கால வரிசை பகுப்பாய்வு
கால வரிசை பகுப்பாய்வு
அறிமுகம்
கால வரிசை பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis) என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகளின் வரிசையை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான ஒரு முறையாகும். இந்த தரவு புள்ளிகள் ஏதேனும் ஒரு மாறி அல்லது நிகழ்வின் அளவீடுகளாக இருக்கலாம். பொருளாதாரம், நிதி, பொறியியல், வானிலை முன்னறிவிப்பு மற்றும் பல துறைகளில் இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. குறிப்பாக, பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில், எதிர்கால விலை நகர்வுகளை கணிப்பதற்கும், வர்த்தக முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் இது ஒரு முக்கிய கருவியாக விளங்குகிறது.
கால வரிசை தரவின் கூறுகள்
ஒரு கால வரிசை தரவு பொதுவாக நான்கு முக்கிய கூறுகளைக் கொண்டிருக்கும்:
- போக்கு (Trend): தரவு நீண்ட கால அடிப்படையில் ஏறுமுகமாகவோ, இறங்குமுகமாகவோ அல்லது நிலையாகவோ இருக்கும் திசையாகும்.
- பருவகாலம் (Seasonality): ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் வடிவங்கள். உதாரணமாக, குளிர்காலத்தில் விற்பனை அதிகரிப்பது.
- சுழற்சி (Cyclical): நீண்ட கால அளவில் ஏற்படும் ஏற்ற இறக்கங்கள், இவை பருவகாலத்தை விட நீண்ட காலத்தைக் கொண்டிருக்கும். பொருளாதார சுழற்சிகள் இதற்கு உதாரணம்.
- சீரற்ற தன்மை (Irregularity): கணிக்க முடியாத, தற்செயலான காரணங்களால் ஏற்படும் ஏற்ற இறக்கங்கள்.
கால வரிசை பகுப்பாய்வின் வகைகள்
கால வரிசை பகுப்பாய்வில் பல வகைகள் உள்ளன, அவற்றில் சில முக்கியமானவை கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:
- விளக்க பகுப்பாய்வு (Descriptive Analysis): கடந்த கால தரவுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், தரவின் முக்கிய பண்புகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் இது பயன்படுகிறது.
- முன்னறிவிப்பு (Forecasting): எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிப்பதற்குப் பயன்படுகிறது. இது தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு மற்றும் அளவு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றின் முக்கிய பகுதியாகும்.
- கட்டுப்பாட்டு பகுப்பாய்வு (Control Analysis): ஒரு செயல்முறையை கண்காணித்து, அதில் ஏதேனும் மாற்றங்கள் ஏற்பட்டால் கண்டறிவதற்குப் பயன்படுகிறது.
கால வரிசை பகுப்பாய்வுக்கான கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்கள்
கால வரிசை பகுப்பாய்வுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் சில முக்கியமான கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்கள்:
- நகரும் சராசரி (Moving Average): குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் தரவுகளின் சராசரியைக் கணக்கிட்டு, போக்குகளைக் கண்டறிய உதவுகிறது.
- எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் (Exponential Smoothing): சமீபத்திய தரவுகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுத்து, முன்னறிவிப்புகளை மேம்படுத்துகிறது.
- ARIMA மாதிரிகள் (ARIMA Models): AutoRegressive Integrated Moving Average மாதிரிகள், கால வரிசை தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குவதற்கும் மிகவும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும்.
- கால வரிசை சிதைவு (Time Series Decomposition): தரவின் போக்கு, பருவகாலம், சுழற்சி மற்றும் சீரற்ற தன்மை ஆகிய கூறுகளைப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுகிறது.
- ஸ்பெக்ட்ரல் பகுப்பாய்வு (Spectral Analysis): தரவின் அதிர்வெண் கூறுகளை ஆய்வு செய்ய உதவுகிறது.
பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் கால வரிசை பகுப்பாய்வு
பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் கால வரிசை பகுப்பாய்வு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் பார்ப்போம்:
- சந்தை போக்குகளை அடையாளம் காணுதல்: கால வரிசை பகுப்பாய்வு மூலம் சந்தையின் நீண்ட கால போக்குகளை அடையாளம் காணலாம். இது ஒரு சொத்தின் விலை ஏறுமுகமாக இருக்குமா அல்லது இறங்குமுகமாக இருக்குமா என்பதை அறிய உதவும்.
- பருவகால ஏற்ற இறக்கங்களை கணிக்க: சில சொத்துக்களின் விலைகள் குறிப்பிட்ட நேரங்களில் பருவகால ஏற்ற இறக்கங்களைக் காட்டுகின்றன. இந்த ஏற்ற இறக்கங்களை முன்கூட்டியே அறிந்து கொள்வதன் மூலம், வர்த்தகர்கள் லாபம் ஈட்ட முடியும்.
- ஆதரவு மற்றும் எதிர்ப்பு நிலைகளை கண்டறிதல்: கால வரிசை தரவுகளைப் பயன்படுத்தி, ஒரு சொத்தின் விலை எந்த நிலைகளில் ஆதரவு அல்லது எதிர்ப்பை சந்திக்கும் என்பதைக் கணிக்கலாம்.
- சிக்னல்களை உருவாக்குதல்: கால வரிசை பகுப்பாய்வு கருவிகள், வர்த்தகத்திற்கான சரியான நேரத்தைக் குறிக்கும் சிக்னல்களை உருவாக்கப் பயன்படும்.
- ஆபத்து மேலாண்மை: ஆபத்து மேலாண்மைக்கு காலவரிசை பகுப்பாய்வு உதவுகிறது, ஏனெனில் இது சாத்தியமான விலை நகர்வுகளை மதிப்பிட உதவுகிறது.
கால வரிசை பகுப்பாய்வுக்கான மென்பொருள்
கால வரிசை பகுப்பாய்வுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் சில பிரபலமான மென்பொருள்கள்:
- R: ஒரு இலவச மற்றும் திறந்த மூல புள்ளிவிவர கணினி மற்றும் கிராஃபிக்ஸ் மொழி.
- Python: தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நிரலாக்க மொழி.
- MATLAB: பொறியியல் மற்றும் அறிவியல் கணக்கீடுகளுக்கான ஒரு நிரலாக்க மொழி மற்றும் சூழல்.
- EViews: பொருளாதார மற்றும் கால வரிசை பகுப்பாய்வுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட மென்பொருள்.
- TradingView: ஒரு வலை அடிப்படையிலான விளக்கப்பட கருவி மற்றும் சமூக வலைப்பின்னல், இது வர்த்தகர்கள் சந்தை பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகிறது.
கால வரிசை பகுப்பாய்வின் வரம்புகள்
கால வரிசை பகுப்பாய்வு சக்திவாய்ந்த கருவியாக இருந்தாலும், சில வரம்புகள் உள்ளன:
- தரவின் தரம்: தரவின் தரம் குறைவாக இருந்தால், பகுப்பாய்வின் முடிவுகள் தவறாக இருக்கலாம்.
- சீரற்ற தன்மை: சீரற்ற காரணிகளால் ஏற்படும் ஏற்ற இறக்கங்களை கணிக்க முடியாது.
- மாறும் சந்தை நிலைமைகள்: சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது, முந்தைய தரவுகளின் அடிப்படையில் செய்யப்பட்ட முன்னறிவிப்புகள் தவறாகலாம்.
- அதிகப்படியான பொருத்தம் (Overfitting): மாதிரி தரவுகளுக்கு மிக நெருக்கமாக பொருந்துவதால், புதிய தரவுகளுக்கு சரியாக பொருந்தாமல் போகலாம்.
மேம்பட்ட கால வரிசை பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள்
- GARCH மாதிரிகள் (GARCH Models): Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity மாதிரிகள், நிதி நேரத் தொடர்களின் மாறுபாட்டைக் கணிக்கப் பயன்படுகின்றன.
- VAR மாதிரிகள் (VAR Models): Vector Autoregression மாதிரிகள், பல கால வரிசை மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை ஆராயப் பயன்படுகின்றன.
- நிலை-இட மாதிரிகள் (State-Space Models): கால வரிசை தரவுகளை மாதிரியாக்க மற்றும் முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்கப் பயன்படும் ஒரு பொதுவான கட்டமைப்பு.
- இயந்திர கற்றல் (Machine Learning): கால வரிசை முன்னறிவிப்புக்கு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துதல், உதாரணமாக, நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் (Neural Networks).
உதாரணங்கள்
| சொத்து | கால அளவு | பகுப்பாய்வு நுட்பம் | பயன்பாடு | |---|---|---|---| | தங்கம் | தினசரி | நகரும் சராசரி | போக்குகளை அடையாளம் காணுதல் | | கச்சா எண்ணெய் | வாராந்திர | எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் | குறுகிய கால முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குதல் | | பங்குச் சந்தை குறியீடு | மாதாந்திர | ARIMA மாதிரிகள் | நீண்ட கால முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குதல் | | நாணய ஜோடி | மணிநேரம் | GARCH மாதிரிகள் | மாறுபாட்டைக் கணித்தல் |
தொடர்புடைய இணைப்புகள்
- தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு
- அளவு பகுப்பாய்வு
- நகரும் சராசரி
- எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங்
- ARIMA மாதிரிகள்
- பைனரி ஆப்ஷன்
- ஆபத்து மேலாண்மை
- சந்தை போக்கு
- ஆதரவு மற்றும் எதிர்ப்பு நிலைகள்
- GARCH மாதிரிகள்
- VAR மாதிரிகள்
- நிலை-இட மாதிரிகள்
- இயந்திர கற்றல்
- காலவரிசை சிதைவு
- ஸ்பெக்ட்ரல் பகுப்பாய்வு
- சந்தை முன்னறிவிப்பு
- சந்தை பகுப்பாய்வு
- புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு
- தரவு அறிவியல்
- பொருளாதார முன்னறிவிப்பு
முடிவுரை
கால வரிசை பகுப்பாய்வு என்பது பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகர்கள் மற்றும் பிற துறைகளில் உள்ள நிபுணர்களுக்கு ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியாகும். சந்தை போக்குகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், எதிர்கால விலை நகர்வுகளைக் கணிப்பதற்கும், சரியான வர்த்தக முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் இது உதவுகிறது. இருப்பினும், அதன் வரம்புகளைப் புரிந்துகொண்டு, மற்ற பகுப்பாய்வு நுட்பங்களுடன் இணைந்து பயன்படுத்துவது முக்கியம்.
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
