දින වෙළඳාමේදී මුදල් අහිමි වන බොහෝ වෙළඳුන් ප්රස්ථාරකරණ තාක්ෂණයක් නොමැතිකම නිසා පරාජයට පත් නොවේ. ඔවුන් හැඟීම්, බුද්ධිය සහ අනුමාන කිරීම් මත පදනම්ව තීරණ ගන්නා නිසා ඔවුන් පරාජයට පත්වේ. ආයෝජකයින් 34 කට ආසන්න සංඛ්යාවක් සමඟ ග්රානා කැපිටල් විසින් කරන ලද සමීක්ෂණයකින් හෙළි වූයේ 2024 අගෝස්තු සහ 2025 ජූලි අතර දින වෙළඳාම් කළ පුද්ගලයින්ගෙන් 71,87% ක් පාඩු සහිතව කාල පරිච්ඡේදය අවසන් කළ බවයි. ගැටළුව කලාතුරකින් වෙළඳපොළම වේ. එය සංයුක්ත දත්ත මත ව්යුහගත තීරණ ගැනීමේ ක්රියාවලියක් නොමැති වීමයි.
මෙම තර්කනය වෙනස් කරන වෙළෙන්දෝ ඔවුන්ගේ ප්රතිඵල වෙනස් කරති. වහාම නොවේ, නමුත් කාලයත් සමඟ ස්ථාවරව.
බොහෝ දෙනෙකුට දිවා වෙළඳාමේදී මුදල් අහිමි වන්නේ ඇයි?
සංඛ්යා සරලයි. FGV විසින් කරන ලද පර්යේෂණය 2013 සහ 2016 අතර දින වෙළඳාම ආරම්භ කළ පුද්ගලයින් 98.378 දෙනෙකු අනුගමනය කරන ලදී: වෙළඳ සැසි 300 කට වඩා වැඩි ගණනකදී සාමාන්ය දෛනික දළ ලාභය R$100 ඉක්මවූයේ 127 දෙනෙකු පමණි. මෙය මුළු ප්රමාණයෙන් 0,2% ට වඩා අඩුය.
ග්රානා කැපිටල් අධ්යයනය රටාව ශක්තිමත් කරයි: විශාලතම පාඩු ලැබූ වෙළඳුන් හරියටම වැඩිපුරම ගනුදෙනු කළ අයයි. සංඛ්යානමය නිර්ණායක නොමැතිව නිතර නිතර වෙළඳාම් කරන අය පාඩු නිවැරදි කිරීමට නොව ක්රමානුකූලව රැස් කිරීමට නැඹුරු වෙති. ග්රානා කැපිටල් හි ප්රධාන විධායක නිලධාරී ඇන්ඩ්රේ කෙල්මන්සන් එය නිවැරදිව සාරාංශ කරයි: ඔවුන් ජයග්රහණය කරන අතරතුර වෙළඳුන්ට නතර විය හැකි නමුත්, බොහෝ දෙනෙක් සැලකිය යුතු අලාභයක් කරා ළඟා වන තෙක් වෙළඳාම දිගටම කරගෙන යති.
මෙය අහම්බයක් නොවේ. එය සහාය දැක්වීමට දත්ත නොමැතිව තීරණ ගන්නා අයගේ පුරෝකථනය කළ හැකි හැසිරීමයි.
දින වෙළඳාමේ දත්ත මත පදනම්ව ක්රියාත්මක වීම යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද?
දත්ත මත පදනම් වූ වෙළඳාම් කිරීම යනු ප්රස්ථාරයේ වැඩිපුර දර්ශක භාවිතා කිරීම නොවේ. එයින් අදහස් කරන්නේ සැබෑ ප්රාග්ධනය අවදානමට ලක් කිරීමට පෙර ඔබේම වෙළඳ උපාය මාර්ගයේ සංඛ්යානමය කාර්ය සාධනය පිළිබඳ පැහැදිලි බවක් තිබීමයි.
ඕනෑම බැරෑරුම් විශ්ලේෂණයක පදනම මිනුම් තුනක් වේ:
| මිනුම් | එය මනින්නේ කුමක් ද? | ඒක වැදගත් වෙන්නේ ඇයි? |
|---|---|---|
| ජයග්රාහී අනුපාතය | ජයග්රාහී ගනුදෙනු ප්රතිශතය | සැකසුම් අනුකූලතාව හෙළි කරයි. |
| අවදානම්/ප්රතිලාභ අනුපාතය | ජයග්රහණය සඳහා ඔබ කොපමණ අවදානමක් දැරීමට කැමතිද? | 50% ට අඩු ජයග්රාහී අනුපාතයක් තිබියදීත් පද්ධතිය ශක්යද යන්න තීරණය කරයි. |
| උපරිම අඩුවීම | යථා තත්ත්වයට පත්වීමට පෙර විශාලතම ප්රාග්ධන පහත වැටීම. | උපාය මාර්ගය නොනැසී පැවතීමට අවශ්ය අවම ප්රාග්ධනය තීරණය කරයි. |
| අපේක්ෂාව | ගනුදෙනුවකට සාමාන්ය ලාභය | එය පද්ධතියේ වාසිය සැබෑද නැතහොත් මායාවක්ද යන්න දක්වයි. |
අවදානම්/ප්රතිලාභ අනුපාතය 1:3 නම් 40% ක ජයග්රාහී අනුපාතයක් සහිත උපාය මාර්ගයක් ඉතා ලාභදායී විය හැකිය. අනෙක් අතට, 1:0,8 අනුපාතයක් සහිත 60% ක ජයග්රාහී අනුපාතයක් දිගු කාලීනව පාඩු ඇති කරයි. බොහෝ ආරම්භක වෙළඳුන් ඔවුන්ගේ වෙළඳ විලාසයට අදාළ වන අවස්ථා දෙකෙන් කුමන අවස්ථාව දැයි නොදනී.
පසු පරීක්ෂණ මගින් උපකල්පන සාක්ෂි බවට පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?
පසුපෙළ පරීක්ෂාව යනු විවිධ වෙළඳ තත්වයන් යටතේ එය කෙසේ ක්රියා කර ඇත්දැයි බැලීමට ඓතිහාසික වෙළඳපල දත්ත වලට උපාය මාර්ගයක් යෙදීමයි. එය සැබෑ තරඟයකට පෙර පාලිත තත්වයන් යටතේ පුහුණුවට සමාන වේ.
ප්රධාන භාවිතය අනාගතය පුරෝකථනය කිරීම නොවේ. තිරසාර අවදානම් කළමනාකරණ සැලැස්මක් ගොඩනැගීම සඳහා උපාය මාර්ගයේ අතීත හැසිරීම ප්රමාණනය කිරීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, උපරිම ඓතිහාසික පහත වැටීම දැන ගැනීමෙන්, වෙළෙන්දාට සාමාන්ය සෘණ රේඛා වලදී ගිණුම පුපුරවා හැරීමෙන් තොරව සැකසුම ක්රියාත්මක කිරීමට අවශ්ය අවම ප්රාග්ධනය ගණනය කළ හැකිය.
කෙසේ වෙතත්, පසු පරීක්ෂාව සඳහා ක්රමවේද සත්කාර අවශ්ය වේ. ගනුදෙනු 200කට වඩා අඩු ඕනෑම විශ්ලේෂණයකට ශක්තිමත් සංඛ්යානමය වලංගු භාවයක් නොමැත. තවද, ඓතිහාසිකව පමණක් ක්රියාත්මක වන තෙක් උපාය මාර්ගය අතීත දත්ත වලට අධික ලෙස සකස් කරන අධික ලෙස සවි කිරීමේ අවදානම සැබෑ ය. ඓතිහාසික ප්රතිඵල අනාගත කාර්ය සාධනය සහතික නොකරයි. ඉලක්කය වන්නේ සැමවිටම ජයග්රහණය කරන උපාය මාර්ගයක් සොයා ගැනීම නොවේ. එය මෙහෙයුම අවදානමට ලක් කිරීමට පෙර එහි සැබෑ සීමාවන් තේරුම් ගැනීමයි.
වෙළඳ සඟරාව වෙනත් ඕනෑම දර්ශකයකට වඩා වැදගත් වන්නේ ඇයි?
වෙළඳ සඟරාවක් යනු සිදු කරන ලද සියලුම වෙළඳාම් පිළිබඳ ක්රමානුකූල වාර්තාවකි: වත්කම්, කාලය, ඇතුළත් වීමට හේතුව, ප්රතිඵලය, වෙළඳපල සන්දර්භය සහ තීරණය ගන්නා අවස්ථාවේ චිත්තවේගීය තත්ත්වය. එය අත්දැකීම් මැනිය හැකි ඉගෙනීමක් බවට පරිවර්තනය කරන මෙවලමයි.
ජර්නල් කිරීමකින් තොරව, වෙළඳුන් තම ගනුදෙනු නිවැරදිව මතක තබා ගන්නා බවට මිත්යාව යටතේ ක්රියා කරයි. මතකය හොඳ තීරණ අධිතක්සේරු කිරීමට සහ නැවත නැවත සිදුවන වැරදි අවතක්සේරු කිරීමට නැඹුරු වේ. ජර්නල් කිරීමත් සමඟ, රටා දෘශ්යමාන වේ, විශේෂයෙන් නරක ඒවා.
ස්ථාවර වාර්තා තබා ගන්නා වෙළෙන්දන්ට, උදාහරණයක් ලෙස, වෙළඳ සැසියේ පළමු පැය දෙක තුළ දහවල් කාලයට වඩා හොඳින් ක්රියා කරන බව හඳුනාගත හැකිය. නැතහොත් යම් වත්කමක් ක්රමානුකූලව අනෙක් ඒවාට වඩා නරක ප්රතිඵල ලබා දෙන බව. මෙම සොයාගැනීම් වාර්තාගත දත්ත නොමැතිව නොපෙන්වයි. ඔබ ඒවා මනින විට ඒවා දිස්වේ.
දත්ත මත පදනම් වූ අවදානම් කළමනාකරණය ප්රාග්ධනය සංරක්ෂණය කරන්නේ කෙසේද?
දිවා වෙළඳාමේ ඇති ලොකුම ප්රමාණකරණ වැරැද්ද නම්, පෙර පාඩු නැවත ලබා ගැනීමට උත්සාහ කරමින් වෙළඳාමකට ඉහළ ප්රතිශතයක් අවදානමට ලක් කිරීමයි. වෙළඳ මනෝවිද්යාව පිළිබඳ අධ්යයනවලින් පෙනී යන්නේ නවක වෙළඳුන් බොහෝ විට ඔවුන්ගේ ප්රාග්ධනයෙන් 10% සිට 20% දක්වා චිත්තවේගීයව ධාවනය වන ප්රතිසාධන වෙළඳාම් වලට නිරාවරණය කරන බවයි. මෙම අවස්ථාවෙහිදී පාඩු 5 ක අනුපිළිවෙලක් ප්රාග්ධනය 50% හෝ ඊට වැඩි ප්රමාණයකින් අඩු කළ හැකිය.
දත්ත මත පදනම් වූ ප්රවේශය මෙම තර්කනය ආපසු හරවයි. වෙළඳාමකට අවදානම අර්ථ දැක්වෙන්නේ උපාය මාර්ගයේ ඓතිහාසික පහත වැටීම මගිනි, පාඩු නැවත ලබා ගැනීමේ චිත්තවේගීය අවශ්යතාවය මගිනි. දෛනික පාඩු සීමාව සකසා ඇත්තේ පාඩු රැස් කිරීමෙන් පසුව නොව, දිනයේ පළමු වෙළඳාම විවෘත කිරීමට පෙරය.
තවද, ධනාත්මක අපේක්ෂාව පිළිබඳ සංකල්පය මඟින් පද්ධතියේ ඓතිහාසික පරාමිතීන් තුළ අඛණ්ඩ පාඩු මාලාවක් පවා ප්රාග්ධනය විනාශ නොවන බව සහතික කෙරේ. මේ සඳහා කොන්දේසිය වන්නේ අපේක්ෂිත සෘණ කාල පරිච්ඡේදවලට ඔරොත්තු දීමට ප්රමාණවත් ප්රාග්ධනයක් තිබීමයි, එය පසුපෙළ පරීක්ෂාව පමණක් පැහැදිලිව සපයන තොරතුරු වේ.
දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීමේදී වේදිකාවේ කාර්යභාරය කුමක්ද?
දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ විශ්වාසදායක ක්රියාත්මක කිරීමක් අවශ්ය වේ. වේදිකාව ප්රස්ථාර හසුරුවන්නේ නම්, ඇණවුම් ප්රමාද කරන්නේ නම් හෝ සැබෑ වෙළඳපල මිල ගණන් පිළිබිඹු කිරීමට අපොහොසත් වන්නේ නම් සංඛ්යානමය වශයෙන් හොඳ පද්ධතියක් නිෂ්ඵල වේ. මෙම සාධක ආදාන දත්ත විකෘති කරයි, පසු පරීක්ෂණ අවලංගු කරයි, සහ අනපේක්ෂිත ප්රතිඵල ඇති කරයි.
A එබිනෙක්ස් එය ක්රියාත්මක වන්නේ ප්රස්ථාර හැසිරවීම සහ බොට් හෝ ඇණවුම් සත්ය ලෙස ක්රියාත්මක කිරීමට බාධා කරන ඕනෑම ස්වයංක්රීයකරණයක් සඳහා පැහැදිලි ශුන්ය ඉවසීමේ ප්රතිපත්තියක් සමඟිනි. දත්ත මත තම තීරණ පදනම් කරගත් වෙළෙන්දා සඳහා, මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඔබ විශ්ලේෂණය කරන මිල ඔබ ක්රියාත්මක කරන මිල වන අතර විශ්ලේෂණය සහ ප්රතිඵලය අතර කිසිදු කෘතිම විකෘතියක් නොමැත.
තරඟකාරී සන්දර්භයක් තුළ කාර්ය සාධනය මැනීමේ ක්රමයක් ලෙස, එබිනෙක්ස් එය ඉහළම ලාභය, ඉහළම පරිමාව සහ විශාලතම තැන්පතුව යන කාණ්ඩ යටතේ ඩොලර් වලින් ත්යාග සහිත ශූරතා පිරිනමයි. මෙම ආකෘතිවලින් තරඟ කිරීම වෙළෙන්දාට ඔවුන්ගේ කාර්ය සාධනය හැඟීමක් ලෙස නොව දත්ත ලෙස සැලකීමට බල කරයි.
වෘත්තීය වෙළෙන්දෙකු තම දෛනික කටයුතුවලදී දත්ත යොදන්නේ කෙසේද?
දත්ත මත පදනම් වූ වෙළෙන්දෙකුගේ ක්රියාවලිය පුනරාවර්තනය කළ හැකි තර්කනයක් අනුගමනය කරයි. සෑම සැසියකටම පෙර, ඔවුන් වෙළඳපල තත්ත්වයන් සමාලෝචනය කර ඔවුන්ගේ සැකසුම සඳහා හොඳම ඓතිහාසික කාර්ය සාධනය සහිත වත්කම් සහ කාල රාමු නිර්වචනය කරයි. වෙළඳ දිනය තුළ, ඔවුන් සැලැස්ම කඩිසරව අනුගමනය කරන අතර ඔවුන්ගේ සඟරාවේ සෑම වෙළඳාමක්ම සටහන් කරයි.
දවස අවසානයේදී, එය ඓතිහාසික දත්ත වලට සාපේක්ෂව ප්රතිඵල විශ්ලේෂණය කරයි. කාර්ය සාධනය අපේක්ෂිත ප්රමිතියෙන් බැහැර වූ විට, එය මෙහෙයුම් දිගටම කරගෙන යාමට පෙර හේතුව විමර්ශනය කරයි. මෙම චර්යාව පාඩු ඉවත් නොකරයි. කිසිදු පද්ධතියක් එසේ නොකරයි. කෙසේ වෙතත්, එය රෝග විනිශ්චයකින් තොරව පාඩු රැස් කිරීමට ඉඩ දීම වෙනුවට, අඛණ්ඩ ගැලපීම සඳහා පාඩු ප්රයෝජනවත් තොරතුරු බවට පරිවර්තනය කරයි.
කර්මාන්ත විශේෂඥයින්ට අනුව, දිගුකාලීන වෙළඳාමේ සාර්ථකත්වයෙන් ආසන්න වශයෙන් 80% ක් මනෝවිද්යාව මගින් සිදු වේ. කෙසේ වෙතත්, ඝන මනෝවිද්යාව ආරම්භ වන්නේ පැහැදිලි දත්ත සමඟිනි. ඔබ ඔබේ වෙළඳ සංඛ්යාලේඛන තේරුම් ගත් විට, අපේක්ෂිත පරාමිතීන් තුළ ඇති පාඩු භීතියක් ඇති නොකරයි. ඒවා හුදෙක් තවත් දත්ත ලක්ෂ්යයක් සපයයි.
බරපතල බ්රසීලියානු වෙළඳුන් ක්රියාත්මක වන්නේ එබිනෙක්ස්, Pix හරහා ක්ෂණික තැන්පතු, Pix සහ crypto හරහා මුදල් ආපසු ගැනීම් සහ සැබෑ දත්ත මත පදනම්ව අනුකූලතාව ගොඩනඟා ගැනීමට කැමති අය සඳහා චිත්රක හැසිරවීමකින් තොරව ක්රියාත්මක කිරීමේ පරිසරයක් සහිත වේදිකාවක්.
තවමත් අනුමාන මත ක්රියාත්මක වන අය සමඟ මෙම අන්තර්ගතය බෙදා ගන්න. දත්ත ප්රතිඵල වෙනස් කරයි.
