ACF এবং PACF প্লট
ACF এবং PACF প্লট
সময় ধারা (Time series) বিশ্লেষণের জন্য ACF (Autocorrelation Function) এবং PACF (Partial Autocorrelation Function) প্লট খুবই গুরুত্বপূর্ণ দুটি সরঞ্জাম। এই প্লটগুলি একটি সময় ধারার ডেটার মধ্যেকার পারস্পরিক সম্পর্ক বুঝতে এবং উপযুক্ত সময়ের ধারা মডেল নির্বাচন করতে সাহায্য করে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই প্লটগুলি বাজারের প্রবণতা এবং ভবিষ্যৎ গতিবিধি সম্পর্কে ধারণা দিতে পারে।
ভূমিকা
সময় ধারা বিশ্লেষণ হল সময়ের সাথে সাথে ডেটা পয়েন্টগুলির একটি ক্রম বিশ্লেষণ করার একটি পদ্ধতি। এই ডেটা স্টক মূল্য, দৈনিক তাপমাত্রা, বা অন্য যেকোনো চলক হতে পারে যা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয়। ACF এবং PACF প্লট দুটিই এই ডেটার অন্তর্নিহিত গঠন এবং নির্ভরশীলতা বুঝতে সহায়ক।
ACF (Autocorrelation Function)
ACF একটি সময় ধারার বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানগুলির মধ্যেকার সম্পর্ক পরিমাপ করে। এটি বিভিন্ন ল্যাগের (lag) জন্য এই সম্পর্ক গণনা করে এবং একটি প্লটে উপস্থাপন করে। ল্যাগ হল সময় ব্যবধান। উদাহরণস্বরূপ, ল্যাগ ১ মানে হল বর্তমান মানের সাথে ১ সময়কাল আগের মানের সম্পর্ক, ল্যাগ ২ মানে হল ২ সময়কাল আগের মানের সম্পর্ক, ইত্যাদি।
ACF প্লটটি x-অক্ষে ল্যাগ এবং y-অক্ষে অটো correlation সহগ (autocorrelation coefficient) দেখায়। অটো correlation সহগের মান -১ থেকে +১ এর মধ্যে থাকে।
- +১ মানে হল সম্পূর্ণ ধনাত্মক সম্পর্ক (positive correlation), অর্থাৎ পূর্ববর্তী মান বাড়লে বর্তমান মানও বাড়ে।
- -১ মানে হল সম্পূর্ণ ঋণাত্মক সম্পর্ক (negative correlation), অর্থাৎ পূর্ববর্তী মান বাড়লে বর্তমান মান কমে।
- ০ মানে হল কোনো সম্পর্ক নেই।
ACF প্লট থেকে আমরা জানতে পারি সময় ধারায় কোনো নির্দিষ্ট প্যাটার্ন বা পুনরাবৃত্তি আছে কিনা। যদি ACF ধীরে ধীরে কমতে থাকে, তবে এটি একটি স্থির সময় ধারা (stationary time series) নির্দেশ করে।
PACF (Partial Autocorrelation Function)
PACF ACF-এর মতোই, তবে এটি পূর্ববর্তী মানগুলির প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করে বর্তমান মানের সাথে সরাসরি সম্পর্ক পরিমাপ করে। অর্থাৎ, PACF ল্যাগ k-এর জন্য, অন্যান্য ল্যাগগুলির (১ থেকে k-১ পর্যন্ত) প্রভাব বাদ দিয়ে বর্তমান মানের সাথে k-তম পূর্ববর্তী মানের সম্পর্ক দেখায়।
PACF প্লটও x-অক্ষে ল্যাগ এবং y-অক্ষে আংশিক অটো correlation সহগ (partial autocorrelation coefficient) দেখায়। PACF প্লট আমাদের জানতে সাহায্য করে কোন ল্যাগগুলি সময় ধারার উপর সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে।
ACF এবং PACF প্লট কিভাবে তৈরি করা হয়?
ACF এবং PACF প্লট তৈরি করার জন্য সাধারণত নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করা হয়:
১. ডেটা সংগ্রহ: প্রথমে, যে সময় ধারার ডেটা বিশ্লেষণ করতে হবে তা সংগ্রহ করতে হবে।
২. গড় থেকে বিয়োগ (Mean subtraction): ডেটার গড় মান বের করে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট থেকে তা বিয়োগ করা হয়। এটি ডেটাকে কেন্দ্রায়িত (center) করে, যা বিশ্লেষণকে সহজ করে।
৩. অটো covariance গণনা: বিভিন্ন ল্যাগের জন্য অটো covariance গণনা করা হয়। অটো covariance হল দুটি ডেটা পয়েন্টের মধ্যেকার সম্পর্ক, যা তাদের সময় ব্যবধানের উপর নির্ভর করে।
৪. অটো correlation গণনা: অটো covariance-কে ডেটার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন দিয়ে ভাগ করে অটো correlation পাওয়া যায়।
৫. প্লট তৈরি: ACF প্লটের জন্য x-অক্ষে ল্যাগ এবং y-অক্ষে অটো correlation সহগ প্লট করা হয়। PACF প্লটের জন্য একই পদ্ধতি অনুসরণ করা হয়, তবে এখানে আংশিক অটো correlation সহগ ব্যবহার করা হয়।
ACF এবং PACF প্লটের ব্যাখ্যা
ACF এবং PACF প্লটগুলি ব্যাখ্যা করা সময় ধারা মডেল নির্বাচন করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। নিচে কয়েকটি সাধারণ প্যাটার্ন এবং তাদের ব্যাখ্যা দেওয়া হলো:
- AR(p) মডেল: যদি ACF ধীরে ধীরে কমে যায় এবং PACF ল্যাগ p-এর পরে হঠাৎ করে শূন্য হয়ে যায়, তবে এটি একটি AR(p) মডেল নির্দেশ করে। এখানে p হল মডেলের অর্ডার। অটো রিগ্রেসিভ মডেল (Autoregressive model) হলো এমন একটি মডেল যেখানে বর্তমান মান পূর্ববর্তী মানগুলির উপর নির্ভরশীল।
- MA(q) মডেল: যদি PACF ধীরে ধীরে কমে যায় এবং ACF ল্যাগ q-এর পরে হঠাৎ করে শূন্য হয়ে যায়, তবে এটি একটি MA(q) মডেল নির্দেশ করে। এখানে q হল মডেলের অর্ডার। মুভিং এভারেজ মডেল (Moving Average model) হলো এমন একটি মডেল যেখানে বর্তমান মান পূর্ববর্তী ত্রুটিগুলির উপর নির্ভরশীল।
- ARMA(p, q) মডেল: যদি ACF এবং PACF উভয়ই ধীরে ধীরে কমে যায়, তবে এটি একটি ARMA(p, q) মডেল নির্দেশ করে। এই মডেলে p এবং q উভয়ই মডেলের অর্ডার নির্ধারণ করে।
- ARIMA(p, d, q) মডেল: যদি ডেটা স্থির না হয়, তবে প্রথমে এটিকে স্থির করতে ডিফারেন্সিং (differencing) করতে হয়। ডিফারেন্সিং হল পরপর দুটি ডেটা পয়েন্টের মধ্যে পার্থক্য বের করা। ARIMA(p, d, q) মডেলে p, d, এবং q হল যথাক্রমে AR, ডিফারেন্সিং, এবং MA অংশের অর্ডার।
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে ACF এবং PACF প্লটের ব্যবহার
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, ACF এবং PACF প্লটগুলি নিম্নলিখিত উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:
১. প্রবণতা নির্ধারণ: ACF প্লট ব্যবহার করে বাজারের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা (trend) নির্ধারণ করা যায়। যদি ACF ধীরে ধীরে কমতে থাকে, তবে এটি একটি স্থিতিশীল বাজার নির্দেশ করে।
২. ভবিষ্যৎ গতিবিধি পূর্বাভাস: PACF প্লট ব্যবহার করে স্বল্পমেয়াদী ভবিষ্যৎ গতিবিধি (short-term future movements) সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
৩. মডেল নির্বাচন: ACF এবং PACF প্লট বিশ্লেষণের মাধ্যমে উপযুক্ত সময় ধারা মডেল নির্বাচন করা যায়, যা ভবিষ্যৎ মূল্যের পূর্বাভাস দিতে সহায়ক।
৪. ঝুঁকি মূল্যায়ন: ACF এবং PACF প্লটগুলি ডেটার পরিবর্তনশীলতা (volatility) বুঝতে সাহায্য করে, যা ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
উদাহরণ
ধরা যাক, আপনি একটি স্টকের দৈনিক মূল্য বিশ্লেষণ করছেন। আপনি ACF এবং PACF প্লট তৈরি করে দেখলেন যে ACF ধীরে ধীরে কমছে এবং PACF ল্যাগ ২ এর পরে শূন্য হয়ে যাচ্ছে। এই ক্ষেত্রে, আপনি একটি AR(2) মডেল ব্যবহার করতে পারেন। এই মডেলটি স্টক মূল্যের ভবিষ্যৎ গতিবিধি পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করবে।
| ACF বৈশিষ্ট্য | PACF বৈশিষ্ট্য | | ধীরে ধীরে হ্রাস পায় | ল্যাগ p-এর পরে হঠাৎ শূন্য | | ল্যাগ q-এর পরে হঠাৎ শূন্য | ধীরে ধীরে হ্রাস পায় | | ধীরে ধীরে হ্রাস পায় | ধীরে ধীরে হ্রাস পায় |
} অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয়
উপসংহার ACF এবং PACF প্লট সময় ধারা বিশ্লেষণের জন্য অপরিহার্য সরঞ্জাম। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই প্লটগুলি বাজারের প্রবণতা বুঝতে, ভবিষ্যৎ গতিবিধি পূর্বাভাস করতে এবং উপযুক্ত ট্রেডিং কৌশল নির্বাচন করতে সহায়ক। এই প্লটগুলির সঠিক ব্যাখ্যা এবং ব্যবহার একজন ট্রেডারকে সফল হতে সাহায্য করতে পারে। এখনই ট্রেডিং শুরু করুনIQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5) আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিনআমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ |
