বিক (Bayesian Information Criterion)
বিক (Bayesian Information Criterion)
ভূমিকা
বিক বা Bayesian Information Criterion একটি পরিসংখ্যানিক মাপদণ্ড যা একাধিক পরিসংখ্যানিক মডেলের মধ্যে কোন মডেলটি প্রদত্ত ডেটার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, তা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মডেল নির্বাচন প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এই মাপদণ্ডটি মডেলের জটিলতা এবং ডেটার সাথে মডেলের ফিটের মধ্যে একটি ভারসাম্য বজায় রাখে। এর মাধ্যমে, ডেটার সাথে অতিরিক্ত জটিল মডেল তৈরি করার প্রবণতা হ্রাস করা যায়, যা ওভারফিটিং (Overfitting)-এর ঝুঁকি কমায়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, যদিও সরাসরি ব্যবহার করা না হয়, এই ধারণা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের মাধ্যমে ট্রেডিং কৌশল উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট
বিক সত্তরের দশকে জি. শ Schwartz দ্বারা উদ্ভাবিত হয়েছিল। এর মূল উদ্দেশ্য ছিল সর্বোচ্চ সম্ভাবনা অনুমান (Maximum Likelihood Estimation) এর সীমাবদ্ধতা দূর করা এবং এমন একটি মাপদণ্ড তৈরি করা যা মডেলের জটিলতাকে বিবেচনা করে সেরা মডেল নির্বাচন করতে পারে। এর আগে, আকা Information Criterion (Akaike Information Criterion) বা AIC ব্যবহৃত হতো, কিন্তু বিক AIC-এর চেয়ে মডেলের জটিলতাকে আরও কঠোরভাবে বিচার করে।
বিক-এর মূল ধারণা
বিক মূলত দুটি প্রধান উপাদানের উপর ভিত্তি করে গঠিত:
১. মডেলের লাইকলিহুড (Likelihood): এটি পরিমাপ করে যে মডেলটি ডেটাকে কতটা ভালোভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে। লাইকলিহুড যত বেশি, মডেলটি ডেটার সাথে তত বেশি ফিট হবে।
২. মডেলের জটিলতা (Model Complexity): এটি মডেলের প্যারামিটারের সংখ্যার উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত হয়। প্যারামিটারের সংখ্যা যত বেশি, মডেল তত জটিল।
বিক এই দুটি উপাদানের মধ্যে একটি ভারসাম্য তৈরি করে। এটি এমন একটি মডেল নির্বাচন করে যা ডেটার সাথে ভালোভাবে ফিট করে, কিন্তু একই সাথে খুব বেশি জটিল নয়।
বিক-এর সূত্র
বিক-এর সূত্রটি নিম্নরূপ:
BIC = -2 * ln(L) + k * ln(n)
এখানে,
- L = মডেলের সর্বোচ্চ লাইকলিহুড (Maximum Likelihood)।
- k = মডেলের প্যারামিটারের সংখ্যা।
- n = ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা।
ব্যাখ্যা
- -2 * ln(L) : এই অংশটি মডেলের ফিটনেস পরিমাপ করে। লাইকলিহুড যত বেশি, এই অংশের মান তত কম হবে।
- k * ln(n) : এই অংশটি মডেলের জটিলতা পরিমাপ করে। প্যারামিটারের সংখ্যা (k) এবং ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা (n) যত বেশি, এই অংশের মান তত বেশি হবে।
সুতরাং, বিক-এর মান যত কম, মডেলটি তত ভালো।
বিক কিভাবে কাজ করে?
বিভিন্ন মডেলের বিক মান গণনা করা হয় এবং যে মডেলের বিক মান সর্বনিম্ন, সেটি নির্বাচন করা হয়। বিক মান সর্বনিম্ন হওয়ার অর্থ হলো মডেলটি ডেটার সাথে ভালোভাবে ফিট করে এবং এর জটিলতাও কম।
উদাহরণ
ধরুন, আপনি দুটি মডেল বিবেচনা করছেন:
মডেল ১: একটি সরল রৈখিক রিগ্রেশন মডেল, যেখানে দুটি প্যারামিটার রয়েছে (একটি ঢাল এবং একটি ছেদক)। মডেল ২: একটি বহুপদী রিগ্রেশন মডেল, যেখানে তিনটি প্যারামিটার রয়েছে।
আপনার কাছে ১০০টি ডেটা পয়েন্ট রয়েছে। উভয় মডেলের লাইকলিহুড গণনা করা হলো। মডেল ১-এর লাইকলিহুড -500 এবং মডেল ২-এর লাইকলিহুড -450।
এখন, বিক গণনা করা যাক:
মডেল ১-এর বিক: -2 * ln(500) + 2 * ln(100) = -13.12 + 4.61 = -8.51 মডেল ২-এর বিক: -2 * ln(450) + 3 * ln(100) = -12.61 + 6.91 = -5.70
যেহেতু মডেল ১-এর বিক মান (-8.51) মডেল ২-এর বিক মানের (-5.70) থেকে কম, তাই মডেল ১ নির্বাচন করা হবে। এর অর্থ হলো সরল রৈখিক রিগ্রেশন মডেলটি বহুপদী রিগ্রেশন মডেলের চেয়ে ভালো, কারণ এটি ডেটার সাথে ভালোভাবে ফিট করে এবং এর জটিলতাও কম।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ বিক-এর প্রাসঙ্গিকতা
যদিও বিক সরাসরি বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ ব্যবহৃত হয় না, তবে এর ধারণাগুলি ট্রেডিং কৌশল তৈরি এবং মূল্যায়নে সহায়ক হতে পারে।
১. মডেলিং এবং ব্যাকটেস্টিং:
ট্রেডিং কৌশলগুলি প্রায়শই পরিসংখ্যানিক মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। এই মডেলগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য বিক-এর মতো মাপদণ্ড ব্যবহার করা যেতে পারে। ব্যাকটেস্টিংয়ের সময় বিভিন্ন মডেলের মধ্যে তুলনা করে সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করা যায়।
২. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা:
বিক-এর ধারণা ব্যবহার করে, ট্রেডাররা তাদের মডেলের জটিলতা এবং ঝুঁকির মধ্যে একটি ভারসাম্য বজায় রাখতে পারে। অতিরিক্ত জটিল মডেলগুলি ওভারফিটিংয়ের কারণে বেশি ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে।
৩. বৈশিষ্ট্য নির্বাচন:
ট্রেডিং মডেলগুলিতে, কোন বৈশিষ্ট্যগুলি (যেমন, মুভিং এভারেজ, আরএসআই, MACD) সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, তা নির্ধারণ করার জন্য বিক ব্যবহার করা যেতে পারে।
বিক ব্যবহারের সুবিধা এবং অসুবিধা
সুবিধা:
- মডেলের জটিলতাকে বিবেচনা করে: বিক মডেলের জটিলতাকে বিশেষভাবে বিবেচনা করে, যা ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকি কমায়।
- সহজ ব্যবহারযোগ্য: বিক গণনা করা সহজ এবং এর ফলাফল সহজেই ব্যাখ্যা করা যায়।
- বহুমুখী: বিক বিভিন্ন ধরনের পরিসংখ্যানিক মডেলের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
অসুবিধা:
- নমুনা আকারের উপর সংবেদনশীল: বিক নমুনা আকারের উপর সংবেদনশীল। ছোট আকারের ডেটার জন্য, এটি ভুল ফলাফল দিতে পারে।
- মডেলের অনুমানের উপর নির্ভরশীল: বিক মডেলের কিছু অনুমানের উপর ভিত্তি করে তৈরি। এই অনুমানগুলি পূরণ না হলে, বিক-এর ফলাফল ভুল হতে পারে।
- আপেক্ষিক পরিমাপ: বিক একটি আপেক্ষিক পরিমাপ। এটি শুধুমাত্র অন্যান্য মডেলের সাথে তুলনা করে একটি মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে পারে।
বিক এবং অন্যান্য মডেল নির্বাচন মাপদণ্ড
বিভিন্ন ধরনের মডেল নির্বাচন মাপদণ্ড রয়েছে, যেমন:
- আকা Information Criterion (AIC): AIC বিক-এর অনুরূপ, কিন্তু এটি মডেলের জটিলতাকে কম গুরুত্ব দেয়।
- Adjusted R-squared: এটি R-squared-এর একটি সংশোধিত সংস্করণ, যা মডেলের জটিলতাকে বিবেচনা করে।
- Mallows' Cp: এটি একটি পরিসংখ্যানিক মাপদণ্ড যা মডেলের ফিটনেস এবং জটিলতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে।
এই মাপদণ্ডগুলির প্রত্যেকটির নিজস্ব সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে। বিক সাধারণত সেই ক্ষেত্রে পছন্দ করা হয় যেখানে মডেলের জটিলতা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
বিক-এর বিকল্প
কিছু ক্ষেত্রে, বিক-এর বিকল্প ব্যবহার করা যেতে পারে:
- ক্রস-ভ্যালিডেশন (Cross-validation): এটি একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য ডেটাকে বিভিন্ন অংশে ভাগ করে।
- বুটস্ট্র্যাপিং (Bootstrapping): এটি একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা ডেটার নমুনা থেকে একাধিক নমুনা তৈরি করে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করে।
উপসংহার
বিক একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানিক মাপদণ্ড যা একাধিক মডেলের মধ্যে সেরা মডেল নির্বাচন করতে সাহায্য করে। এটি মডেলের জটিলতা এবং ডেটার সাথে মডেলের ফিটের মধ্যে একটি ভারসাম্য বজায় রাখে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, যদিও সরাসরি ব্যবহার করা না হয়, এই ধারণা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের মাধ্যমে ট্রেডিং কৌশল উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। ট্রেডারদের উচিত বিক এবং অন্যান্য মডেল নির্বাচন মাপদণ্ড সম্পর্কে জ্ঞান রাখা, যাতে তারা তাদের ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করতে পারে।
আরও জানতে:
- পরিসংখ্যান (Statistics)
- সম্ভাব্যতা তত্ত্ব (Probability theory)
- রিগ্রেশন বিশ্লেষণ (Regression analysis)
- ওভারফিটিং (Overfitting)
- সর্বোচ্চ সম্ভাবনা অনুমান (Maximum Likelihood Estimation)
- আকা Information Criterion (Akaike Information Criterion)
- ক্রস-ভ্যালিডেশন (Cross-validation)
- বুটস্ট্র্যাপিং (Bootstrapping)
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা (Risk management)
- বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল (Feature engineering)
- মুভিং এভারেজ (Moving Average)
- আরএসআই (Relative Strength Index)
- MACD (Moving Average Convergence Divergence)
- ব্যাকটেস্টিং (Backtesting)
- ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ (Fundamental Analysis)
- টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ (Technical Analysis)
- ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume Analysis)
- ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick Pattern)
- ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement)
- বোলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands)
- ট্রেডিং সাইকোলজি (Trading Psychology)
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
