অটো correlation ফাংশন

অটো correlation ফাংশন

অটো correlation ফাংশন (Autocorrelation Function) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা একটি সময়ের সারি (Time Series) ডেটার মধ্যে সময়ের সাথে সাথে বিদ্যমান সম্পর্ক পরিমাপ করে। এই ফাংশনটি মূলত কোনো ডেটা পয়েন্টের বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানগুলোর মধ্যেকার সাদৃশ্য বা সম্পর্ক নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিং এর ক্ষেত্রে, অটো correlation ফাংশন বাজারের প্রবণতা (Market Trend) এবং ভবিষ্যৎ মূল্য সম্পর্কে ধারণা দিতে সহায়ক হতে পারে।

ভূমিকা অটো correlation ফাংশন বা ACF একটি সময়ের সারির ডেটার বৈশিষ্ট্য বোঝার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটার প্রতিটি ল্যাগ (Lag) এর জন্য correlation গণনা করে, যা সময়ের ব্যবধান নির্দেশ করে। এই ফাংশনটি ডেটার মধ্যে কোনো নির্দিষ্ট প্যাটার্ন বা পুনরাবৃত্তি আছে কিনা, তা জানতে সাহায্য করে।

অটো correlation ফাংশনের সংজ্ঞা অটো correlation হলো একটি চলকের (Variable) বিভিন্ন সময়ের মধ্যে নিজের সাথেই তার সম্পর্কের পরিমাপ। সহজভাবে বললে, এটি একটি সময়ের সারির ডেটার বর্তমান মানের সাথে তার অতীতের মানের মধ্যেকার সম্পর্ক নির্দেশ করে। এই সম্পর্ক +১ থেকে -১ এর মধ্যে থাকে।

• +১ মানে হলো সম্পূর্ণ ইতিবাচক সম্পর্ক (Positive Correlation), অর্থাৎ অতীতের মান বাড়লে বর্তমান মানও বাড়ে।
• -১ মানে হলো সম্পূর্ণ নেতিবাচক সম্পর্ক (Negative Correlation), অর্থাৎ অতীতের মান বাড়লে বর্তমান মান কমে।
• ০ মানে হলো কোনো সম্পর্ক নেই।

ACF কিভাবে কাজ করে? ACF গণনা করার জন্য, প্রথমে একটি নির্দিষ্ট ল্যাগ (Lag) নির্বাচন করা হয়। ল্যাগ হলো সময়ের ব্যবধান। উদাহরণস্বরূপ, ল্যাগ ১ মানে হলো বর্তমান মানের সাথে তার ঠিক আগের মানের সম্পর্ক, ল্যাগ ২ মানে হলো বর্তমান মানের সাথে তার দুই ধাপ আগের মানের সম্পর্ক, এবং এভাবে চলতে থাকে। প্রতিটি ল্যাগ-এর জন্য correlation coefficient গণনা করা হয়। এই correlation coefficient গুলো একটি গ্রাফের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়, যা অটো correlation ফাংশন প্লট (ACF Plot) নামে পরিচিত।

ACF প্লট বিশ্লেষণ ACF প্লট বিশ্লেষণের মাধ্যমে আমরা ডেটার বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে অনেক কিছু জানতে পারি।

• যদি প্লটে দ্রুত correlation মান শূন্যের দিকে নেমে যায়, তবে এটি নির্দেশ করে যে ডেটাটি র‍্যান্ডম (Random) বা এলোমেলো।
• যদি প্লটে ধীরে ধীরে correlation মান কমে যায়, তবে এটি নির্দেশ করে যে ডেটাতে একটি প্রবণতা (Trend) রয়েছে।
• যদি প্লটে নির্দিষ্ট ল্যাগগুলোতে উল্লেখযোগ্য correlation থাকে, তবে এটি নির্দেশ করে যে ডেটাতে পর্যায়ক্রমিকতা (Seasonality) রয়েছে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ অটো correlation ফাংশনের ব্যবহার বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ অটো correlation ফাংশন ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি (Market Movement) এবং সম্ভাব্য ট্রেডিং সুযোগগুলো চিহ্নিত করা যায়। নিচে কয়েকটি উদাহরণ দেওয়া হলো:

১. প্রবণতা (Trend) সনাক্তকরণ: ACF প্লট দেখে বাজারের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বোঝা যায়। যদি ACF প্লট ধীরে ধীরে কমতে থাকে, তবে এটি একটি শক্তিশালী প্রবণতার ইঙ্গিত দেয়। এই ক্ষেত্রে, ট্রেন্ড ফলোয়িং কৌশল (Trend Following Strategy) ব্যবহার করা যেতে পারে।

২. পর্যায়ক্রমিকতা (Seasonality) সনাক্তকরণ: কিছু বাজারে নির্দিষ্ট সময় পর পর একই ধরনের আচরণ দেখা যায়। ACF প্লট এই পর্যায়ক্রমিকতা সনাক্ত করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, দৈনিক চাহিদা (Daily Demand) বা সাপ্তাহিক চক্র (Weekly Cycle) ইত্যাদি। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, সিজনাল ট্রেডিং কৌশল (Seasonal Trading Strategy) ব্যবহার করা যেতে পারে।

৩. মোমেন্টাম (Momentum) পরিবর্তন বোঝা: ACF প্লট মোমেন্টাম পরিবর্তনের পূর্বাভাস দিতে পারে। যদি ACF প্লটে হঠাৎ পরিবর্তন দেখা যায়, তবে এটি মোমেন্টাম পরিবর্তনের সংকেত হতে পারে। এই ক্ষেত্রে, মোমেন্টাম ট্রেডিং কৌশল (Momentum Trading Strategy) ব্যবহার করা যেতে পারে।

৪. রিস্ক ম্যানেজমেন্ট (Risk Management): অটো correlation ফাংশন ব্যবহার করে ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি (Trading Risk) কমানো যায়। বাজারের অস্থিরতা (Market Volatility) এবং সম্ভাব্য ক্ষতি সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়, যা স্টপ-লস অর্ডার (Stop-Loss Order) এবং টেক-প্রফিট অর্ডার (Take-Profit Order) নির্ধারণে সহায়ক।

ACF গণনার সূত্র ACF গণনার জন্য নিম্নলিখিত সূত্রটি ব্যবহার করা হয়:

ρ(τ) = Cov(Xt, Xt-τ) / (σt * σt-τ)

এখানে,

• ρ(τ) হলো ল্যাগ τ-এর জন্য অটো correlation।
• Cov(Xt, Xt-τ) হলো Xt এবং Xt-τ এর মধ্যে covariance।
• σt এবং σt-τ হলো Xt এবং Xt-τ এর standard deviation।

উদাহরণ ধরা যাক, একটি স্টকের দৈনিক মূল্য দেওয়া হলো:

স্টকের দৈনিক মূল্য

মূল্য |

১০০ |

১০২ |

১০৫ |

১০৩ |

১০৬ |

এখন, ল্যাগ ১-এর জন্য অটো correlation গণনা করা যাক:

১. গড় মূল্য নির্ণয় করুন: (১০০ + ১০২ + ১০৫ + ১০৩ + ১০৬) / ৫ = ১০৩.২ ২. প্রতিটি দিনের মূল্যের সাথে গড় মূল্যের পার্থক্য নির্ণয় করুন:

   * দিন ১: ১০০ - ১০৩.২ = -৩.২
   * দিন ২: ১০২ - ১০৩.২ = -১.২
   * দিন ৩: ১০৫ - ১০৩.২ = ১.৮
   * দিন ৪: ১০৩ - ১০৩.২ = -০.২
   * দিন ৫: ১০৬ - ১০৩.২ = ২.৮

৩. ল্যাগ ১-এর জন্য covariance নির্ণয় করুন:

   * Cov(Xt, Xt-1) = [(-৩.২ * -১.২) + (-১.২ * ১.৮) + (১.৮ * -০.২) + (-০.২ * ২.৮)] / (৫-১) = (৩.৮৪ - ২.১৬ - ০.৩৬ - ০.৫৬) / ৪ = ০.১৬ / ৪ = ০.০৪

৪. প্রতিটি দিনের মূল্যের standard deviation নির্ণয় করুন:

   * σt = √[((-৩.২)^২ + (-১.২)^২ + (১.৮)^২ + (-০.২)^২ + (২.৮)^২) / (৫-১)] = √(১০.২৪ + ১.৪৪ + ৩.২৪ + ০.০৪ + ৭.৮৪) / ৪ = √২২.৪ / ৪ = √৫.৬ = ২.৩৬

৫. অটো correlation নির্ণয় করুন:

   * ρ(১) = ০.০৪ / (২.৩৬ * ২.৩৬) = ০.০৪ / ৫.৫৮ = ০.০০৭২

এইভাবে, ACF প্লট তৈরি করে বাজারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ধারণা

• সম্ভাব্যতা (Probability): ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে ঝুঁকির মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।
• পরিসংখ্যানিক তাৎপর্য (Statistical Significance): কোনো ফলাফলের নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করতে ব্যবহৃত হয়।
• রিগ্রেশন বিশ্লেষণ (Regression Analysis): বাজারের বিভিন্ন চলকের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
• টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ (Time Series Analysis): সময়ের সাথে সাথে ডেটার পরিবর্তন বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
• ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP)(Volume Weighted Average Price): একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ট্রেডিং ভলিউমের উপর ভিত্তি করে গড় মূল্য নির্ধারণ করা হয়।
• মুভিং এভারেজ (Moving Average): নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে মূল্যের গড় হিসাব করে বাজারের প্রবণতা নির্ণয় করা হয়।
• আরএসআই (RSI)(Relative Strength Index): এটি একটি মোমেন্টাম নির্দেশক, যা অতিরিক্ত কেনা বা অতিরিক্ত বিক্রির পরিস্থিতি সনাক্ত করতে সাহায্য করে।
• MACD (Moving Average Convergence Divergence): এটি দুটি মুভিং এভারেজের মধ্যে সম্পর্ক দেখায় এবং ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে।
• বলিঙ্গার ব্যান্ডস (Bollinger Bands): এটি বাজারের অস্থিরতা পরিমাপ করে এবং সম্ভাব্য ব্রেকআউট চিহ্নিত করে।
• ফিিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement): এটি সম্ভাব্য সমর্থন এবং প্রতিরোধের মাত্রা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
• চার্ট প্যাটার্ন (Chart Pattern): বিভিন্ন চার্ট প্যাটার্ন যেমন হেড অ্যান্ড শোল্ডারস (Head and Shoulders), ডাবল টপ (Double Top) ইত্যাদি বাজারের ভবিষ্যৎ গতিবিধি সম্পর্কে ধারণা দেয়।
• ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick Pattern): ক্যান্ডেলস্টিক চার্টের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করা হয়।
• অপশন চেইন (Option Chain): অপশন ট্রেডিংয়ের জন্য উপলব্ধ বিভিন্ন স্ট্রাইক প্রাইস এবং মেয়াদ শেষ হওয়ার তারিখের তালিকা।
• ব্ল্যাক-স্কোলস মডেল (Black-Scholes Model): অপশনের মূল্য নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত একটি গাণিতিক মডেল।
• ইম্প্লাইড ভোলাটিলিটি (Implied Volatility): বাজারের প্রত্যাশা অনুযায়ী অপশনের দামের অস্থিরতা।

উপসংহার অটো correlation ফাংশন একটি শক্তিশালী হাতিয়ার, যা ফিনান্সিয়াল মার্কেট (Financial Market) এবং বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে। এটি বাজারের প্রবণতা, পর্যায়ক্রমিকতা এবং মোমেন্টাম পরিবর্তন বুঝতে সাহায্য করে, যা ট্রেডারদের সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে এবং ঝুঁকি কমাতে সহায়ক। এই ফাংশনটির সঠিক ব্যবহার এবং বিশ্লেষণ একটি সফল ট্রেডিং কৌশল তৈরি করতে পারে।

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