বৈদেশিক মুদ্রার পরিমাণগত বিশ্লেষণ

পরিমাণগত বিশ্লেষণ কি?

পরিমাণগত বিশ্লেষণ ব্যবসায়ীদের বিনিয়োগ প্রক্রিয়া থেকে আবেগ অপসারণ করতে পারবেন। পরিমাণগত বিশ্লেষণ একটি পদ্ধতি যা অন্ত্রের অনুভূতিগুলির উপর পরিসংখ্যান বা সম্ভাবনার উপর মনোযোগ দেয়। কম্পিউটার এবং অত্যাধুনিক গণিত মডেলগুলির প্রযুক্তির পরিপ্রেক্ষিতে ওয়াল স্ট্রিটের উপর পরিমাণগত বিশ্লেষণ এবং ওয়াল স্ট্রিটগুলিতে বা সংখ্যাসূচক মানসিকতা সহ বেশিরভাগ নতুন ব্যবসায়ী এবং কর্মচারী গ্রহণ করেছে। কোয়ান্টাইটিভ বিশ্লেষণটি অন্য কোনও বাজারের মত FX বাজারে একটি স্থান।

যদি আপনি নিজেকে একটি কোয়ান্টাম না বিবেচনা করেন তবেও আপনি পরিমাণগত বিশ্লেষণের বিভিন্ন রূপগুলির সাথে পরিচিত হয়েছেন, যা কোনও পরিমাণগত দৃষ্টিকোণ থেকে বাজারগুলির কাছে পৌঁছাতে পারে। কব্জি পুরস্কার, উপার্জন-প্রতি-ভাগ অথবা বিকল্প মূল্য এবং ছাড় দেওয়া নগদ প্রবাহের মত আরো কিছু সহজ আর্থিক অনুপাত পরিমাণগত বিশ্লেষণের ফর্ম। আপনি কল্পনা করতে পারেন, বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে ডেটাটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ, প্রায়শই অনেকগুলি কোয়ান্টে থাকা তথ্যগুলি যেমন তাদের গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানগত মডেলগুলিকে পূরণ করতে ব্যবহৃত ডেটা মানের উপর মনোযোগ দেয়।

পরিমাণগত বা পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ উদাহরণ

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ থেকে উপকৃত হওয়ার জন্য আপনাকে গণিত হতে হবে না বা অর্থনীতিতে ডক্টরেট থাকতে হবে না। পরিসংখ্যান সহ, আপনি নির্ভরশীলতা বা দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল বা ডেটাসেটগুলির সহযোগিতা দেখছেন। ব্যবসায়ীরা সম্পর্কের সাধারণ পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ থেকে উপকৃত হয়, যা পরিসংখ্যানগত সম্পর্ক এবং নির্ভরতার বিস্তৃত শ্রেণীকে বোঝায়। FX বাজারে একটি সাধারণ সম্পর্ক হল ডলার দুর্বলতা উদীয়মান বাজারগুলির দুর্বলতার সাথে সম্পর্কযুক্ত। অন্য ইন্টারমার্কেট সম্পর্ক ইয়েন শক্তি এবং ইকুইটি বাজার দুর্বলতা।

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ ভবিষ্যতে সম্ভাব্যতা নির্ধারণে সহায়ক কিন্তু বিশুদ্ধরূপে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ হতে বোঝানো হয় না। একটি সাধারণ বিবৃতি যে পারস্পরিক সম্পর্ক causality নয়। কার্যকারিতা মানে সুস্পষ্ট কারণ এবং প্রভাব, তবে কোষের সম্পর্ক কেবল দুটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সম্ভাব্য সাধারণ আন্দোলনকে বোঝায়। সমবায় সমীকরণের স্কেলটি -1 থেকে +1 হয় তবে নেতিবাচক এক নিখুঁত বিপরীত সম্পর্ক বা সম্পর্কযুক্ত, শূন্য শূন্য সম্পর্ক, এবং ইতিবাচক এক নিখুঁত ইতিবাচক সম্পর্ক, প্রায় দুইটি ভেরিয়েবল বা বাজার একে অপরের সাথে হ্যান্ডকাফ হয়।

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ আরেকটি অনুকূল ফর্ম রিগ্রেশন বিশ্লেষণ হিসাবে পরিচিত হয়। রিগ্রেশন বিশ্লেষণটি আপনাকে ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সম্পর্ক দেখতে সহায়তা করার জন্য একটি খুব অনুকূল পরিসংখ্যানগত মডেল এবং পরিমাণগত বিশ্লেষণ। রিগ্রেশন বিশ্লেষণ একটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এবং এক বা একাধিক নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সম্পর্কের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। বিশেষত, রিগ্রেশন বিশ্লেষণটি আপনাকে বুঝতে সাহায্য করে যে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের আদর্শ মান পরিবর্তিত হলে কোনও পৃথক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কোনটি পরিবর্তিত হয়।

বেশিরভাগ FX চার্টিং প্যাকেজগুলির একটি প্রতিক্রিয়া চ্যানেল রয়েছে যা আপনার জন্য রিগ্রেশন বিশ্লেষণের হিসাব করে এবং সম্পর্কের তুলনায় অ্যাক্সেস করা প্রায়শই সহজ।

রিগ্রেশন বিশ্লেষণটি সাধারণত নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের উপর নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের দামের শর্তাধীন প্রত্যাশার দিক নির্দেশ করে। এটি একটি নির্দিষ্ট স্বাধীন ভেরিয়েবলের নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের গড় মান মানে। প্রবণতার দিক থেকে দামের মাধ্যমে উচ্চতর বা নিম্ন কাটিয়া ক্রমবর্ধমান লাইনের মধ্যে এটি বা প্রায়শই সরানো রেগ্রেসাইন লাইন প্রায়শই সমতল হয়ে যায়।

কি প্রয়োজন?

গাণিতিক মডেলগুলি এই প্রবন্ধের সুযোগের বাইরে থাকলেও অনেক ব্যবসায়ীরা মাইক্রোসফ্ট থেকে এক্সেল ব্যবহার করে এবং কোনও ইতিবাচক বা নেতিবাচক সম্পর্কযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করতে নির্দিষ্ট সময়সীমার উপর ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কযুক্ত ফাংশনটি ব্যবহার করে। যাইহোক, অনেক গবেষণা আউটলেটগুলি সম্পর্ক সম্পর্কিত প্রতিবেদনগুলি বের করে দেবে এবং তারা ব্লুমবার্গ বা রয়টার্সের মতো গবেষণা টার্মিনালেও পাওয়া যাবে।

আপনি যদি নিজেকে এই ধরণের মডেলগুলি করতে আগ্রহী হন তবে এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে তথ্যগুলি ঘটেছে এবং অনুপস্থিত বা অসম্পূর্ণ ডেটা আপনাকে বিভ্রান্ত করতে পারে।অতএব, আপনি তথ্য একটি কার্যকর বিশ্লেষণ করার জন্য অনুপস্থিত তথ্য যত্ন নিতে হবে। সহজ বিশ্লেষণ করার ক্ষেত্রে এক্সেলটি আপনার সেরা বাজি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে তবে অনেক দালাল সরঞ্জামগুলি সরবরাহ করে যা আপনাকে বিশ্লেষণ অনেকগুলি করতে সহায়তা করতে পারে।

উপসংহারে, পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণটি আপনি ট্রেড করতে পারেন এমন একটি প্যাটার্নের জন্য আপাতদৃষ্টিতে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের চারপাশে আপনার মাথা মোড়ানো বোঝানো হয়। ঝুঁকি সর্বদা পরিচালিত করা আবশ্যক, কিন্তু এই নিদর্শন বিদ্যমান কার্যকারিতা ছাড়া এমনকি দীর্ঘ সময়ের জন্য স্থায়ী হতে পারে। আপাতদৃষ্টিতে অনুরূপ হলেও, পশ্চাদপসরণ হ'ল মেষের পোশাকগুলিতে প্রায়শই পরিসংখ্যানগত বা পরিমাণগত বিশ্লেষণের প্রবাদীয় নেকড়ে। এটি পরিসংখ্যানগত মডেলিং হিসাবে পশ্চাদপসরণ পরীক্ষার জন্য সচেতন হওয়ার কারণ বহন করে তুলনামূলকভাবে ডেটা সেটগুলির চেয়ে বেশি বেশি ব্যাকটিস্টিং করা হয় না কারণ বর্তমান পরিবেশটি ডেটা সেট থেকে বিচ্ছিন্ন হওয়ার পরে মিথ্যা আস্থা, অতিরিক্ত লিভারেজিং এবং সম্ভাব্য বড় ক্ষতিগুলি আনতে পারে।

শুভ ট্রেডিং!