backtesting
बैकटस्टिंग यह देखने की सामान्य विधि है कि किसी रणनीति या मॉडल ने पूर्व पद को कितनी अच्छी तरह से किया होगा। बैकटस्टिंग एक व्यापारिक रणनीति की व्यवहार्यता का आकलन करती है कि ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके यह कैसे पता चलेगा। यदि बैकिंग काम करता है, तो व्यापारियों और विश्लेषकों को इसे आगे बढ़ाने के लिए नियोजित करने का विश्वास हो सकता है।
आपकी ट्रेडिंग रणनीति के अनुकूलन में बैकिंग एक महत्वपूर्ण कदम हो सकता है। लाभदायक व्यापारिक अवसरों को पहचानने के लिए चार्ट विश्लेषण टूल का उपयोग करने के बारे में अधिक जानने के लिए इन्वेस्टोपेडिया अकादमी पर तकनीकी विश्लेषण पाठ्यक्रम देखें।
बैकिंग की मूल बातें
बैकिंग एक व्यापारी को किसी भी वास्तविक पूंजी को जोखिम में डालने से पहले परिणाम उत्पन्न करने और जोखिम और लाभप्रदता का विश्लेषण करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके एक व्यापारिक रणनीति का अनुकरण करने की अनुमति देता है।
एक अच्छी तरह से आयोजित बैकटेस्ट जो सकारात्मक परिणाम देता है, व्यापारियों को आश्वस्त करता है कि रणनीति मौलिक रूप से ध्वनि है और वास्तविकता में लागू होने पर लाभ प्राप्त करने की संभावना है। एक सुव्यवस्थित बैकटैस्ट जो उप-योग परिणाम देता है, व्यापारियों को रणनीति बदलने या अस्वीकार करने के लिए प्रेरित करेगा। विशेष रूप से जटिल व्यापारिक रणनीतियाँ, जैसे कि स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम द्वारा कार्यान्वित रणनीतियाँ, अपनी कीमत साबित करने के लिए बैकटस्टिंग पर बहुत अधिक भरोसा करती हैं, क्योंकि वे अन्यथा मूल्यांकन करने के लिए बहुत अधिक रहस्यमय हैं।
जब तक किसी व्यापारिक विचार को मात्राबद्ध किया जा सकता है, तब तक उसे वापस लिया जा सकता है। कुछ व्यापारियों और निवेशकों को विचार योग्य बनाने के लिए एक योग्य प्रोग्रामर की विशेषज्ञता की तलाश कर सकते हैं। आमतौर पर, इसमें प्रोग्रामर को ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म द्वारा होस्ट की जाने वाली मालिकाना भाषा में कोडिंग को शामिल करना होता है। प्रोग्रामर उपयोगकर्ता-परिभाषित इनपुट चर को शामिल कर सकता है जो व्यापारी को सिस्टम को "ट्वीक" करने की अनुमति देता है। इसका एक उदाहरण ऊपर उल्लेखित सरल चलती औसत क्रॉसओवर प्रणाली में होगा। व्यापारी सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले दो मूविंग एवरेज की लंबाई इनपुट (या परिवर्तन) कर सकेगा। व्यापारी यह निर्धारित करने के लिए सबसे पीछे जा सकता है कि चलती औसत की कौन सी लंबाई ऐतिहासिक डेटा पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करेगी।
चाबी छीन लेना
- बैकटस्टिंग एक व्यापारिक रणनीति या मूल्य निर्धारण मॉडल की व्यवहार्यता का आकलन करता है कि यह कैसे ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके पता चलेगा।
- यदि बैकिंग काम करता है, तो व्यापारियों और विश्लेषकों को इसे आगे बढ़ाने के लिए नियोजित करने का विश्वास हो सकता है।
- एक अच्छी तरह से आयोजित बैकटेस्ट जो सकारात्मक परिणाम देता है, व्यापारियों को आश्वस्त करता है कि रणनीति मौलिक रूप से ध्वनि है और वास्तविकता में लागू होने पर लाभ प्राप्त करने की संभावना है। एक सुव्यवस्थित बैकटैस्ट जो उप-योग परिणाम देता है, व्यापारियों को रणनीति बदलने या अस्वीकार करने के लिए प्रेरित करेगा।
आदर्श बैकिंग परिदृश्य
आदर्श बैकस्टेस्ट अवधि के प्रासंगिक समय अवधि से नमूना डेटा चुनता है जो विभिन्न बाजार स्थितियों को दर्शाता है। इस तरह, कोई बेहतर जज कर सकता है कि क्या बैकस्ट के परिणाम एक फ्लूक या साउंड ट्रेडिंग का प्रतिनिधित्व करते हैं।
ऐतिहासिक डेटा सेट में स्टॉक का सही मायने में प्रतिनिधि नमूना शामिल होना चाहिए, जिसमें उन कंपनियों को भी शामिल किया गया है जो अंततः दिवालिया हो गईं या बेची गईं या उन्हें परिसमापन किया गया। वैकल्पिक, केवल ऐतिहासिक स्टॉक से डेटा, जो आज भी आसपास हैं, बैकटेकिंग में कृत्रिम रूप से उच्च रिटर्न का उत्पादन करेगा।
एक बैकटेस्ट को सभी व्यापारिक लागतों पर विचार करना चाहिए, हालांकि महत्वहीन, क्योंकि ये बैकिंग अवधि के दौरान जोड़ सकते हैं और रणनीति की लाभप्रदता की उपस्थिति को काफी प्रभावित कर सकते हैं। व्यापारियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनका बैकटस्टिंग सॉफ्टवेयर इन लागतों के लिए खाता है। आउट-ऑफ-सैंपल परीक्षण और आगे के प्रदर्शन परीक्षण एक प्रणाली की प्रभावशीलता के बारे में और अधिक पुष्टि प्रदान करते हैं और वास्तविक कैश ऑन लाइन होने से पहले सिस्टम के असली रंग दिखा सकते हैं। एक ट्रेडिंग सिस्टम की व्यवहार्यता का निर्धारण करने के लिए बैकटस्टिंग, आउट-ऑफ-सैंपल और फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण परिणामों के बीच अच्छा संबंध।
बैकटस्टिंग बनाम फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण
फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण, जिसे पेपर ट्रेडिंग के रूप में भी जाना जाता है, व्यापारियों को एक सिस्टम के मूल्यांकन के लिए आउट-ऑफ-सैंपल डेटा का एक और सेट प्रदान करता है। फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण वास्तविक ट्रेडिंग का एक सिमुलेशन है और इसमें लाइव मार्केट में सिस्टम के तर्क का पालन करना शामिल है। इसे पेपर ट्रेडिंग भी कहा जाता है क्योंकि सभी ट्रेडों को केवल कागज पर निष्पादित किया जाता है; यही है, व्यापार प्रविष्टियों और निकास को सिस्टम के लिए किसी भी लाभ या हानि के साथ प्रलेखित किया जाता है, लेकिन कोई वास्तविक ट्रेड निष्पादित नहीं किया जाता है।
आगे के प्रदर्शन परीक्षण का एक महत्वपूर्ण पहलू सिस्टम के तर्क का सटीक रूप से पालन करना है; अन्यथा, यह मुश्किल हो जाता है, यदि असंभव नहीं है, तो प्रक्रिया के इस चरण का सही मूल्यांकन करें। ट्रेडर्स को किसी भी ट्रेड एंट्री के बारे में ईमानदार होना चाहिए और चेरी पिकिंग ट्रेड जैसे व्यवहार से बचना चाहिए या कागज को तर्कसंगत बनाने वाले ट्रेड को शामिल नहीं करना चाहिए, "मैंने कभी भी उस ट्रेड को नहीं लिया होगा।" यदि सिस्टम के तर्क के बाद व्यापार होता है, तो इसका दस्तावेजीकरण और मूल्यांकन किया जाना चाहिए।
बैकटस्टिंग और परिदृश्य विश्लेषण के बीच अंतर
फिट या सफल होने के लिए परीक्षण करने के लिए बैकटेस्टिंग वास्तविक ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करती है, लेकिन परिदृश्य विश्लेषण काल्पनिक डेटा का उपयोग करता है जो विभिन्न संभावित परिणामों का अनुकरण करता है। उदाहरण के लिए, परिदृश्य विश्लेषण पोर्टफोलियो की प्रतिभूतियों या प्रमुख कारकों के मूल्यों में विशिष्ट परिवर्तनों का अनुकरण करेगा, जैसे कि ब्याज दर में परिवर्तन। परिदृश्य विश्लेषण आमतौर पर एक प्रतिकूल घटना के जवाब में एक पोर्टफोलियो के मूल्य में परिवर्तन का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जाता है, और एक सैद्धांतिक सबसे खराब स्थिति की जांच करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।
बैकिंग के कुछ नुकसान
सार्थक परिणाम प्रदान करने के लिए बैकटस्टिंग के लिए, व्यापारियों को अपनी रणनीतियों को विकसित करना चाहिए और जितना संभव हो सके पूर्वाग्रह से बचने के लिए अच्छे विश्वास में उनका परीक्षण करना चाहिए। इसका मतलब है कि बैकटेकिंग में उपयोग किए गए डेटा पर भरोसा किए बिना रणनीति विकसित की जानी चाहिए। ऐसा लगता है की तुलना में कठिन है। व्यापारी आमतौर पर ऐतिहासिक डेटा के आधार पर रणनीति बनाते हैं। उन्हें उन विभिन्न डेटा सेटों के परीक्षण के बारे में सख्त होना चाहिए, जिनसे वे अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करते हैं। अन्यथा, सबसे पीछे चमकता हुआ परिणाम होगा जिसका मतलब कुछ भी नहीं है।
इसी तरह, व्यापारियों को भी डेटा ड्रेजिंग से बचना चाहिए, जिसमें वे डेटा के एक ही सेट के खिलाफ काल्पनिक रणनीतियों की एक विस्तृत श्रृंखला का परीक्षण करते हैं, जो वास्तविक समय के बाजारों में विफल होने वाली सफलताओं का भी उत्पादन करेंगे, क्योंकि कई अवैध रणनीतियां हैं जो बाजार को हरा देंगी संयोग से एक विशिष्ट समय अवधि।
डेटा ड्रेज या चेरी पिक की प्रवृत्ति की भरपाई करने का एक तरीका यह है कि एक ऐसी रणनीति का उपयोग किया जाए जो प्रासंगिक, या नमूना, समय अवधि में सफल हो और एक अलग, या आउट-ऑफ-सैंपल, समय अवधि के डेटा के साथ इसे पीछे ले जाए। यदि नमूना और आउट-ऑफ-सैंपल बैकस्ट के समान परिणाम मिलते हैं, तो वे आम तौर पर मान्य होते हैं।
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