Rangoon Quant School

မော်ဒယ်နာမာလိုင်ဇေးရှင်း (Model Normalization)

Quantitative Trading မှာ တစ်ဦးချင်းစီသော data series (သို့မဟုတ်) variables တွေကို နားလည်ဖို့ တဆင့်မြှင့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်တဲ့ Model Normalization သည် အရေးကြီးသည်။ Normalization ဆိုတာက ဘာတွေလဲဆိုတော့, different scales ပေါ်မှာ ရှိတဲ့ data တွေကို တူညီတဲ့ scale ပေါ်မှာ ပေါင်းခြင်း၊ နှုတ်ခြင်း၊ ရှင်းခြင်းတွေ ၊ ပျမ်းမျှပညာရှင့် ဖြစ်စေဖို့ data တွေကို အကန့်အသတ်ထားနဲ့ ပြောင်းလဲဖို့ အရည်ရွေးပါပဲ။

ဥပမာလေးနဲ့ရှင်းပြရအောင်-

ဆိုပါစို့ နယ်ပယ်ပေါ်မှာ ရှိတဲ့ Company A နှင့် Company B ရဲ့ stock price တွေကို ကြည့်မယ်ဆိုရင်၊ Company A ရဲ့ stock price က 1000$ ကနေ 1500$ အထိ အလျင်အမြန်တတ်နိုင်ပြီး، Company B ရဲ့ stock price က 10$ ကနေ 15$ အထိ တတ်နိုင်ပါတယ်။ အခု အခြေအနေမှာ အယင်မှာ A ရဲ့ ပိုမိုမြင့်မားတဲ့ stock price အဆင့်ထက် B ရဲ့အပြောင်းအလဲကိုဖော်ပြတတ်တဲ့ အချက်တွေကို ဉာဏ်ပညာ ရှိတဲ့ trader တစ်ယောက်အနေနဲ့ မလှမ်းမမှီနားလည်နိုင်ချင်မှမ်။

အဲ့ဒီထာဝရ ရှင်းနည်းတစ်ခုက Model Normalization ပါပဲ။ ပြင်းပြင်းထန်ထန် အပြောင်းအလဲကိုလည်း relative terms မှာ ကြည့်ရှုလို့ရသလို၊ တူညီတဲ့ measurement ဇယာ ပေါ်မှာ တူတူမြင်နိုင်ပါသည်။ ပေါ်လာတဲ့ normalized values ေတြက 0 မှ 1 ရဲ့အတွက်ထားပါလိမ့်မယ်။

Formula 1:
\[ X_{normalized} = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \]

ဒီ Formula မှာ X ဆိုတာ Current Value ပါ၊ X_min နဲ့ X_max က data range ရဲ့ Min နဲ့ Max values ကိုပြခြင်းဖြစ်ပါတယ်။

Company A က 1200$ ရှိတဲ့အချိန်မှာ Normalization သတင်းတွေ (0 မှ 1 ရဲ့ scale)အပေါ်မှာ Plot ပြလိုက်ကြပါစို့။
- လက်ရှိ Company A ရဲ့ Normalized Value = \( \frac{1200 - 1000}{1500 - 1000} = 0.4 \)

Company B ကတော့ stock price 12$ ရှိတဲ့အချိန်
- လက်ရှိ Company B ရဲ့ Normalized Value = \( \frac{12 - 10}{15 - 10} = 0.4 \)

အခုတော့ ပုံမှန်ပြုပြင်ပြီး လက်ရှိအချိန်မှာ ပုံမွန်ထားတဲ့ အချက်အလက်တွေကို အပြောရှင်းနှင့် အင်ဒ၇ိယတစ်ခုတည်းအနေနဲ့ ပြန်ကြည့်လို့ ရပြီမို့ပါ။ Model Normalization က ဒီလို အလွန်အရူးထူးခြားတာမဟုတ်ပဲအသုံးပြုနေခြင်း သြဇာကိုပြန်ဖေါ်ပြခြင်းပါ ၊ Quantitative Trader သမားတစ်ယောက်အနေနဲ့ ကြည့်ရှုတဲ့အခါ market မှာဖြစ်စဉ်များမှာ ဘယ်လိုလုပ်နှိုးနိုင်မှာပါ။

ကုန်သွယ်မှုအလျှော့ကျွတ်အောင်များ (Drawdowns) နှင့်အခက်အခဲများ

ကုန်သွယ်ရာတွင် Drawdowns ဆိုသည်မှာ အမြတ်အစွန်းများအနေဖြင့် ယခင် အမြင့်ဆုံးအမှုအနေအထားနှင့် ယခုအနေအထားတွင် ဖြစ်ပေါ်တဲ့ လျော့နည်းမှုကို ဆိုလိုသည်။ Quantitative Trading ဒဏ်ကျင့်ထဲတွင် Drawdowns သည် လုံခြုံမှု၊ အမြတ်နှင့် အနည်းငယ်ထိခိုက်မှုများကို ကြည့်ရှုရန် လွန်စွာတန်ဖိုးရှိသည်။

Drawdown ကို ထင်ထင်ရှားရှားနားလည်ရန်၊ ဥပမာ - ယခုအချိန်တွင် account value $100,000 ဖြစ်ပြီး၊ အမြင့်ဆုံးအနေအထားက $120,000 ဆိုပါစို့၊ ယခုကာလအထိ အမြင့်ဆုံးကနေ $20,000 လျော့နည်းခဲ့ရသည်။ ထိုအခါ Drawdown ရာခိုင်နှုန်းကို အောက်ပါအတိုင်းတွက်နိုင်သည် -

\[ \text{စုစုပေါင်း Drawdown%} = \left( \frac{120,000 - 100,000}{120,000} \right) \times 100 = 16.67\% \]

ထို 16.67% Drawdown ဟာ account တွင် ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်ကို ဆိုလိုသည်။

Quant Trading အနေနှင့် Drawdowns သည် ဈေးကွက်ထဲနှင့်ဖြတ်သန်းရာတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိပြီး၊ အရာဝတ္ထုတစ်ခုအပါအဝင် Higher Drawdown ဆုံရရှုံးသည့် အချက်ဖြစ်သည်။ High Drawdown တွေဟာ သက်သာမှုကြီးနေတဲ့ Risk Management အတွက် လျော်လိုရပါသည်။

Quantitative Trader အနေနှင့် Drawdowns များကို ကျော်လွှားသည့် အချက်များကတော့ ဇယားလမ်းကြောင်းများ၊ Stop Loss Orders တင်ထားခြင်း နှင့် Monte Carlo Simulation သုံးခြင်း စသည်ဖြစ်သည်။

Drawdowns ပမာဏ၊ ကြာမြင့်ချိန်ကို စိစစ်ခြင်းဖြင့် တိုးတက်မှုများဆီ အကောင်းဆုံး multifaceted strategies များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ကောင်းမွန်တဲ့ Quant Trader ကတော့ Drawdowns ကို ဖြေရှင်းရန် correlation matrices နှင့် lọ volatility strategies များ သုံးပြီး market volatility အားကြီးထွားမှုကို ဖြည့်စွက်ပြောဆိုသည်။

နောက်ဆုံးရ စတော့ရှယ်ယာ သတင်းများ - Oil executives send a blunt message to Americans on gas prices: Oil company တို့က "market demand" နဲ့ "global supply" ဟာ gas prices မြင့်တက်မှုကို ထိန်းချုပ်နေတယ်ဆိုပြီး သတိပေးကြတယ်။ Gold က ဒီနေ့အထိ $1,750 per ounce သွားရောက်ခဲ့ပြီး US Dollar က ထိန်သိမ်းမှုရှိနေတယ်။ အောက်တိုဘာလအတွင်း Dow Jones Industrial Average က 2% ရှိတဲ့ အတက်ရှိပြန်ပြီး S&P 500 က 1.5% အတက်နေထိုင်တယ်။

ဒီနေ့ Brent crude oil က $95 per barrel ရှိနေပြီး West Texas Intermediate (WTI) က $93 per barrel တွင် ဖြစ်နေတယ်။ ဒါဟာ energy stocks တွေ ဖြစ်တဲ့ ExxonMobil နဲ့ Chevron တို့ရဲ့ stock prices တွေကို တက်လာနိုင်တယ်ဆိုတဲ့ လေ့လာမှုရှိပါတယ်။ Oil prices မကြာသေးခင် ကာလမှာ တက်လာခဲ့တဲ့အတွက် Invesco Dynamic Energy Exploration & Production ETF (PXE) က 3% ပိုမိုမြင့်တက်ခဲ့တယ်။

Oil industry ဟာ supply chain disruptions နဲ့ global tensions တို့ကြောင့် ရန်အလွန်ကြီးတဲ့ market volatility ရှိနေတယ်ဆိုတာ ဖျော်ဖြေရန် လာမည့်ရက်ပိုင်းအတွင်း Federal Reserve's interest rate decisionဟာ ကောင်းမွန်စေမှာပါ။ Tech sector မှာ Google နဲ့ Apple တို့က analyst expectations များတာကို ဖြတ်ကျော်ပြင်စေခဲ့တဲ့အတွက် Nasdaq Composite Index က 1% recovery ဖြစ်လာပါတယ်။ စုစုပေါင်း, ဒီနိုင်ငံစုံ investors က current geopolitical risks နဲ့ economic data တွေကို စုပေါင်းပြီး စူးစမ်းထောက်ထားသင့်ပါတယ်။