Partial auto correlation

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation)

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation বা PACF) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক ধারণা, যা মূলত টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ-এ ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট সময় ব্যবধানে দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে অন্যান্য চলকের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এই ধারণাটি টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ-এর মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বুঝতে সহায়ক হতে পারে।

ভূমিকা

টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের সময়, একটি চলকের বর্তমান মান তার পূর্ববর্তী মানগুলির উপর নির্ভরশীল হতে পারে। এই নির্ভরশীলতা পরিমাপ করার জন্য স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Auto Correlation বা ACF) এবং আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (Partial Auto Correlation বা PACF) ব্যবহার করা হয়। ACF দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে, অন্যদিকে PACF অন্যান্য চলকের প্রভাব বাদ দিয়ে দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।

ACF এবং PACF-এর মধ্যে পার্থক্য

ACF এবং PACF-এর মধ্যে পার্থক্য
বৈশিষ্ট্য ACF
সংজ্ঞা এটি একটি টাইম সিরিজের বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে।
প্রভাব এটি সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে, কিন্তু অন্যান্য চলকের প্রভাবকে বিবেচনা করে না।
ব্যবহার এটি টাইম সিরিজের স্টেশনারিটি (Stationarity) পরীক্ষা করতে এবং ARIMA মডেল-এর অর্ডার নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
বৈশিষ্ট্য PACF
সংজ্ঞা এটি একটি টাইম সিরিজের বর্তমান মানের সাথে তার পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে অন্যান্য চলকের প্রভাবকে নিয়ন্ত্রণ করা হয়।
প্রভাব এটি অন্যান্য চলকের প্রভাব বাদ দিয়ে দুটি চলকের মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ণয় করে।
ব্যবহার এটি ARIMA মডেলের অর্ডার নির্ধারণ করতে এবং স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন (Spurious Regression) সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (PACF) কিভাবে কাজ করে?

PACF মূলত একটি চলকের বর্তমান মান এবং তার ‘k’ সংখ্যক পূর্ববর্তী মানের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে, যেখানে ১ থেকে k-1 পর্যন্ত সময়ের চলকের প্রভাবকে বাদ দেওয়া হয়। এর মাধ্যমে, আমরা জানতে পারি যে ‘k’ সংখ্যক সময় পিছিয়ে গেলে দুটি চলকের মধ্যে কতটা সম্পর্ক বিদ্যমান।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা একটি নির্দিষ্ট স্টক মূল্যের PACF বিশ্লেষণ করি এবং দেখি যে তৃতীয় ল্যাগে (lag) একটি তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে, তাহলে এর মানে হলো বর্তমান স্টক মূল্য তার তিন দিন আগের মূল্যের সাথে সম্পর্কিত, যেখানে মধ্যবর্তী দিনের প্রভাব বাদ দেওয়া হয়েছে।

PACF-এর প্রয়োগ

১. মডেল নির্বাচন: ARIMA মডেল (AutoRegressive Integrated Moving Average) তৈরি করার সময় PACF প্লট ব্যবহার করে মডেলের অর্ডার (p, d, q) নির্ধারণ করা হয়। এখানে ‘p’ হলো AR (AutoRegressive) অংশের অর্ডার, যা PACF প্লট থেকে পাওয়া যায়।

২. স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন সনাক্তকরণ: PACF ব্যবহার করে স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন (Spurious Regression) সনাক্ত করা যায়। স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন হলো এমন একটি সম্পর্ক যা আসলে বিদ্যমান নেই, কিন্তু পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণের কারণে ভুলভাবে সম্পর্কযুক্ত মনে হয়।

৩. বাজারের পূর্বাভাস: বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ, PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি এবং ভবিষ্যৎ প্রবণতা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।

৪. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে পোর্টফোলিওতে থাকা বিভিন্ন অ্যাসেটের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক বোঝা যায়, যা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় সাহায্য করে।

PACF প্লট ব্যাখ্যা

PACF প্লট হলো একটি গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা, যা বিভিন্ন ল্যাগে আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্কের মান প্রদর্শন করে। এই প্লট থেকে নিম্নলিখিত তথ্যগুলি পাওয়া যায়:

  • ল্যাগ (Lag): প্লটের অনুভূমিক অক্ষ ল্যাগ নির্দেশ করে, যা সময়ের ব্যবধান নির্দেশ করে।
  • PACF মান: প্লটের উল্লম্ব অক্ষ PACF মান নির্দেশ করে, যা দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্কের তীব্রতা নির্দেশ করে।
  • Significance level: প্লটে একটি নির্দিষ্ট সীমানা থাকে, যা তাৎপর্যপূর্ণ PACF মান নির্দেশ করে। যদি কোনো ল্যাগের PACF মান এই সীমানা অতিক্রম করে, তবে সেই ল্যাগটি তাৎপর্যপূর্ণ বলে বিবেচিত হয়।

একটি সাধারণ PACF প্লটের উদাহরণ:

যদি একটি PACF প্লটে দেখা যায় যে প্রথম তিনটি ল্যাগে তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে, কিন্তু তারপরের ল্যাগগুলোতে সম্পর্ক দুর্বল হয়ে যায়, তাহলে এটি একটি AR(3) মডেলের ইঙ্গিত দেয়। এর মানে হলো বর্তমান মান তার পূর্ববর্তী তিনটি মানের উপর নির্ভরশীল।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ PACF-এর ব্যবহার

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF বিশ্লেষণ নিম্নলিখিত উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:

১. প্রবণতা নির্ধারণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের প্রবণতা (Trend) নির্ধারণ করা যায়। যদি PACF প্লটে দেখা যায় যে প্রথম কয়েকটি ল্যাগে ইতিবাচক সম্পর্ক রয়েছে, তাহলে এটি একটি ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতার ইঙ্গিত দেয়।

২. মুভিং এভারেজ (Moving Average) নির্ধারণ: PACF প্লট ব্যবহার করে মুভিং এভারেজের সময়কাল নির্ধারণ করা যায়। যদি একটি নির্দিষ্ট ল্যাগে PACF মান তাৎপর্যপূর্ণ হয়, তবে সেই ল্যাগটিকে মুভিং এভারেজ হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

৩. ব্রেকআউট (Breakout) চিহ্নিতকরণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্রেকআউট পয়েন্টগুলো চিহ্নিত করা যায়। ব্রেকআউট হলো এমন একটি পরিস্থিতি, যেখানে কোনো অ্যাসেটের মূল্য একটি নির্দিষ্ট সীমা অতিক্রম করে যায়।

৪. রিভার্সাল (Reversal) চিহ্নিতকরণ: PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে রিভার্সাল পয়েন্টগুলো চিহ্নিত করা যায়। রিভার্সাল হলো এমন একটি পরিস্থিতি, যেখানে কোনো অ্যাসেটের মূল্য তার পূর্ববর্তী প্রবণতা পরিবর্তন করে।

টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং PACF

PACF বিশ্লেষণকে আরও কার্যকর করার জন্য বিভিন্ন টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর (Technical Indicator) ব্যবহার করা যেতে পারে:

  • মুভিং এভারেজ (Moving Average): PACF প্লটের সাথে মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে বাজারের প্রবণতা আরও স্পষ্টভাবে বোঝা যায়।
  • আরএসআই (Relative Strength Index): RSI ব্যবহার করে ওভারবট (Overbought) এবং ওভারসোল্ড (Oversold) অবস্থা সনাক্ত করা যায়, যা PACF বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
  • MACD (Moving Average Convergence Divergence): MACD ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধি এবং মোমেন্টাম (Momentum) সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।
  • বলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands): বলিঙ্গার ব্যান্ড ব্যবহার করে বাজারের অস্থিরতা (Volatility) পরিমাপ করা যায়, যা PACF বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ট্রেডিংয়ের সুযোগ তৈরি করে।
  • ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement): ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট ব্যবহার করে সম্ভাব্য সাপোর্ট (Support) এবং রেজিস্ট্যান্স (Resistance) লেভেলগুলো চিহ্নিত করা যায়।

ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে PACF-এর সম্পর্ক

ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume Analysis) PACF বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিপূরক। ভলিউম ডেটা ব্যবহার করে বাজারের গতিবিধির পেছনের কারণগুলো বোঝা যায়।

  • ভলিউম স্পাইক (Volume Spike): যদি PACF প্লটে একটি নির্দিষ্ট ল্যাগে তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক দেখা যায় এবং একই সময়ে ভলিউম স্পাইক দেখা যায়, তবে এটি একটি শক্তিশালী সংকেত হতে পারে।
  • ভলিউম কনফার্মেশন (Volume Confirmation): PACF বিশ্লেষণের মাধ্যমে পাওয়া সংকেতগুলোকে ভলিউম ডেটা দ্বারা নিশ্চিত করা যায়। যদি ভলিউম একই দিকে নির্দেশ করে, তবে সংকেতটি আরও নির্ভরযোগ্য বলে বিবেচিত হয়।
  • অনুপস্থিত ভলিউম (Lack of Volume): যদি PACF প্লটে একটি সংকেত দেখা যায়, কিন্তু ভলিউম কম থাকে, তবে সেই সংকেতটি দুর্বল হতে পারে।

ঝুঁকি এবং সতর্কতা

PACF বিশ্লেষণ একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হলেও, এর কিছু ঝুঁকি এবং সতর্কতা রয়েছে:

  • ডেটা গুণমান: PACF বিশ্লেষণের ফলাফল ডেটার গুণমানের উপর নির্ভরশীল। ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা ভুল সংকেত দিতে পারে।
  • অতিরিক্ত অপটিমাইজেশন: অতিরিক্ত অপটিমাইজেশনের ফলে মডেলটি বাজারের ভবিষ্যৎ গতিবিধি সঠিকভাবে অনুমান করতে ব্যর্থ হতে পারে।
  • বাজারের পরিবর্তন: বাজারের পরিস্থিতি দ্রুত পরিবর্তিত হতে পারে, তাই PACF বিশ্লেষণের ফলাফল সবসময় সঠিক নাও হতে পারে।
  • অন্যান্য কারণ: PACF বিশ্লেষণ শুধুমাত্র পরিসংখ্যানিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি। বাজারের অন্যান্য মৌলিক কারণগুলো (যেমন অর্থনৈতিক সূচক, রাজনৈতিক ঘটনা) বিবেচনা করা উচিত।

উপসংহার

আংশিক স্বয়ংক্রিয় পারস্পরিক সম্পর্ক (PACF) একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক ধারণা, যা টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজারের গতিবিধি বুঝতে সহায়ক। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, PACF বিশ্লেষণ টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং ভলিউম বিশ্লেষণের সাথে মিলিতভাবে ব্যবহার করে সফল ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে। তবে, এই বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি সতর্কতার সাথে বিবেচনা করা উচিত এবং বাজারের অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কারণগুলিও ધ્યાનમાં রাখা উচিত।

আরও জানতে:

Media]]

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

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/bn/index.php?title=Partial_auto_correlation&oldid=6186"