BIC (Bayesian Information Criterion)

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর প্রেক্ষাপটে Bayesian Information Criterion (BIC)

ভূমিকা

Bayesian Information Criterion (BIC), যাকে Schwarz Information Criterion-ও বলা হয়, একটি পরিসংখ্যানিক মানদণ্ড। এটি মডেল নির্বাচনের জন্য ব্যবহৃত হয়। একাধিক পরিসংখ্যানিক মডেলের মধ্যে কোন মডেলটি ডেটার সাথে সবচেয়ে ভালোভাবে মানানসই, তা নির্ধারণ করতে এটি সাহায্য করে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, BIC মডেলিং এবং ভবিষ্যৎবাণী করার জন্য ব্যবহৃত মডেলগুলোর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে সহায়ক হতে পারে। এই নিবন্ধে, BIC-এর মূল ধারণা, গণনা পদ্ধতি, ব্যাখ্যা এবং বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এর প্রয়োগ নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হবে।

BIC-এর মূল ধারণা

BIC মূলত একটি মডেলের সম্ভাব্যতা এবং জটিলতার মধ্যে ভারসাম্য রক্ষা করে। একটি ভালো মডেল কেবল ডেটার সাথে ভালোভাবে মানানসই হবে না, বরং সেটি সরলও হবে। BIC এই দুটি বিষয়কে বিবেচনা করে একটি স্কোর প্রদান করে, যা মডেলগুলোর মধ্যে তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়।

BIC-এর গণনা পদ্ধতি

BIC-এর সূত্রটি নিম্নরূপ:

BIC = -2 * ln(L) + k * ln(n)

এখানে,

• L হলো মডেলের সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা (Maximum Likelihood)।
• k হলো মডেলের প্যারামিটারের সংখ্যা।
• n হলো ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা।

ln(L) হলো স্বাভাবিক লগারিদম (Natural Logarithm)।

BIC-এর ব্যাখ্যা

BIC স্কোর যত কম হবে, মডেলটি তত ভালো বলে বিবেচিত হবে। কারণ কম BIC স্কোর একটি ভালো মডেলের সরলতা এবং ডেটার সাথে তার উপযুক্ততা নির্দেশ করে। যখন দুটি মডেলের BIC স্কোর তুলনা করা হয়, তখন কম স্কোরযুক্ত মডেলটি অগ্রাধিকার দেওয়া হয়।

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে BIC-এর প্রয়োগ

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে, বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করে ভবিষ্যৎ দর movement-এর পূর্বাভাস দেওয়া হয়। এই মডেলগুলোর মধ্যে লজিস্টিক রিগ্রেশন, নিউরাল নেটওয়ার্ক, এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন উল্লেখযোগ্য। BIC ব্যবহার করে এই মডেলগুলোর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা যায়।

১. মডেল নির্বাচন:

বিভিন্ন মডেল তৈরি করার পরে, BIC স্কোর ব্যবহার করে সেরা মডেলটি নির্বাচন করা যেতে পারে। যে মডেলের BIC স্কোর সবচেয়ে কম, সেটিই সেরা মডেল হিসেবে বিবেচিত হবে।

২. প্যারামিটার অপটিমাইজেশন:

একটি নির্দিষ্ট মডেলের মধ্যে, বিভিন্ন প্যারামিটার সেটিংস চেষ্টা করে দেখা যেতে পারে। BIC স্কোর ব্যবহার করে সেই প্যারামিটার সেটিংস নির্বাচন করা যায়, যা মডেলের কার্যকারিতা সর্বাধিক করে।

৩. ওভারফিটিং (Overfitting) সনাক্তকরণ:

যদি একটি মডেল ডেটার সাথে খুব বেশি মানানসই হয়, তবে সেটি ওভারফিটিং-এর শিকার হতে পারে। ওভারফিটিং মানে হলো মডেলটি training data-র নয়েজ (noise) শিখে ফেলেছে এবং নতুন ডেটাতে ভালোভাবে কাজ করতে পারবে না। BIC স্কোর ওভারফিটিং সনাক্ত করতে সাহায্য করে।

৪. মডেলের জটিলতা নিয়ন্ত্রণ:

BIC মডেলের জটিলতাকে penalize করে। এর ফলে, অপ্রয়োজনীয় প্যারামিটার যুক্ত করা থেকে বিরত থাকা যায় এবং একটি সরল মডেল নির্বাচন করা সম্ভব হয়।

উদাহরণ

ধরা যাক, আপনি দুটি মডেল ব্যবহার করে বাইনারি অপশনের ভবিষ্যৎ দর forecasting করার চেষ্টা করছেন:

মডেল ১: লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression)

• প্যারামিটারের সংখ্যা (k): ৫
• সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা (L): 100
• ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা (n): 200

মডেল ২: নিউরাল নেটওয়ার্ক (Neural Network)

• প্যারামিটারের সংখ্যা (k): ২০
• সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা (L): 150
• ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা (n): 200

এখন, BIC স্কোর গণনা করা যাক:

মডেল ১-এর জন্য BIC: BIC₁ = -2 * ln(100) + 5 * ln(200) = -9.21 + 16.09 = 6.88

মডেল ২-এর জন্য BIC: BIC₂ = -2 * ln(150) + 20 * ln(200) = -10.78 + 27.63 = 16.85

ফলাফল:

মডেল ১-এর BIC স্কোর (6.88) মডেল ২-এর BIC স্কোর (16.85) থেকে কম। সুতরাং, লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের চেয়ে ভালো।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ ধারণা

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের সাথে সম্পর্কিত কিছু গুরুত্বপূর্ণ ধারণা নিচে উল্লেখ করা হলো:

• কল অপশন (Call Option): যদি মনে করা হয় যে asset-এর দাম বাড়বে। (কল অপশন)
• পুট অপশন (Put Option): যদি মনে করা হয় যে asset-এর দাম কমবে। (পুট অপশন)
• পেইআউট (Payout): বাইনারি অপশন সঠিকভাবে predict করতে পারলে trader যে পরিমাণ অর্থ পায়। (পেইআউট)
• এক্সপিরেশন টাইম (Expiration Time): অপশন চুক্তির মেয়াদ শেষ হওয়ার সময়। (এক্সপিরেশন টাইম)
• রিস্ক ম্যানেজমেন্ট (Risk Management): ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করার কৌশল। (রিস্ক ম্যানেজমেন্ট)
• টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস (Technical Analysis): চার্ট এবং অন্যান্য সরঞ্জাম ব্যবহার করে ভবিষ্যৎ দামের পূর্বাভাস দেওয়া। (টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস)
• ফান্ডামেন্টাল অ্যানালাইসিস (Fundamental Analysis): অর্থনৈতিক ডেটা এবং অন্যান্য কারণ বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যৎ দামের পূর্বাভাস দেওয়া। (ফান্ডামেন্টাল অ্যানালাইসিস)
• ভলিউম অ্যানালাইসিস (Volume Analysis): ট্রেডিং ভলিউম বিশ্লেষণ করে বাজারের গতিবিধি বোঝা। (ভলিউম অ্যানালাইসিস)
• ট্রেন্ড লাইন (Trend Line): চার্টে trend বোঝার জন্য ব্যবহৃত লাইন। (ট্রেন্ড লাইন)
• মুভিং এভারেজ (Moving Average): দামের গড় মান বের করে trend smoothing করা। (মুভিং এভারেজ)
• আরএসআই (RSI - Relative Strength Index): দামের গতি এবং পরিবর্তনের মাত্রা পরিমাপ করা। (আরএসআই)
• MACD (Moving Average Convergence Divergence): দুটি মুভিং এভারেজের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করা। (MACD)
• বলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands): দামের volatility পরিমাপ করা। (বলিঙ্গার ব্যান্ড)
• ফিবোনাচি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement): সম্ভাব্য support এবং resistance level সনাক্ত করা। (ফিবোনাচি রিট্রেসমেন্ট)
• ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick Pattern): চার্টে ক্যান্ডেলস্টিক ব্যবহার করে দামের গতিবিধি বোঝা। (ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন)
• সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স (Support and Resistance): দামের গতিবিধিতে বাধা সৃষ্টিকারী level। (সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স)
• ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি (Trading Strategy): লাভজনক ট্রেড করার জন্য একটি পরিকল্পনা। (ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি)
• মার্টিংগেল স্ট্র্যাটেজি (Martingale Strategy): ক্ষতির পরিমাণ পুনরুদ্ধার করার জন্য বেট দ্বিগুণ করা। (মার্টিংগেল স্ট্র্যাটেজি)
• এভারেজিং ডাউন (Averaging Down): ক্ষতির সম্মুখীন হলে আরও asset কেনা। (এভারেজিং ডাউন)

উপসংহার

Bayesian Information Criterion (BIC) একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানিক সরঞ্জাম, যা বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের মডেল নির্বাচন এবং মূল্যায়নে সহায়ক হতে পারে। এটি মডেলের জটিলতা এবং ডেটার সাথে তার উপযুক্ততার মধ্যে একটি ভারসাম্য তৈরি করে, যা উন্নত ভবিষ্যৎবাণী এবং ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। তবে, শুধুমাত্র BIC-এর উপর নির্ভর না করে অন্যান্য প্রাসঙ্গিক কৌশল এবং বিশ্লেষণের সাথে এটি ব্যবহার করা উচিত।

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