আংশিক অটো correlation ফাংশন
আংশিক অটো correlation ফাংশন
আংশিক অটো correlation ফাংশন (Partial Autocorrelation Function বা PACF) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা সময় সারি বিশ্লেষণ (Time Series Analysis)-এ ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট সময় ব্যবধান (Lag) এ দুটি চলকের মধ্যে correlation পরিমাপ করে, যেখানে অন্যান্য মধ্যবর্তী সময় ব্যবধানের প্রভাব বাদ দেওয়া হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF ভবিষ্যৎ বাজারের প্রবণতা (Market Trend) এবং মূল্য পরিবর্তন (Price Movement)Predict করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে। এই নিবন্ধে, আমরা PACF-এর ধারণা, তাৎপর্য, গণনা পদ্ধতি, এবং বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এর প্রয়োগ নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করব।
PACF-এর মূল ধারণা
অটো correlation (Autocorrelation) ফাংশন (ACF) একটি সময় সারির বিভিন্ন সময় ব্যবধানে নিজের সাথে সম্পর্কের মাত্রা নির্ণয় করে। তবে, ACF-এ একটি সমস্যা রয়েছে। এটি সরাসরি এবং পরোক্ষ উভয় correlation অন্তর্ভুক্ত করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি সময় সারির প্রথম এবং দ্বিতীয় ল্যাগের মধ্যে correlation থাকে, তবে এটি তৃতীয় ল্যাগের correlation-কেও প্রভাবিত করতে পারে। এই সমস্যা সমাধানের জন্য PACF ব্যবহার করা হয়।
PACF শুধুমাত্র দুটি সময় ব্যবধানের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক পরিমাপ করে, অন্যান্য ল্যাগের প্রভাব বাদ দিয়ে। এর ফলে, PACF আরও নির্ভুলভাবে ভবিষ্যতের মান সম্পর্কে ধারণা দিতে পারে।
PACF-এর তাৎপর্য
PACF নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ:
১. AR মডেল (Autoregressive Model) সনাক্তকরণ: PACF AR মডেলের order নির্ধারণ করতে সহায়ক। AR মডেলের order হল সেই সর্বোচ্চ ল্যাগ সংখ্যা, যার পরে PACF উল্লেখযোগ্যভাবে শূন্য হয়ে যায়। ২. MA মডেল (Moving Average Model) সনাক্তকরণ: যদিও PACF সরাসরি MA মডেল সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় না, তবে ACF এবং PACF-এর মিলিত বিশ্লেষণ MA মডেলের order নির্ধারণে সাহায্য করে। ৩. সময় সারি পূর্বাভাস (Time Series Forecasting): PACF ভবিষ্যতের মান সম্পর্কে পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়। ৪. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা (Risk Management): বাজারের অস্থিরতা এবং ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে PACF ব্যবহার করা যেতে পারে। ৫. বাইনারি অপশন ট্রেডিং (Binary Option Trading): PACF ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়।
PACF গণনা পদ্ধতি
PACF গণনা করার জন্য নিম্নলিখিত সূত্রটি ব্যবহার করা হয়:
ρ(k) = Corr(Xt, Xt-k) - Σ(j=1 to k-1) ρ(j) * Corr(Xt-j, Xt-k+j)
এখানে,
ρ(k) হল k-তম ল্যাগের জন্য PACF। Corr(Xt, Xt-k) হল t এবং t-k সময়কালের মধ্যে correlation। ρ(j) হল j-তম ল্যাগের জন্য অটো correlation।
এই সূত্রটি ব্যবহার করে, প্রতিটি ল্যাগের জন্য PACF গণনা করা হয় এবং একটি প্লট তৈরি করা হয়। প্লটটিতে, x-অক্ষ ল্যাগ সংখ্যা নির্দেশ করে এবং y-অক্ষ PACF মান নির্দেশ করে।
| ল্যাগ (k) | অটো correlation (ρ(j)) | PACF (ρ(k)) |
| 1 | 0.6 | 0.6 |
| 2 | 0.3 | 0.3 - (0.6 * 0.3) = 0.12 |
| 3 | 0.1 | 0.1 - (0.6 * 0.1) - (0.12 * 0.1) = -0.002 |
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে PACF-এর প্রয়োগ
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে PACF নিম্নলিখিত উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:
১. বাজারের প্রবণতা নির্ধারণ: PACF ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতা (Trend) নির্ধারণ করা যায়। যদি PACF প্লটে প্রথম কয়েকটি ল্যাগের মান ইতিবাচক হয়, তবে এটি একটি ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতা (Uptrend) নির্দেশ করে। বিপরীতভাবে, যদি মানগুলি নেতিবাচক হয়, তবে এটি একটি নিম্নমুখী প্রবণতা (Downtrend) নির্দেশ করে। ২. Entry এবং Exit পয়েন্ট নির্ধারণ: PACF প্লট ব্যবহার করে ট্রেডিংয়ের জন্য Entry এবং Exit পয়েন্ট নির্ধারণ করা যেতে পারে। যখন PACF মান একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে, তখন এটি Entry পয়েন্ট হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। ৩. ঝুঁকির মূল্যায়ন: PACF বাজারের অস্থিরতা (Volatility) মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। উচ্চ PACF মান বাজারের উচ্চ অস্থিরতা নির্দেশ করে, যা ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি বাড়িয়ে দেয়। ৪. পূর্বাভাস তৈরি: PACF ব্যবহার করে ভবিষ্যতের মূল্য পরিবর্তন (Price Movement) সম্পর্কে পূর্বাভাস তৈরি করা যায়। এই পূর্বাভাসগুলি বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, কোনো একটি স্টক-এর মূল্য পরিবর্তনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য PACF ব্যবহার করা যেতে পারে। যদি PACF প্লট দেখায় যে প্রথম তিনটি ল্যাগের মান উল্লেখযোগ্যভাবে ইতিবাচক, তবে এটি নির্দেশ করে যে স্টকটির মূল্য আগামী সময়ে বাড়তে পারে। এই তথ্যের ভিত্তিতে, একজন ট্রেডার (Trader) সেই স্টকের উপর কল অপশন (Call Option) কিনতে পারে।
PACF এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক
PACF-কে অন্যান্য টেকনিক্যাল সূচক (Technical Indicator)-এর সাথে combined করে আরও accurate ফলাফল পাওয়া যেতে পারে। কিছু গুরুত্বপূর্ণ সূচক নিচে উল্লেখ করা হলো:
১. মুভিং এভারেজ (Moving Average): PACF এবং মুভিং এভারেজ combined করে বাজারের প্রবণতা আরও নিশ্চিতভাবে নির্ধারণ করা যায়। ২. আরএসআই (Relative Strength Index): RSI ব্যবহার করে বাজারের অতিরিক্ত ক্রয় (Overbought) বা অতিরিক্ত বিক্রয় (Oversold) পরিস্থিতি সনাক্ত করা যায়, যা PACF-এর সংকেতকে সমর্থন করতে পারে। ৩. MACD (Moving Average Convergence Divergence): MACD একটি জনপ্রিয় momentum indicator, যা PACF-এর সাথে combined করে ট্রেডিংয়ের সুযোগ খুঁজে বের করা যায়। ৪. বলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands): বলিঙ্গার ব্যান্ড ব্যবহার করে বাজারের অস্থিরতা পরিমাপ করা যায় এবং PACF-এর সাথে combined করে আরও নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত পাওয়া যায়। ৫. ভলিউম (Volume): ভলিউম বিশ্লেষণের মাধ্যমে PACF সংকেতের সত্যতা যাচাই করা যায়।
PACF ব্যবহারের সীমাবদ্ধতা
PACF একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হলেও, এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
১. ডেটা প্রয়োজনীয়তা: PACF বিশ্লেষণের জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণ ডেটা প্রয়োজন। অল্প ডেটা থাকলে, ফলাফল ভুল হতে পারে। ২. মডেলের জটিলতা: PACF মডেলের জটিলতা বেশি হতে পারে, যা বোঝা এবং interpret করা কঠিন। ৩. Stationarity: PACF ব্যবহারের আগে, ডেটা stationary কিনা তা নিশ্চিত করতে হয়। Non-stationary ডেটার ক্ষেত্রে, PACF ফলাফল ভুল হতে পারে। Stationarity নিশ্চিত করার জন্য Dickey-Fuller test ব্যবহার করা যেতে পারে। ৪. বহিরাগত প্রভাব: PACF বহিরাগত প্রভাব (External Factors) বিবেচনা করে না, যা বাজারের গতিবিধিতে প্রভাব ফেলতে পারে।
উপসংহার
আংশিক অটো correlation ফাংশন (PACF) সময় সারি বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF ভবিষ্যৎ বাজারের প্রবণতা এবং মূল্য পরিবর্তন সম্পর্কে ধারণা দিতে পারে। PACF-কে অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকের সাথে combined করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণ আরও নির্ভুল করা সম্ভব। তবে, PACF ব্যবহারের আগে এর সীমাবদ্ধতাগুলি বিবেচনা করা উচিত।
আরও জানতে:
- অটো correlation ফাংশন (Autocorrelation Function)
- সময় সারি বিশ্লেষণ (Time Series Analysis)
- ARIMA মডেল (ARIMA Model)
- বাইনারি অপশন ট্রেডিং কৌশল (Binary Option Trading Strategy)
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা (Risk Management)
- টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ (Technical Analysis)
- ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume Analysis)
- মুভিং এভারেজ (Moving Average)
- আরএসআই (Relative Strength Index)
- MACD (Moving Average Convergence Divergence)
- বলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands)
- Stationarity
- Dickey-Fuller test
- বাজারের প্রবণতা (Market Trend)
- মূল্য পরিবর্তন (Price Movement)
- ট্রেডার (Trader)
- স্টক (Stock)
- call option (Call Option)
- টেকনিক্যাল সূচক (Technical Indicator)
- momentum indicator (Momentum Indicator) (Category:Statistics)
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
