இயந்திர கற்றல்
- இயந்திர கற்றல்
இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் (Artificial Intelligence) ஒரு பிரிவு ஆகும். இது, கணினிகளுக்கு வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல், தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் திறனை வழங்குகிறது. அதாவது, மனிதர்கள் எவ்வாறு அனுபவத்தின் மூலம் கற்றுக்கொள்கிறார்களோ, அதேபோல் இயந்திரங்களும் தரவுகளின் மூலம் தானாகவே மேம்படும் திறனைப் பெறுகின்றன. பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில், இந்த இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் கணிப்புகளை மேம்படுத்தவும், ஆபத்தை குறைக்கவும், லாபத்தை அதிகரிக்கவும் உதவுகின்றன.
இயந்திர கற்றலின் அடிப்படைகள்
இயந்திர கற்றலின் மையக் கருத்து, ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைச் செய்ய கணினியை பயிற்றுவிப்பதற்குப் பதிலாக, தரவுகளிலிருந்து அந்தப் பணியை எவ்வாறு செய்வது என்பதைக் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிப்பதாகும். இதற்குப் பல்வேறு வகையான அல்காரிதம்கள் (Algorithms) பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த அல்காரிதம்கள் தரவுகளில் உள்ள வடிவங்கள், தொடர்புகள் மற்றும் போக்குகளை அடையாளம் கண்டு, அவற்றின் அடிப்படையில் எதிர்கால நிகழ்வுகளைப் பற்றிய கணிப்புகளைச் செய்கின்றன.
இயந்திர கற்றலில் மூன்று முக்கிய வகைகள் உள்ளன:
- கண்காணிக்கப்பட்ட கற்றல் (Supervised Learning): இந்த முறையில், உள்ளீட்டுத் தரவுகளும், அதற்கான சரியான வெளியீடுகளும் (labels) அல்காரிதமிற்கு வழங்கப்படுகின்றன. அல்காரிதம் இந்தத் தரவுகளிலிருந்து ஒரு மாதிரியை (model) உருவாக்கி, புதிய உள்ளீடுகளுக்கு சரியான வெளியீடுகளைக் கணிக்கப் பயன்படுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில், முந்தைய தரவுகளின் அடிப்படையில் (விலை நகர்வுகள், வால்யூம் போன்றவை) ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் விலை உயருமா அல்லது குறையுமா என்பதை கணிக்கலாம். சாய்வு இறக்கம் (Gradient Descent) போன்ற நுட்பங்கள் இந்த கற்றல் முறையில் பயன்படுகின்றன.
- கண்காணிக்கப்படாத கற்றல் (Unsupervised Learning): இந்த முறையில், அல்காரிதமிற்கு உள்ளீட்டுத் தரவுகள் மட்டுமே வழங்கப்படுகின்றன, வெளியீடுகள் வழங்கப்படுவதில்லை. அல்காரிதம் தரவுகளில் உள்ள மறைக்கப்பட்ட வடிவங்கள் மற்றும் தொடர்புகளைத் தானாகவே கண்டறிய வேண்டும். உதாரணமாக, வாடிக்கையாளர்களின் பரிவர்த்தனைத் தரவுகளைக் கொண்டு, அவர்களை வெவ்வேறு குழுக்களாகப் பிரிக்கலாம் (clustering). இது பைனரி ஆப்ஷன் சந்தையில் உள்ள போக்குகளை அடையாளம் காண உதவும். K-Means Clustering ஒரு பிரபலமான கண்காணிப்பற்ற கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும்.
- reinforcement கற்றல் (Reinforcement Learning): இந்த முறையில், அல்காரிதம் ஒரு சூழலில் (environment) செயல்பட்டு, அதன் செயல்களுக்கு வெகுமதிகள் (rewards) அல்லது தண்டனைகள் (penalties) பெறுகிறது. வெகுமதிகளை அதிகரிக்கவும், தண்டனைகளை குறைக்கவும் அல்காரிதம் கற்றுக்கொள்கிறது. இது பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் தானியங்கி வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது. Q-Learning இந்த வகையின் ஒரு முக்கிய அல்காரிதம் ஆகும்.
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள்
இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படும் சில முக்கியமான அல்காரிதம்கள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:
- லீனியர் ரெக்ரஷன் (Linear Regression): இது ஒரு எளிய அல்காரிதம் ஆகும். இது இரண்டு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை ஒரு நேர்கோட்டின் மூலம் பிரதிபலிக்கிறது. பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில், விலை நகர்வுகளைக் கணிக்க இது பயன்படுத்தப்படலாம்.
- லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷன் (Logistic Regression): இது ஒரு வகைப்பாடு அல்காரிதம் ஆகும். இது ஒரு நிகழ்வு நடக்குமா இல்லையா என்பதைக் கணிக்கப் பயன்படுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட பைனரி ஆப்ஷன் ஒப்பந்தம் லாபகரமானதா இல்லையா என்பதை கணிக்கலாம்.
- சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (Support Vector Machine - SVM): இது ஒரு சக்திவாய்ந்த வகைப்பாடு அல்காரிதம் ஆகும். இது தரவுகளை வெவ்வேறு வகுப்புகளாகப் பிரிக்க ஒரு சிறந்த கோட்டைக் (hyperplane) கண்டறியப் பயன்படுகிறது.
- முடிவு மரங்கள் (Decision Trees): இது தரவுகளைப் பிரித்து முடிவுகளை எடுக்கும் ஒரு மர-போன்ற கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது.
- ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் (Random Forest): இது பல முடிவு மரங்களின் தொகுப்பாகும். இது அதிக துல்லியமான கணிப்புகளை வழங்குகிறது.
- நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (Neural Networks): இது மனித மூளையின் செயல்பாட்டைப் பிரதிபலிக்கும் ஒரு சிக்கலான அல்காரிதம் ஆகும். இது மிகவும் சிக்கலான தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது. ஆழமான கற்றல் (Deep Learning) நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் ஒரு மேம்பட்ட வடிவமாகும்.
| வகை | பயன்பாடு | | மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் | விலை நகர்வு கணிப்பு | | மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் | ஒப்பந்த லாபம் கணிப்பு | | மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் | வகைப்படுத்துதல் | | மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் | முடிவெடுத்தல் | | மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் | துல்லியமான கணிப்புகள் | | மேற்பார்வையிடப்பட்ட / மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் | சிக்கலான தரவு பகுப்பாய்வு | |
பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடுகள்
பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் இயந்திர கற்றல் பல்வேறு வழிகளில் பயன்படுத்தப்படலாம்:
- விலை கணிப்பு (Price Prediction): இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள், வரலாற்றுத் தரவுகள், பொருளாதார குறிகாட்டிகள் மற்றும் பிற தொடர்புடைய தகவல்களைப் பயன்படுத்தி, சொத்துக்களின் எதிர்கால விலைகளை கணிக்க முடியும்.
- ஆபத்து மேலாண்மை (Risk Management): இயந்திர கற்றல், பரிவர்த்தனைகளில் உள்ள ஆபத்துகளை மதிப்பிட்டு, அவற்றை நிர்வகிக்க உதவும்.
- தானியங்கி வர்த்தகம் (Automated Trading): இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள், தானாகவே வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்கவும், பரிவர்த்தனைகளை செயல்படுத்தவும் முடியும். இது மனித உணர்ச்சிகளின் தலையீட்டைக் குறைத்து, வர்த்தக செயல்திறனை மேம்படுத்தும்.
- மோசடி கண்டறிதல் (Fraud Detection): இயந்திர கற்றல், சந்தேகத்திற்கிடமான பரிவர்த்தனைகளை அடையாளம் கண்டு, மோசடியைத் தடுக்க உதவும்.
- சந்தை பகுப்பாய்வு (Market Analysis): இயந்திர கற்றல், சந்தை போக்குகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து, வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண உதவும். தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு (Technical Analysis) மற்றும் அடிப்படை பகுப்பாய்வு (Fundamental Analysis) ஆகியவற்றை இயந்திர கற்றல் மேம்படுத்தும்.
தரவு தயாரிப்பு மற்றும் அம்ச பொறியியல்
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களின் செயல்திறன், தரவுகளின் தரம் மற்றும் தயாரிப்பைப் பொறுத்தது. தரவு தயாரிப்பில் பின்வரும் படிகள் அடங்கும்:
- தரவு சேகரிப்பு (Data Collection): பொருத்தமான தரவுகளை பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து சேகரிக்க வேண்டும்.
- தரவு சுத்தம் (Data Cleaning): தவறான, முழுமையற்ற அல்லது பொருத்தமற்ற தரவுகளை நீக்க வேண்டும்.
- தரவு மாற்றம் (Data Transformation): தரவுகளை அல்காரிதம் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய வடிவத்திற்கு மாற்ற வேண்டும்.
- அம்ச பொறியியல் (Feature Engineering): அல்காரிதமிற்கு பயனுள்ள புதிய அம்சங்களை உருவாக்க வேண்டும். உதாரணமாக, நகரும் சராசரிகள் (moving averages), சார்பு வலிமை குறியீடு (Relative Strength Index - RSI) போன்ற தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகளை (Technical Indicators) உருவாக்கலாம்.
மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் தேர்வு
பயிற்சி செய்யப்பட்ட இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது மிகவும் முக்கியமானது. இதற்குப் பல்வேறு அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன:
- துல்லியம் (Accuracy): மாதிரி சரியாக கணித்த நிகழ்வுகளின் சதவீதம்.
- சரியான நேர்மறை விகிதம் (Precision): மாதிரி சரியாக கணித்த நேர்மறை நிகழ்வுகளின் சதவீதம்.
- மீட்டெடுப்பு விகிதம் (Recall): மாதிரி கண்டறிந்த நேர்மறை நிகழ்வுகளின் சதவீதம்.
- F1-ஸ்கோர் (F1-Score): துல்லியம் மற்றும் மீட்டெடுப்பு விகிதங்களின் சராசரி.
- ROC வளைவு (ROC Curve): மாதிரி வெவ்வேறு வகைப்பாடு வரம்புகளில் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைக் காட்டுகிறது.
இந்த அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி, சிறந்த மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கலாம். குறுக்கு சரிபார்ப்பு (Cross-Validation) என்பது மாதிரி மதிப்பீட்டிற்கான ஒரு பொதுவான நுட்பமாகும்.
சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால போக்குகள்
இயந்திர கற்றல் பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், சில சவால்களும் உள்ளன:
- தரவு கிடைப்பது (Data Availability): போதுமான அளவு தரவு கிடைப்பது ஒரு சவாலாக இருக்கலாம்.
- தரவு தரம் (Data Quality): தரவுகளின் தரம் குறைவாக இருந்தால், மாதிரியின் செயல்திறன் பாதிக்கப்படலாம்.
- அதிகப்படியான பொருத்தம் (Overfitting): மாதிரி பயிற்சித் தரவுகளுக்கு அதிகமாகப் பொருந்தி, புதிய தரவுகளுக்கு சரியாகப் பதிலளிக்காமல் போகலாம்.
- சந்தை மாற்றங்கள் (Market Changes): சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது, மாதிரியின் செயல்திறன் குறையலாம்.
எதிர்காலத்தில், இயந்திர கற்றலில் பின்வரும் போக்குகள் எதிர்பார்க்கப்படுகின்றன:
- ஆழமான கற்றல் (Deep Learning): நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் மேம்பட்ட வடிவங்கள் அதிக துல்லியமான கணிப்புகளை வழங்கக்கூடும்.
- reinforcement கற்றல் (Reinforcement Learning): தானியங்கி வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்க reinforcement கற்றல் மேலும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
- விளக்கக்கூடிய AI (Explainable AI - XAI): இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் எவ்வாறு முடிவுகளை எடுக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள XAI உதவும்.
- பெரிய தரவு பகுப்பாய்வு (Big Data Analytics): பெரிய அளவிலான தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து, வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண முடியும்.
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (Natural Language Processing - NLP): செய்தி கட்டுரைகள் மற்றும் சமூக ஊடக தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து, சந்தை உணர்வுகளைப் புரிந்துகொள்ள முடியும். உணர்வு பகுப்பாய்வு (Sentiment Analysis) இதற்கு உதவும்.
பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் இயந்திர கற்றலுக்கான உத்திகள்
- சிக்னல் உருவாக்கம் (Signal Generation): இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி, பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்திற்கான சிக்னல்களை உருவாக்கலாம்.
- போர்ட்ஃபோலியோ தேர்வுமுறை (Portfolio Optimization): இயந்திர கற்றல், ஆபத்தை குறைத்து லாபத்தை அதிகரிக்க உதவும் வகையில், சொத்துக்களைத் தேர்ந்தெடுக்கலாம்.
- சந்தை நேரமிடல் (Market Timing): இயந்திர கற்றல், சந்தையில் நுழைய மற்றும் வெளியேற சிறந்த நேரத்தைக் கணிக்க உதவும்.
- ஆபத்து மதிப்பீடு (Risk Assessment): இயந்திர கற்றல், ஒவ்வொரு பரிவர்த்தனையிலும் உள்ள ஆபத்தை மதிப்பிட உதவும்.
- உத்திகளின் கலவை (Strategy Combination): பல்வேறு இயந்திர கற்றல் உத்திகளை ஒன்றிணைத்து, அதிக லாபம் ஈட்டலாம். உத்தி பல்வகைப்படுத்தல் (Strategy Diversification) முக்கியமானது.
முடிவுரை
இயந்திர கற்றல் பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக உருவெடுத்துள்ளது. இது கணிப்புகளை மேம்படுத்தவும், ஆபத்தை குறைக்கவும், லாபத்தை அதிகரிக்கவும் உதவுகிறது. இருப்பினும், இயந்திர கற்றலின் திறனை முழுமையாகப் பயன்படுத்த, தரவு தயாரிப்பு, மாதிரி மதிப்பீடு, மற்றும் சந்தை புரிதல் ஆகியவை அவசியம். எதிர்காலத்தில், இயந்திர கற்றல் பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் மேலும் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. காலவரிசை பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis) மற்றும் நிகழ்தகவு மாதிரி (Probabilistic Modeling) போன்ற நுட்பங்கள், இயந்திர கற்றலின் செயல்திறனை மேலும் அதிகரிக்கும்.
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
