পিয়ারসন Correlation Coefficient

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ (Pearson correlation coefficient), যা পিয়ারসন-এর আর (Pearson's r) নামেও পরিচিত, দুটি চলকের (variables) মধ্যে রৈখিক সম্পর্কের (linear relationship) শক্তি এবং দিক পরিমাপ করার জন্য ব্যবহৃত একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি। এটি -১ থেকে +১ এর মধ্যে একটি মান প্রদান করে। এই মান দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্কের তীব্রতা এবং প্রকৃতি নির্দেশ করে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই ধারণাটি বিভিন্ন অ্যাসেটের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে এবং ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে।

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগের ধারণা

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ মূলত দুটি চলকের মধ্যে ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্ক আছে কিনা, তা নির্ণয় করে। যদি ডেটা পয়েন্টগুলো একটি সরলরেখার কাছাকাছি থাকে, তবে কোরিলেশন সহগের মান ১ এর কাছাকাছি হবে। অন্যদিকে, যদি ডেটা পয়েন্টগুলো এলোমেলোভাবে ছড়ানো থাকে, তবে কোরিলেশন সহগের মান ০ এর কাছাকাছি হবে।

• +১: নিখুঁত ধনাত্মক সম্পর্ক (Perfect positive correlation)। এর মানে হল, একটি চলক বাড়লে অন্যটিও বাড়ে।
• ০: কোনো সম্পর্ক নেই (No correlation)। চলকগুলোর মধ্যে কোনো রৈখিক সম্পর্ক নেই।
• -১: নিখুঁত ঋণাত্মক সম্পর্ক (Perfect negative correlation)। এর মানে হল, একটি চলক বাড়লে অন্যটি কমে।

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ শুধুমাত্র রৈখিক সম্পর্ক পরিমাপ করতে পারে। দুটি চলকের মধ্যে অরৈখিক (non-linear) সম্পর্ক থাকলে, এই সহগ সম্পর্কের সঠিক চিত্র নাও দিতে পারে। অরৈখিক সম্পর্ক নির্ণয়ের জন্য অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত।

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগের সূত্র

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ (r) নির্ণয়ের সূত্রটি হলো:

r = Σ[(xi - x̄)(yi - ẏ)] / √[Σ(xi - x̄)² Σ(yi - ẏ)²]

এখানে,

• xi হলো প্রথম চলকের প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট।
• yi হলো দ্বিতীয় চলকের প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট।
• x̄ হলো প্রথম চলকের গড় মান।
• ẏ হলো দ্বিতীয় চলকের গড় মান।
• Σ হলো যোগফল (summation)।

এই সূত্রটি ব্যবহার করে, দুটি চলকের ডেটা সেট থেকে তাদের মধ্যে রৈখিক সম্পর্কের মাত্রা নির্ণয় করা যায়।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ পিয়ারসন কোরিলেশন সহগের ব্যবহার

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ বিভিন্নভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে:

১. অ্যাসেটগুলোর মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয়: বিভিন্ন অ্যাসেটের (যেমন স্টক, মুদ্রা যুগল, কমোডিটি) মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করতে এই সহগ ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি দুটি স্টকের মধ্যে উচ্চ ধনাত্মক কোরিলেশন থাকে, তবে একটি স্টকের দাম বাড়লে অন্যটির দামও বাড়ার সম্ভাবনা থাকে।

২. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা (Risk management): পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ ব্যবহার করে পোর্টফোলিওতে (portfolio) বিভিন্ন অ্যাসেটের ঝুঁকি মূল্যায়ন করা যায়। কম কোরিলেশনযুক্ত অ্যাসেট দিয়ে পোর্টফোলিও তৈরি করলে, সামগ্রিক ঝুঁকি কমানো সম্ভব। ঝুঁকি কমানোর কৌশল সম্পর্কে আরও জানতে পারেন।

৩. ট্রেডিংয়ের সুযোগ তৈরি: দুটি অ্যাসেটের মধ্যে কোরিলেশন বিশ্লেষণ করে ট্রেডিংয়ের সুযোগ খুঁজে বের করা যায়। যদি একটি অ্যাসেটের দামের পূর্বাভাস দেওয়া যায়, তবে তার কোরিলেশনযুক্ত অন্য অ্যাসেটের দাম সম্পর্কে ধারণা করা যেতে পারে।

৪. পেয়ার ট্রেডিং (Pair trading): পিয়ারসন কোরিলেশন সহগের মাধ্যমে দুটি সম্পর্কিত অ্যাসেট খুঁজে বের করে পেয়ার ট্রেডিংয়ের সুযোগ তৈরি করা যায়। এই পদ্ধতিতে, একটি অ্যাসেটের দাম বাড়লে অন্যটি কমলে লাভ করা যায়। পেয়ার ট্রেডিং কৌশল বিস্তারিত জানতে পারেন।

উদাহরণ

ধরা যাক, আপনি দুটি স্টকের মধ্যে সম্পর্ক জানতে চান: স্টক A এবং স্টক B। আপনি গত ৩০ দিনের দামের ডেটা সংগ্রহ করলেন। তারপর পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ নির্ণয় করে পেলেন যে r = ০.৮। এর মানে হল, স্টক A এবং স্টক B-এর মধ্যে একটি শক্তিশালী ধনাত্মক সম্পর্ক রয়েছে। সাধারণত, স্টক A-এর দাম বাড়লে স্টক B-এর দামও বাড়বে, এবং vice versa। এই তথ্যের ভিত্তিতে, আপনি আপনার ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগের উদাহরণ

গড় (x̄/ẏ) | স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন | কোরিলেশন সহগ (r) |

150 | 10 | |

145 | 8 | 0.8 |

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগের সীমাবদ্ধতা

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

• রৈখিক সম্পর্ক: এটি শুধুমাত্র রৈখিক সম্পর্ক পরিমাপ করে। অরৈখিক সম্পর্ক থাকলে এটি ভুল ফলাফল দিতে পারে।
• বহির্মুখী মান (Outliers): ডেটা সেটে বহির্মুখী মান থাকলে, কোরিলেশন সহগের মান প্রভাবিত হতে পারে। বহির্মুখী মান সনাক্তকরণ এবং তাদের প্রভাব সম্পর্কে জানতে পারেন।
• কারণ সম্পর্ক নয় (Correlation is not causation): কোরিলেশন মানেই কারণ সম্পর্ক নয়। দুটি চলকের মধ্যে কোরিলেশন থাকলেই একটি অন্যটির কারণ হবে এমন নয়। অন্য কোনো তৃতীয় চলকের প্রভাবেও এমন হতে পারে।
• নমুনা আকার (Sample size): ছোট আকারের নমুনার ক্ষেত্রে, কোরিলেশন সহগের মান ভুল হতে পারে।

অন্যান্য কোরিলেশন পদ্ধতি

পিয়ারসন কোরিলেশন ছাড়াও, আরো কিছু কোরিলেশন পদ্ধতি রয়েছে:

• স্পিয়ারম্যান র‍্যাঙ্ক কোরিলেশন (Spearman's rank correlation): এটি দুটি চলকের র‍্যাঙ্কের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে। যখন ডেটা স্বাভাবিকভাবে বিন্যস্ত (normally distributed) না থাকে, তখন এটি ব্যবহার করা হয়। স্পিয়ারম্যান র‍্যাঙ্ক কোরিলেশন সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে পারেন।
• কেন্ডাল টাউ কোরিলেশন (Kendall's Tau correlation): এটিও র‍্যাঙ্ক ভিত্তিক কোরিলেশন, যা স্পিয়ারম্যানের চেয়ে ভিন্নভাবে র‍্যাঙ্ক গণনা করে।
• পয়েন্ট-বাইসেরিয়াল কোরিলেশন (Point-biserial correlation): এটি একটি ক্রমাগত চলক (continuous variable) এবং একটি দ্বিখণ্ডিত চলকের (dichotomous variable) মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।

টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস এবং ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্ক

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগকে টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস (Technical Analysis) এবং ভলিউম বিশ্লেষণের (Volume Analysis) সাথে সমন্বিত করে আরও কার্যকর ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে।

• মুভিং এভারেজ (Moving Average) এবং পিয়ারসন কোরিলেশন: বিভিন্ন মুভিং এভারেজের মধ্যে কোরিলেশন বিশ্লেষণ করে মার্কেটের ট্রেন্ড (trend) সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
• আরএসআই (RSI) এবং পিয়ারসন কোরিলেশন: রিলেটিভ স্ট্রেন্থ ইন্ডেক্স (Relative Strength Index) এবং অ্যাসেটের দামের মধ্যে কোরিলেশন বিশ্লেষণ করে ওভারবট (overbought) এবং ওভারসোল্ড (oversold) পরিস্থিতি নির্ণয় করা যায়। আরএসআই কৌশল সম্পর্কে আরও জানুন।
• ভলিউম এবং প্রাইসের কোরিলেশন: ভলিউম এবং দামের মধ্যে কোরিলেশন বিশ্লেষণ করে মার্কেটের শক্তি এবং দুর্বলতা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়। ভলিউম স্প্রেড অ্যানালাইসিস একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল।
• বলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands) এবং পিয়ারসন কোরিলেশন: বলিঙ্গার ব্যান্ডের আপার (upper) এবং লোয়ার (lower) ব্যান্ডের সাথে দামের কোরিলেশন ট্রেডিংয়ের সংকেত দিতে পারে।
• ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement) এবং পিয়ারসন কোরিলেশন: ফিবোনাচ্চি লেভেলগুলোর সাথে দামের কোরিলেশন সম্ভাব্য সাপোর্ট (support) এবং রেজিস্ট্যান্স (resistance) লেভেল চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।

সতর্কতা

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ একটি শক্তিশালী টুল হলেও, এটি ব্যবহারের সময় কিছু সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত:

• ডেটা যাচাই করা: কোরিলেশন বিশ্লেষণ করার আগে ডেটা সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য কিনা, তা নিশ্চিত করতে হবে।
• কারণ সম্পর্ক নির্ণয় না করা: কোরিলেশন থেকে কারণ সম্পর্ক অনুমান করা উচিত নয়।
• অন্যান্য সূচক ব্যবহার করা: শুধুমাত্র কোরিলেশন সহগের উপর নির্ভর করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত নয়। অন্যান্য টেকনিক্যাল সূচক এবং ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণও (fundamental analysis) বিবেচনা করতে হবে। ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে পারেন।
• ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: সবসময় ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার নিয়ম অনুসরণ করতে হবে এবং স্টপ-লস (stop-loss) ব্যবহার করতে হবে। স্টপ-লস অর্ডার কিভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখুন।

পিয়ারসন কোরিলেশন সহগ বাইনারি অপশন ট্রেডারদের জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হতে পারে, যদি এটি সঠিকভাবে বোঝা যায় এবং সতর্কতার সাথে ব্যবহার করা হয়।

ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন মার্কেটের প্রবণতা অর্থনৈতিক সূচক ফরেক্স ট্রেডিং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা পোর্টফোলিও তৈরি টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর চার্ট প্যাটার্ন ভলিউম ট্রেডিং মার্জিন ট্রেডিং অ্যাসেট শ্রেণী বাইনারি অপশন কৌশল ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম মানি ম্যানেজমেন্ট সেন্ট্রাল ব্যাংক সুদের হার মুদ্রাস্ফীতি বৈশ্বিক অর্থনীতি স্টক মার্কেট কমোডিটি মার্কেট

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