Agent-based modeling

1. முகவர் அடிப்படையிலான மாதிரி உருவாக்கம்

முகவர் அடிப்படையிலான மாதிரி உருவாக்கம் (Agent-based modeling - ABM) என்பது ஒரு கணினி மாதிரியாக்க அணுகுமுறை ஆகும். இது ஒரு அமைப்பின் கூறுகளை, தன்னிச்சையாக செயல்படும் முகவர்கள் (agents) என்று கருதுகிறது. இந்த முகவர்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட சூழலில் ஒன்றோடொன்று தொடர்பு கொண்டு, ஒட்டுமொத்த அமைப்பின் நடத்தையை உருவாக்குகிறார்கள். பாரம்பரிய மாதிரியாக்க முறைகளைப் போலல்லாமல், ABM சிக்கலான அமைப்புகளை, அவற்றின் தனிப்பட்ட கூறுகளின் நடத்தையையும், தொடர்புகளையும் கருத்தில் கொண்டு விளக்குகிறது. இது, பொருளாதாரம், உயிரியல், சமூக அறிவியல், மற்றும் கணினி அறிவியல் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனை போன்ற சிக்கலான நிதிச் சந்தைகளை மாதிரியாகக் காட்டவும் இது உதவுகிறது.

முகவர் அடிப்படையிலான மாதிரி உருவாக்கத்தின் அடிப்படைகள்

ABM-ன் முக்கிய கூறுகள் பின்வருமாறு:

முகவர்கள் (Agents): இவை மாதிரியின் அடிப்படை அலகுகள். ஒவ்வொரு முகவரும் ஒரு குறிப்பிட்ட தொகுப்பு விதிகள் மற்றும் பண்புகளைக் கொண்டிருக்கும். இந்த முகவர்கள், தனிநபர்கள், நிறுவனங்கள், விலங்குகள், அல்லது வேறு எந்த தன்னிச்சையான கூறுகளைக் குறிக்கலாம். முகவர் (கணினி அறிவியல்)
சூழல் (Environment): முகவர்கள் செயல்படும் இடம் இது. சூழல், முகவர்களுக்கிடையேயான தொடர்புகளை வரையறுக்கிறது. இது ஒரு புவியியல் இடம், ஒரு சமூக வலைப்பின்னல், அல்லது ஒரு நிதிச் சந்தையாக இருக்கலாம். சூழல் (கணினி அறிவியல்)
விதிகள் (Rules): முகவர்களின் நடத்தையை நிர்வகிக்கும் விதிகள் இவை. இந்த விதிகள், முகவர்கள் எவ்வாறு முடிவுகளை எடுக்கிறார்கள், எவ்வாறு மற்ற முகவர்களுடன் தொடர்பு கொள்கிறார்கள், மற்றும் எவ்வாறு சூழலுக்கு பதிலளிக்கிறார்கள் என்பதை வரையறுக்கின்றன. விதி அடிப்படையிலான அமைப்பு
தொடர்புகள் (Interactions): முகவர்கள் ஒருவருக்கொருவர் மற்றும் சூழலுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கிறார்கள் என்பதை இது குறிக்கிறது. தொடர்புகள் நேரடியான தகவல்தொடர்பு, போட்டி, ஒத்துழைப்பு அல்லது வேறு எந்த வகையான தொடர்புகளாகவும் இருக்கலாம். சிக்கலான நெட்வொர்க்குகள்
உருவாக்கம் (Emergence): முகவர்களின் தனிப்பட்ட நடத்தையிலிருந்து உருவாகும் ஒட்டுமொத்த அமைப்பின் நடத்தை இது. உருவாக்கம் என்பது ABM-ன் ஒரு முக்கிய அம்சம், ஏனெனில் இது சிக்கலான அமைப்புகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. உருவாக்கம் (விஞ்ஞானம்)

ABM எவ்வாறு செயல்படுகிறது?

ABM மாதிரிகள் பொதுவாக கணினி நிரலாக்க மொழிகளைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்படுகின்றன. மாதிரி உருவாக்கப்பட்ட பிறகு, முகவர்களின் ஆரம்ப நிலை மற்றும் விதிகள் வரையறுக்கப்படுகின்றன. மாதிரி பின்னர் உருவகப்படுத்தப்படுகிறது, முகவர்கள் தங்கள் விதிகளின்படி செயல்படுகிறார்கள் மற்றும் ஒன்றோடொன்று தொடர்பு கொள்கிறார்கள். இந்த உருவகப்படுத்துதல் பல முறை மீண்டும் செய்யப்படுகிறது, மேலும் முடிவுகள் சேகரிக்கப்பட்டு பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகின்றன.

ABM-ன் ஒரு எளிய உதாரணம்: பறவைக்கூட்டம். ஒவ்வொரு பறவையும் ஒரு முகவராகக் கருதப்படுகிறது. ஒவ்வொரு பறவையும், அருகிலுள்ள பறவைகளின் இயக்கத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டு தனது திசையை மாற்றும் ஒரு எளிய விதியைப் பின்பற்றுகிறது. இந்த எளிய விதிகளின் அடிப்படையில், பறவைக்கூட்டம் சிக்கலான மற்றும் ஒருங்கிணைந்த வடிவங்களை உருவாக்குகிறது. கூட்டு நுண்ணறிவு

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் ABM-ன் பயன்பாடு

பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனை என்பது ஒரு சிக்கலான நிதிச் சந்தையாகும். இதில் பல முகவர்கள் (வர்த்தகர்கள்) ஒருவருக்கொருவர் மற்றும் சந்தையுடன் தொடர்பு கொள்கிறார்கள். ABM, இந்தச் சந்தையின் நடத்தையை மாதிரியாகக் காட்டவும், வர்த்தகத் திறன்களை மேம்படுத்தவும் உதவும்.

ABM மாதிரியில், ஒவ்வொரு வர்த்தகரும் ஒரு முகவராகக் கருதப்படுகிறார். ஒவ்வொரு முகவரும், தனது முதலீட்டு உத்தி, இடர் சகிப்புத்தன்மை மற்றும் சந்தை பற்றிய எதிர்பார்ப்புகள் ஆகியவற்றைக் கொண்டிருப்பார். முகவர்கள், சந்தை தரவுகளைப் பயன்படுத்தி வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்கிறார்கள், மேலும் அவர்களின் முடிவுகள் சந்தை விலைகளை பாதிக்கின்றன. நிதி மாதிரியாக்கம்

ABM-ஐப் பயன்படுத்தி, சந்தையில் உள்ள பல்வேறு வர்த்தக உத்திகளின் செயல்திறனை ஆராயலாம். மேலும், சந்தை ஒழுங்குமுறை மற்றும் சந்தை இடையூறுகளின் விளைவுகளைப் புரிந்து கொள்ள முடியும். சந்தை நுண்ணறிவு

ABM-ன் நன்மைகள்

சிக்கலான அமைப்புகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது: ABM, பாரம்பரிய மாதிரியாக்க முறைகளை விட சிக்கலான அமைப்புகளைப் புரிந்துகொள்ள மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஏனெனில் இது முகவர்களின் தனிப்பட்ட நடத்தை மற்றும் தொடர்புகளைக் கருத்தில் கொள்கிறது.
உருவாக்கத்தை ஆராய அனுமதிக்கிறது: ABM, முகவர்களின் தனிப்பட்ட நடத்தையிலிருந்து உருவாகும் ஒட்டுமொத்த அமைப்பின் நடத்தையை ஆராய அனுமதிக்கிறது.
பல்வேறு சூழ்நிலைகளை உருவகப்படுத்த உதவுகிறது: ABM, பல்வேறு சூழ்நிலைகளை உருவகப்படுத்தவும், அவற்றின் விளைவுகளை ஆராயவும் உதவுகிறது.
முன்னறிவிப்புத் திறனை மேம்படுத்துகிறது: ABM, சந்தை நடத்தை மற்றும் வர்த்தக முடிவுகளைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை வழங்குவதன் மூலம், முன்னறிவிப்புத் திறனை மேம்படுத்த உதவுகிறது. முன்னறிவிப்பு (வணிகம்)

ABM-ன் குறைபாடுகள்

தரவு தேவை: ABM மாதிரிகள், முகவர்களின் நடத்தை மற்றும் தொடர்புகளைப் பற்றிய துல்லியமான தரவு தேவைப்படுகிறது. தரவு கிடைப்பது குறைவாக இருந்தால், மாதிரியின் முடிவுகள் தவறாக இருக்கலாம்.
கணக்கீட்டுச் செலவு: ABM மாதிரிகள் கணக்கிட அதிக செலவு பிடிக்கலாம், குறிப்பாக பெரிய அளவிலான முகவர்களைக் கொண்ட மாதிரிகள்.
சரிபார்ப்பு சிக்கல்: ABM மாதிரிகளின் முடிவுகளைச் சரிபார்ப்பது கடினமாக இருக்கலாம், ஏனெனில் உண்மையான உலக அமைப்புகள் மிகவும் சிக்கலானவை. மாதிரி சரிபார்ப்பு

ABM-க்கான கருவிகள் மற்றும் மென்பொருள்கள்

ABM மாதிரிகளை உருவாக்கப் பயன்படும் பல கருவிகள் மற்றும் மென்பொருள்கள் உள்ளன. அவற்றில் சில:

NetLogo: இது ஒரு பிரபலமான, இலவச மற்றும் திறந்த மூல ABM மென்பொருள் ஆகும். இது எளிதாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய இடைமுகத்தைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் இது கல்வி மற்றும் ஆராய்ச்சி நோக்கங்களுக்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. NetLogo
Repast Simphony: இது ஒரு சக்திவாய்ந்த, திறந்த மூல ABM தளம் ஆகும். இது ஜாவா நிரலாக்க மொழியில் எழுதப்பட்டுள்ளது, மேலும் இது பெரிய அளவிலான மாதிரிகளை உருவகப்படுத்த முடியும். Repast Simphony
AnyLogic: இது ஒரு வணிக ABM மென்பொருள் ஆகும். இது பல மாதிரியாக்க முறைகளை ஆதரிக்கிறது, மேலும் இது சிக்கலான அமைப்புகளை மாதிரியாகக் காட்டப் பயன்படுகிறது. AnyLogic
Mesa: இது பைத்தானில் எழுதப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல ABM நூலகம். இது எளிமையான மற்றும் நெகிழ்வான வடிவமைப்பைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் இது தனிப்பயன் மாதிரிகளை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது. Mesa (ABM)

மேம்பட்ட ABM நுட்பங்கள்

கற்றல் அடிப்படையிலான முகவர்கள் (Learning-based Agents): இந்த முகவர்கள், தங்கள் அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறார்கள் மற்றும் காலப்போக்கில் தங்கள் நடத்தையை மாற்றியமைக்கிறார்கள். இது, சந்தை நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப மாறும் வர்த்தக உத்திகளை மாதிரியாகக் காட்ட உதவுகிறது. இயந்திர கற்றல்
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (Neural Networks): நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி முகவர்களின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளை மாதிரியாகக் காட்டலாம். இது, சிக்கலான மற்றும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கொண்ட சந்தைகளை மாதிரியாகக் காட்டப் பயன்படுகிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (நிதி)
ஜீன் அல்காரிதம்கள் (Genetic Algorithms): ஜீன் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி, சிறந்த வர்த்தக உத்திகளைக் கண்டறியலாம். இது, முகவர்களின் நடத்தையை மேம்படுத்தவும், சந்தை செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் உதவுகிறது. ஜீன் அல்காரிதம்
ஹைப்ரிட் மாடலிங் (Hybrid Modeling): ABM-ஐ மற்ற மாதிரியாக்க முறைகளுடன் (எ.கா., சமன்பாட்டு மாதிரிகள், புள்ளிவிவர மாதிரிகள்) இணைத்து, ஒரு முழுமையான மற்றும் துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்கலாம். ஹைப்ரிட் மாடலிங்

பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் ABM-ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான உத்திகள்

சந்தை உணர்வை பகுப்பாய்வு செய்தல் (Sentiment Analysis): முகவர்களின் மனநிலை மற்றும் சந்தை உணர்வை மாதிரியாகக் காட்ட ABM-ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது, சந்தை திசையை முன்னறிவிக்கவும், வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவும். சந்தை உணர்வு பகுப்பாய்வு
விலை நிர்ணய மாதிரியாக்கம் (Price Discovery Modeling): முகவர்களின் வர்த்தக நடத்தையை மாதிரியாகக் காட்ட ABM-ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது, சந்தை விலைகள் எவ்வாறு உருவாகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும், விலை நிர்ணய திறன்களை மேம்படுத்தவும் உதவும். விலை நிர்ணயம் (பொருளாதாரம்)
இடர் மேலாண்மை (Risk Management): ABM-ஐப் பயன்படுத்தி, சந்தை இடையூறுகள் மற்றும் பிற ஆபத்துகளின் விளைவுகளை ஆராயலாம். இது, இடர் மேலாண்மை உத்திகளை மேம்படுத்தவும், இழப்புகளைக் குறைக்கவும் உதவும். இடர் மேலாண்மை (நிதி)
உயர் அதிர்வெண் வர்த்தகம் (High-Frequency Trading): உயர் அதிர்வெண் வர்த்தக உத்திகளை மாதிரியாகக் காட்ட ABM-ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது, வர்த்தக செயல்திறனை மேம்படுத்தவும், சந்தை நுண்ணறிவைப் பெறவும் உதவும். உயர் அதிர்வெண் வர்த்தகம்

முடிவுரை

முகவர் அடிப்படையிலான மாதிரி உருவாக்கம் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது சிக்கலான அமைப்புகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், முன்னறிவிப்புத் திறனை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனை போன்ற சிக்கலான நிதிச் சந்தைகளை மாதிரியாகக் காட்ட இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். ABM-ன் நன்மைகள் மற்றும் குறைபாடுகளைப் புரிந்துகொண்டு, பொருத்தமான கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வர்த்தகர்கள் சந்தை நுண்ணறிவைப் பெறலாம் மற்றும் தங்கள் வர்த்தக முடிவுகளை மேம்படுத்தலாம்.

காலவரிசை பகுப்பாய்வு சராசரி நகர்வு RSI (Relative Strength Index) MACD (Moving Average Convergence Divergence) Fibonacci retracement Bollinger Bands சந்தை போக்கு ஆதரவு மற்றும் எதிர்ப்பு நிலைகள் விலை நடவடிக்கை பரிமாற்ற அளவு சந்தை ஆழம் சந்தை ஏற்ற இறக்கம் சந்தை திரவத்தன்மை ஆபத்து - வெகுமதி விகிதம் போர்ட்ஃபோலியோ பல்வகைப்படுத்தல்

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