Partial auto correlation

আংশিক অটো correlation: একটি বিস্তারিত আলোচনা

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।

আংশিক অটো correlation-এর সংজ্ঞা

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।

অটো correlation (ACF) এবং আংশিক অটো correlation (PACF) এর মধ্যে পার্থক্য

বৈশিষ্ট্য	অটো correlation (ACF)	আংশিক অটো correlation (PACF)
সম্পর্ক	সরাসরি ও পরোক্ষ সম্পর্ক নির্ণয় করে	শুধুমাত্র সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে
মধ্যবর্তী চলকের প্রভাব	অন্তর্ভুক্ত করে	বাদ দেয়
ব্যবহার	টাইম সিরিজের সামগ্রিক প্যাটার্ন বুঝতে সহায়ক	মডেলের অর্ডার নির্ধারণে সহায়ক

আংশিক অটো correlation নির্ণয়ের পদ্ধতি

আংশিক অটো correlation নির্ণয় করার জন্য সাধারণত নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলো ব্যবহার করা হয়:

১. ডিরেক্ট পদ্ধতি: এই পদ্ধতিতে, প্রতিটি ল্যাগের (lag) জন্য regression analysis করা হয় এবং অন্যান্য ল্যাগের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়।

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

গণিতিক সূত্র

আংশিক অটো correlation নির্ণয়ের জন্য ব্যবহৃত সূত্রটি হলো:

ρ(p) = Corr(Xt, Xt-p | Xt-1, Xt-2, ..., Xt-p+1)

এখানে,

• 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

একটি টাইম সিরিজের কথা ধরা যাক: ৫, ১০, ১৫, ২০, ২৫, ৩০, ৩৫।

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।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ আংশিক অটো correlation-এর ব্যবহার

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, আংশিক অটো correlation নিম্নলিখিতভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে:

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।

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।

৩. পূর্বাভাস: আংশিক অটো correlation ব্যবহার করে ভবিষ্যতের মান সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়া যেতে পারে।

৪. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: বাজারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করে ঝুঁকির মাত্রা নির্ণয় করা যায়।

টেকনিক্যাল বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্ক

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।

ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্ক

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।

আংশিক অটো correlation প্লটের ব্যাখ্যা

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

• যদি প্লটের মানগুলো দ্রুত শূন্যের দিকে নেমে যায়, তবে এটি একটি AR মডেলের ইঙ্গিত দেয়।
• 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

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।

ইউনিট রুট পরীক্ষা (Unit Root Test) ব্যবহার করে টাইম সিরিজের স্টেশনারিটি পরীক্ষা করা যায়।

বিভিন্ন ক্ষেত্রে আংশিক অটো correlation-এর প্রয়োগ

অর্থনীতি: অর্থনৈতিক ডেটার পূর্বাভাস এবং বিশ্লেষণ।

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

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।

আরও জানতে:

• অটো correlation
• টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ
• ARIMA মডেল
• টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ
• ভলিউম বিশ্লেষণ
• স্টেশনারিটি
• ইউনিট রুট পরীক্ষা
• মুভিং এভারেজ
• আরএসআই
• MACD
• অন ব্যালেন্স ভলিউম
• ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস
• পরিসংখ্যান
• রিকার্সিভ পদ্ধতি
• regression analysis
• ল্যাগ (lag)
• ডিফারেন্সিং
• রূপান্তর (transformation)
• বৈশিষ্ট্য
• গণিতিক সূত্র

[[Category:"Partial auto correlation"-এর জন্য উপযুক্ত বিষয়শ্রেণী হতে পারে:

• • Category:পরিসংখ্যান** (Category:Statistics)

কারণ:

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

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