হাউই টেস্ট

হাউই টেস্ট

হাউই টেস্ট হল একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা দুটি নমুনার মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত অর্থনীতি, পরিসংখ্যান এবং ফিনান্সিয়াল মার্কেট-এ ব্যবহৃত হয়। এই পরীক্ষাটি দুটি ডেটা সেটের মধ্যে কোন তাৎপর্যপূর্ণ পার্থক্য আছে কিনা, তা যাচাই করতে সাহায্য করে। ক্রিপ্টোকারেন্সি ফিউচার্স ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, হাউই টেস্ট ব্যবহার করে বিভিন্ন ট্রেডিং কৌশল বা বাজারের পরিস্থিতির মধ্যে কার্যকারিতা তুলনা করা যেতে পারে।

হাউই টেস্টের ইতিহাস

হাউই টেস্টের নামকরণ করা হয়েছে ওয়াল্টার হাউই-এর নামানুসারে, যিনি ১৯৩৮ সালে এই পরীক্ষাটি উদ্ভাবন করেন। তিনি একজন ব্রিটিশ পরিসংখ্যানবিদ ছিলেন এবং এই পরীক্ষাটি মূলত কৃষি গবেষণায় ব্যবহারের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। পরবর্তীতে, এটি অন্যান্য ক্ষেত্রেও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হতে শুরু করে।

হাউই টেস্টের মূল ধারণা

হাউই টেস্ট একটি নন-প্যারামেট্রিক টেস্ট, অর্থাৎ এটি ডেটার স্বাভাবিক বিন্যাস (normal distribution) সম্পর্কে কোনো অনুমান করে না। এই টেস্টের মূল ধারণা হলো, যদি দুটি নমুনার মধ্যে কোনো পার্থক্য না থাকে, তবে তাদের র‍্যাঙ্কগুলোর যোগফল সমান হবে। যদি র‍্যাঙ্কগুলোর যোগফলে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য দেখা যায়, তবে ধরে নেওয়া হয় যে দুটি নমুনার মধ্যে তাৎপর্যপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে।

হাউই টেস্টের প্রয়োগ ক্ষেত্র

• ক্রিপ্টোকারেন্সি ফিউচার্স ট্রেডিং: বিভিন্ন ট্রেডিং অ্যালগরিদম বা কৌশলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য এটি ব্যবহার করা হয়।
• অর্থনীতি: দুটি ভিন্ন অর্থনৈতিক নীতির প্রভাব তুলনা করার জন্য।
• চিকিৎসা বিজ্ঞান: দুটি ভিন্ন চিকিৎসার কার্যকারিতা যাচাই করার জন্য।
• শিক্ষা: দুটি ভিন্ন শিক্ষণ পদ্ধতির ফলাফল তুলনা করার জন্য।
• মানসিক বিজ্ঞান: দুটি ভিন্ন দলের মধ্যে মানসিক বৈশিষ্ট্যগুলির পার্থক্য নির্ণয় করার জন্য।

হাউই টেস্ট কিভাবে কাজ করে?

হাউই টেস্টের ধাপগুলো নিচে উল্লেখ করা হলো:

১. নমুনা সংগ্রহ: প্রথমে দুটি নমুনা সংগ্রহ করতে হবে, যাদের মধ্যে পার্থক্য যাচাই করতে হবে।

২. ডেটা একত্রীকরণ: এরপর দুটি নমুনাকে একটি একক ডেটা সেটে একত্র করতে হবে।

৩. র‍্যাঙ্ক নির্ধারণ: একত্র করা ডেটা সেটের প্রতিটি মানকে ছোট থেকে বড় অনুসারে র‍্যাঙ্ক দিতে হবে। একই মানের জন্য গড় র‍্যাঙ্ক ব্যবহার করা হয়।

৪. র‍্যাঙ্কের যোগফল গণনা: প্রতিটি নমুনার র‍্যাঙ্কগুলোর যোগফল গণনা করতে হবে।

৫. হাউই পরিসংখ্যান (H) গণনা: হাউই পরিসংখ্যান (H) নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়:

H = (12 / (n1 * n2)) * (R1^2 / n1) + (R2^2 / n2)

এখানে,

• n1 এবং n2 হলো দুটি নমুনার আকার।
• R1 এবং R2 হলো প্রথম এবং দ্বিতীয় নমুনার র‍্যাঙ্কের যোগফল।

৬. সিদ্ধান্ত গ্রহণ: গণনা করা H মান একটি ক্রিটিক্যাল মানের সাথে তুলনা করা হয়। ক্রিটিক্যাল মানটি নমুনার আকার এবং Significance Level-এর উপর নির্ভর করে। যদি H মান ক্রিটিক্যাল মানের চেয়ে বেশি হয়, তবে নাল হাইপোথিসিস (Null Hypothesis) বাতিল করা হয় এবং বলা হয় যে দুটি নমুনার মধ্যে তাৎপর্যপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে।

উদাহরণ

ধরুন, আপনি দুটি ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিং কৌশল A এবং B-এর দৈনিক রিটার্ন ডেটা সংগ্রহ করেছেন। কৌশল A-এর জন্য রিটার্নগুলো হলো: 5%, 2%, 8%, 3%, 6% এবং কৌশল B-এর জন্য রিটার্নগুলো হলো: 1%, 4%, 7%, 2%, 5%।

১. ডেটা একত্রীকরণ: সমস্ত রিটার্নকে একটি ডেটা সেটে একত্র করুন: 1%, 2%, 2%, 3%, 4%, 5%, 5%, 6%, 7%, 8%।

২. র‍্যাঙ্ক নির্ধারণ: প্রতিটি রিটার্নকে র‍্যাঙ্ক দিন:

  1% (1), 2% (2.5), 2% (2.5), 3% (4), 4% (5), 5% (6.5), 5% (6.5), 6% (8), 7% (9), 8% (10)।

৩. র‍্যাঙ্কের যোগফল গণনা:

  কৌশল A-এর র‍্যাঙ্কের যোগফল (R1) = 1 + 2.5 + 8 + 4 + 6.5 = 22
  কৌশল B-এর র‍্যাঙ্কের যোগফল (R2) = 2.5 + 5 + 6.5 + 9 + 10 = 33

৪. হাউই পরিসংখ্যান (H) গণনা:

  n1 = n2 = 5
  H = (12 / (5 * 5)) * ((22^2 / 5) + (33^2 / 5)) = (12 / 25) * (96.8 + 217.8) = 0.48 * 314.6 = 151.008

৫. সিদ্ধান্ত গ্রহণ:

  যদি Significance Level 0.05 হয়, তবে ক্রিটিক্যাল মান প্রায় 10.6। যেহেতু গণনা করা H মান (151.008) ক্রিটিক্যাল মানের চেয়ে অনেক বেশি, তাই নাল হাইপোথিসিস বাতিল করা হয়। এর মানে হলো, কৌশল A এবং B-এর মধ্যে একটি তাৎপর্যপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে।

হাউই টেস্টের সুবিধা

• নন-প্যারামেট্রিক: ডেটার স্বাভাবিক বিন্যাস সম্পর্কে কোনো পূর্বানুমান প্রয়োজন নেই।
• সহজ প্রয়োগ: গণনা করা সহজ এবং সহজেই বোঝা যায়।
• বহুমুখী: বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• ছোট নমুনার জন্য উপযুক্ত: ছোট আকারের ডেটা সেটের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী।

হাউই টেস্টের অসুবিধা

• কম ক্ষমতা: যদি ডেটা স্বাভাবিকভাবে বিন্যস্ত থাকে, তবে এটি টি-টেস্ট-এর চেয়ে কম শক্তিশালী হতে পারে।
• বড় ডেটা সেটের জন্য সংবেদনশীল: খুব বড় ডেটা সেটের জন্য এটি সংবেদনশীল হতে পারে।
• টাই ডেটার সমস্যা: ডেটাতে একই মান থাকলে র‍্যাঙ্ক নির্ধারণে সমস্যা হতে পারে, তবে গড় র‍্যাঙ্ক ব্যবহার করে এটি সমাধান করা যায়।

ক্রিপ্টোকারেন্সি ফিউচার্স ট্রেডিংয়ে হাউই টেস্টের ব্যবহার

ক্রিপ্টোকারেন্সি ফিউচার্স ট্রেডিংয়ে হাউই টেস্ট বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে:

• ট্রেডিং কৌশলের তুলনা: দুটি ভিন্ন ট্রেডিং কৌশল, যেমন মুভিং এভারেজ এবং আরএসআই (Relative Strength Index) -এর কার্যকারিতা তুলনা করতে।
• বাজারের পরিস্থিতির মূল্যায়ন: বাজারের বুলিশ (bullish) এবং বিয়ারিশ (bearish) পরিস্থিতির মধ্যে ট্রেডিং কৌশলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে।
• ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার উন্নতি: বিভিন্ন ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা পদ্ধতির কার্যকারিতা তুলনা করে সবচেয়ে উপযুক্ত পদ্ধতি নির্বাচন করতে।
• অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং: অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং সিস্টেমের কর্মক্ষমতা যাচাই করতে এবং অপ্টিমাইজ করতে।
• পোর্টফোলিও বিশ্লেষণ: বিভিন্ন ক্রিপ্টোকারেন্সি অ্যাসেটের কর্মক্ষমতা তুলনা করতে।

হাউই টেস্টের বিকল্প

হাউই টেস্টের বিকল্প হিসেবে আরও কিছু পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা রয়েছে, যা ডেটার বৈশিষ্ট্য এবং গবেষণার উদ্দেশ্যের উপর নির্ভর করে ব্যবহার করা যেতে পারে:

• টি-টেস্ট (T-test): যদি ডেটা স্বাভাবিকভাবে বিন্যস্ত থাকে, তবে টি-টেস্ট ব্যবহার করা যেতে পারে। টি-টেস্ট হাউই টেস্টের চেয়ে বেশি শক্তিশালী।
• ম্যান-হুইটনি ইউ টেস্ট (Mann-Whitney U test): এটি হাউই টেস্টের অনুরূপ, তবে এটি আরও বেশি সংবেদনশীল।
• কruskal-Wallis test: এটি দুইয়ের বেশি নমুনার মধ্যে পার্থক্য যাচাই করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• wilcoxon signed-rank test: এটি সম্পর্কিত নমুনার মধ্যে পার্থক্য যাচাই করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• Kolmogorov–Smirnov test: দুটি নমুনার মধ্যে বিতরণের পার্থক্য যাচাই করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

উপসংহার

হাউই টেস্ট একটি শক্তিশালী এবং সহজলভ্য পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি, যা দুটি নমুনার মধ্যে পার্থক্য যাচাই করতে ব্যবহৃত হয়। ক্রিপ্টোকারেন্সি ফিউচার্স ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, এটি বিভিন্ন ট্রেডিং কৌশল এবং বাজারের পরিস্থিতি মূল্যায়নে সহায়ক হতে পারে। এই পরীক্ষাটি ব্যবহারের মাধ্যমে, ট্রেডাররা আরও সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে এবং তাদের ট্রেডিং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।

Technical Analysis Trading Volume Risk Management Algorithmic Trading Portfolio Analysis Moving Average RSI (Relative Strength Index) Significance Level Null Hypothesis Non-parametric Test Walter Huisman Economics Statistics Financial Market T-test Mann-Whitney U test Kruskal-Wallis test Wilcoxon signed-rank test Kolmogorov–Smirnov test Data Analysis Hypothesis Testing

সুপারিশকৃত ফিউচার্স ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম

প্ল্যাটফর্ম	ফিউচার্স বৈশিষ্ট্য	নিবন্ধন
Binance Futures	125x পর্যন্ত লিভারেজ, USDⓈ-M চুক্তি	এখনই নিবন্ধন করুন
Bybit Futures	চিরস্থায়ী বিপরীত চুক্তি	ট্রেডিং শুরু করুন
BingX Futures	কপি ট্রেডিং	BingX এ যোগদান করুন
Bitget Futures	USDT দ্বারা সুরক্ষিত চুক্তি	অ্যাকাউন্ট খুলুন
BitMEX	ক্রিপ্টোকারেন্সি প্ল্যাটফর্ম, 100x পর্যন্ত লিভারেজ	BitMEX

আমাদের কমিউনিটির সাথে যোগ দিন

@strategybin টেলিগ্রাম চ্যানেলটি সাবস্ক্রাইব করুন আরও তথ্যের জন্য। সেরা লাভজনক প্ল্যাটফর্ম – এখনই নিবন্ধন করুন।

আমাদের কমিউনিটিতে অংশ নিন

@cryptofuturestrading টেলিগ্রাম চ্যানেলটি সাবস্ক্রাইব করুন বিশ্লেষণ, বিনামূল্যে সংকেত এবং আরও অনেক কিছু পেতে!