সমস্ত এ শেয়ারের মধ্যে প্রাথমিকভাবে স্টাইলিংয়ের স্থান নির্বাচন করুন, প্রাথমিক স্টাইলিংয়ের মানদণ্ড সাধারণত তালিকাভুক্তির সময়, বাজার মূল্য ইত্যাদির মতো মৌলিক সূচকগুলি গ্রহণ করে। নমুনা স্পেস থেকে প্রাথমিক স্টক পুল নির্বাচন করুন, যেখানে ফিল্টারিংয়ের শর্তগুলি সাধারণত শিল্পের ডেটা, আর্থিক সূচক, লাভজনকতা ইত্যাদি ব্যবহার করে। প্রাথমিক স্টক পুলগুলি মাল্টিফ্যাক্টর স্টক নির্বাচন মডেলের নমুনা হিসাবে কাজ করবে। মাল্টিফ্যাক্টর স্টক নির্বাচন মডেল ব্যবহার করে স্টক নির্বাচন করা হয়। ঐতিহ্যগত মাল্টিফ্যাক্টর মডেলগুলির মধ্যে মূলত আর্থিক কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে (বাজার মুনাফা হার, বাজার নেট রেট, বাজার বিক্রয় হার, সম্পদের বাজার মূল্যের অনুপাত, মূল ব্যবসায়ের আয়ের বৃদ্ধি হার, নেট মুনাফা বৃদ্ধি হার, ইপিএস বৃদ্ধি হার, মোট সম্পদের বৃদ্ধি হার ইত্যাদি); বাজার চালিত কারণগুলি (স্বল্পমেয়াদী মুনাফা হার, দীর্ঘমেয়াদী মুনাফা হার, নির্দিষ্ট তরঙ্গ হার, লেনদেনের পরিবর্তন, মুক্ত বাজার মূল্য) ইত্যাদি। উপরে উল্লিখিত সমস্ত কারণের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘমেয়াদী historicalতিহাসিক রিটার্ন এবং স্থিতিশীল প্রগতিশীল যোগফলক গণনা, একটি স্টক জন্য একটি সমন্বিত স্কোর দেওয়া হয়। কোয়ালিফাইং ইঞ্জিনের মাধ্যমে শেয়ারের পরিমাণ এবং এর ওজন গণনা করা হয়।
তাহলে বিগ ডেটা ফান্ডগুলি ঐতিহ্যবাহী ফান্ডগুলির থেকে আলাদা কোথায়? বিগ ডেটা ফান্ডগুলি বিগ ডেটা ফ্যাক্টর প্রবর্তন করে।
পূর্বে যখন আমরা মাল্টি ফ্যাক্টর স্টক নির্বাচন মডেল তৈরি করেছি, তখন আমরা সমস্ত ফ্যাক্টরগুলিকে বাজারের অভ্যন্তর থেকে ব্যবহার করেছি, আমরা কেবলমাত্র স্টকগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি নিয়েই মনোনিবেশ করেছি, তবে বিগ ডেটা ফ্যাক্টরগুলির প্রবর্তন নতুন তথ্য নিয়ে এসেছে, আমরা বায়োডাটা অনুসন্ধানের পরিমাণের পরিবর্তনগুলি স্টকগুলির পরিবর্তনের সাথে সম্পর্কিত কিনা তা নিয়ে মনোনিবেশ করব, আমরা টাওবাওর একটি শিল্পের বিক্রয়গুলি শিল্পের অভ্যন্তরীণ সংস্থার শেয়ারের দামকে প্রভাবিত করে কিনা তা নিয়ে মনোনিবেশ করব, আমরা সিনাইয়া এবং আর্থিক খাতের একটি স্টক নিউজের সাথে সম্পর্কিত পাঠকের মন্তব্যের সংখ্যাও পর্যালোচনা করব। শেয়ারের দামের ওঠানামা প্রভাবিত করে কিনা তা নিয়েও আমরা মনোনিবেশ করব।
আমরা একটি বাস্তব বিগ ডেটা ফান্ডের উদাহরণ দিচ্ছি যাতে আমরা বিগ ডেটা ফ্যাক্টর সম্পর্কে আরও ভালভাবে বুঝতে পারি।
এখানে একটি উদাহরণ বেছে নেওয়া হয়েছে, যা বোগো ফান্ড এবং সিলিন্ডার পোশাকের সহযোগিতায় প্রকাশিত হয়েছে।
নমুনা স্থান গঠনের সময়, টাওগিন বিগ ডেটা 100 নিম্নলিখিত বিভাগগুলি অন্তর্ভুক্ত করেঃ
তাওবাও সম্পর্কিত শিল্পের নমুনার ভিত্তিতে, বোয়িংহাই ফান্ড এবং সিলিন্ডিং পোশাকগুলি বহু-ফ্যাক্টর পরিমাণিকরণ মডেলের জন্য বেছে নেওয়া শেয়ারগুলি তৈরি করে। এতে, তাওবাও ফিনান্সিয়াল ইনফরমেশন সার্ভিস প্ল্যাটফর্ম অনলাইনে গ্রাহক বিভাগের পরিসংখ্যানগত প্রবণতা বৈশিষ্ট্যযুক্ত ডেটা সরবরাহ করে। প্রাপ্ত শিল্প গবেষণা সূচকগুলির ভিত্তিতে, সামগ্রিক বিশ্লেষণ শিল্পের অর্থনৈতিক অবস্থা, যার মধ্যে রয়েছেঃ বৃদ্ধি, দাম, চাহিদা পরিস্থিতি ইত্যাদি। তারপরে অর্থনৈতিক অবস্থার ভিত্তিতে শিল্পের অভ্যন্তরীণ স্টকগুলিকে সংশ্লিষ্ট রেটিং দেওয়া হয়, যা পাইলিংহাই বিগ ডেটা ফ্যাক্টরগুলি পাওয়া যায়।
অবশেষে, কোয়ালিফাইড স্টক মডেলটি বড় ডেটা ফ্যাক্টর, আর্থিক কারণ এবং বাজার চালিত কারণগুলি ব্যবহার করে স্টকগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করে এবং বড় ডেটা তহবিলের উপাদান শেয়ার এবং ওজন নির্ধারণ করে।
তাওগিন ১০০ সূচক ছাড়াও, বিগ ডেটা ফান্ডগুলি বাইওডো, স্নোবল, সিনা ওয়াই, সিনিয়র ইউনিয়ন ইত্যাদির মতো বিভিন্ন বিগ ডেটা উত্স ব্যবহার করে বিগ ডেটা ফ্যাক্টর তৈরি করে।
১০০টি সূচক অনুসন্ধানের কারণ
স্যাম্পল স্পেসের স্টকগুলির জন্য সর্বশেষ মাসের অনুসন্ধানের মোট পরিমাণ এবং অনুসন্ধানের বৃদ্ধি গণনা করুন, যথাক্রমে মোট পরিমাণ এবং বৃদ্ধি ফ্যাক্টর হিসাবে রেকর্ড করুন; অনুসন্ধানের মোট পরিমাণ এবং বৃদ্ধি ফ্যাক্টরগুলির জন্য একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ মডেল তৈরি করুন, প্রতি পর্বের স্টকগুলির জন্য একটি সমন্বিত স্কোর গণনা করুন, যা অনুসন্ধান ফ্যাক্টর হিসাবে রেকর্ড করা হয়;
তুষারগোলের বুদ্ধিমান নির্বাচন বিগ ডেটা 100 টন তুষারগোলের তাপমাত্রা ফ্যাক্টর
প্রথমত, দ্বিতীয় ধাপে প্রাপ্ত তুষারকণা বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় অনুযায়ী, নমুনার বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় কভারেজ গণনা করা হয়; দ্বিতীয়ত, শেয়ারের বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় কভারেজের ভিত্তিতে, শেয়ারকে সংশ্লিষ্ট রেটিং দেওয়া হয়, যা শেয়ারের তুষারকণা তাপমাত্রা ফ্যাক্টর স্কোর হিসাবে রেকর্ড করা হয়।
দক্ষিণ সিনা বিগ ডেটা চক্র সিনা বিগ ডেটা ফ্যাক্টর
সিনাই ফাইন্যান্সিয়াল চ্যানেলের নীচে পৃষ্ঠাগুলিতে ক্লিকের সংখ্যা, মাইব্লগের নেতিবাচক নিবন্ধের প্রতিবেদন, সংবাদ প্রতিবেদনের প্রভাব।
ব্যাংক ইউনিয়নের বিগ ডেটা সূচক
ব্যাংকিং ইউনিয়নের গ্রাহক শ্রেণীর পরিসংখ্যানগত প্রবণতা বৈশিষ্ট্য ডেটা উপর ভিত্তি করে শিল্প গবেষণা গবেষণা সূচক প্রক্রিয়াকরণ করা হয়; দ্বিতীয়ত, প্রাপ্ত শিল্প গবেষণা সূচক অনুযায়ী, ব্যাপক পরিদর্শন শিল্পের অর্থনৈতিক অবস্থা, যার মধ্যে রয়েছেঃ খরচ পরিমাণ, লেনদেনের সংখ্যা ইত্যাদি, শিল্পের অর্থনৈতিক অবস্থা র্যাঙ্কিং; অবশেষে, অর্থনৈতিক অবস্থা অনুযায়ী, শিল্পের মধ্যে স্টককে সংশ্লিষ্ট রেটিং দেওয়া হয়, শিল্পের বিগ ডেটা ফ্যাক্টর স্কোর করা হয়।
অনেক পরিচিত ব্যক্তিরা মনে করেন যে বিগ ডেটা ফান্ডের পারফরম্যান্স আসলে দুর্বল, আসলে এখন পর্যন্ত বেশ কয়েকটি বিগ ডেটা ফান্ডের পারফরম্যান্সও শুরুতে প্রত্যাশিত ছিল না, তবে এটি আমাদের এই সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে দেয় না যে বিগ ডেটা ফান্ডগুলি ভুল দিকে রয়েছে। কারণ বর্তমানে বিগ ডেটার প্রয়োগগুলি এখনও সংরক্ষণশীল এবং পরীক্ষামূলক, আমরা কেবল traditionalতিহ্যবাহী বহু-ফ্যাক্টর মডেলের ভিত্তিতে বিগ ডেটা ফ্যাক্টর যুক্ত করেছি এবং মডেলটিতে আরও বেশি বিপর্যয়কর উদ্ভাবন গ্রহণ করি নি। তবে বিগ ডেটা ফ্যাক্টরগুলির সাথে আরও বেশি জড়িত রয়েছে, যেমন শব্দার্থিক বিশ্লেষণ, আবেগ বিশ্লেষণ, বক্তৃতা মডেল, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং ইত্যাদি।
প্রকৃতপক্ষে, বিগ ডেটার অ্যাপ্লিকেশনগুলি আমাদের জীবনের প্রতিটি দিককে স্পর্শ করেছে, যেখানে বিনিয়োগের মূল্যের ধন-সম্পদ রয়েছে, এবং যদিও বিদ্যমান বিগ ডেটা তহবিলগুলির পারফরম্যান্স এখনও দেখায়নি যে তারা এই মূল্যগুলি কার্যকরভাবে নিষ্কাশন করার ক্ষমতা রাখে, তবে বিগ ডেটার ধন-সম্পদ সবসময় সেখানে রয়েছে এবং সম্ভবত কিছু অজানা উচ্চপদস্থ ব্যক্তি ইতিমধ্যে উপভোগ করছেন।
বিজ্ঞান বিনিয়োগ থেকে পুনর্নির্দেশিত