காலவரிசை பகுப்பாய்வு
காலவரிசை பகுப்பாய்வு
அறிமுகம்
காலவரிசை பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis) என்பது, ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகளின் வரிசையை பகுப்பாய்வு செய்யும் முறையாகும். இந்த தரவு புள்ளிகள், ஒரு குறிப்பிட்ட நிகழ்வு அல்லது மாறியின் அளவீடுகளாக இருக்கலாம். பொருளாதாரத்தில், நிதிச் சந்தைகளில், பொறியியலில், வானிலையியலில் மற்றும் பல துறைகளிலும் இது முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. குறிப்பாக, பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில், எதிர்கால விலை நகர்வுகளை கணிப்பதற்கும், சரியான முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் காலவரிசை பகுப்பாய்வு மிகவும் உதவியாக இருக்கும்.
காலவரிசை தரவின் பண்புகள்
காலவரிசை தரவு சில குறிப்பிட்ட பண்புகளைக் கொண்டுள்ளது. அவை:
- கால ஒழுங்கு: தரவு புள்ளிகள் காலவரிசைப்படி வரிசைப்படுத்தப்பட்டிருக்கும்.
- தொடர்பு: முந்தைய தரவு புள்ளிகள், அடுத்த தரவு புள்ளிகளை பாதிக்கலாம். அதாவது, தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையே ஒரு தொடர்பு இருக்கும்.
- முறைப்படுத்தல்: தரவு புள்ளிகளில் ஒரு குறிப்பிட்ட முறை அல்லது போக்கு இருக்கலாம். இது சராசரி நகர்வு (Moving Average) போன்ற முறைகளைப் பயன்படுத்தி கண்டறியப்படலாம்.
- பருவகால மாறுபாடு: ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் தரவு புள்ளிகளில் மீண்டும் மீண்டும் ஏற்படும் மாற்றங்கள் இருக்கலாம். உதாரணமாக, ஒரு பொருளின் விற்பனை ஒவ்வொரு வருடமும் குறிப்பிட்ட மாதங்களில் அதிகரிப்பது.
- சீரற்ற மாறுபாடு: எதிர்பாராத நிகழ்வுகளால் தரவு புள்ளிகளில் ஏற்படும் மாற்றங்கள்.
காலவரிசை பகுப்பாய்வின் கூறுகள்
காலவரிசை பகுப்பாய்வில் நான்கு முக்கிய கூறுகள் உள்ளன. அவை:
1. போக்கு (Trend): நீண்ட கால அடிப்படையில் தரவு புள்ளிகள் அதிகரிப்பதா, குறைவதா அல்லது நிலையாக உள்ளதா என்பதைக் குறிக்கிறது. 2. பருவகாலம் (Seasonality): ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் மீண்டும் மீண்டும் ஏற்படும் மாறுபாடுகளைக் குறிக்கிறது. 3. சுழற்சி (Cyclical): நீண்ட கால சுழற்சிகளில் ஏற்படும் மாறுபாடுகளைக் குறிக்கிறது. இது பருவகாலத்தை விட நீண்ட காலமானது. 4. சீரற்ற தன்மை (Irregularity): கணிக்க முடியாத, சீரற்ற மாறுபாடுகளைக் குறிக்கிறது.
காலவரிசை பகுப்பாய்வு முறைகள்
காலவரிசை பகுப்பாய்வு செய்ய பல்வேறு முறைகள் உள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமான முறைகள் பின்வருமாறு:
- சராசரி நகர்வு முறை (Moving Average): குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் தரவு புள்ளிகளின் சராசரியைக் கணக்கிட்டு, போக்குகளைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது. எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் (Exponential Smoothing) முறையும் இதே போன்றது, ஆனால் சமீபத்திய தரவு புள்ளிகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுக்கிறது.
- ARIMA மாதிரி (Autoregressive Integrated Moving Average): இது ஒரு பிரபலமான புள்ளியியல் முறையாகும். இது தரவு புள்ளிகளின் முந்தைய மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்கிறது. ARIMA மாதிரியில் மூன்று முக்கிய கூறுகள் உள்ளன: AR (Autoregressive), I (Integrated), மற்றும் MA (Moving Average).
- காலவரிசை சிதைவு (Time Series Decomposition): தரவை போக்கு, பருவகாலம், சுழற்சி மற்றும் சீரற்ற தன்மை என பிரித்து பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுகிறது.
- எக்கோ மாதிரி (Echo State Networks): இது ஒரு வகை நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும். இது காலவரிசை தரவை பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுகிறது.
- ஜி.ஏ.ஆர்.சி.ஹெச் (GARCH): பரவல் குறைப்புப் பகுப்பாய்வு (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) என்பது நிதிச் சந்தைகளில் உள்ள மாறும் நிலையற்ற தன்மை (Volatility) மாதிரியாக்கப் பயன்படுகிறது.
பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் காலவரிசை பகுப்பாய்வு
பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் காலவரிசை பகுப்பாய்வு ஒரு முக்கியமான கருவியாகும். இது வர்த்தகர்கள் எதிர்கால விலை நகர்வுகளைக் கணிக்கவும், சரியான முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவுகிறது.
- விலை போக்குகளைக் கண்டறிதல்: காலவரிசை பகுப்பாய்வு, ஒரு சொத்தின் விலை போக்குகளைக் கண்டறிய உதவுகிறது. விலை உயருமா அல்லது குறையுமா என்பதை அறிய இது உதவுகிறது. சப்போர்ட் மற்றும் ரெசிஸ்டன்ஸ் (Support and Resistance) நிலைகளை கண்டறியவும் இது பயன்படுகிறது.
- சிக்னல்களை உருவாக்குதல்: காலவரிசை பகுப்பாய்வு, வர்த்தகத்திற்கான சிக்னல்களை உருவாக்க பயன்படுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் விலை ஒரு குறிப்பிட்ட அளவை விட அதிகரித்தால், "Call" ஆப்ஷனை வாங்கலாம்.
- ஆபத்து மேலாண்மை: காலவரிசை பகுப்பாய்வு, வர்த்தகத்தில் உள்ள ஆபத்தை மதிப்பிட உதவுகிறது. இது, சரியான அளவு முதலீடு செய்யவும், ஸ்டாப்-லாஸ் (Stop-Loss) ஆர்டர்களை அமைக்கவும் உதவுகிறது.
- பருவகால வர்த்தகம்: சில சொத்துகளின் விலைகள் குறிப்பிட்ட காலங்களில் பருவகால மாறுபாடுகளைக் காட்டுகின்றன. காலவரிசை பகுப்பாய்வு இந்த மாறுபாடுகளைக் கண்டறிந்து, பருவகால வர்த்தகத்திற்கு உதவுகிறது.
காலவரிசை பகுப்பாய்வுக்கான கருவிகள்
காலவரிசை பகுப்பாய்வு செய்ய பல கருவிகள் உள்ளன. அவற்றில் சில:
- மைக்ரோசாஃப்ட் எக்செல்: எக்செல் ஒரு பிரபலமான ஸ்ப்ரெட்ஷீட் நிரலாகும். இது அடிப்படை காலவரிசை பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுகிறது.
- ஆர் (R): ஆர் என்பது ஒரு நிரலாக்க மொழி மற்றும் மென்பொருள் சூழலாகும். இது புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு மற்றும் கிராஃபிக்ஸ் செய்யப் பயன்படுகிறது.
- பைதான் (Python): பைதான் ஒரு பிரபலமான நிரலாக்க மொழி. இது தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்குப் பயன்படுகிறது. Pandas மற்றும் Statsmodels போன்ற பைதான் நூலகங்கள் காலவரிசை பகுப்பாய்வுக்கு உதவுகின்றன.
- மெட்டாட்ரேடர் (MetaTrader): இது ஒரு பிரபலமான வர்த்தக தளமாகும். இது காலவரிசை பகுப்பாய்வு கருவிகளைக் கொண்டுள்ளது.
- டிரேடிங்வியூ (TradingView): இது ஒரு இணைய அடிப்படையிலான விளக்கப்பட தளமாகும். இது காலவரிசை பகுப்பாய்வு கருவிகளைக் கொண்டுள்ளது.
காலவரிசை பகுப்பாய்வில் மேம்பட்ட நுட்பங்கள்
- வேவ்லெட் பகுப்பாய்வு (Wavelet Analysis): இது தரவின் வெவ்வேறு அதிர்வெண்களைப் பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுகிறது.
- நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (Neural Networks): இது சிக்கலான காலவரிசை தரவை பகுப்பாய்வு செய்யப் பயன்படுகிறது. குறிப்பாக, LSTM (Long Short-Term Memory) நெட்வொர்க்குகள் காலவரிசை தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
- ஹிஸ்டோகிராம் (Histogram): தரவு பரவலை காட்சிப்படுத்தப் பயன்படுகிறது.
- குவாண்ட்டைல்-குவாண்ட்டைல் ப்ளாட் (Quantile-Quantile Plot): தரவு ஒரு குறிப்பிட்ட பரவலைப் பின்பற்றுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கப் பயன்படுகிறது.
- ஆட்டோகோரலேஷன் (Autocorrelation) மற்றும் பார்ஷியல் ஆட்டோகோரலேஷன் (Partial Autocorrelation) செயல்பாடுகள்: இது தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான தொடர்புகளை அளவிடப் பயன்படுகிறது.
காலவரிசை பகுப்பாய்வின் வரம்புகள்
காலவரிசை பகுப்பாய்வு பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், சில வரம்புகள் உள்ளன:
- தரவின் தரம்: தரவின் தரம் குறைவாக இருந்தால், பகுப்பாய்வின் முடிவுகள் தவறாக இருக்கலாம்.
- அதிகப்படியான பொருத்தம் (Overfitting): மாதிரி தரவை மிக நெருக்கமாகப் பொருத்திவிட்டால், புதிய தரவுக்கு சரியாக கணிக்க முடியாது.
- சீரற்ற தன்மை: சீரற்ற காரணிகளால் எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்க முடியாது.
- மாறும் சந்தை நிலைமைகள்: சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது, பகுப்பாய்வின் முடிவுகள் தவறாகலாம்.
முடிவுரை
காலவரிசை பகுப்பாய்வு என்பது பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இது வர்த்தகர்கள் எதிர்கால விலை நகர்வுகளைக் கணிக்கவும், சரியான முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவுகிறது. இருப்பினும், இந்த முறையின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொண்டு, கவனமாகப் பயன்படுத்துவது அவசியம். ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட் (Risk Management) மற்றும் பிற தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு முறைகளுடன் சேர்த்து காலவரிசை பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவது சிறந்த முடிவுகளைத் தரும்.
உள் இணைப்புகள்
- பைனரி ஆப்ஷன்
- சராசரி நகர்வு
- எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங்
- ARIMA மாதிரி
- மாறும் நிலையற்ற தன்மை
- சப்போர்ட் மற்றும் ரெசிஸ்டன்ஸ்
- ஸ்டாப்-லாஸ்
- Pandas
- Statsmodels
- LSTM (Long Short-Term Memory)
- ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட்
- சந்தை பகுப்பாய்வு
- தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு
- அடிப்படை பகுப்பாய்வு
- புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு
- தரவு அறிவியல்
- இயந்திர கற்றல்
- வர்த்தக உத்திகள்
- பருவகால மாறுபாடு
- காலவரிசை சிதைவு
- ஹிஸ்டோகிராம்
- குவாண்ட்டைல்-குவாண்ட்டைல் ப்ளாட்
- ஆட்டோகோரலேஷன்
- பார்ஷியல் ஆட்டோகோரலேஷன்
பகுப்பு:காலவரிசை_பகுப்பாய்வு
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
