সহজে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে স্টক মূল্য পূর্বাভাস
মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে স্টক মূল্যের পূর্বাভাস এমন মডেল তৈরি করা জড়িত যা ভবিষ্যতের স্টক মূল্যের পূর্বাভাস দিতে ঐতিহাসিক স্টক ডেটা এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক আর্থিক তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে। এখানে প্রক্রিয়াটির একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ রয়েছে:
মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে স্টক মূল্য পূর্বাভাস
1. ডেটা সংগ্রহ: ঐতিহাসিক স্টক ডেটা সংগ্রহ করুন, যার মধ্যে সাধারণত খোলা, উচ্চ, নিম্ন, কাছাকাছি দাম এবং লেনদেনের পরিমাণ অন্তর্ভুক্ত থাকে। অর্থনৈতিক সূচক, কোম্পানির আয়ের প্রতিবেদন এবং সেক্টরের কর্মক্ষমতার মতো অতিরিক্ত ডেটাও অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে।
2. ডেটা প্রিপ্রসেসিং: অনুপস্থিত মান, আউটলিয়ারগুলি পরিচালনা করতে এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য উপযুক্ত ফর্ম্যাটে রূপান্তর করতে ডেটা পরিষ্কার করুন। এই ধাপে ডেটার স্বাভাবিকীকরণ বা প্রমিতকরণ জড়িত থাকতে পারে।
3. ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈশিষ্ট্য বা ভেরিয়েবলের একটি সেট নির্বাচন করুন এবং তৈরি করুন যা মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করবে। এর মধ্যে প্রযুক্তিগত সূচক যেমন চলমান গড় বা P/E অনুপাতের মতো মৌলিক বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
4. মডেল নির্বাচন: ভবিষ্যদ্বাণী কাজের জন্য উপযুক্ত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বেছে নিন। সাধারণ পছন্দগুলির মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক।
5. প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা: প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটে ডেটাসেট বিভক্ত করুন। প্রশিক্ষণ সেটে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিন এবং এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা মূল্যায়ন করতে পরীক্ষার সেটে এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করুন।
6. মূল্যায়ন: মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে গড় স্কয়ারড ত্রুটি (MSE), রুট মিন স্কোয়ার্ড ত্রুটি (RMSE), বা গড় পরম ত্রুটি (MAE) এর মতো মেট্রিকগুলি ব্যবহার করুন৷
7. স্থাপনা: মডেলটি যদি ভালো পারফর্ম করে, তাহলে নতুন ডেটার ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য এটি একটি বাস্তব-বিশ্বের সেটিংয়ে স্থাপন করা যেতে পারে।
স্টক মূল্যের পূর্বাভাসের জন্য একটি জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং কৌশল হল লং শর্ট-টার্ম মেমরি (LSTM) নেটওয়ার্কের ব্যবহার, এক ধরনের পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা বিশেষ করে সিকোয়েন্স এবং সময়-সিরিজ ডেটা শেখার ক্ষেত্রে ভালো।
এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বাজারের অস্থির প্রকৃতি এবং সংবাদ ইভেন্ট এবং ব্যবসায়ীর অনুভূতির মতো অপ্রত্যাশিত কারণগুলির প্রভাবের কারণে স্টক মূল্যের পূর্বাভাস সহজাতভাবে অনিশ্চিত এবং জটিল। অতএব, যদিও মেশিন লার্নিং অন্তর্দৃষ্টি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা প্রদান করতে পারে, এটি সর্বদা সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর গ্যারান্টি দিতে পারে না।
Read More…
স্টক মূল্য পূর্বাভাস কিছু সাধারণ চ্যালেঞ্জ কি কি?
মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে স্টক মূল্যের ভবিষ্যদ্বাণী করা বেশ কিছু চ্যালেঞ্জের সাথে আসে যা ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতা এবং নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করতে পারে। এখানে কিছু সাধারণ চ্যালেঞ্জ রয়েছে:
1. বাজারের অস্থিরতা: স্টকের দামগুলি অত্যন্ত অস্থির এবং বিভিন্ন কারণের কারণে দ্রুত ওঠানামা করতে পারে, যা মডেলগুলির জন্য ভবিষ্যতের মূল্য সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন করে তোলে৷
2. ডেটার গুণমান: মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতা ইনপুট ডেটার মানের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে৷ অনুপস্থিত ডেটা, আউটলিয়ার বা গোলমালের মতো সমস্যাগুলি ভুল ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে নিয়ে যেতে পারে।
3. ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং: ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা আছে এমন সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যাইহোক, এই বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা এবং প্রকৌশল করা জটিল এবং ডোমেন দক্ষতার প্রয়োজন।
4. টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ: স্টক ডেটা হল একটি টাইম সিরিজ যার নিজস্ব বৈশিষ্ট্য এবং চ্যালেঞ্জ রয়েছে, যেমন স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক এবং অস্থিরতা, যা সঠিক মডেলিংয়ের জন্য সমাধান করা প্রয়োজন।
5. মডেল ওভারফিটিং: এমন মডেল তৈরি করার ঝুঁকি রয়েছে যা ঐতিহাসিক ডেটাতে ভাল পারফর্ম করে কিন্তু অদেখা ডেটা সাধারণীকরণ করতে ব্যর্থ হয়, যার ফলে বাস্তব-বিশ্বের কার্যকারিতা খারাপ হয়৷
6. মানবিক ফ্যাক্টর: মনস্তাত্ত্বিক কারণ যেমন বিনিয়োগকারীর মনোভাব, গুজব এবং সংবাদ ইভেন্টগুলি স্টকের দামের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে এবং মডেলগুলিতে পরিমাপ করা এবং অন্তর্ভুক্ত করা কঠিন।
7. অর্থনৈতিক এবং রাজনৈতিক ঘটনা: অপ্রত্যাশিত ঘটনা যেমন সরকারী নীতির পরিবর্তন, অর্থনৈতিক সংকট, বা ভূ-রাজনৈতিক উত্তেজনা স্টকের দামে আকস্মিক পরিবর্তন ঘটাতে পারে।
8. অ্যালগরিদম মূল্যায়ন এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: অ্যালগরিদমগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা এবং সংশ্লিষ্ট ঝুঁকিগুলি পরিচালনা করা চ্যালেঞ্জিং, বিশেষ করে যখন আর্থিক বাজারের সাথে মোকাবিলা করা যেখানে স্টক বেশি।
এই চ্যালেঞ্জগুলি স্টক মূল্য পূর্বাভাসের জটিলতা এবং আর্থিক বাজারের অপ্রত্যাশিত প্রকৃতি পরিচালনা করতে পারে এমন অত্যাধুনিক মডেলগুলির প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে। অনুশীলনকারীদের জন্য তাদের মডেলগুলিকে ক্রমাগত পরিমার্জন করা এবং নতুন ডেটা এবং বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করার সময় ওভারফিটিং প্রশমিত করার কিছু কৌশল কী?
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করার সময় ওভারফিটিং একটি সাধারণ চ্যালেঞ্জ। ওভারফিটিং প্রশমিত করার জন্য এখানে কিছু কার্যকর কৌশল রয়েছে:
1. হোল্ড-আউট (ডেটা স্প্লিটিং):
- আপনার ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটে বিভক্ত করুন। সাধারণত, একটি 80% প্রশিক্ষণ এবং 20% টেস্টিং স্প্লিট ব্যবহার করা হয়।
- আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন যতক্ষণ না এটি শুধুমাত্র প্রশিক্ষণ সেটে নয়, পরীক্ষার সেটেও ভাল পারফর্ম না করে। এটি ভাল সাধারণীকরণ ক্ষমতা নিশ্চিত করে যেহেতু পরীক্ষার সেটটি অদেখা ডেটা উপস্থাপন করে।
2. ক্রস-বৈধকরণ:
- আপনার ডেটাসেট কে গ্রুপে ভাগ করুন (কে-ফোল্ড ক্রস-ভ্যালিডেশন)।
- প্রতিটি গ্রুপকে টেস্টিং সেট হিসাবে ব্যবহার করুন যখন অন্যরা প্রশিক্ষণ সেট হিসাবে কাজ করে (এই প্রক্রিয়াটি k বার পুনরাবৃত্তি করুন)।
- ক্রস-ভ্যালিডেশন সমস্ত ডেটা শেষ পর্যন্ত প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করার অনুমতি দেয় তবে হোল্ড-আউটের চেয়ে গণনাগতভাবে বেশি ব্যয়বহুল।
3. ডেটা অগমেন্টেশন:
- আপনার কাছে সীমিত ডেটা থাকলে, ডেটাসেটের আকার কৃত্রিমভাবে বাড়ানোর জন্য ডেটা অগমেন্টেশন প্রয়োগ করুন।
- ইমেজ শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির জন্য, নতুন ডেটা পয়েন্ট তৈরি করতে ফ্লিপিং, ঘূর্ণন, পুনরায় স্কেলিং এবং স্থানান্তরের মতো রূপান্তরগুলি সম্পাদন করুন।
4. বৈশিষ্ট্য নির্বাচন:
- আপনার যদি অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য সহ সীমিত সংখ্যক প্রশিক্ষণের নমুনা থাকে তবে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করুন৷
- মডেলটিকে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য থেকে শেখা এড়িয়ে চলুন, যা অতিরিক্ত ফিটিং হতে পারে।
- বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করুন বা প্রতিষ্ঠিত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
5. নিয়মিতকরণ (L1/L2):
- নিয়মিতকরণ মডেলটিকে অত্যধিক জটিল নিদর্শন শিখতে বাধা দেয়।
- আনুমানিক সহগকে শূন্যের দিকে ঠেলে দিতে খরচ ফাংশনে একটি পেনাল্টি শব্দ যোগ করুন।
- L1 এবং L2 নিয়মিতকরণ সাধারণত ব্যবহৃত কৌশল.
6. ড্রপআউট স্তর:
- ড্রপআউট এলোমেলোভাবে প্রশিক্ষণের সময় তাদের সংযোগ সহ নিউরনগুলি বন্ধ করে দেয়।
- সক্রিয় নিউরনের সংখ্যা হ্রাস মডেল জটিলতা কমাতে সাহায্য করে এবং সাধারণীকরণ উন্নত করে।
7. ডেটা সাইজ বাড়ান:
- ওভারফিটিং ঘটে যখন মডেলটি প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য সহ শব্দ ক্যাপচার করে।
- আরও ডেটা আরও শব্দ এবং পক্ষপাতের পরিচয় দেয়, অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করে।
- সম্ভব হলে অতিরিক্ত তথ্য সংগ্রহ করুন.
8. বিদ্যমান ডেটা বৃদ্ধি করুন:
- ডেটা অগমেন্টেশন গ্রাফিকাল ডেটার জন্য দরকারী।
- প্রশিক্ষণের সময় বিদ্যমান ডেটা পয়েন্টের ভিন্নতা তৈরি করতে রূপান্তর (যেমন, ঘূর্ণন, চিত্র-ফ্লিপ, স্কেল) প্রয়োগ করুন।
মনে রাখবেন যে কোনও একক কৌশল সর্বজনীনভাবে কাজ করে না এবং সর্বোত্তম ফলাফল অর্জনের জন্য এই কৌশলগুলির সংমিশ্রণ প্রয়োজন হতে পারে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিতে ওভারফিটিং প্রতিরোধে নিয়মিতকরণ এবং চিন্তাশীল বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।