கணித மாதிரிகள்

கணித மாதிரிகள் என்பவை நிஜ உலகப் பிரச்சனைகளை கணிதச் சமன்பாடுகள், சூத்திரங்கள் மற்றும் கோட்பாடுகளின் மூலம் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் முறையாகும். பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில், கணித மாதிரிகள் சந்தை போக்குகளை முன்னறிவிக்கவும், அபாயங்களை மதிப்பிடவும், உகந்த வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்கவும் உதவுகின்றன. இந்த மாதிரிகள், கடந்த கால தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு எதிர்கால விளைவுகளை கணிக்க முயல்கின்றன.

கணித மாதிரிகளின் அடிப்படை கூறுகள்

கணித மாதிரிகள் பொதுவாக மூன்று முக்கிய கூறுகளைக் கொண்டிருக்கும்:

மாறிகள் (Variables): இவை மாதிரியில் பயன்படுத்தப்படும் அளவீடுகள். பைனரி ஆப்ஷன்களில், இவை சொத்து விலைகள், நேரம், ஏற்ற இறக்கம் போன்றவற்றை குறிக்கலாம்.
சமன்பாடுகள் (Equations): இவை மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை வரையறுக்கும் கணித வெளிப்பாடுகள்.
அனுமானங்கள் (Assumptions): மாதிரியின் துல்லியத்தை பாதிக்கக்கூடிய எளிய கருதுகோள்கள்.

பைனரி ஆப்ஷன்களில் பயன்படுத்தப்படும் கணித மாதிரிகள்

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் பல்வேறு கணித மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவற்றில் சில முக்கியமானவை கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:

பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி (Black-Scholes Model)

பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி என்பது ஆப்ஷன்களின் விலையை நிர்ணயிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு பிரபலமான கணித மாதிரியாகும். இது 1973 ஆம் ஆண்டு ஃபின்சர் பிளாக் மற்றும் மைரான் ஸ்கோல்ஸ் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்டது. இந்த மாதிரி, சொத்து விலை, வேலைநிறுத்த விலை, காலாவதி காலம், அபாயமில்லாத வட்டி விகிதம் மற்றும் சொத்தின் ஏற்ற இறக்கம் போன்ற காரணிகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டு ஆப்ஷனின் நியாயமான விலையை கணக்கிடுகிறது.

பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரியின் கூறுகள்
கூறு	விளக்கம்	குறியீடு
சொத்து விலை	அடிப்படை சொத்தின் தற்போதைய சந்தை விலை	S
வேலைநிறுத்த விலை	ஆப்ஷனைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கப்படும் விலை	K
காலாவதி காலம்	ஆப்ஷன் காலாவதியாகும் நேரம்	T
அபாயமில்லாத வட்டி விகிதம்	அபாயமில்லாத முதலீட்டின் வருவாய்	r
ஏற்ற இறக்கம்	சொத்து விலையின் ஏற்ற இறக்கத்தின் அளவு	σ

பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி பைனரி ஆப்ஷன்களின் விலையை நிர்ணயிக்கப் பயன்படுகிறது என்றாலும், சில வரம்புகள் உள்ளன. இது நிலையான ஏற்ற இறக்கத்தை அனுமானிக்கிறது, இது நிஜ சந்தையில் எப்போதும் உண்மையாக இருக்காது. மேலும், இது சந்தை செயல்திறன் மற்றும் பங்குகளின் ஈவுத்தொகை போன்ற காரணிகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வதில்லை. சந்தை செயல்திறன்

பின்னோக்கிய வேறுபாடு முறை (Backward Difference Method)

பின்னோக்கிய வேறுபாடு முறை என்பது ஒரு எண்முறை முறையாகும், இது பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி பைனரி ஆப்ஷன்களின் விலையை கணக்கிட பயன்படுகிறது. இது காலாவதி காலத்திற்கு நெருக்கமான ஆப்ஷன்களின் விலையை நிர்ணயிக்க குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த முறை, ஆப்ஷனின் விலையை காலாவதி காலம் வரை பின்னோக்கி கணக்கிடுகிறது.

மாண்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல் (Monte Carlo Simulation)

மாண்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல் என்பது ஒரு கணக்கீட்டு முறையாகும், இது பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் பைனரி ஆப்ஷன்களின் விலையை மதிப்பிட பயன்படுகிறது. இது சொத்து விலைகளின் சீரற்ற நகர்வுகளை உருவகப்படுத்துகிறது மற்றும் ஆப்ஷனின் சாத்தியமான விளைவுகளை கணக்கிடுகிறது. இந்த முறை, சிக்கலான ஆப்ஷன்களின் விலையை நிர்ணயிக்கவும், அபாயங்களை மதிப்பிடவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். அபாய மேலாண்மை

ஏற்ற இறக்க புன்னகை (Volatility Smile)

ஏற்ற இறக்க புன்னகை என்பது ஆப்ஷன்களின் மறைமுக ஏற்ற இறக்கத்திற்கும் வேலைநிறுத்த விலைக்கும் இடையிலான உறவை குறிக்கிறது. சந்தையில், வெவ்வேறு வேலைநிறுத்த விலைகளைக் கொண்ட ஆப்ஷன்கள் ஒரே காலாவதி தேதியைக் கொண்டிருந்தாலும், வெவ்வேறு மறைமுக ஏற்ற இறக்கங்களைக் கொண்டிருக்கலாம். இந்த உறவு பொதுவாக ஒரு "புன்னகை" வடிவத்தில் இருக்கும். ஏற்ற இறக்க புன்னகையை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வது, பைனரி ஆப்ஷன்களின் விலையை மிகவும் துல்லியமாக நிர்ணயிக்க உதவும். ஏற்ற இறக்கம்

கணித மாதிரிகளின் பயன்பாடுகள்

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் கணித மாதிரிகள் பல்வேறு பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன:

விலை நிர்ணயம் (Pricing): ஆப்ஷன்களின் நியாயமான விலையை நிர்ணயிக்க கணித மாதிரிகள் உதவுகின்றன.
அபாய மேலாண்மை (Risk Management): பரிவர்த்தனைகளில் உள்ள அபாயங்களை மதிப்பிடவும், குறைக்கவும உதவுகின்றன.
உத்தி மேம்பாடு (Strategy Development): உகந்த வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்க உதவுகின்றன.
போர்ட்ஃபோலியோ தேர்வு (Portfolio Selection): சிறந்த முதலீட்டு போர்ட்ஃபோலியோவை தேர்வு செய்ய உதவுகின்றன.
சந்தை முன்னறிவிப்பு (Market Forecasting): சந்தை போக்குகளை முன்னறிவிக்க உதவுகின்றன. சந்தை பகுப்பாய்வு

கணித மாதிரிகளின் வரம்புகள்

கணித மாதிரிகள் பயனுள்ள கருவிகளாக இருந்தாலும், சில வரம்புகள் உள்ளன:

அனுமானங்கள் (Assumptions): மாதிரிகள் பெரும்பாலும் எளிய அனுமானங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, அவை நிஜ சந்தையில் எப்போதும் உண்மையாக இருக்காது.
தரவு தரம் (Data Quality): மாதிரிகளின் துல்லியம் தரவின் தரத்தைப் பொறுத்தது. தவறான அல்லது முழுமையற்ற தரவு தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
சிக்கலான தன்மை (Complexity): சில மாதிரிகள் மிகவும் சிக்கலானவை மற்றும் புரிந்துகொள்வது கடினம்.
சந்தை மாற்றங்கள் (Market Changes): சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது, மாதிரிகளின் துல்லியம் குறையக்கூடும். சந்தை அபாயங்கள்

மேம்பட்ட கணித மாதிரிகள்

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் பயன்படுத்தப்படும் சில மேம்பட்ட கணித மாதிரிகள்:

ஸ்டோகாஸ்டிக் ஏற்ற இறக்கம் மாதிரிகள் (Stochastic Volatility Models): இவை ஏற்ற இறக்கம் நிலையானதாக இல்லாமல், காலப்போக்கில் மாறும் என்று கருதுகின்றன.
குதி-பரவல் மாதிரிகள் (Jump-Diffusion Models): இவை சொத்து விலைகளில் திடீர் மாற்றங்களை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கின்றன.
சராசரி மீள்நிகழ்வு மாதிரிகள் (Mean-Reversion Models): இவை சொத்து விலைகள் அவற்றின் சராசரி மதிப்பை நோக்கி திரும்பும் என்று கருதுகின்றன. சராசரி மீள்நிகழ்வு
கால வரிசை பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis): இது கடந்த கால தரவுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால சந்தை போக்குகளை முன்னறிவிக்கிறது. கால வரிசை பகுப்பாய்வு

தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு மற்றும் கணித மாதிரிகள்

தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு என்பது விளக்கப்படங்கள் மற்றும் குறிகாட்டிகளைப் பயன்படுத்தி சந்தை போக்குகளை ஆய்வு செய்யும் முறையாகும். கணித மாதிரிகள் சந்தையின் அடிப்படைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, அதே நேரத்தில் தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு சந்தை விலைகளின் நகர்வுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இரண்டு முறைகளும் பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் பயன்படுத்தப்படலாம், மேலும் அவை ஒன்றை ஒன்று பூர்த்தி செய்யலாம். தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள்

அளவு பகுப்பாய்வு மற்றும் கணித மாதிரிகள்

அளவு பகுப்பாய்வு என்பது தரவுகளைப் பயன்படுத்தி வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்கும் முறையாகும். கணித மாதிரிகள் அளவு பகுப்பாய்வின் ஒரு முக்கிய பகுதியாகும், ஏனெனில் அவை தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், சந்தை போக்குகளை அடையாளம் காணவும், வர்த்தக வாய்ப்புகளை மதிப்பிடவும் உதவுகின்றன. அளவு வர்த்தகம்

பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் கணித மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான உத்திகள்

பல மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தவும் (Use Multiple Models): ஒரே மாதிரியை மட்டுமே நம்பாமல், பல்வேறு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி முடிவுகளை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கவும்.
மாதிரி அனுமானங்களை கவனத்தில் கொள்ளவும் (Consider Model Assumptions): ஒவ்வொரு மாதிரியின் அனுமானங்களையும் புரிந்துகொண்டு, அவை சந்தை நிலைமைகளுக்கு ஏற்புடையதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
தரவு தரத்தை உறுதிப்படுத்தவும் (Ensure Data Quality): மாதிரிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவு துல்லியமாகவும், முழுமையாகவும் இருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
தொடர்ந்து மாதிரிகளை சரிசெய்யவும் (Regularly Calibrate Models): சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது, மாதிரிகளை தொடர்ந்து சரிசெய்து அவற்றின் துல்லியத்தை பராமரிக்கவும்.
அபாய மேலாண்மைக்கு முக்கியத்துவம் கொடுக்கவும் (Prioritize Risk Management): கணித மாதிரிகள் அபாயங்களை மதிப்பிட உதவுகின்றன, ஆனால் அபாய மேலாண்மைக்கு எப்போதும் முன்னுரிமை கொடுக்கவும். அபாய குறைப்பு உத்திகள்

முடிவுரை

கணித மாதிரிகள் பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அவை சந்தை போக்குகளை முன்னறிவிக்கவும், அபாயங்களை மதிப்பிடவும், உகந்த வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்கவும் உதவுகின்றன. இருப்பினும், கணித மாதிரிகளின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் அவற்றை கவனமாகப் பயன்படுத்துவது அவசியம். சரியான உத்திகள் மற்றும் அபாய மேலாண்மை அணுகுமுறைகளுடன் இணைந்து கணித மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தகத்தில் வெற்றிக்கான வாய்ப்புகளை அதிகரிக்கலாம். பைனரி ஆப்ஷன் உத்திகள்

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