கால வரிசை மாதிரிகள்
கால வரிசை மாதிரிகள்
அறிமுகம்
கால வரிசை மாதிரிகள் (Time series models) என்பவை, காலப்போக்கில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகளின் வரிசையை பகுப்பாய்வு செய்து, எதிர்கால மதிப்புகளை முன்னறிவிப்பதற்கான புள்ளிவிவர முறைகள் ஆகும். இந்த மாதிரிகள், தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள தொடர்ச்சியான தொடர்புகளைப் பயன்படுத்தி, போக்குகள் (Trends), பருவகால ஏற்ற இறக்கங்கள் (Seasonality), மற்றும் சுழற்சி முறைகள் (Cyclical patterns) போன்றவற்றை அடையாளம் காண உதவுகின்றன. கால வரிசை பகுப்பாய்வு என்பது பல்வேறு துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, குறிப்பாக நிதிச் சந்தைகளில் பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் இதன் பயன்பாடு குறிப்பிடத்தக்கது.
கால வரிசை தரவின் பண்புகள்
கால வரிசை தரவு சில தனித்துவமான பண்புகளைக் கொண்டுள்ளது. அவற்றைப் புரிந்துகொள்வது, சரியான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்யவும் அவசியம்.
- போக்கு (Trend): தரவு நீண்ட காலத்திற்கு ஒரு குறிப்பிட்ட திசையில் (மேல்நோக்கி அல்லது கீழ்நோக்கி) நகரும் போக்கு.
- பருவகாலம் (Seasonality): ஒரு குறிப்பிட்ட கால இடைவெளியில் மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் முறைகள் (எ.கா., ஒவ்வொரு வருடமும் விற்பனை அதிகரிப்பது).
- சுழற்சி (Cyclicality): நீண்ட காலத்திற்கு, ஒழுங்கற்ற இடைவெளியில் நிகழும் ஏற்ற இறக்கங்கள்.
- சீரற்ற தன்மை (Irregularity): கணிக்க முடியாத, தன்னிச்சையான ஏற்ற இறக்கங்கள்.
கால வரிசை மாதிரிகளின் வகைகள்
பல்வேறு வகையான கால வரிசை மாதிரிகள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமான மாதிரிகள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:
1. நகரும் சராசரி (Moving Average): இது ஒரு எளிய மாதிரி, இது முந்தைய தரவு புள்ளிகளின் சராசரியை கணக்கிட்டு, எதிர்கால மதிப்புகளை முன்னறிவிக்கிறது. நகரும் சராசரி குறுகிய கால போக்குகளைக் கண்டறிய பயனுள்ளதாக இருக்கும். 2. எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் (Exponential Smoothing): இது சமீபத்திய தரவு புள்ளிகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் அளிக்கும் ஒரு மாதிரி. எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் வெவ்வேறு வகைகளைக் கொண்டுள்ளது (எளிய, இரட்டை, ட்ரிபிள்), அவை தரவின் பண்புகளுக்கு ஏற்ப பயன்படுத்தப்படுகின்றன. 3. ARIMA மாதிரிகள் (Autoregressive Integrated Moving Average): இது மிகவும் சக்திவாய்ந்த மாதிரி, இது தரவின் தன்னியக்க தொடர்பு (Autocorrelation) மற்றும் நகரும் சராசரி கூறுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. ARIMA மாதிரிகள் தரவின் போக்கு மற்றும் பருவகாலத்தை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளும் திறன் கொண்டவை. 4. SARIMA மாதிரிகள் (Seasonal ARIMA): ARIMA மாதிரியின் நீட்டிப்பு, இது பருவகால தரவுகளுக்கு ஏற்றது. SARIMA மாதிரிகள் பருவகால கூறுகளைத் துல்லியமாகப் பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகின்றன. 5. GARCH மாதிரிகள் (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): இது நிதிச் சந்தைகளில் உள்ள ஏற்ற இறக்கங்களை (Volatility) மாதிரியாக்கப் பயன்படுகிறது. GARCH மாதிரிகள் பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் அபாய மேலாண்மைக்கு (Risk Management) முக்கியமானவை.
பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் கால வரிசை மாதிரிகளின் பயன்பாடு
பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில், கால வரிசை மாதிரிகள் சொத்துக்களின் எதிர்கால விலை இயக்கங்களை முன்னறிவிப்பதற்கும், வர்த்தக முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
- சந்தை போக்குகளை அடையாளம் காணுதல்: கால வரிசை மாதிரிகள், சந்தையின் போக்குகளை (உயரும் அல்லது இறங்கும்) அடையாளம் காண உதவுகின்றன. சந்தை போக்கு தெரிந்தால், அதற்கேற்ப வர்த்தகத்தை மேற்கொள்ளலாம்.
- ஏற்ற இறக்கங்களை கணித்தல்: GARCH போன்ற மாதிரிகள், சொத்துக்களின் ஏற்ற இறக்கங்களை கணிக்க உதவுகின்றன. இது அபாயத்தை மதிப்பிடுவதற்கும், சரியான ஸ்ட்ரைக் விலையைத் (Strike price) தேர்ந்தெடுப்பதற்கும் உதவுகிறது. ஏற்ற இறக்கம் கணிப்பு பைனரி ஆப்ஷன்களில் முக்கியமான ஒரு அம்சம்.
- சிக்னல்களை உருவாக்குதல்: கால வரிசை மாதிரிகள், வாங்குதல் அல்லது விற்றலுக்கான சிக்னல்களை உருவாக்கப் பயன்படுகின்றன. வர்த்தக சிக்னல்கள் சரியான நேரத்தில் எடுக்கப்பட்ட முடிவுகளுக்கு உதவுகின்றன.
- ஆட்டோமேடட் டிரேடிங் (Automated Trading): கால வரிசை மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி, தானியங்கி வர்த்தக அமைப்புகளை உருவாக்கலாம். ஆட்டோமேடட் டிரேடிங் மனித தவறுகளைக் குறைத்து, வேகமான முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு மற்றும் கால வரிசை மாதிரிகள்
தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு என்பது வரலாற்று விலை மற்றும் அளவு தரவை பயன்படுத்தி எதிர்கால விலை இயக்கங்களை முன்னறிவிக்கும் ஒரு முறையாகும். கால வரிசை மாதிரிகள் தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வின் ஒரு பகுதியாகப் பயன்படுத்தப்படலாம்.
- சப்போர்ட் மற்றும் ரெசிஸ்டன்ஸ் லெவல்கள் (Support and Resistance Levels): கால வரிசை மாதிரிகள், சப்போர்ட் மற்றும் ரெசிஸ்டன்ஸ் லெவல்களை அடையாளம் காண உதவுகின்றன.
- சார்ட்டர்ன் வடிவங்கள் (Chart Patterns): சார்ட்டர்ன் வடிவங்கள் மற்றும் கால வரிசை மாதிரிகளை இணைத்து, வர்த்தக வாய்ப்புகளைக் கண்டறியலாம்.
- இண்டிகேட்டர்கள் (Indicators): நகரும் சராசரி, MACD, RSI போன்ற தொழில்நுட்ப இண்டிகேட்டர்களை கால வரிசை மாதிரிகளுடன் ஒருங்கிணைத்து, துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்யலாம்.
அளவு பகுப்பாய்வு மற்றும் கால வரிசை மாதிரிகள்
அளவு பகுப்பாய்வு (Quantitative Analysis) என்பது கணித மற்றும் புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்தி நிதிச் சந்தைகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு முறையாகும். கால வரிசை மாதிரிகள் அளவு பகுப்பாய்வின் முக்கிய அங்கமாகும்.
- புள்ளிவிவர சோதனை (Statistical Testing): கால வரிசை மாதிரிகளின் துல்லியத்தை மதிப்பிடுவதற்கு புள்ளிவிவர சோதனைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
- பேக் டெஸ்டிங் (Back Testing): வரலாற்று தரவைப் பயன்படுத்தி, கால வரிசை மாதிரிகளின் செயல்திறனை பேக் டெஸ்டிங் மூலம் சோதிக்கலாம். பேக் டெஸ்டிங் ஒரு முக்கியமான முறையாகும்.
- போர்ட்ஃபோலியோ ஆப்டிமைசேஷன் (Portfolio Optimization): கால வரிசை மாதிரிகள், போர்ட்ஃபோலியோ ஆப்டிமைசேஷனுக்கு உதவக்கூடும்.
கால வரிசை மாதிரிகளின் சவால்கள்
கால வரிசை மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதில் சில சவால்கள் உள்ளன:
- தரவு தரம்: தரவின் தரம் குறைவாக இருந்தால், மாதிரியின் துல்லியம் பாதிக்கப்படும்.
- அதிகப்படியான பொருத்தம் (Overfitting): மாதிரி, பயிற்சி தரவுக்கு அதிகமாக பொருந்திப் போனால், புதிய தரவுக்கு சரியாகப் பொருந்தாது.
- சந்தை மாற்றங்கள்: சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது, மாதிரியின் துல்லியம் குறையலாம்.
- சீரற்ற நிகழ்வுகள்: எதிர்பாராத நிகழ்வுகள் (எ.கா., அரசியல் மாற்றங்கள், இயற்கை பேரழிவுகள்) கணிப்புகளை பாதிக்கலாம்.
மேம்பட்ட கால வரிசை மாதிரிகள்
சமீபத்திய ஆண்டுகளில், மேம்பட்ட கால வரிசை மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன.
- நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (Neural Networks): நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான தரவு தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்ளும் திறன் கொண்டவை.
- லாங் ஷார்ட்-டெர்ம் மெமரி (LSTM) நெட்வொர்க்குகள்: LSTM நெட்வொர்க்குகள், நீண்ட கால தரவு தொடர்புகளை நினைவில் வைத்துக் கொள்ளும் திறன் கொண்டவை.
- மெஷின் லேர்னிங் (Machine Learning): மெஷின் லேர்னிங் algorithms கால வரிசை தரவை பகுப்பாய்வு செய்து, துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய பயன்படுகின்றன.
முடிவுரை
கால வரிசை மாதிரிகள், பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகர்கள் மற்றும் பிற துறைகளில் உள்ள நிபுணர்களுக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். சரியான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும், தரவின் பண்புகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்து, வெற்றிகரமான வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க முடியும். தொடர்ந்து பயிற்சி மற்றும் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பது, இந்த மாதிரிகளின் செயல்திறனை அதிகரிக்க உதவும்.
மேலும் தகவல்களுக்கு:
- கால வரிசை பகுப்பாய்வு
- பைனரி ஆப்ஷன்
- நகரும் சராசரி
- எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங்
- ARIMA மாதிரிகள்
- SARIMA மாதிரிகள்
- GARCH மாதிரிகள்
- சந்தை போக்கு
- ஏற்ற இறக்கம்
- வர்த்தக சிக்னல்கள்
- ஆட்டோமேடட் டிரேடிங்
- தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு
- அளவு பகுப்பாய்வு
- புள்ளிவிவர சோதனை
- பேக் டெஸ்டிங்
- போர்ட்ஃபோலியோ ஆப்டிமைசேஷன்
- நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்
- லாங் ஷார்ட்-டெர்ம் மெமரி
- மெஷின் லேர்னிங்
- அபாய மேலாண்மை
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
