View source for காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு

'''காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு'''

'''அறிமுகம்'''

காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis) என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகளின் வரிசையை பகுப்பாய்வு செய்யும் முறையாகும். இந்த தரவு புள்ளிகள் தொடர்ச்சியான வரிசையில் அமைந்திருக்கும். நிதிச் சந்தைகளில், குறிப்பாக [[பைனரி ஆப்ஷன்]] பரிவர்த்தனையில், விலை நகர்வுகளைக் கணிப்பதற்கும், வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் இது ஒரு முக்கியமான கருவியாகும். இந்த பகுப்பாய்வு கடந்த காலத் தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்க உதவுகிறது.

'''காலம் சார்ந்த தொடர் தரவின் பண்புகள்'''

காலம் சார்ந்த தொடர் தரவு சில குறிப்பிட்ட பண்புகளைக் கொண்டுள்ளது. அவை:

*   '''தொடர்ச்சி (Continuity):''' தரவு புள்ளிகள் ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் தொடர்ந்து சேகரிக்கப்பட வேண்டும்.
*   '''கால வரிசை (Time Order):''' தரவு புள்ளிகள் சேகரிக்கப்பட்ட வரிசையில் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தவை. வரிசையை மாற்றினால் பகுப்பாய்வு தவறாகப் போகலாம்.
*   '''போக்கு (Trend):''' தரவு நீண்ட காலத்திற்கு ஒரு குறிப்பிட்ட திசையில் (மேல்நோக்கி அல்லது கீழ்நோக்கி) நகரும் தன்மையைக் குறிக்கிறது.
*   '''பருவகாலம் (Seasonality):''' தரவு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் வடிவங்களைக் காட்டுகிறது. உதாரணமாக, பண்டிகை காலங்களில் விற்பனை அதிகரிப்பது.
*   '''சுழற்சி (Cyclicity):''' தரவு நீண்ட கால சுழற்சிகளில் ஏற்ற இறக்கங்களைக் காட்டுகிறது. இது பருவகாலத்தை விட நீண்ட காலத்தைக் கொண்டது.
*   '''சீரற்ற தன்மை (Irregularity):''' எதிர்பாராத நிகழ்வுகளால் தரவில் ஏற்படும் சீரற்ற ஏற்ற இறக்கங்கள்.

'''காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வின் வகைகள்'''

காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வில் பல வகைகள் உள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமானவை:

*   '''விளக்க பகுப்பாய்வு (Descriptive Analysis):''' கடந்த காலத் தரவுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், அதன் பண்புகளை விவரிக்கவும் உதவுகிறது.
*   '''கணிப்பு பகுப்பாய்வு (Predictive Analysis):''' கடந்த காலத் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்கிறது. [[நகரும் சராசரி]] மற்றும் [[எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங்]] போன்ற முறைகள் இதில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
*   '''காரண பகுப்பாய்வு (Causal Analysis):''' தரவு மாற்றங்களுக்கான காரணங்களைக் கண்டறிய உதவுகிறது.
*   '''கட்டுப்பாட்டு பகுப்பாய்வு (Control Analysis):''' ஒரு செயல்முறையை கட்டுப்படுத்தவும், மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

'''பைனரி ஆப்ஷனில் காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு'''

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில், காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு சந்தை போக்குகளை அடையாளம் கண்டு, வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.

*   '''சந்தை போக்குகளை கண்டறிதல்:''' [[சப்போர்ட்]], [[ரெசிஸ்டன்ஸ்]] போன்ற முக்கிய நிலைகளை அடையாளம் காணவும், சந்தையின் பொதுவான திசையை (மேல்நோக்கி, கீழ்நோக்கி அல்லது பக்கவாட்டு) கண்டறியவும் உதவுகிறது.
*   '''சிக்னல்களை உருவாக்குதல்:''' [[தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள்]] (Technical Indicators) மூலம் வர்த்தக சிக்னல்களை உருவாக்கலாம். உதாரணமாக, நகரும் சராசரிகள் (Moving Averages) குறுக்கிடும் புள்ளிகள் வர்த்தக சிக்னல்களை வழங்கலாம்.
*   '''ஆபத்து மேலாண்மை:''' சந்தை நகர்வுகளைக் கணிப்பதன் மூலம், ஆபத்துக்களைக் குறைக்கவும், சரியான நேரத்தில் வெளியேறவும் உதவுகிறது.

'''பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய நுட்பங்கள்'''

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் பயன்படுத்தப்படும் சில முக்கிய காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள்:

*   '''நகரும் சராசரி (Moving Average):''' இது ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திற்கு தரவு புள்ளிகளின் சராசரியைக் கணக்கிடுகிறது. இது சந்தை சத்தத்தைக் குறைத்து, போக்குகளை தெளிவாகக் காட்ட உதவுகிறது. [[எளிய நகரும் சராசரி]], [[எக்ஸ்போனென்ஷியல் நகரும் சராசரி]] போன்றவை இதில் அடங்கும்.
*   '''எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் (Exponential Smoothing):''' இது சமீபத்திய தரவு புள்ளிகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுத்து சராசரியைக் கணக்கிடுகிறது. இது சந்தை மாற்றங்களுக்கு விரைவாக பிரதிபலிக்க உதவுகிறது.
*   '''ARIMA மாதிரி (ARIMA Model):''' இது ஒரு சிக்கலான புள்ளியியல் மாதிரி ஆகும். இது தரவின் சுய தொடர்பு (Autocorrelation) மற்றும் நகரும் சராசரி கூறுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்கிறது.
*   '''போல்லிங்கர் பேண்ட்ஸ் (Bollinger Bands):''' இது நகரும் சராசரி மற்றும் நிலையான விலகலை (Standard Deviation) அடிப்படையாகக் கொண்டது. இது சந்தையின் ஏற்ற இறக்கத்தை அளவிட உதவுகிறது.
*   '''MACD (Moving Average Convergence Divergence):''' இரண்டு நகரும் சராசரிகளுக்கு இடையிலான உறவை இது காட்டுகிறது. இது வர்த்தக சிக்னல்களை உருவாக்க உதவுகிறது.
*   '''RSI (Relative Strength Index):''' இது சந்தையின் அதிக வாங்குதல் (Overbought) மற்றும் அதிக விற்பனை (Oversold) நிலைகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது.
*   '''ஃபைபோனச்சி மீள்விளைவு அளவுகள் (Fibonacci Retracement Levels):''' இது ஆதரவு மற்றும் எதிர்ப்பு நிலைகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது.

'''அளவு பகுப்பாய்வு (Quantitative Analysis) மற்றும் காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு'''

அளவு பகுப்பாய்வு என்பது கணித மற்றும் புள்ளியியல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி நிதிச் சந்தைகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் முறையாகும். காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு, அளவு பகுப்பாய்வின் ஒரு முக்கிய பகுதியாகும். இது சந்தை தரவுகளை அளவிடக்கூடிய வடிவமாக மாற்றி, வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. [[புள்ளியியல் மாதிரி]], [[சமன்பாடுகள்]], [[தரவு பகுப்பாய்வு]] போன்ற கூறுகள் இதில் அடங்கும்.

'''தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு (Technical Analysis) மற்றும் காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு'''

தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு என்பது விலை மற்றும் அளவு தரவுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால விலை நகர்வுகளைக் கணிக்கும் முறையாகும். காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வின் ஒரு முக்கிய கருவியாகும். [[சார்ட் பேட்டர்ன்கள்]], [[ட்ரெண்ட் லைன்ஸ்]], [[அளவு குறிகாட்டிகள்]] ஆகியவற்றை அடையாளம் காண இது உதவுகிறது.

'''காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வின் வரம்புகள்'''

காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு பயனுள்ள கருவியாக இருந்தாலும், சில வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது:

*   '''தரவு தரம்:''' தரவின் தரம் குறைவாக இருந்தால், பகுப்பாய்வு தவறாகப் போகலாம்.
*   '''எதிர்பாராத நிகழ்வுகள்:''' அரசியல் மாற்றங்கள், இயற்கை பேரழிவுகள் போன்ற எதிர்பாராத நிகழ்வுகள் சந்தை நகர்வுகளை பாதிக்கலாம்.
*   '''மாதிரி பிழைகள்:''' பயன்படுத்தப்படும் மாதிரி சந்தையின் உண்மையான தன்மையை பிரதிபலிக்கவில்லை என்றால், கணிப்புகள் தவறாக இருக்கலாம்.
*   '''அதிகப்படியான பொருத்தம் (Overfitting):''' மாதிரி கடந்த காலத் தரவுகளுக்கு மிக நெருக்கமாக பொருந்திப் போனால், எதிர்கால கணிப்புகள் துல்லியமாக இருக்காது.

'''பைனரி ஆப்ஷனில் காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வை மேம்படுத்துவதற்கான உத்திகள்'''

*   '''பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துதல்:''' ஒரே நுட்பத்தை மட்டும் நம்பாமல், பல நுட்பங்களை ஒருங்கிணைத்து பயன்படுத்துவது துல்லியத்தை அதிகரிக்கும்.
*   '''சந்தை செய்திகளை கண்காணித்தல்:''' சந்தை செய்திகள் மற்றும் பொருளாதார குறிகாட்டிகளை கண்காணிப்பது, சந்தை நகர்வுகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவும்.
*   '''ஆபத்து மேலாண்மை:''' சரியான ஆபத்து மேலாண்மை உத்திகளைப் பின்பற்றுவது, இழப்புகளைக் குறைக்க உதவும்.
*   '''தொடர்ச்சியான கற்றல்:''' சந்தை தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருப்பதால், புதிய நுட்பங்களை கற்றுக்கொள்வது மற்றும் பகுப்பாய்வு திறன்களை மேம்படுத்துவது அவசியம்.
*   '''பின்பரிசோதனை (Backtesting):''' வரலாற்றுத் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி உத்திகளைப் பரிசோதித்து, அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது.
*   '''உணர்வு பகுப்பாய்வு (Sentiment Analysis):''' சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் செய்தி கட்டுரைகளிலிருந்து சந்தை உணர்வுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வது.
*   '''இயந்திர கற்றல் (Machine Learning):''' சிக்கலான தரவு வடிவங்களை அடையாளம் காண இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவது.
*   '''சமூக வலைப்பின்னல் பகுப்பாய்வு (Social Network Analysis):''' வர்த்தகர்கள் மற்றும் முதலீட்டாளர்களின் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்ள சமூக வலைப்பின்னல் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவது.
*   '''சூழல் பகுப்பாய்வு (Contextual Analysis):''' பரந்த பொருளாதார மற்றும் அரசியல் சூழலைக் கருத்தில் கொண்டு பகுப்பாய்வு செய்வது.

'''முடிவுரை'''

காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். சந்தை போக்குகளை அடையாளம் காணவும், வர்த்தக சிக்னல்களை உருவாக்கவும், ஆபத்துக்களைக் குறைக்கவும் இது உதவுகிறது. இருப்பினும், இதன் வரம்புகளைப் புரிந்துகொண்டு, சரியான உத்திகளைப் பயன்படுத்துவது அவசியம். தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், புதிய நுட்பங்களை ஆராய்வதன் மூலமும், வெற்றிகரமான வர்த்தகராக மாற முடியும்.

{| class="wikitable"
|+ காலம் சார்ந்த தொடர் பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள்
|-
| நுட்பம் || விளக்கம் || பயன்பாடு
|-
| நகரும் சராசரி || ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திற்கு தரவு புள்ளிகளின் சராசரி || போக்குகளை அடையாளம் காணுதல், சத்தத்தைக் குறைத்தல்
|-
| எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் || சமீபத்திய தரவு புள்ளிகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுத்து சராசரியைக் கணக்கிடுதல் || சந்தை மாற்றங்களுக்கு விரைவாக பிரதிபலித்தல்
|-
| ARIMA மாதிரி || தரவின் சுய தொடர்பு மற்றும் நகரும் சராசரி கூறுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணித்தல் || துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்குதல்
|-
| போல்லிங்கர் பேண்ட்ஸ் || நகரும் சராசரி மற்றும் நிலையான விலகலை அடிப்படையாகக் கொண்டது || சந்தையின் ஏற்ற இறக்கத்தை அளவிடுதல்
|-
| MACD || இரண்டு நகரும் சராசரிகளுக்கு இடையிலான உறவைக் காட்டுகிறது || வர்த்தக சிக்னல்களை உருவாக்குதல்
|-
| RSI || சந்தையின் அதிக வாங்குதல் மற்றும் அதிக விற்பனை நிலைகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது || சரியான நேரத்தில் வர்த்தகம் செய்தல்
|}

[[Category:காலம்சார்_தொடர்_பகுப்பாய்வு]]
[[நகரும் சராசரி]]
[[எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங்]]
[[ARIMA மாதிரி]]
[[போல்லிங்கர் பேண்ட்ஸ்]]
[[MACD]]
[[RSI]]
[[பைனரி ஆப்ஷன்]]
[[தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு]]
[[அளவு பகுப்பாய்வு]]
[[சப்போர்ட் (நிதி)]]
[[ரெசிஸ்டன்ஸ் (நிதி)]]
[[சார்ட் பேட்டர்ன்கள்]]
[[ட்ரெண்ட் லைன்ஸ்]]
[[அளவு குறிகாட்டிகள்]]
[[புள்ளியியல் மாதிரி]]
[[சமன்பாடுகள்]]
[[தரவு பகுப்பாய்வு]]
[[உணர்வு பகுப்பாய்வு]]
[[இயந்திர கற்றல்]]
[[சமூக வலைப்பின்னல் பகுப்பாய்வு]]
[[பின்பரிசோதனை]]
[[சூழல் பகுப்பாய்வு]]
[[ஆபத்து மேலாண்மை]]
[[நிதிச் சந்தைகள்]]
[[பருவகாலம் (தரவு)]]
[[சுழற்சி (தரவு)]]
[[சீரற்ற தன்மை (தரவு)]]
[[போக்கு (தரவு)]]
[[எதிர்பாராத நிகழ்வுகள்]]
[[மாதிரி பிழைகள்]]
[[அதிகப்படியான பொருத்தம்]]

== இப்போது பரிவர்த்தனையை தொடங்குங்கள் ==
[https://affiliate.iqbroker.com/redir/?aff=1085&instrument=options_WIKI IQ Option-ல் பதிவு செய்யவும்] (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $10)
[http://redir.forex.pm/pocketo Pocket Option-ல் கணக்கு திறக்கவும்] (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $5)
=== எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள் ===
எங்கள் Telegram சேனலுக்கு சேர்ந்து [https://t.me/strategybin @strategybin] பெறுங்கள்:
✓ தினசரி பரிவர்த்தனை சமிக்ஞைகள்
✓ சிறப்பு உத்திகள் மற்றும் ஆலோசனைகள்
✓ சந்தை சார்ந்த அறிவிப்புகள்
✓ தொடக்க அடிப்படையிலான கல்வி பொருட்கள்