সাম্প্রতিক সময়ে অস্বাভাবিকভাবে ব্যস্ত, গত কলামটি লিখার কয়েক মাস হয়ে গেছে। এই কয়েক মাসে অনেক কিছুই ঘটেছে, যার মধ্যে কিছু আমার নিজের জীবনের জন্য একটি অবিচ্ছেদ্য কালো কুয়াশা। তবে এই অভিজ্ঞতাগুলি আমাকে বলে যে জীবন, ব্যবসায়ের মতো, আপ এবং ডাউন, অজানা পূর্ণ। আমরা সর্বদা আশা করি যে আমরা ইতিমধ্যে ঘটে যাওয়া কিছু থেকে কিছু শিখতে পারি এবং ধীরে ধীরে এমন সত্যের কাছাকাছি আসতে পারি যা সম্ভবত নেই।
আজকে আমরা আলোচনা করব ইকোপ মডেল সম্পর্কে।[১] এটি প্রথম প্রস্তাবিত হয়েছিল যে, এই দুই ধরনের শেয়ারের দামের পার্থক্যের কারণ কি ট্রেডারদের আচরণ, যাদের কাছে ভিন্ন তথ্য রয়েছে, তা অধ্যয়ন করার জন্য। এই পত্রিকায় আমি এই মডেলের ভিত্তি সম্পর্কে জানব। এই মডেলের অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরবর্তী নিবন্ধে আরও বিশ্লেষণ করা হবে যদি আমার সময় থাকে। এই গবেষণাপত্রটিতে প্রদর্শিত ম্যাথমেটিক মডেলের সংক্ষিপ্ততা একটি আনন্দদায়ক উপসংহার, যা গবেষণার প্রক্রিয়াটি উপভোগ করে।
যখন আমরা একটি আর্থিক মডেলের কথা বলি, তখন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল এই মডেলের অনুমানগুলির প্রতি মনোযোগ দেওয়া। একটি ভাল আর্থিক মডেলের নিজস্ব অনুমান রয়েছেঃ এটি এত শক্তিশালী হবে না যে এটি সর্বজনীন হবে না; এটি এত দুর্বল হবে না যে এটি সুন্দর সংক্ষিপ্ত ফলাফলগুলি উপস্থাপন করবে না। EKOP মডেলের মৌলিক অনুমানগুলি নিম্নরূপঃ
অনুমান ১ঃ আমরা স্টক ট্রেডিং নিয়ে আলোচনা করছি, ট্রেডিং ক্রিয়াকলাপটি দিনের মধ্যে বিচ্ছিন্ন, দিনের মধ্যে ধারাবাহিক অনুমান।এই বিচ্ছিন্ন ট্রেডিং দিনের মধ্যে; এবং ট্রেডিং দিনের মধ্যে, লেনদেন হয়এই ধারাবাহিক সময়সূচী।একটি সেটের জন্য, যা স্টকের মূল্যের একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা প্রতিটি দিনের শেষে স্টকের মূল্যের প্রতিনিধিত্ব করে, প্রতিটি দিনের জন্য তিনটি সম্ভাব্য পরিস্থিতি রয়েছে
এটা স্পষ্ট যে, আমাদের আছে
অনুমান ২ঃ একটি নির্দিষ্ট দিনে, সেখানে α আছে
অনুমান 3: স্টক ট্রেডিংয়ের অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে মার্কেট মেকার (MM), অবহিত ট্রেডার (IT) এবং অজ্ঞাত ট্রেডার (UT) রয়েছে। তারা যথাক্রমে নিম্নলিখিত ট্রেডিং আচরণ অনুসরণ করেঃ
এমএম সর্বদা একটি ইউনিট কেনার বা বিক্রির আদেশ দেওয়ার জন্য প্রস্তুত থাকে, একটি মার্কেটমার্কেটার হিসাবে তার বাধ্যবাধকতা পালন করে। এমএম ঝুঁকি নিরপেক্ষ, তাই তার আদেশের দামটি তার নিজের কাছে ন্যায্য বলে মনে হয়।
আইটি কেবলমাত্র সংবাদের দিনগুলিতে লেনদেন করে, তাদের লেনদেনের আচরণটি একটি পলাতক প্রক্রিয়া। একদিন, যদি খারাপ খবর ঘটে তবে তিনি এম এর আগমনের হারে একটি বিক্রয় অর্ডার রাখবেন; এবং সেই দিনগুলিতে যখন ভাল খবর ঘটে তখন তিনি এম এর আগমনের হারে একটি বিলিং রাখবেন।
ইউটি, অর্থাৎ আমাদের দরিদ্র কলা, তাদের লেনদেনের আচরণটিও একটি পলাতক প্রক্রিয়া, যেহেতু তাদের কোনও খবর নেই, প্রতিদিনের আগমনের হারের সাথে ইনকাম এবং বিক্রয় করা হয়। মনে রাখবেন, এখানে সকল পার্সন প্রক্রিয়া একে অপরের থেকে স্বাধীন। আমরা অনুমান 3 কে একটি চিত্র দিয়ে উপস্থাপন করতে পারি, যেমনঃ
আমরা জানি যে, মার্কেট ট্রেডাররা সাধারণত বড় বড় কোম্পানিদের দ্বারা নিয়োগ করা হয়। তারা খুব বুদ্ধিমান এবং দীর্ঘমেয়াদী IT এবং UT এর সাথে লড়াইয়ের সময়, তারা প্রচুর historicalতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে উপরের গাছের চিত্রের সমস্ত মডেল প্যারামিটারকে সংক্ষিপ্ত করে। তবে ভাল, তারা জ্ঞানী ব্যবসায়ীদের মতো শক্তিশালী নয়, যখন একটি নির্দিষ্ট ট্রেডিং দিন শুরু হতে চলেছে, তারা জ্ঞানী ব্যবসায়ীদের মতো নয়, আজকে বড় কিছু ঘটেছে কিনা তা নিশ্চিত করে। তারা যা করতে পারে তা হ'ল এই ট্রেডিং দিনের ট্রেডিংয়ের সময়, অন্য ব্যবসায়ীদের আচরণের মাধ্যমে অবিচ্ছিন্নভাবে আপডেট করা, আজকে কিছু ঘটেছে কিনা তা অনুমান করা, ভাল বা খারাপ কিনা তা অনুমান করা। (বন্ধুত্বের সংকেতঃ এগুলি সবই অনুমান) । এটি সহজেই বোঝা যায়। একজন জ্ঞানী ব্যবসায়ী হিসাবে, আমি যদি ট্রেডিংয়ের সময় আজকে বিশেষ কিছু কিনতে পাই তবে আমি স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি অনুমান করি না। আমি যদি এই ঘটনাটি ঘটে থাকে তবে আমি স্বাভাবিকের বিপরীতে আমার সম্ভাব্যতা বাড়িয়েছি।
এখন, আসুন আমরা একসাথে একটি এমএম চরিত্রের অভিজ্ঞতা অর্জন করি, আইটি এবং ইউটিগুলির সাথে লড়াই করি।
❖ এটা স্পষ্ট যে, দিনের শুরুতে, অর্থাৎ,এবং আমি একটি কাগজপত্রও দেখিনি, তাই আমি যা করতে পারি তা হ'ল এটি অনুমান করা যে এর সম্ভাব্যতা হ'ল α, এবং এর সম্ভাব্যতা হ'ল ভাল।এবং খারাপ কিছু হওয়ার সম্ভাবনা
কিভাবে এই সম্ভাব্যতা আপডেট করা যায়? ঠিক আছে, আমরা যারা মার্কেটপ্লেসে কাজ করি, আমরা সবাই বেয়েজ সূত্র জানি। আমরা যখন একটি বিক্রয় টিকিট দেখতে পাই, তখন আমরা বেয়েজের আইন ব্যবহার করি আমাদের সম্ভাব্যতা আপডেট করার জন্য। আমরা প্রথম আপডেট করি এমন একটি সম্ভাব্যতা যা আজকে কোন খবর নেই।
এই সূত্রের মৌলিকটি হল যে, যখন কোন খবর নেই, তখন শুধুমাত্র অজ্ঞাত ব্যবসায়ীরা ε দিয়ে অর্ডার বিক্রি করবে; এবং বিভাজকটি হল যে, যে কোন সময়, অজ্ঞাত ব্যবসায়ীরা ε দিয়ে অর্ডার বিক্রি করবে, এবং জ্ঞাত ব্যবসায়ীরা শুধুমাত্র খারাপ কিছু হলে μ দিয়ে অর্ডার বিক্রি করবে।
এবং
আমরা অনুধাবন করার আগে, আসুন আমরা কিছু সহজ পরীক্ষা করি। আমরা আগেই বলেছি, যদি আমরা একটি বিক্রয় দেখতে পাই, তাহলে আমাদের খারাপ কিছু হওয়ার সম্ভাবনা সম্পর্কে আমাদের অনুমান বাড়ানো উচিত। তাই না? আমরা একটি খুব সহজ অনুধাবন করতে পারি।
এইভাবে, আমাদের অনুধাবন আমাদের অন্তর্দৃষ্টিকে প্রমাণ করে।
এখন, আপডেট হওয়ার পরে, আমরা একটি ন্যায্য মূল্য গণনা করতে পারি, যা আমরা বাজারে যে মূল্য দিয়েছি তা হিসাবে, এবং এটিকে বলা হয়
একইভাবে, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে, যখন একটি পেমেন্ট আসে, তখন আমাদের বিক্রেতার হিসাবে দেওয়া বিক্রয় মূল্যটি হওয়া উচিত
উপরের ক্রয় মূল্য এবং বিক্রয় মূল্যের অভিব্যক্তিগুলি যথেষ্ট স্বজ্ঞাত নয়, আমরা অভিব্যক্তিটি সরল করার জন্য t সময়ে স্টকগুলির প্রত্যাশিত মূল্য প্রবর্তন করতে পারি।
আমরা bid এবং ask এর এক্সপ্রেশনগুলোকে
সুতরাং, আমরা মূল্য পার্থক্যকে স্পষ্টভাবে বলতে পারি,
এখন, যদি আমরা এই ফর্মুলাটি ব্যবহার করি, তাহলে আমরা বিভিন্ন ব্যবসায়ীর দ্বারা এই ফর্মুলাটির প্রভাব বিশ্লেষণ করতে পারি।
নোট করুন, ε হল অজ্ঞাত ব্যবসায়ীদের আগমনের হার (আমাদের কাছে তারা সরিষার রসুন বলে) যদি ε >> μ থাকে, তাহলে আমরা দেখতে পারি যে,উভয়ই শূন্যের দিকে যাচ্ছে, যার মানে হল যে স্প্রেডও শূন্যের দিকে যাচ্ছে। যদি আমরা আরেকটি চরমের দিকে যাই, যদি আমরা অনুমান করি যে বাজারে কোন রসুন নেই, এবং কেবলমাত্র একটি দল আছে যারা রসুনের চেয়ে বেশি জ্ঞানী, তাহলে আমরা দুঃখজনকভাবে আবিষ্কার করব যে আমরা যে দাম দিয়েছি তা হবেঃএবং"এখন, আমি মনে করি যে, আমি একটি ভাল ট্রেডিং অভিজ্ঞতা আছে, এবং আমি মনে করি যে, আমি একটি ভাল ট্রেডিং অভিজ্ঞতা আছে, এবং আমি মনে করি যে, আমি একটি ভাল ট্রেডিং অভিজ্ঞতা আছে, এবং আমি মনে করি যে, আমি একটি ভাল ট্রেডিং অভিজ্ঞতা আছে।
আপনি দেখুন, আমরা কিছু অনুমানের উপর ভিত্তি করে, খুব সহজ গাণিতিক অনুধাবন ব্যবহার করে, এমন একটি আকর্ষণীয় এবং গভীর উপসংহারে পৌঁছতে সক্ষম হয়েছি, যা সম্ভবত গাণিতিক মডেলগুলির দুর্দান্ত আকর্ষণ।
[1] ইজলি, ডেভিড, ইত্যাদি
লুইসদুঃখজনক উপসংহার