এআরআইএমএ মডেল
এআরআইএমএ মডেল
ভূমিকা
এআরআইএমএ (ARIMA) মডেল সময় শ্রেণী বিশ্লেষণের (Time series analysis) একটি বহুল ব্যবহৃত এবং শক্তিশালী পদ্ধতি। এটি মূলত ভবিষ্যৎ মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়। ARIMA মডেলের পূর্ণরূপ হল অটো-রিগ্রেসিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ (Autoregressive Integrated Moving Average)। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই মডেল ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে। এই নিবন্ধে, এআরআইএমএ মডেলের মূল ধারণা, গঠন, প্রয়োগ এবং বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এর ব্যবহার নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হবে।
এআরআইএমএ মডেলের ভিত্তি
এআরআইএমএ মডেল বোঝার আগে, সময় শ্রেণী বিশ্লেষণের কয়েকটি মৌলিক ধারণা সম্পর্কে জানা প্রয়োজন। সময় শ্রেণী হল একটি নির্দিষ্ট সময় ব্যবধানে সংগৃহীত ডেটার একটি ক্রম। এই ডেটা স্টক মূল্য, দৈনিক তাপমাত্রা, বা অন্য যেকোনো পরিমাপযোগ্য চলক হতে পারে। সময় শ্রেণী বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য হল এই ডেটার মধ্যেকার প্যাটার্নগুলি খুঁজে বের করা এবং সেই প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়া।
এআরআইএমএ মডেল তিনটি প্রধান উপাদানের সমন্বয়ে গঠিত:
- অটো-রিগ্রেশন (Autoregression - AR)
- ইন্টিগ্রেশন (Integration - I)
- মুভিং এভারেজ (Moving Average - MA)
অটো-রিগ্রেশন (AR)
অটো-রিগ্রেশন মডেল (AR মডেল) একটি সময় শ্রেণীর বর্তমান মানকে তার পূর্ববর্তী মানগুলির উপর নির্ভরশীল করে। অর্থাৎ, এই মডেলে ধরে নেওয়া হয় যে বর্তমান মানটি অতীতের মানগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ। AR মডেলের ক্রম (order) 'p' দ্বারা নির্দেশিত হয়, যা অতীতের কতগুলি মান বর্তমান মানকে প্রভাবিত করে তা নির্দেশ করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি AR(1) মডেলকে নিম্নলিখিতভাবে প্রকাশ করা যেতে পারে:
Yt = c + φ1Yt-1 + εt
এখানে,
- Yt হল বর্তমান মান।
- Yt-1 হল পূর্ববর্তী মান।
- φ1 হল অটো-রিগ্রেশন সহগ।
- εt হল ত্রুটি পদ (error term)।
- c হল ধ্রুবক।
ইন্টিগ্রেশন (I)
ইন্টিগ্রেশন মডেল (I মডেল) একটি সময় শ্রেণীকে স্থিতিশীল (stationary) করার জন্য ব্যবহৃত হয়। একটি স্থিতিশীল সময় শ্রেণী হল সেই শ্রেণী যার গড় এবং ভেদ (variance) সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় না। যদি একটি সময় শ্রেণী স্থিতিশীল না হয়, তবে এটিকে স্থিতিশীল করার জন্য ডিফারেন্সিং (differencing) করা হয়। ডিফারেন্সিং হল পরপর দুটি মানের মধ্যে পার্থক্য নির্ণয় করা। ইন্টিগ্রেশন মডেলের ক্রম 'd' দ্বারা নির্দেশিত হয়, যা কতবার ডিফারেন্সিং করতে হবে তা নির্দেশ করে।
মুভিং এভারেজ (MA)
মুভিং এভারেজ মডেল (MA মডেল) একটি সময় শ্রেণীর বর্তমান মানকে তার পূর্ববর্তী ত্রুটি পদগুলির উপর নির্ভরশীল করে। অর্থাৎ, এই মডেলে ধরে নেওয়া হয় যে বর্তমান মানটি অতীতের ত্রুটিগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ। MA মডেলের ক্রম 'q' দ্বারা নির্দেশিত হয়, যা অতীতের কতগুলি ত্রুটি পদ বর্তমান মানকে প্রভাবিত করে তা নির্দেশ করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি MA(1) মডেলকে নিম্নলিখিতভাবে প্রকাশ করা যেতে পারে:
Yt = μ + θ1εt-1 + εt
এখানে,
- Yt হল বর্তমান মান।
- μ হল গড়।
- θ1 হল মুভিং এভারেজ সহগ।
- εt হল ত্রুটি পদ।
- εt-1 হল পূর্ববর্তী ত্রুটি পদ।
এআরআইএমএ মডেলের গঠন
এআরআইএমএ মডেল এই তিনটি উপাদানের সমন্বয়ে গঠিত এবং এটিকে ARIMA(p, d, q) হিসাবে প্রকাশ করা হয়। এখানে, p হল অটো-রিগ্রেশন মডেলের ক্রম, d হল ইন্টিগ্রেশন মডেলের ক্রম, এবং q হল মুভিং এভারেজ মডেলের ক্রম।
এআরআইএমএ মডেল তৈরি করার জন্য নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করা হয়:
১. ডেটা সংগ্রহ ও প্রস্তুতি: প্রথমে, যে সময় শ্রেণীর উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাস দিতে হবে, সেই ডেটা সংগ্রহ করতে হবে এবং এটিকে বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করতে হবে।
২. স্থিতিশীলতা পরীক্ষা: ডেটা স্থিতিশীল কিনা তা পরীক্ষা করতে হবে। যদি স্থিতিশীল না হয়, তবে ডিফারেন্সিং করে এটিকে স্থিতিশীল করতে হবে।
৩. মডেল চিহ্নিতকরণ: অটো-correlation ফাংশন (ACF) এবং পার্শিয়াল অটো-correlation ফাংশন (PACF) প্লট ব্যবহার করে p, d, এবং q এর মান নির্ধারণ করতে হবে।
৪. মডেল অনুমান: নির্ধারিত p, d, এবং q এর মান ব্যবহার করে এআরআইএমএ মডেল অনুমান করতে হবে।
৫. মডেল যাচাইকরণ: মডেলের যথার্থতা যাচাই করার জন্য বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা (statistical tests) ব্যবহার করতে হবে।
৬. পূর্বাভাস: যাচাইকৃত মডেল ব্যবহার করে ভবিষ্যৎ মানগুলির পূর্বাভাস দিতে হবে।
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এআরআইএমএ মডেলের প্রয়োগ
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এআরআইএমএ মডেল ব্যবহার করে বিভিন্ন আর্থিক উপকরণের (financial instruments) ভবিষ্যৎ মূল্য সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়া যায়। এই পূর্বাভাসগুলির উপর ভিত্তি করে ট্রেডাররা কল (call) বা পুট (put) অপশন নির্বাচন করতে পারে। নিচে কয়েকটি উদাহরণ দেওয়া হলো:
১. স্টক মূল্য পূর্বাভাস: এআরআইএমএ মডেল ব্যবহার করে কোনো স্টকের ভবিষ্যৎ মূল্য পূর্বাভাস করা যেতে পারে। যদি মডেল পূর্বাভাস দেয় যে স্টকটির মূল্য বাড়বে, তাহলে ট্রেডার কল অপশন কিনতে পারে।
২. মুদ্রা বিনিময় হার পূর্বাভাস: মুদ্রা বিনিময় হারের (currency exchange rate) ভবিষ্যৎ গতিবিধি পূর্বাভাস করার জন্য এআরআইএমএ মডেল ব্যবহার করা যেতে পারে।
৩. কমোডিটি মূল্য পূর্বাভাস: কমোডিটির (commodity) ভবিষ্যৎ মূল্য পূর্বাভাস করার জন্য এই মডেল ব্যবহার করা যায়।
৪. সূচক (index) পূর্বাভাস: বিভিন্ন স্টক মার্কেট সূচকের (stock market index) ভবিষ্যৎ মান পূর্বাভাস করার জন্য এআরআইএমএ মডেল ব্যবহার করা যেতে পারে।
এআরআইএমএ মডেল ব্যবহারের সুবিধা
- নির্ভুল পূর্বাভাস: সঠিক মডেল নির্বাচন এবং প্যারামিটার অনুমান করতে পারলে, এআরআইএমএ মডেল বেশ নির্ভুল পূর্বাভাস দিতে পারে।
- সহজ প্রয়োগ: এই মডেলটি ব্যবহার করা তুলনামূলকভাবে সহজ এবং বিভিন্ন সফটওয়্যার প্যাকেজে (যেমন R, Python) এর জন্য লাইব্রেরি পাওয়া যায়।
- নমনীয়তা: এআরআইএমএ মডেল বিভিন্ন ধরনের সময় শ্রেণীর ডেটার সাথে মানিয়ে নিতে পারে।
এআরআইএমএ মডেল ব্যবহারের অসুবিধা
- ডেটা প্রয়োজনীয়তা: এআরআইএমএ মডেলের জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণ ডেটা প্রয়োজন।
- মডেল নির্বাচন: সঠিক মডেল নির্বাচন করা কঠিন হতে পারে এবং এর জন্য সময় শ্রেণী বিশ্লেষণের গভীর জ্ঞান প্রয়োজন।
- অতিরিক্ত সংবেদনশীলতা: মডেলটি ডেটার ছোটখাটো পরিবর্তনে সংবেদনশীল হতে পারে।
অন্যান্য সম্পর্কিত কৌশল
- এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং (Exponential Smoothing): এটি একটি সহজ পূর্বাভাস পদ্ধতি যা সাম্প্রতিক ডেটাকে বেশি গুরুত্ব দেয়। এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং
- জিএআরসিএইচ মডেল (GARCH Model): এটি অস্থিরতা (volatility) মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। জিএআরসিএইচ মডেল
- কালম্যান ফিল্টার (Kalman Filter): এটি একটি শক্তিশালী ফিল্টারিং অ্যালগরিদম যা নয়েজপূর্ণ ডেটা থেকে তথ্য পুনরুদ্ধার করতে ব্যবহৃত হয়। কালম্যান ফিল্টার
- নিউরাল নেটওয়ার্ক (Neural Network): এটি একটি জটিল মেশিন লার্নিং মডেল যা সময় শ্রেণী বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। নিউরাল নেটওয়ার্ক
- সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (Support Vector Machine): এটি ক্লাসিফিকেশন এবং রিগ্রেশন উভয় কাজের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে। সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন
টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ
এআরআইএমএ মডেলের সাথে টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ (Technical Analysis) এবং ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume Analysis) ব্যবহার করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত আরও উন্নত করা যেতে পারে।
- মুভিং এভারেজ (Moving Average): এটি একটি জনপ্রিয় টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর যা বাজারের প্রবণতা (trend) সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। মুভিং এভারেজ
- আরএসআই (RSI - Relative Strength Index): এটি একটি মোমেন্টাম ইন্ডিকেটর যা বাজারের অতিরিক্ত কেনা বা অতিরিক্ত বিক্রির অবস্থা নির্দেশ করে। আরএসআই
- এমএসিডি (MACD - Moving Average Convergence Divergence): এটি দুটি মুভিং এভারেজের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করে বাজারের গতিবিধি সম্পর্কে ধারণা দেয়। এমএসিডি
- বলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands): এটি বাজারের অস্থিরতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। বলিঙ্গার ব্যান্ড
- ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP): এটি একটি টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর যা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে গড় মূল্য এবং ভলিউম বিবেচনা করে। ভিডব্লিউএপি
- অন ব্যালেন্স ভলিউম (OBV): এটি ভলিউম এবং মূল্যের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে বাজারের প্রবণতা নির্ধারণ করে। ওবিভি
- ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement): এটি সম্ভাব্য সমর্থন (support) এবং প্রতিরোধের (resistance) স্তর সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট
উপসংহার
এআরআইএমএ মডেল সময় শ্রেণী বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ এবং কার্যকরী পদ্ধতি। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই মডেল ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি বিশ্লেষণ করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে। তবে, মডেলটি সঠিকভাবে ব্যবহার করার জন্য সময় শ্রেণী বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যানিক মডেলিং সম্পর্কে ভালো ধারণা থাকা প্রয়োজন। এছাড়াও, অন্যান্য টেকনিক্যাল এবং ভলিউম বিশ্লেষণ কৌশলগুলির সাথে এআরআইএমএ মডেলের সমন্বিত ব্যবহার ট্রেডিংয়ের কার্যকারিতা বাড়াতে সহায়ক হতে পারে।
| প্যারামিটার | বর্ণনা | AR (p) | অটো-রিগ্রেশন মডেলের ক্রম | I (d) | ইন্টিগ্রেশন মডেলের ক্রম | MA (q) | মুভিং এভারেজ মডেলের ক্রম |
আরও তথ্যের জন্য:
- সময় শ্রেণী বিশ্লেষণ
- অটো-রিগ্রেশন
- মুভিং এভারেজ
- স্থিতিশীলতা (পরিসংখ্যান)
- ACF এবং PACF
- বাইনারি অপশন ট্রেডিং
- টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ
- ভলিউম বিশ্লেষণ
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
- ফিনান্সিয়াল মডেলিং
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
