অটো covariance
অটো কোভেরিয়েন্স (Auto covariance)
অটো কোভেরিয়েন্স হলো একটি সময়ের সারি (Time series)-এর বিভিন্ন সময়ের মধ্যেকার সম্বন্ধ (Correlation)। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ে একটি র্যান্ডম চলক (Random variable)-এর মান এবং তার পূর্ববর্তী বা পরবর্তী সময়ের মানের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করে। বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর ক্ষেত্রে, অটো কোভেরিয়েন্স সময়ের সাথে সাথে সম্পদ (Asset)-এর দামের পরিবর্তনগুলি কীভাবে সম্পর্কিত, তা বুঝতে সাহায্য করে। এই ধারণাটি টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস (Technical Analysis) এবং ভলিউম অ্যানালাইসিস (Volume Analysis)-এর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
অটো কোভেরিয়েন্সের সংজ্ঞা
অটো কোভেরিয়েন্স একটি গাণিতিক (Mathematical) ধারণা যা একটি সময়ের সারির বিভিন্ন ল্যাগ (Lag) এর মধ্যে কোভেরিয়েন্স (Covariance) পরিমাপ করে। ল্যাগ হলো সময়ের ব্যবধান। উদাহরণস্বরূপ, অটো কোভেরিয়েন্স(t, t+1) মানে হলো t সময়ে এবং t+1 সময়ে চলকের মধ্যে কোভেরিয়েন্স।
গাণিতিকভাবে, অটো কোভেরিয়েন্সকে এভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়:
γ(τ) = E[(Xt - μ)(Xt+τ - μ)]
এখানে:
- γ(τ) হলো ল্যাগ τ-এর জন্য অটো কোভেরিয়েন্স।
- Xt হলো t সময়ে চলকের মান।
- μ হলো চলকের গড় মান।
- τ হলো ল্যাগ (সময়ের ব্যবধান)।
- E হলো প্রত্যাশিত মান (Expected value)।
অটো কোভেরিয়েন্সের তাৎপর্য
অটো কোভেরিয়েন্স নিম্নলিখিত কারণে গুরুত্বপূর্ণ:
- সময়ের সারির বিশ্লেষণ (Time series analysis): অটো কোভেরিয়েন্স সময়ের সারির বৈশিষ্ট্য বুঝতে সাহায্য করে, যেমন স্থিরতা (Stationarity) এবং মরসুমীতা (Seasonality)।
- ভবিষ্যদ্বাণী (Forecasting): এটি ভবিষ্যতের মানগুলি অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ, এটি দামের গতিবিধি পূর্বাভাস (Forecast) করতে সহায়ক।
- প্যাটার্ন সনাক্তকরণ (Pattern recognition): অটো কোভেরিয়েন্স সময়ের সারিতে পুনরাবৃত্তিমূলক প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করে।
- ঝুঁকি মূল্যায়ন (Risk assessment): এটি ঝুঁকি (Risk) ব্যবস্থাপনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি দামের পরিবর্তনের অনিশ্চয়তা (Uncertainty) পরিমাপ করে।
অটো কোভেরিয়েন্স এবং অটো correlation
অটো কোভেরিয়েন্স এবং অটো correlation প্রায়শই একসাথে ব্যবহৃত হয়। অটো correlation হলো অটো কোভেরিয়েন্সকে চলকের স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন (Standard deviation) দিয়ে ভাগ করা। এটি -1 থেকে +1 এর মধ্যে একটি মান দেয়, যা দুটি সময়ের মধ্যে সম্পর্কের শক্তি এবং দিক নির্দেশ করে।
অটো correlation(τ) = γ(τ) / σ²
এখানে:
- σ² হলো চলকের ভেরিয়েন্স (Variance)।
অটো correlation একটি মানসম্মত (Standardized) পরিমাপ, যা বিভিন্ন স্কেলের সময়ের সারিগুলির মধ্যে তুলনা করতে সুবিধা দেয়।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ অটো কোভেরিয়েন্সের ব্যবহার
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ অটো কোভেরিয়েন্স নিম্নলিখিত উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:
- ট্রেন্ড সনাক্তকরণ (Trend identification): অটো কোভেরিয়েন্স ব্যবহার করে দামের প্রবণতা (Trend) সনাক্ত করা যায়। যদি অটো কোভেরিয়েন্স ইতিবাচক হয়, তবে দাম সাধারণত একই দিকে অগ্রসর হয়।
- মোমেন্টাম বিশ্লেষণ (Momentum analysis): এটি মোমেন্টামের শক্তি পরিমাপ করতে সাহায্য করে। উচ্চ অটো কোভেরিয়েন্স মানে শক্তিশালী মোমেন্টাম।
- ব্রেকআউট কৌশল (Breakout strategy): অটো কোভেরিয়েন্স ব্রেকআউট ট্রেডিং কৌশল তৈরি করতে সহায়ক।
- রিভার্সাল সনাক্তকরণ (Reversal identification): অটো কোভেরিয়েন্সের পরিবর্তনগুলি সম্ভাব্য রিভার্সাল পয়েন্টগুলি নির্দেশ করতে পারে।
- ফিল্টার তৈরি (Filter creation): অটো কোভেরিয়েন্সের উপর ভিত্তি করে ফিল্টার তৈরি করা যায়, যা ভুল সংকেতগুলি বাদ দিতে সাহায্য করে।
| Header 2 | | ||||
| Positive auto covariance indicates a continuation of the trend. | | High auto covariance signifies a strong momentum. | | Helps in identifying potential breakout points. | | Changes in auto covariance can signal possible reversals. | | Filters can be created to eliminate false signals. | |
অটো কোভেরিয়েন্স গণনার উদাহরণ
ধরা যাক, আমাদের কাছে একটি সময়ের সারি আছে: 2, 4, 6, 8, 10
1. গড় (μ) গণনা করুন: (2+4+6+8+10) / 5 = 6 2. ল্যাগ 1-এর জন্য অটো কোভেরিয়েন্স (γ(1)) গণনা করুন:
* γ(1) = E[(Xt - μ)(Xt+1 - μ)] * γ(1) = [(2-6)(4-6) + (4-6)(6-6) + (6-6)(8-6) + (8-6)(10-6)] / 4 * γ(1) = [(-4)(-2) + (-2)(0) + (0)(2) + (2)(4)] / 4 * γ(1) = (8 + 0 + 0 + 8) / 4 = 4
এই উদাহরণে, ল্যাগ 1-এর জন্য অটো কোভেরিয়েন্স 4।
অটো কোভেরিয়েন্সের সীমাবদ্ধতা
অটো কোভেরিয়েন্সের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
- নন-স্টেশনারি ডেটা (Non-stationary data): অটো কোভেরিয়েন্স নন-স্টেশনারি ডেটার জন্য নির্ভরযোগ্য নয়। এই ক্ষেত্রে, ডেটাকে স্টেশনারি করতে ডিফারেন্সিং (Differencing) বা অন্যান্য কৌশল ব্যবহার করতে হয়।
- বহির্মুখী প্রভাব (Outliers): বহির্মুখী মানগুলি অটো কোভেরিয়েন্সকে প্রভাবিত করতে পারে।
- লিনিয়ার সম্পর্ক (Linear relationship): অটো কোভেরিয়েন্স শুধুমাত্র লিনিয়ার সম্পর্ক পরিমাপ করে। যদি সম্পর্ক অ-লিনিয়ার হয়, তবে এটি সঠিকভাবে সনাক্ত নাও হতে পারে।
অটো কোভেরিয়েন্সের বিকল্প পদ্ধতি
অটো কোভেরিয়েন্সের বিকল্প হিসাবে নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে:
- পার্শিয়াল অটো কোভেরিয়েন্স (Partial Auto covariance): এটি অন্যান্য ল্যাগের প্রভাব বাদ দিয়ে দুটি ল্যাগের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।
- ক্রস-কোভেরিয়েন্স (Cross-covariance): এটি দুটি ভিন্ন সময়ের সারির মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।
- স্পেকট্রাল বিশ্লেষণ (Spectral analysis): এটি ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে সময়ের সারি বিশ্লেষণ করে।
- ওয়েভলেট বিশ্লেষণ (Wavelet analysis): এটি বিভিন্ন স্কেলে সময়ের সারি বিশ্লেষণ করে।
অতিরিক্ত রিসোর্স
- মুভিং এভারেজ (Moving Average)
- বোলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands)
- আরএসআই (RSI - Relative Strength Index)
- এমএসিডি (MACD - Moving Average Convergence Divergence)
- ফিবোনাচি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement)
- ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP - Volume Weighted Average Price)
- ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick Pattern)
- Elliott Wave Theory (এলিয়ট ওয়েভ থিওরি)
- Gann Analysis (গ্যান অ্যানালাইসিস)
- Ichimoku Cloud (ইচি মোকু ক্লাউড)
- Parabolic SAR (প্যারাবলিক এসএআর)
- স্টোকাস্টিক অসিলেটর (Stochastic Oscillator)
- Average True Range (এভারেজ ট্রু রেঞ্জ)
- Chaikin Money Flow (চেইকিন মানি ফ্লো)
- On Balance Volume (অন ব্যালেন্স ভলিউম)
এই নিবন্ধটি অটো কোভেরিয়েন্সের একটি বিস্তারিত আলোচনা প্রদান করে এবং বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর ক্ষেত্রে এর ব্যবহারিক প্রয়োগগুলি ব্যাখ্যা করে। এই ধারণাগুলি আয়ত্ত করে, ট্রেডাররা তাদের ট্রেডিং কৌশল উন্নত করতে এবং আরও সফল হতে পারবে।
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
