এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
কোয়ান্টিটেটিভ আলফা
একটি পোর্টফোলিওর ঝুঁকি-সমন্বিত পারফরম্যান্সের পরিমাপ, যা কোয়ান্টিটেটিভ মডেল দ্বারা তৈরি হয় এবং ম্যানেজারের পছন্দ দ্বারা নয়। কোয়ান্টিটেটিভ আলফা একটি বেঞ্চমার্কের তুলনায় অতিরিক্ত পারফরম্যান্সকে নির্দেশ করে, যা অ্যালগরিদম দ্বারা চিহ্নিত সিস্টেমেটিক ফ্যাক্টরগুলির জন্য দায়ী।
ফ্যাক্টর ইনভেস্টিং
একটি সিস্টেমেটিক বিনিয়োগ পদ্ধতি যার লক্ষ্য মূল্য, আকার, মোমেন্টাম বা কম অস্থিরতার মতো পূর্বাভাসমূলক ফ্যাক্টরগুলির সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকি প্রিমিয়াম ক্যাপচার করা। এআই মডেলগুলি এই ফ্যাক্টরগুলির এক্সপোজারকে অপ্টিমাইজ করে শার্প রেশিও সর্বাধিক করার জন্য।
স্মার্ট বিটা
প্যাসিভ এবং অ্যাকটিভ ম্যানেজমেন্টের মধ্যে একটি হাইব্রিড কৌশল, যা ঐতিহ্যগত সূচকগুলির থেকে ভিন্নভাবে সম্পদগুলিকে ওজন করার জন্য ফ্যাক্টর-ভিত্তিক নিয়ম ব্যবহার করে। এআই ফ্যাক্টরগুলির নির্বাচন এবং ওজন উন্নত করে রিটার্ন/ঝুঁকি প্রোফাইল অপ্টিমাইজ করার জন্য।
রিস্ক প্যারিটি
একটি সম্পদ বরাদ্দ পদ্ধতি যার লক্ষ্য পোর্টফোলিওর মোট ঝুঁকিতে প্রতিটি সম্পদ শ্রেণির অবদানকে ভারসাম্যপূর্ণ করা, মূলধনের পরিবর্তে। অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলি লক্ষ্য অস্থিরতা অর্জনের জন্য ওজন নির্ধারণ করে।
মিন-ভ্যারিয়েন্স অপ্টিমাইজেশন
আধুনিক পোর্টফোলিও তত্ত্বের গাণিতিক ভিত্তি, যা প্রদত্ত ঝুঁকি স্তরের জন্য প্রত্যাশিত রিটার্ন সর্বাধিক করার চেষ্টা করে। কোয়ান্টিটেটিভ মডেলগুলি কোভ্যারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এবং প্রত্যাশিত রিটার্ন অনুমান করার জন্য এআই ব্যবহার করে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ট্রেডিং
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের প্রয়োগ যেখানে একটি এজেন্ট ট্রায়াল-অ্যান্ড-এরর পদ্ধতির মাধ্যমে একটি সর্বোত্তম ট্রেডিং নীতি শেখে ক্রমবর্ধমান পুরস্কার ফাংশনকে সর্বাধিক করার জন্য। এই পদ্ধতিটি বাজারের পরিবর্তনশীল অবস্থার সাথে গতিশীলভাবে কৌশলগুলি মানিয়ে নেয়।
কোয়ান্টামেন্টাল অ্যানালাইসিস
কোয়ান্টিটেটিভ (গঠিত ডেটা) এবং ফান্ডামেন্টাল (অগঠিত ডেটা যেমন সংবাদ বা প্রতিবেদন) বিশ্লেষণের সংমিশ্রণ, এনএলপি মডেলের মাধ্যমে। এআই টেক্সট থেকে বিনিয়োগ সংকেত বের করে কোয়ান্টিটেটিভ মডেলগুলিকে সমৃদ্ধ করে।
অল্টারনেটিভ ডেটা
অপ্রচলিত ডেটা উৎস (স্যাটেলাইট, সোশ্যাল মিডিয়া, ক্রেডিট কার্ড লেনদেন) যা আলফা তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এআই মডেলগুলি এই বৈচিত্র্যময় ডেটা প্রক্রিয়া করে মূল্য অন্তর্ভুক্তির আগে পূর্বাভাসমূলক সূচকগুলি সনাক্ত করে।
সর্বোচ্চ ড্রডাউন (MDD)
একটি ঝুঁকি পরিমাপ যা একটি পোর্টফোলিওর একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ ক্ষতি ধারণ করে, সর্বোচ্চ বিন্দু থেকে সর্বনিম্ন বিন্দুতে পৌঁছানোর আগে নতুন শিখরে পৌঁছানো পর্যন্ত। কোয়ান্টিটেটিভ কৌশলগুলো চরম নিম্নগতি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য MDD-এর উপর সীমাবদ্ধতা অন্তর্ভুক্ত করে।
শার্প রেশিও
ঝুঁকি-সমন্বিত কর্মক্ষমতার মেট্রিক যা মোট অস্থিরতার প্রতি একক অতিরিক্ত রিটার্ন গণনা করে। কোয়ান্টিটেটিভ মডেলগুলো পোর্টফোলিও নির্মাণে রিটার্ন এবং ঝুঁকির ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য শার্প রেশিও অপ্টিমাইজ করে।
পোর্টফোলিও টার্নওভার
একটি পোর্টফোলিওতে সম্পদের প্রতিস্থাপনের হার, যা লেনদেনের খরচ এবং কর দক্ষতাকে প্রভাবিত করে। কোয়ান্টিটেটিভ অ্যালগরিদমগুলো আলফা অর্জনের সময় বাজারের ঘর্ষণ কমানোর জন্য টার্নওভার অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করে।
ব্ল্যাক-লিটারম্যান মডেল
একটি সম্পদ বরাদ্দ মডেল যা বাজারের ভারসাম্য এবং ম্যানেজারদের দৃষ্টিভঙ্গিকে তাদের আত্মবিশ্বাসের স্তর অনুযায়ী ওজন করে একত্রিত করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই দৃষ্টিভঙ্গিগুলোকে সিস্টেমেটিকভাবে তৈরি এবং ক্যালিব্রেট করতে পারে যাতে বরাদ্দের দৃঢ়তা উন্নত হয়।
মন্টে কার্লো সিমুলেশন
একটি সংখ্যাগত পদ্ধতি যা এলোমেলো নমুনা ব্যবহার করে একটি পোর্টফোলিওর রিটার্নের সম্ভাব্যতা বণ্টন মূল্যায়ন করে। কোয়ান্টিটেটিভ মডেলগুলো স্ট্রেস টেস্টিং এবং VaR (Value at Risk) অনুমানের জন্য এটি ব্যবহার করে।