அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள்

அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள்

அறிமுகம்

அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் (Quantitative Analysis Models) நிதிச் சந்தைகளில், குறிப்பாக பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனைகளில் முதலீட்டு முடிவுகளை எடுக்கப் பயன்படும் முக்கியமான கருவிகள் ஆகும். இந்த மாதிரிகள், வரலாற்றுத் தரவுகள், புள்ளியியல் முறைகள் மற்றும் கணித சூத்திரங்களைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால சந்தை நகர்வுகளைக் கணிக்கின்றன. அளவு பகுப்பாய்வு, சந்தையின் உணர்ச்சிகள் மற்றும் ஊகங்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு மற்றும் அடிப்படை பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றிலிருந்து வேறுபட்டது. இது முற்றிலும் தரவுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கிறது.

அளவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படைக் கூறுகள்

அளவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படைக் கூறுகள் பின்வருமாறு:

• தரவு சேகரிப்பு: நம்பகமான மற்றும் துல்லியமான தரவுகளைச் சேகரிப்பது மிக முக்கியம். இது சந்தை விலைகள், வர்த்தக அளவு, பொருளாதார குறிகாட்டிகள் மற்றும் பிற தொடர்புடைய தகவல்களை உள்ளடக்கியது.
• புள்ளியியல் முறைகள்: தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பல்வேறு புள்ளியியல் முறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இதில் சராசரி, திட்டவிலகல், ஒட்டுறவு, தொடர்புப் பகுப்பாய்வு மற்றும் காலத் தொடர் பகுப்பாய்வு ஆகியவை அடங்கும்.
• கணித மாதிரிகள்: சந்தை நகர்வுகளைக் கணிக்க கணித சூத்திரங்கள் மற்றும் மாதிரிகள் உருவாக்கப்படுகின்றன. பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி, பின்னிமிகள் மற்றும் மார்கோவ் மாதிரிகள் ஆகியவை பிரபலமானவை.
• கணினி நிரலாக்கம்: பெரிய அளவிலான தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும், மாதிரிகளை உருவாக்கவும், பரிவர்த்தனைகளை தானியங்குபடுத்தவும் கணினி நிரலாக்கம் அவசியம். பைதான், ஆர் மற்றும் மாட்லாப் போன்ற நிரலாக்க மொழிகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

பைனரி ஆப்ஷன்களில் அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகளின் பயன்பாடு

பைனரி ஆப்ஷன்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திற்குள் ஒரு சொத்தின் விலை ஒரு குறிப்பிட்ட அளவை விட அதிகமாகவோ அல்லது குறைவாகவோ இருக்குமா என்பதை முன்னறிவிக்கும் பரிவர்த்தனைகள் ஆகும். அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் இந்த முன்னறிவிப்புகளைச் செய்ய உதவுகின்றன:

• விலை முன்னறிவிப்பு: வரலாற்றுத் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால விலைகளை முன்னறிவித்தல்.
• சாதகமான சூழ்நிலைகளைக் கண்டறிதல்: அதிக லாபம் தரக்கூடிய பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிதல்.
• ஆபத்து மேலாண்மை: சாத்தியமான இழப்புகளைக் குறைத்தல்.
• தானியங்கு வர்த்தகம்: குறிப்பிட்ட நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் தானாகவே பரிவர்த்தனைகளைச் செய்தல்.

முக்கிய அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள்

பின்வரும் மாதிரிகள் பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன:

1. பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி (Black-Scholes Model): இது ஆப்ஷன் விலையை நிர்ணயிக்கப் பயன்படும் ஒரு பிரபலமான மாதிரி. இது சொத்தின் விலை, வேலைநிறுத்த விலை, காலாவதி நேரம், வட்டி விகிதம் மற்றும் மாறும் தன்மை ஆகியவற்றை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கிறது. 2. பின்னிமிகள் (Binomial Model): இது ஒரு தனித்துவமான காலவரிசையில் சொத்தின் விலை நகர்வுகளைக் கணிக்கிறது. இது பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரியை விட அதிக நெகிழ்வுத்தன்மை கொண்டது. 3. மார்கோவ் மாதிரிகள் (Markov Models): இந்த மாதிரிகள், சொத்தின் விலை முந்தைய நிலைகளை மட்டுமே சார்ந்துள்ளது என்ற கருதுகோளின் அடிப்படையில் செயல்படுகின்றன. 4. காலத் தொடர் பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis): இது வரலாற்றுத் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால போக்குகளைக் கணிக்கிறது. ARIMA, GARCH போன்ற முறைகள் இதில் அடங்கும். 5. இயந்திர கற்றல் (Machine Learning): இது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு முன்னறிவிப்புகளைச் செய்யப் பயன்படும் ஒரு மேம்பட்ட நுட்பமாகும். நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள், ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் மற்றும் சீரற்ற காடுகள் போன்ற வழிமுறைகள் இதில் அடங்கும்.

அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகளின் நன்மைகள்

• துல்லியமான முடிவுகள்: தரவுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுப்பதால், உணர்ச்சிகரமான தவறுகளைத் தவிர்க்கலாம்.
• ஆபத்து குறைப்பு: சாத்தியமான இழப்புகளைக் கணிக்கவும், அவற்றை நிர்வகிக்கவும் உதவுகிறது.
• தானியங்கு வர்த்தகம்: மனித தலையீடு இல்லாமல் தானாகவே பரிவர்த்தனைகளைச் செய்ய முடியும்.
• சந்தை நுண்ணறிவு: சந்தையின் போக்குகள் மற்றும் வாய்ப்புகளைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை வழங்குகிறது.

அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகளின் குறைபாடுகள்

• தரவு சார்ந்தவை: தரவுகளின் தரம் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை முடிவுகளைப் பாதிக்கலாம்.
• சிக்கலான தன்மை: மாதிரிகளை உருவாக்குவது மற்றும் புரிந்துகொள்வது கடினமாக இருக்கலாம்.
• அதிகப்படியான நம்பிக்கை: மாதிரிகளின் முடிவுகளை மட்டுமே நம்புவது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• சந்தை மாற்றங்கள்: சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது மாதிரிகளின் துல்லியம் குறையலாம்.
• பின்பரிசோதனை பிழை (Backtesting Bias): வரலாற்றுத் தரவுகளில் சிறப்பாகச் செயல்படும் மாதிரி, எதிர்காலத்தில் அதே போல் செயல்படும் என்பதற்கு எந்த உத்தரவாதமும் இல்லை.

அளவு பகுப்பாய்வு உத்திகள்

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனைகளில் பயன்படுத்தப்படும் சில அளவு பகுப்பாய்வு உத்திகள்:

• சராசரி மீள்வருகை (Mean Reversion): சொத்தின் விலை அதன் சராசரி விலையை நோக்கி திரும்பும் என்ற கருதுகோளின் அடிப்படையில் செயல்படுகிறது.
• உந்த உத்தி (Momentum Strategy): சமீபத்திய போக்குகளைப் பின்பற்றி வர்த்தகம் செய்வது.
• ஜோடி வர்த்தகம் (Pair Trading): இரண்டு தொடர்புடைய சொத்துகளுக்கு இடையிலான விலை வேறுபாடுகளைப் பயன்படுத்தி வர்த்தகம் செய்வது.
• புள்ளிவிவர இடைவெளி (Statistical Arbitrage): சந்தையில் உள்ள விலை வேறுபாடுகளைப் பயன்படுத்தி லாபம் ஈட்டுவது.
• சமூக உணர்வு பகுப்பாய்வு (Sentiment Analysis): சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் செய்தி கட்டுரைகளில் உள்ள தகவல்களைப் பயன்படுத்தி சந்தை உணர்வுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வது.

தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு மற்றும் அளவு பகுப்பாய்வு - ஒரு ஒப்பீடு

| அம்சம் | தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு | அளவு பகுப்பாய்வு | |---|---|---| | அணுகுமுறை | வரைபடங்கள் மற்றும் குறிகாட்டிகளைப் பயன்படுத்துதல் | புள்ளியியல் மற்றும் கணித மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல் | | தரவு | விலை மற்றும் அளவு தரவு | பரந்த அளவிலான தரவு (விலை, அளவு, பொருளாதாரம், முதலியன) | | கவனம் | சந்தை போக்குகளை அடையாளம் காணுதல் | துல்லியமான முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குதல் | | அகநிலை | அதிக அகநிலை | குறைந்த அகநிலை | | பயன்பாடு | குறுகிய கால வர்த்தகம் | நீண்ட கால முதலீடு மற்றும் ஆபத்து மேலாண்மை |

அளவு பகுப்பாய்வுக்குத் தேவையான திறன்கள்

அளவு பகுப்பாய்வில் நிபுணத்துவம் பெற பின்வரும் திறன்கள் அவசியம்:

• புள்ளியியல் அறிவு: புள்ளியியல் கோட்பாடுகள் மற்றும் முறைகள் பற்றிய ஆழமான புரிதல்.
• கணித திறன்: கால்குலஸ், நேரியல் இயற்கணிதம் மற்றும் நிகழ்தகவு பற்றிய அறிவு.
• நிரலாக்க திறன்: பைதான், ஆர் அல்லது மாட்லாப் போன்ற நிரலாக்க மொழிகளில் புலமை.
• தரவு பகுப்பாய்வு திறன்: பெரிய அளவிலான தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து நுண்ணறிவுகளைப் பெறும் திறன்.
• நிதி அறிவு: நிதிச் சந்தைகள் மற்றும் பைனரி ஆப்ஷன்கள் பற்றிய புரிதல்.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால போக்குகள்

அளவு பகுப்பாய்வில் உள்ள சவால்கள்:

• தரவு கிடைப்பது: நம்பகமான மற்றும் துல்லியமான தரவுகளைப் பெறுவது கடினமாக இருக்கலாம்.
• மாறிவரும் சந்தை நிலைமைகள்: சந்தை நிலைமைகள் தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருப்பதால், மாதிரிகளைப் புதுப்பித்துக்கொள்வது அவசியம்.
• அதிகப்படியான நம்பிக்கை: மாதிரிகளின் முடிவுகளை மட்டுமே நம்புவது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

எதிர்கால போக்குகள்:

• இயந்திர கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு: இந்த தொழில்நுட்பங்கள் அளவு பகுப்பாய்வில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும்.
• பெரிய தரவு பகுப்பாய்வு: பெரிய அளவிலான தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான புதிய கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்கள் உருவாகி வருகின்றன.
• தானியங்கு வர்த்தகம்: தானியங்கு வர்த்தக அமைப்புகளின் பயன்பாடு அதிகரிக்கும்.

முடிவுரை

அளவு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனைகளில் முதலீட்டு முடிவுகளை எடுக்க உதவும் மதிப்புமிக்க கருவிகள் ஆகும். இந்த மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், முதலீட்டாளர்கள் சந்தை அபாயங்களைக் குறைக்கலாம், லாபத்தை அதிகரிக்கலாம் மற்றும் துல்லியமான முடிவுகளை எடுக்கலாம். இருப்பினும், மாதிரிகளின் குறைபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் அவற்றை கவனமாகப் பயன்படுத்துவது அவசியம். சந்தை ஆராய்ச்சி, ஆபத்து மேலாண்மை, முதலீட்டு உத்திகள், பைனரி ஆப்ஷன் தளம் மற்றும் நிதி கருவிகள் போன்ற கூடுதல் தகவல்களுக்கு இந்த இணைப்புகளைப் பார்க்கவும்.

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