कॉर्लेशन विश्लेषण
कॉर्लेशन विश्लेषण
कॉर्लेशन विश्लेषण एक सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग दो या अधिक चरों के बीच संबंध की शक्ति और दिशा को मापने के लिए किया जाता है। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, यह विभिन्न परिसंपत्तियों, संकेतकों और बाजार स्थितियों के बीच संबंधों को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है। यह लेख MediaWiki 1.40 संसाधन के लिए कॉर्लेशन विश्लेषण की गहन समझ प्रदान करता है, विशेष रूप से बाइनरी ऑप्शन के संदर्भ में।
कॉर्लेशन का परिचय
कॉर्लेशन अनिवार्य रूप से दो चरों के एक साथ बदलने की प्रवृत्ति को दर्शाता है। यह मूल्य परिवर्तन में एक सहसंबंध हो सकता है, जहां एक चर में वृद्धि दूसरे में वृद्धि से जुड़ी होती है (सकारात्मक सहसंबंध), या एक चर में वृद्धि दूसरे में कमी से जुड़ी होती है (नकारात्मक सहसंबंध)। कॉर्लेशन का मान -1 और +1 के बीच होता है।
- +1 का मतलब है एक पूर्ण सकारात्मक सहसंबंध: जैसे-जैसे एक चर बढ़ता है, दूसरा भी बढ़ता है।
- -1 का मतलब है एक पूर्ण नकारात्मक सहसंबंध: जैसे-जैसे एक चर बढ़ता है, दूसरा घटता है।
- 0 का मतलब है कोई सहसंबंध नहीं: दो चरों के बीच कोई रैखिक संबंध नहीं है।
बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, हम अक्सर यह पता लगाने की कोशिश करते हैं कि क्या विभिन्न परिसंपत्तियों या संकेतकों के बीच कोई सहसंबंध है जिसका उपयोग हम अपनी ट्रेडिंग रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, क्या सोने की कीमत और अमेरिकी डॉलर के मूल्य के बीच कोई संबंध है? क्या किसी विशेष तकनीकी विश्लेषण संकेतक का उपयोग करके भविष्य की कीमतों का अनुमान लगाया जा सकता है?
कॉर्लेशन के प्रकार
कॉर्लेशन विश्लेषण में कई प्रकार शामिल हैं, जिनमें शामिल हैं:
- पियर्सन का सहसंबंध गुणांक: यह सबसे आम प्रकार का सहसंबंध है और इसका उपयोग दो निरंतर चरों के बीच रैखिक संबंध को मापने के लिए किया जाता है। पियर्सन का सहसंबंध गुणांक यह मानता है कि डेटा सामान्य रूप से वितरित है।
- स्पीयरमैन का रैंक सहसंबंध गुणांक: यह गैर-पैरामीट्रिक विधि है जिसका उपयोग दो चरों के बीच मोनोटोनिक संबंध को मापने के लिए किया जाता है, भले ही संबंध रैखिक न हो। यह डेटा के वास्तविक मूल्यों के बजाय डेटा के रैंक पर आधारित है। स्पीयरमैन का रैंक सहसंबंध गुणांक आउटलायर के प्रति कम संवेदनशील है।
- केंडल का ताऊ: यह एक और गैर-पैरामीट्रिक विधि है जो स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक के समान है, लेकिन यह डेटा में समरूपता की कम संवेदनशीलता प्रदान करता है। केंडल का ताऊ छोटे डेटासेट के लिए अधिक उपयुक्त है।
बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, ट्रेडिंग वॉल्यूम विश्लेषण और मूल्य आंदोलनों के बीच सहसंबंध को मापने के लिए स्पीयरमैन का रैंक सहसंबंध गुणांक उपयोगी हो सकता है, खासकर जब डेटा सामान्य रूप से वितरित न हो।
बाइनरी ऑप्शन में कॉर्लेशन विश्लेषण का उपयोग
बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में कॉर्लेशन विश्लेषण का उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है:
- परिसंपत्ति सहसंबंध: विभिन्न परिसंपत्तियों के बीच सहसंबंध की पहचान करना। उदाहरण के लिए, यदि दो परिसंपत्तियों का उच्च सकारात्मक सहसंबंध है, तो एक परिसंपत्ति में निवेश करने का निर्णय लेने से पहले दूसरी परिसंपत्ति के मूल्य आंदोलनों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। परिसंपत्ति आवंटन रणनीति में यह महत्वपूर्ण है।
- संकेतक सहसंबंध: विभिन्न तकनीकी संकेतक के बीच सहसंबंध की पहचान करना। कुछ संकेतक एक दूसरे के पूरक हो सकते हैं, जबकि अन्य अनावश्यक या विरोधाभासी हो सकते हैं। जैसे, मूविंग एवरेज और आरएसआई के बीच सहसंबंध का विश्लेषण करना।
- बाजार सहसंबंध: विभिन्न बाजारों के बीच सहसंबंध की पहचान करना। उदाहरण के लिए, विदेशी मुद्रा बाजार और स्टॉक बाजार के बीच सहसंबंध की पहचान करना। विदेशी मुद्रा व्यापार में यह विशेष रूप से उपयोगी है।
- जोड़ी ट्रेडिंग: दो सहसंबंधित परिसंपत्तियों की पहचान करना और एक को लंबे समय तक और दूसरे को कम अवधि के लिए व्यापार करना। इसका उद्देश्य दोनों परिसंपत्तियों के बीच मूल्य अंतर में विचलन से लाभ प्राप्त करना है। यह एक उन्नत ट्रेडिंग रणनीति है।
- जोखिम प्रबंधन: पोर्टफोलियो में परिसंपत्तियों के बीच सहसंबंध को समझकर, व्यापारी अपने जोखिम को कम कर सकते हैं। पोर्टफोलियो विविधीकरण कॉर्लेशन विश्लेषण पर आधारित है।
कॉर्लेशन की गणना कैसे करें
कॉर्लेशन की गणना करने के लिए, आपको दो चरों के लिए डेटा की आवश्यकता होती है। पियर्सन के सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए सूत्र है:
r = Σ[(xi - x̄)(yi - Ȳ)] / √[Σ(xi - x̄)² Σ(yi - Ȳ)²]
जहां:
- xi और yi चर x और y के लिए व्यक्तिगत डेटा बिंदु हैं
- x̄ और Ȳ चर x और y के लिए माध्य हैं
- Σ योग को दर्शाता है
स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए, आपको पहले डेटा को रैंक करना होगा और फिर सूत्र का उपयोग करना होगा:
ρ = 1 - (6Σdi²) / (n(n² - 1))
जहां:
- di प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए रैंक में अंतर है
- n डेटा बिंदुओं की संख्या है
केंडल का ताऊ की गणना में सहमति और असहमति की संख्या शामिल है।
आधुनिक स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर (जैसे Microsoft Excel, Google Sheets) और सांख्यिकीय पैकेज (जैसे R, Python) इन गणनाओं को स्वचालित रूप से कर सकते हैं।
कॉर्लेशन विश्लेषण के उदाहरण
यहां बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में कॉर्लेशन विश्लेषण के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
- सोना और USD: ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, हम पा सकते हैं कि सोने की कीमत और अमेरिकी डॉलर के मूल्य के बीच एक नकारात्मक सहसंबंध है। इसका मतलब है कि जब अमेरिकी डॉलर मजबूत होता है, तो सोने की कीमत कम होने की संभावना होती है, और इसके विपरीत। एक बाइनरी ऑप्शन व्यापारी इस जानकारी का उपयोग सोने पर PUT विकल्प खरीदने या बेचने का निर्णय लेने के लिए कर सकता है, यह मानते हुए कि डॉलर की ताकत या कमजोरी सोने की कीमत को प्रभावित करेगी।
- तेल और स्टॉक: तेल की कीमतों और स्टॉक मार्केट के बीच एक सकारात्मक सहसंबंध हो सकता है, खासकर ऊर्जा कंपनियों के शेयरों के साथ। यदि तेल की कीमतें बढ़ रही हैं, तो ऊर्जा कंपनियों के शेयरों की कीमतों में भी वृद्धि होने की संभावना है। एक बाइनरी ऑप्शन व्यापारी इस जानकारी का उपयोग ऊर्जा कंपनियों के शेयरों पर CALL विकल्प खरीदने का निर्णय लेने के लिए कर सकता है।
- EUR/USD और GBP/USD: ये दोनों प्रमुख मुद्रा जोड़े अक्सर एक साथ चलते हैं। यदि EUR/USD बढ़ रहा है, तो GBP/USD में भी वृद्धि होने की संभावना है। एक बाइनरी ऑप्शन व्यापारी इस जानकारी का उपयोग जोड़ी ट्रेडिंग रणनीति में कर सकता है। EUR/USD ट्रेडिंग और GBP/USD ट्रेडिंग विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं।
- RSI और मूल्य कार्रवाई: रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (RSI) एक लोकप्रिय तकनीकी संकेतक है जो ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने में मदद करता है। RSI और मूल्य कार्रवाई के बीच सहसंबंध का विश्लेषण करके, व्यापारी संभावित ट्रेडिंग अवसरों की पहचान कर सकते हैं।
कॉर्लेशन विश्लेषण की सीमाएं
कॉर्लेशन विश्लेषण एक उपयोगी उपकरण है, लेकिन इसकी कुछ सीमाएं हैं:
- सहसंबंध कारण नहीं है: सिर्फ इसलिए कि दो चर सहसंबंधित हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि एक चर दूसरे का कारण बनता है। एक तीसरा चर दोनों चरों को प्रभावित कर सकता है।
- आउटलायर: आउटलायर सहसंबंध गुणांक को विकृत कर सकते हैं।
- गैर-रैखिक संबंध: पियर्सन का सहसंबंध गुणांक केवल रैखिक संबंधों को मापता है। यदि दो चरों के बीच संबंध गैर-रैखिक है, तो पियर्सन का सहसंबंध गुणांक सटीक नहीं होगा।
- डेटा की गुणवत्ता: सहसंबंध विश्लेषण की सटीकता डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है।
बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, इन सीमाओं को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है और अन्य विश्लेषण तकनीकों के साथ कॉर्लेशन विश्लेषण का उपयोग करना चाहिए।
उन्नत कॉर्लेशन तकनीकें
- रोलिंग कॉर्लेशन: एक निश्चित अवधि में सहसंबंध की गणना करना और फिर उस अवधि को डेटा के साथ आगे बढ़ाना। यह समय के साथ सहसंबंध में परिवर्तन को ट्रैक करने में मदद करता है।
- आंशिक सहसंबंध: दो चरों के बीच सहसंबंध को मापना, जबकि एक या अधिक अन्य चरों के प्रभाव को नियंत्रित करना।
- मल्टीपल रिग्रेशन: एक निर्भर चर और कई स्वतंत्र चरों के बीच संबंध का विश्लेषण करना।
ये उन्नत तकनीकें व्यापारियों को बाजार की गतिशीलता की गहरी समझ प्राप्त करने में मदद कर सकती हैं। मल्टीपल रिग्रेशन विश्लेषण एक शक्तिशाली उपकरण है।
निष्कर्ष
कॉर्लेशन विश्लेषण बाइनरी ऑप्शन व्यापारियों के लिए एक मूल्यवान उपकरण है। यह विभिन्न परिसंपत्तियों, संकेतकों और बाजार स्थितियों के बीच संबंधों को समझने में मदद करता है, जिसका उपयोग बेहतर ट्रेडिंग निर्णय लेने और जोखिम को कम करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, इसकी सीमाओं को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है और अन्य विश्लेषण तकनीकों के साथ इसका उपयोग करना चाहिए। जोखिम प्रबंधन रणनीतियाँ और ट्रेडिंग मनोविज्ञान के साथ कॉर्लेशन विश्लेषण का उपयोग सफल बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग के लिए महत्वपूर्ण है। बाइनरी ऑप्शन रणनीति विकसित करने में यह एक महत्वपूर्ण घटक है। तकनीकी विश्लेषण उपकरण और मौलिक विश्लेषण का उपयोग कॉर्लेशन विश्लेषण के साथ मिलकर किया जाना चाहिए। ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध उपकरणों का उपयोग करके कॉर्लेशन विश्लेषण को आसान बनाया जा सकता है। वित्तीय बाजार की गहरी समझ कॉर्लेशन विश्लेषण को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए आवश्यक है। ट्रेडिंग शिक्षा और बाजार विश्लेषण के माध्यम से व्यापारी अपनी कॉर्लेशन विश्लेषण कौशल को बढ़ा सकते हैं। ऑनलाइन ट्रेडिंग के युग में, कॉर्लेशन विश्लेषण एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है। ट्रेडिंग टिप्स और ट्रेडिंग गाइड भी उपयोगी संसाधन हो सकते हैं। बाइनरी ऑप्शन जोखिम को कम करने के लिए कॉर्लेशन विश्लेषण का उपयोग किया जाना चाहिए। ट्रेडिंग नियम और ट्रेडिंग योजना का पालन करना महत्वपूर्ण है। ट्रेडिंग समुदाय से सीखना भी फायदेमंद हो सकता है। बाजार पूर्वानुमान में कॉर्लेशन विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है। ट्रेडिंग मनोविज्ञान को समझना भी महत्वपूर्ण है।
अभी ट्रेडिंग शुरू करें
IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा ₹750) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा ₹400)
हमारे समुदाय में शामिल हों
हमारे Telegram चैनल @strategybin को सब्सक्राइब करें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार के ट्रेंड्स की अलर्ट ✓ शुरुआती लोगों के लिए शैक्षिक सामग्री
