கணித மாதிரியிடல்

கணித மாதிரியிடல்

அறிமுகம்

கணித மாதிரியிடல் (Mathematical Modeling) என்பது ஒரு சிக்கலான அமைப்பின் நடத்தையை புரிந்து கொள்ளவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும், முன்கூட்டியே கணிக்கவும் உதவும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இது, நிஜ உலகப் பிரச்சினைகளை கணிதச் சமன்பாடுகள் மற்றும் தர்க்கரீதியான கட்டமைப்புகளாக மாற்றுகிறது. பைனரி ஆப்ஷன் (Binary Options) பரிவர்த்தனை போன்ற நிதிச் சந்தைகளில் கணித மாதிரியிடல் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்தச் சந்தைகள் அதிக ஏற்ற இறக்கங்கள் கொண்டவை என்பதால், துல்லியமான கணிப்புகள் லாபகரமான வர்த்தகத்திற்கு அவசியம்.

கணித மாதிரியிடலின் அடிப்படை கூறுகள்

கணித மாதிரியிடலில் பொதுவாக பின்வரும் கூறுகள் இடம்பெறுகின்றன:

• மாறிகள் (Variables): ஒரு அமைப்பின் பண்புகளைக் குறிக்கும் மாறிகள். உதாரணமாக, ஒரு பங்கின் விலை, வட்டி விகிதம், அல்லது ஒரு பொருளின் தேவை.
• அளபுருக்கள் (Parameters): மாறிலிகள், அவை அமைப்பின் பண்புகளை வரையறுக்கின்றன.
• சமன்பாடுகள் (Equations): மாறிகள் மற்றும் அளபுருக்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கும் கணிதச் சமன்பாடுகள்.
• எல்லை நிபந்தனைகள் (Boundary Conditions): ஒரு அமைப்பின் செயல்பாட்டை கட்டுப்படுத்தும் நிபந்தனைகள்.
• ஆரம்ப நிபந்தனைகள் (Initial Conditions): ஒரு குறிப்பிட்ட நேரத்தில் அமைப்பின் ஆரம்ப நிலையை வரையறுக்கும் நிபந்தனைகள்.

கணித மாதிரியிடலின் வகைகள்

கணித மாதிரியிடலில் பல்வேறு வகைகள் உள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமானவை கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:

• உருவகப்படுத்துதல் (Simulation): ஒரு அமைப்பின் நடத்தையை காலப்போக்கில் உருவகப்படுத்தப் பயன்படுகிறது. மாண்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல் (Monte Carlo simulation) ஒரு பிரபலமான முறையாகும்.
• உகப்பாக்கம் (Optimization): ஒரு குறிப்பிட்ட இலக்கை அடைய சிறந்த வழியைக் கண்டுபிடிக்கப் பயன்படுகிறது. நேரியல் நிரலாக்கம் (Linear programming) மற்றும் டைனமிக் நிரலாக்கம் (Dynamic programming) ஆகியவை உகப்பாக்கத்திற்கான பொதுவான நுட்பங்களாகும்.
• புள்ளிவிவர மாதிரியிடல் (Statistical Modeling): தரவுகளிலிருந்து ஒரு அமைப்பின் பண்புகளைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது. தொடர் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு (Regression analysis) மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு (Time series analysis) ஆகியவை புள்ளிவிவர மாதிரியிடலில் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பங்களாகும்.
• இயந்திர கற்றல் (Machine Learning): தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு முன்கணிப்புகளைச் செய்யப் பயன்படுகிறது. நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் (Neural networks) மற்றும் ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (Support vector machines) ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் எடுத்துக்காட்டுகளாகும்.

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் கணித மாதிரியிடல்

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் கணித மாதிரியிடல் பின்வரும் வழிகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது:

• விலை நிர்ணயம் (Pricing): பைனரி ஆப்ஷன்களின் சரியான விலையை நிர்ணயிக்க கணித மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி (Black-Scholes model) பைனரி ஆப்ஷன்களின் விலை நிர்ணயத்திற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• ஆபத்து மேலாண்மை (Risk Management): வர்த்தகத்தின் அபாயங்களைக் கண்டறிந்து குறைக்க கணித மாதிரிகள் உதவுகின்றன. வேரியன்ஸ் குறைப்பு நுட்பங்கள் (Variance reduction techniques) ஆபத்து மேலாண்மையில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• வர்த்தக உத்திகள் (Trading Strategies): லாபகரமான வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்க கணித மாதிரிகள் பயன்படுகின்றன. சராசரி நகர்வு குவிதல்/விலகல் (Moving Average Convergence/Divergence - MACD) மற்றும் சார்பு வலிமை குறியீடு (Relative Strength Index - RSI) போன்ற தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு (Technical Analysis) கருவிகள் கணித மாதிரியிடலின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன.
• சந்தை முன்கணிப்பு (Market Prediction): சந்தையின் எதிர்கால நகர்வுகளை முன்கூட்டியே கணிக்க கணித மாதிரிகள் உதவுகின்றன. கால வரிசை முன்னறிவிப்பு (Time Series Forecasting) மற்றும் சந்தை உணர்வு பகுப்பாய்வு (Sentiment Analysis) ஆகியவை சந்தை முன்கணிப்பில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• போர்ட்ஃபோலியோ உகப்பாக்கம் (Portfolio Optimization): அதிகபட்ச வருவாயைப் பெறவும், அபாயத்தைக் குறைக்கவும் போர்ட்ஃபோலியோவை எவ்வாறு கட்டமைப்பது என்பதை கணித மாதிரிகள் தீர்மானிக்கின்றன. மாடர்ன் போர்ட்ஃபோலியோ கோட்பாடு (Modern Portfolio Theory) ஒரு பிரபலமான முறையாகும்.

பைனரி ஆப்ஷன்களுக்கான பொதுவான கணித மாதிரிகள்

• பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி (Black-Scholes Model): இது மிகவும் பிரபலமான ஆப்ஷன் விலை நிர்ணய மாதிரி. இது ஒரு சொத்தின் விலையில் ஏற்படும் மாற்றங்களின் அடிப்படையில் ஆப்ஷனின் விலையை கணக்கிடுகிறது.
• பின்னியல் மாதிரி (Binomial Model): இது பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரியை விட எளிமையானது, ஆனால் மிகவும் நெகிழ்வானது. இது ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் சொத்தின் விலையில் சாத்தியமான அனைத்து நகர்வுகளையும் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கிறது.
• மாண்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல் (Monte Carlo Simulation): இது ஒரு சிக்கலான மாதிரி, இது பல சாத்தியமான எதிர்கால சூழ்நிலைகளை உருவகப்படுத்துகிறது. இது பைனரி ஆப்ஷன்களின் விலையை மதிப்பிடப் பயன்படுகிறது.
• ஹைட்ரிக் மாதிரி (Hurst Model): இது கால வரிசை தரவுகளைப் பயன்படுத்தி விலைகளை முன்கணிக்கும் ஒரு மாதிரி. இது நீண்ட கால போக்குகளைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது.

கணித மாதிரியிடலில் உள்ள சவால்கள்

கணித மாதிரியிடல் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக இருந்தாலும், சில சவால்கள் உள்ளன:

• தரவு கிடைக்கும் தன்மை (Data Availability): துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய போதுமான தரவு கிடைப்பது அவசியம்.
• மாதிரி சிக்கலானது (Model Complexity): மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகள் கணக்கிட கடினமாக இருக்கலாம் மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்தத்திற்கு (overfitting) வழிவகுக்கும்.
• சந்தை மாற்றங்கள் (Market Changes): சந்தை நிலைமைகள் தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருப்பதால், மாதிரிகளை அவ்வப்போது புதுப்பிக்க வேண்டியது அவசியம்.
• மனித உளவியல் (Human Psychology): சந்தையில் மனித உளவியலின் தாக்கத்தை கணிப்பது கடினம்.
• சீரற்ற நிகழ்வுகள் (Random Events): எதிர்பாராத நிகழ்வுகள் சந்தையில் பெரிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்தலாம், மேலும் அவை மாதிரிகளில் கணிக்கப்படாமல் போகலாம்.

மேம்பட்ட கணித மாதிரியிடல் நுட்பங்கள்

• காலவரிசை பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis): கடந்த கால தரவுகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்கிறது. ARIMA மாதிரிகள் (Autoregressive Integrated Moving Average models) மற்றும் GARCH மாதிரிகள் (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity models) ஆகியவை பொதுவான நுட்பங்களாகும்.
• நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் (Neural Networks): மனித மூளையின் செயல்பாட்டைப் பிரதிபலிக்கும் கணினி அமைப்புகள். அவை சிக்கலான வடிவங்களைக் கண்டறியவும், முன்கணிப்புகளைச் செய்யவும் பயன்படுகின்றன.
• மரபுவழி பகுப்பாய்வு (Algorithmic Trading): தானியங்கி வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்க கணித மாதிரிகள் மற்றும் கணினி நிரல்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
• உயர் அதிர்வெண் வர்த்தகம் (High-Frequency Trading): மிக வேகமாக வர்த்தகம் செய்ய கணித மாதிரிகள் மற்றும் அதிநவீன கணினி தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
• இயந்திர கற்றல் (Machine Learning): தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு முன்கணிப்புகளைச் செய்யப் பயன்படுகிறது. சீரற்ற காடுகள் (Random Forests) மற்றும் கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் (Gradient Boosting) ஆகியவை பிரபலமான இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளாகும்.

தீர்மானம்

கணித மாதிரியிடல் பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் ஒரு இன்றியமையாத கருவியாகும். இது சந்தையைப் புரிந்து கொள்ளவும், அபாயங்களை நிர்வகிக்கவும், லாபகரமான வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்கவும் உதவுகிறது. இருப்பினும், கணித மாதிரியிடலில் உள்ள சவால்களைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் மாதிரிகளைத் தொடர்ந்து புதுப்பிப்பது அவசியம். சரியான கணித மாதிரியிடல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வர்த்தகர்கள் தங்கள் வெற்றி வாய்ப்புகளை அதிகரிக்கலாம். மேலும், ஆபத்து வெளிப்பாடு (Exposure Analysis) மற்றும் சந்தை செயல்திறன் மதிப்பீடு (Market Performance Evaluation) போன்ற பிற கருவிகளுடன் இதை இணைத்து பயன்படுத்துவது சிறந்தது.

உள் இணைப்புகள்

• பைனரி ஆப்ஷன்
• பிளாக்-ஸ்கோல்ஸ் மாதிரி
• மாண்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல்
• தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு
• அடிப்படை பகுப்பாய்வு
• ஆபத்து மேலாண்மை
• போர்ட்ஃபோலியோ கோட்பாடு
• நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு
• புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு
• இயந்திர கற்றல்
• உகப்பாக்கம்
• சராசரி நகர்வு குவிதல்/விலகல் (MACD)
• சார்பு வலிமை குறியீடு (RSI)
• கால வரிசை முன்னறிவிப்பு
• சந்தை உணர்வு பகுப்பாய்வு
• மாடர்ன் போர்ட்ஃபோலியோ கோட்பாடு
• வேரியன்ஸ் குறைப்பு நுட்பங்கள்
• நேரியல் நிரலாக்கம்
• டைனமிக் நிரலாக்கம்
• தொடர் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு
• ARIMA மாதிரிகள்
• GARCH மாதிரிகள்
• நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள்
• மரபுவழி பகுப்பாய்வு
• உயர் அதிர்வெண் வர்த்தகம்
• சீரற்ற காடுகள்
• கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங்
• ஆபத்து வெளிப்பாடு
• சந்தை செயல்திறன் மதிப்பீடு

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