যে পার্থক্য
বৈশিষ্ট্য ACF
সংজ্ঞা এটি একটি টাইম সিরিজের বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।
প্রভাব এটি সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে, কিন্তু অন্যান্য চলকের প্রভাবকে বিবেচনা করে না।
ব্যবহার এটি টাইম সিরিজের স্টেশনারিটি (Stationarity) পরীক্ষা করতে এবং ARIMA মডেল-এর অর্ডার নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
বৈশিষ্ট্য PACF
সংজ্ঞা এটি একটি টাইম সিরিজের বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে অন্যান্য চলকের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
প্রভাব এটি অন্যান্য চলকের প্রভাব বাদ দিয়ে দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে।
ব্যবহার এটি ARIMA মডেলের অর্ডার নির্ধারণ করতে এবং স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন (Spurious Regression) সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (PACF) কিভাবে কাজ করে?

PACF মূলত একটি চলকের বর্তমান মান এবং তার ‘k’ সংখ্যক পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে ১ থেকে k-1 পর্যন্ত সময়ের চলকের প্রভাবকে বাদ দেওয়া হয়। এর মাধ্যমে, আমরা জানতে পারি যে ‘k’ সংখ্যক সময় পিছিয়ে গেলে দুটি চলকের মধ্যে কতটা সম্পর্ক বিদ্যমান।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা একটি নির্দিষ্ট স্টক মূল্যের PACF বিশ্লেষণ করি এবং দেখি যে তৃতীয় ল্যাগে (lag) একটি তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে, তাহলে এর মানে হলো বর্তমান স্টক মূল্য তার তিন দিন আগের মূল্যের সাথে সম্পর্কিত, যেখানে মধ্যবর্তী দিনের প্রভাব বাদ দেওয়া হয়েছে।

PACF-এর প্রয়োগ

১. মডেল নির্বাচন: ARIMA মডেল (AutoRegressive Integrated Moving Average) তৈরি করার সময় PACF প্লট ব্যবহার করে মডেলের অর্ডার (p, d, q) নির্ধারণ করা হয়। এখানে ‘p’ হলো AR (AutoRegressive) অংশের অর্ডার, যা PACF প্লট থেকে পাওয়া যায়।

২. স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন সনাক্তকরণ: PACF ব্যবহার করে স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন (Spurious Regression) সনাক্ত করা যায়। স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন হলো এমন একটি সম্পর্ক যা আসলে বিদ্যমান নেই, কিন্তু পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণের কারণে ভুলভাবে সম্পর্কযুক্ত মনে হয়।

৩. বাজারের পূর্বাভাস: বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ, PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি এবং ভবিষ্যৎ প্রবণতা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।

৪. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে পোর্টফোলিওতে থাকা বিভিন্ন অ্যাসেটের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক বোঝা যায়, যা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় সাহায্য করে।

PACF প্লট ব্যাখ্যা

PACF প্লট হলো একটি গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা, যা বিভিন্ন ল্যাগে আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্কের মান প্রদর্শন করে। এই প্লট থেকে নিম্নলিখিত তথ্যগুলি পাওয়া যায়:

  • ল্যাগ (Lag): প্লটের অনুভূমিক অক্ষ ল্যাগ নির্দেশ করে, যা সময়ের ব্যবধান নির্দেশ করে।
  • PACF মান: প্লটের উল্লম্ব অক্ষ PACF মান নির্দেশ করে, যা দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্কের তীব্রতা নির্দেশ করে।
  • Significance level: প্লটে একটি নির্দিষ্ট সীমানা থাকে, যা তাৎপর্যপূর্ণ PACF মান নির্দেশ করে। যদি কোনো ল্যাগের PACF মান এই সীমানা অতিক্রম করে, তবে সেই ল্যাগটি তাৎপর্যপূর্ণ বলে বিবেচিত হয়।

একটি সাধারণ PACF প্লটের উদাহরণ:

যদি একটি PACF প্লটে দেখা যায় যে প্রথম তিনটি ল্যাগে তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে, কিন্তু তারপরের ল্যাগগুলোতে সম্পর্ক দুর্বল হয়ে যায়, তাহলে এটি একটি AR(3) মডেলের ইঙ্গিত দেয়। এর মানে হলো বর্তমান মান তার পূর্ববর্তী তিনটি মানের উপর নির্ভরশীল।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ PACF-এর ব্যবহার

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF বিশ্লেষণ নিম্নলিখিত উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:

১. প্রবণতা নির্ধারণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের প্রবণতা (Trend) নির্ধারণ করা যায়। যদি PACF প্লটে দেখা যায় যে প্রথম কয়েকটি ল্যাগে ইতিবাচক সম্পর্ক রয়েছে, তাহলে এটি একটি ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতার ইঙ্গিত দেয়।

২. মুভিং এভারেজ (Moving Average) নির্ধারণ: PACF প্লট ব্যবহার করে মুভিং এভারেজের সময়কাল নির্ধারণ করা যায়। যদি একটি নির্দিষ্ট ল্যাগে PACF মান তাৎপর্যপূর্ণ হয়, তবে সেই ল্যাগটিকে মুভিং এভারেজ হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

৩. ব্রেকআউট (Breakout) চিহ্নিতকরণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্রেকআউট পয়েন্টগুলো চিহ্নিত করা যায়। ব্রেকআউট হলো এমন একটি পরিস্থিতি, যেখানে কোনো অ্যাসেটের মূল্য একটি নির্দিষ্ট সীমা অতিক্রম করে যায়।

৪. রিভার্সাল (Reversal) চিহ্নিতকরণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে রিভার্সাল পয়েন্টগুলো চিহ্নিত করা যায়। রিভার্সাল হলো এমন একটি পরিস্থিতি, যেখানে কোনো অ্যাসেটের মূল্য তার পূর্ববর্তী প্রবণতা পরিবর্তন করে।

টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং PACF

PACF বিশ্লেষণকে আরও কার্যকর করার জন্য বিভিন্ন টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর (Technical Indicator) ব্যবহার করা যেতে পারে:

  • মুভিং এভারেজ (Moving Average): PACF প্লটের সাথে মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতা আরও স্পষ্টভাবে বোঝা যায়।
  • আরএসআই (Relative Strength Index): RSI ব্যবহার করে ওভারবট (Overbought) এবং ওভারসোল্ড (Oversold) অবস্থা সনাক্ত করা যায়, যা PACF বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
  • MACD (Moving Average Convergence Divergence): MACD ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি এবং মোমেন্টাম (Momentum) সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
  • বলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands): বলিঙ্গার ব্যান্ড ব্যবহার করে বাজারের অস্থিরতা (Volatility) পরিমাপ করা যায়, যা PACF বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ট্রেডিংয়ের সুযোগ তৈরি করে।
  • ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement): ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট ব্যবহার করে সম্ভাব্য সাপোর্ট (Support) এবং রেজিস্ট্যান্স (Resistance) লেভেলগুলো চিহ্নিত করা যায়।

ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে PACF-এর সম্পর্ক

ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume Analysis) PACF বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিপূরক। ভলিউম ডেটা ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধির পেছনের কারণগুলো বোঝা যায়।

  • ভলিউম স্পাইক (Volume Spike): যদি PACF প্লটে একটি নির্দিষ্ট ল্যাগে তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক দেখা যায় এবং একই সময়ে ভলিউম স্পাইক দেখা যায়, তবে এটি একটি শক্তিশালী সংকেত হতে পারে।
  • ভলিউম কনফার্মেশন (Volume Confirmation): PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে পাওয়া সংকেতগুলোকে ভলিউম ডেটা দ্বারা নিশ্চিত করা যায়। যদি ভলিউম একই দিকে নির্দেশ করে, তবে সংকেতটি আরও নির্ভরযোগ্য বলে বিবেচিত হয়।
  • অনুপস্থিত ভলিউম (Lack of Volume): যদি PACF প্লটে একটি সংকেত দেখা যায়, কিন্তু ভলিউম কম থাকে, তবে সেই সংকেতটি দুর্বল হতে পারে।

ঝুঁকি এবং সতর্কতা

PACF বিশ্লেষণ একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হলেও, এর কিছু ঝুঁকি এবং সতর্কতা রয়েছে:

  • ডেটা গুণমান: PACF বিশ্লেষণের ফলাফল ডেটার গুণমানের উপর নির্ভরশীল। ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা ভুল সংকেত দিতে পারে।
  • অতিরিক্ত অপটিমাইজেশন: অতিরিক্ত অপটিমাইজেশনের ফলে মডেলটি বাজারের ভবিষ্যৎ গতিবিধি সঠিকভাবে অনুমান করতে ব্যর্থ হতে পারে।
  • বাজারের পরিবর্তন: বাজারের পরিস্থিতি দ্রুত পরিবর্তিত হতে পারে, তাই PACF বিশ্লেষণের ফলাফল সবসময় সঠিক নাও হতে পারে।
  • অন্যান্য কারণ: PACF বিশ্লেষণ শুধুমাত্র পরিসংখ্যানিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি। বাজারের অন্যান্য মৌলিক কারণগুলো (যেমন অর্থনৈতিক সূচক, রাজনৈতিক ঘটনা) বিবেচনা করা উচিত।

উপসংহার

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (PACF) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক ধারণা, যা টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বুঝতে সহায়ক। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF বিশ্লেষণ টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ব্যবহার করে সফল ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে। তবে, এই বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি সতর্কতার সাথে বিবেচনা করা উচিত এবং বাজারের অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কারণগুলিও ધ્યાનમાં রাখা উচিত।

আরও জানতে:

Media]]

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/bn/index.php?title=Partial_auto_correlation&oldid=6186"