உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதல்

உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதல்

உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதல் (Content-based filtering) என்பது ஒரு பரிந்துரை அமைப்பு (Recommendation system) நுட்பமாகும். இது பயனரின் விருப்பங்களை, அவர்கள் முன்பு விரும்பிய பொருட்களின் பண்புகளை வைத்து மதிப்பிடுகிறது. பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையின் சூழலில், இந்த வடிகட்டுதல் முறையை பயன்படுத்தி, ஒரு முதலீட்டாளரின் முந்தைய பரிவர்த்தனைகள் மற்றும் விருப்பங்களின் அடிப்படையில், அவருக்கு ஏற்ற பரிவர்த்தனைகளை பரிந்துரைக்க முடியும்.

உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதலின் அடிப்படைகள்

உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதல், ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் (பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில், அது ஒரு குறிப்பிட்ட சொத்து, காலக்கெடு, மற்றும் விருப்பமாக இருக்கலாம்) தொடர்புடைய பண்புகளை வரையறுக்கிறது. பயனர் ஒரு பொருளை விரும்பினால், அதே போன்ற பண்புகளைக் கொண்ட மற்ற பொருட்கள் அவருக்குப் பரிந்துரைக்கப்படும். இந்த அணுகுமுறை பயனர் விவரக்குறிப்பு (user profile) ஒன்றை உருவாக்குகிறது. இது பயனரின் விருப்பங்களை பிரதிபலிக்கிறது.

உதாரணமாக, ஒரு முதலீட்டாளர் முன்பு "தங்கம்" சொத்தில் குறுகிய கால (60 நொடி) காலக்கெடுவில் "call" ஆப்ஷன்களை வாங்கி லாபம் ஈட்டியிருந்தால், உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதல் அமைப்பு, தங்கத்தில் குறுகிய கால "call" ஆப்ஷன்களை அவருக்குப் பரிந்துரைக்கும்.

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் உள்ளடக்க வடிகட்டுதலின் கூறுகள்

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதலை செயல்படுத்துவதற்கு, பின்வரும் கூறுகள் முக்கியமானவை:

• சொத்து பண்புகள் (Asset Attributes): இது பரிவர்த்தனை செய்யப்படும் சொத்தின் அடிப்படை பண்புகளைக் குறிக்கிறது. உதாரணமாக, கரன்சி ஜோடி (EUR/USD), பொருட்கள் (தங்கம், எண்ணெய்), பங்குகள் (Apple, Google) போன்றவை.
• காலக்கெடு (Expiry Time): ஆப்ஷன் காலாவதியாகும் நேரம். இது குறுகிய கால (60 நொடி, 5 நிமிடம்), நடுத்தர கால (30 நிமிடம், 1 மணி), மற்றும் நீண்ட கால (1 நாள், 1 வாரம்) என வகைப்படுத்தப்படுகிறது.
• ஆப்ஷன் வகை (Option Type): இது "call" அல்லது "put" ஆப்ஷனாக இருக்கலாம். கால் ஆப்ஷன் (Call option) என்பது சொத்தின் விலை அதிகரிக்கும் என்று கணிப்பது, புட் ஆப்ஷன் (Put option) என்பது விலை குறையும் என்று கணிப்பது.
• சந்தை நிலைமைகள் (Market Conditions): இது சந்தையின் ஏற்ற இறக்க நிலை, சந்தை போக்கு (Market trend) மற்றும் சந்தை உணர்வு (Market sentiment) போன்றவற்றை உள்ளடக்கியது.
• பயனர் விருப்பங்கள் (User Preferences): பயனர் முன்பு பரிவர்த்தனை செய்த சொத்துக்கள், காலக்கெடு, ஆப்ஷன் வகை மற்றும் லாப விகிதம் போன்ற தகவல்களை உள்ளடக்கியது.

உள்ளடக்க வடிகட்டுதல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?

உள்ளடக்க வடிகட்டுதல் பொதுவாக மூன்று நிலைகளில் செயல்படுகிறது:

1. தரவு சேகரிப்பு (Data Collection): பயனரின் முந்தைய பரிவர்த்தனைகள், விருப்பங்கள் மற்றும் சொத்து பண்புகள் பற்றிய தரவு சேகரிக்கப்படுகிறது. 2. பயனர் விவரக்குறிப்பு உருவாக்கம் (User Profile Creation): சேகரிக்கப்பட்ட தரவை பயன்படுத்தி, பயனரின் விருப்பங்களை பிரதிபலிக்கும் ஒரு விவரக்குறிப்பு உருவாக்கப்படுகிறது. இந்த விவரக்குறிப்பு, பயனர் விரும்பும் சொத்து பண்புகள், காலக்கெடு மற்றும் ஆப்ஷன் வகை போன்றவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கும். 3. பரிந்துரை உருவாக்கம் (Recommendation Generation): பயனரின் விவரக்குறிப்புடன் பொருந்துக்கூடிய சொத்துக்களை அடையாளம் கண்டு, அவருக்குப் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.

உள்ளடக்க வடிகட்டுதலுக்கான வழிமுறைகள்

உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதலை செயல்படுத்த பல வழிமுறைகள் உள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமானவை:

• சமூக அளவீடு (Cosine Similarity): இது இரண்டு பொருட்களின் பண்புகளுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமையை அளவிட பயன்படுகிறது. சமூக அளவீடு (Cosine similarity) மதிப்பை பயன்படுத்தி, பயனரின் முந்தைய பரிவர்த்தனைகளுடன் அதிக ஒற்றுமை உள்ள பரிவர்த்தனைகள் பரிந்துரைக்கப்படுகின்றன.
• தீர்மான மரம் (Decision Tree): இது பயனரின் பண்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு, பரிவர்த்தனைகளை வகைப்படுத்த பயன்படுகிறது.
• நரம்பியல் வலைப்பின்னல் (Neural Network): இது சிக்கலான உறவுகளை கற்றுக்கொண்டு, துல்லியமான பரிந்துரைகளை வழங்க பயன்படுகிறது. நரம்பியல் வலைப்பின்னல் (Neural network) மாதிரிகள், பயனரின் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து, அவர்களின் விருப்பங்களை துல்லியமாக கணிக்கின்றன.
• சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (Support Vector Machine - SVM): இது தரவு புள்ளிகளை வகைப்படுத்தவும், அவற்றின் இடையே உள்ள எல்லைகளை வரையறுக்கவும் பயன்படுகிறது.

பைனரி ஆப்ஷன்களில் உள்ளடக்க வடிகட்டுதலின் நன்மைகள்

• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள் (Personalized Recommendations): ஒவ்வொரு முதலீட்டாளரின் விருப்பத்திற்கும் ஏற்ற பரிவர்த்தனைகள் பரிந்துரைக்கப்படுகின்றன.
• அதிக லாபம் (Increased Profitability): சரியான பரிவர்த்தனைகளை பரிந்துரைப்பதன் மூலம், முதலீட்டாளர்களின் லாபத்தை அதிகரிக்க முடியும்.
• குறைந்த ஆபத்து (Reduced Risk): பயனரின் ஆபத்து சகிப்புத்தன்மைக்கு ஏற்ப பரிவர்த்தனைகள் பரிந்துரைக்கப்படுவதால், ஆபத்து குறைகிறது.
• பயனர் ஈடுபாடு (User Engagement): தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள், பயனர்களை தளத்தில் அதிக நேரம் செலவிட ஊக்குவிக்கின்றன.

பைனரி ஆப்ஷன்களில் உள்ளடக்க வடிகட்டுதலின் சவால்கள்

• தரவு பற்றாக்குறை (Data Sparsity): புதிய பயனர்களுக்கு, போதுமான தரவு கிடைக்காமல் போகலாம். இதனால் துல்லியமான பரிந்துரைகளை வழங்குவது கடினம்.
• பண்பு பொறியியல் (Feature Engineering): சொத்து பண்புகளை சரியாக வரையறுப்பது மற்றும் பயனுள்ள பண்புகளை உருவாக்குவது சவாலானது.
• மாறிவரும் சந்தை நிலைமைகள் (Changing Market Conditions): சந்தை நிலைமைகள் தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருப்பதால், பரிந்துரைகள் காலாவதியாகி போகலாம்.
• குளிர் தொடக்க பிரச்சனை (Cold Start Problem): புதிய பயனர்கள் அல்லது புதிய பரிவர்த்தனைகள் வரும்போது, போதுமான தரவு இல்லாததால் பரிந்துரைகளை வழங்குவது கடினம்.

உள்ளடக்க வடிகட்டுதலுக்கான மேம்பட்ட உத்திகள்

• கலப்பின அணுகுமுறை (Hybrid Approach): உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதலை, ஒத்துழைப்பு வடிகட்டுதல் (Collaborative filtering) போன்ற பிற பரிந்துரை அமைப்பு நுட்பங்களுடன் இணைத்து பயன்படுத்துவது. இது பரிந்துரைகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும்.
• சூழல் சார்ந்த வடிகட்டுதல் (Context-Aware Filtering): சந்தை நிலைமைகள், நேரம் மற்றும் பயனரின் இருப்பிடம் போன்ற சூழல் காரணிகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டு பரிந்துரைகளை வழங்குவது.
• ஆழமான கற்றல் (Deep Learning): ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி, சிக்கலான உறவுகளை கற்றுக்கொண்டு, துல்லியமான பரிந்துரைகளை வழங்குவது.
• இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (Natural Language Processing - NLP): செய்தி கட்டுரைகள் மற்றும் சமூக ஊடக தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, சந்தை உணர்வை அறிந்து, அதற்கேற்ப பரிந்துரைகளை வழங்குவது.

தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு மற்றும் அளவு பகுப்பாய்வு

உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதலுடன், தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு (Technical analysis) மற்றும் அளவு பகுப்பாய்வு (Quantitative analysis) போன்ற முறைகளையும் இணைத்து பயன்படுத்துவது, பரிந்துரைகளின் துல்லியத்தை மேலும் அதிகரிக்கும்.

• தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள் (Technical Indicators): நகரும் சராசரி (Moving average), ஆர்எஸ்ஐ (RSI), மற்றும் எம்ஏசிடி (MACD) போன்ற தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகளைப் பயன்படுத்தி, சந்தை போக்குகளை அறிந்துகொள்ளலாம்.
• விலை செயல்பாடு (Price Action): விலை நகர்வுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, எதிர்கால விலை மாற்றங்களை கணிக்கலாம்.
• சந்தை அளவு (Market Volume): பரிவர்த்தனை அளவை கண்காணித்து, சந்தையின் வலிமையை மதிப்பிடலாம்.
• சமவாய்ப்பு பகுப்பாய்வு (Statistical Analysis): வரலாற்று தரவுகளை பயன்படுத்தி, பரிவர்த்தனைகளின் நிகழ்தகவை கணிக்கலாம்.

பிற தொடர்புடைய இணைப்புகள்

• பரிந்துரை அமைப்பு (Recommendation system)
• இயந்திர கற்றல் (Machine learning)
• தரவு சுரங்கம் (Data mining)
• சந்தை பகுப்பாய்வு (Market analysis)
• ஆபத்து மேலாண்மை (Risk management)
• பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகம் (Binary option trading)
• சந்தை முன்னறிவிப்பு (Market forecasting)
• சந்தை மாதிரி (Market modeling)
• நிகழ்தகவு பகுப்பாய்வு (Probability analysis)
• சமூக ஊடக பகுப்பாய்வு (Social media analysis)
• பெரிய தரவு (Big data)
• தரவு காட்சிப்படுத்தல் (Data visualization)
• குவாண்ட்டிடிவ் டிரேடிங் (Quantitative trading)
• அல்காரிதமிக் டிரேடிங் (Algorithmic trading)
• ஆட்டோமேட்டட் டிரேடிங் (Automated trading)

முடிவுரை

உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதல், பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இது முதலீட்டாளர்களுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளை வழங்குவதன் மூலம், அவர்களின் லாபத்தை அதிகரிக்கவும், ஆபத்தை குறைக்கவும் உதவுகிறது. இருப்பினும், தரவு பற்றாக்குறை மற்றும் மாறிவரும் சந்தை நிலைமைகள் போன்ற சவால்களை சமாளிக்க, மேம்பட்ட உத்திகளைப் பயன்படுத்துவது அவசியம்.

• • பகுப்பு:உள்ளடக்க வடிகட்டுதல்**

இப்போது பரிவர்த்தனையை தொடங்குங்கள்

IQ Option-ல் பதிவு செய்யவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $10) Pocket Option-ல் கணக்கு திறக்கவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $5)

எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள்

எங்கள் Telegram சேனலுக்கு சேர்ந்து @strategybin பெறுங்கள்: ✓ தினசரி பரிவர்த்தனை சமிக்ஞைகள் ✓ சிறப்பு உத்திகள் மற்றும் ஆலோசனைகள் ✓ சந்தை சார்ந்த அறிவிப்புகள் ✓ தொடக்க அடிப்படையிலான கல்வி பொருட்கள்