ट्रेडिंग रणनीतियों का समर्थन करने का महत्व
Backtesting प्रभावी व्यापार प्रणाली के विकास का एक प्रमुख घटक है। यह ऐतिहासिक डेटा के साथ, पुनर्निर्माण के द्वारा पूरा किया जाता है, जो किसी दिए गए रणनीति द्वारा परिभाषित नियमों का उपयोग करके अतीत में हुआ होगा। परिणाम रणनीति की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए आँकड़े प्रदान करता है।
अंतर्निहित सिद्धांत यह है कि अतीत में अच्छी तरह से काम करने वाली किसी भी रणनीति के भविष्य में अच्छी तरह से काम करने की संभावना है, और इसके विपरीत, अतीत में खराब प्रदर्शन करने वाली किसी भी रणनीति के भविष्य में खराब प्रदर्शन की संभावना है। यह लेख इस बात पर ध्यान देता है कि बैकिंग में किन अनुप्रयोगों का उपयोग किया जाता है, किस प्रकार का डेटा प्राप्त किया जाता है और इसे उपयोग करने के लिए कैसे रखा जाता है।
डेटा और टूल्स का उपयोग करके ट्रेडिंग रणनीति को बैकस्ट कैसे करें
बैकिंग एक दिए गए सिस्टम के बारे में काफी मूल्यवान सांख्यिकीय प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है। कुछ सार्वभौमिक बैकिंग आंकड़ों में शामिल हैं:
- शुद्ध लाभ या हानि: शुद्ध प्रतिशत में वृद्धि हुई या हार गई
- अस्थिरता के उपाय: अधिकतम प्रतिशत उल्टा और नीचे
- लाभ : औसत औसत लाभ और औसत हानि, औसत बार आयोजित
- एक्सपोजर: निवेश की गई पूंजी का प्रतिशत (या बाजार के संपर्क में)
- अनुपात: जीत-से-नुकसान अनुपात
- वार्षिक रिटर्न: प्रतिशत एक वर्ष से अधिक का रिटर्न
- जोखिम-समायोजित वापसी: जोखिम के कार्य के रूप में प्रतिशत वापसी
Backtesting सॉफ्टवेयर
आमतौर पर, बैकटस्टिंग सॉफ़्टवेयर में दो महत्वपूर्ण स्क्रीन होंगे। पहले व्यापारी बैकिंग के लिए सेटिंग्स को कस्टमाइज़ करने की अनुमति देता है। इन अनुकूलन में समयावधि से लेकर कमीशन की लागत तक सब कुछ शामिल है। यहाँ AmiBroker में ऐसी स्क्रीन का एक उदाहरण है:
दूसरी स्क्रीन वास्तविक बैकिंग परिणाम रिपोर्ट है। यह वह जगह है जहां आप ऊपर उल्लिखित आंकड़े पा सकते हैं। फिर, यहाँ AmiBroker में इस स्क्रीन का एक उदाहरण है:
सामान्य तौर पर, अधिकांश ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर में समान तत्व होते हैं। कुछ उच्च-अंत सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामों में स्वचालित स्थिति नौकरशाही का आकार घटाने, अनुकूलन और अन्य उन्नत सुविधाओं के प्रदर्शन के लिए अतिरिक्त कार्यक्षमता शामिल है।
ट्रेडिंग नियमों के समर्थन के लिए 10 नियम
व्यापारियों द्वारा व्यापारिक रणनीतियों का समर्थन करने पर ध्यान देने के लिए कई कारक हैं। यहाँ सबसे महत्वपूर्ण बातों की एक सूची है जो आपको याद करते समय याद रखनी चाहिए:
- एक निश्चित रणनीति का परीक्षण किया गया था समय सीमा में व्यापक बाजार के रुझान को ध्यान में रखें। उदाहरण के लिए, यदि एक रणनीति को केवल 1999 से 2000 तक बैक किया गया था, तो यह एक भालू बाजार में अच्छा प्रदर्शन नहीं कर सकता है। बाजार की कई तरह की परिस्थितियों से घिरे एक लंबे समय के फ्रेम पर बैकस्टेस्ट करना अक्सर एक अच्छा विचार होता है।
- उस ब्रह्मांड को ध्यान में रखें जिसमें backtesting हुआ। उदाहरण के लिए, यदि एक व्यापक बाज़ार प्रणाली का परीक्षण स्टॉक वाले ब्रह्मांड के साथ किया जाता है, तो यह विभिन्न क्षेत्रों में अच्छा प्रदर्शन करने में विफल हो सकता है। एक सामान्य नियम के रूप में, यदि कोई रणनीति स्टॉक की विशिष्ट शैली की ओर लक्षित है, तो ब्रह्मांड को उस शैली तक सीमित करें; अन्य सभी मामलों में, परीक्षण उद्देश्यों के लिए एक बड़े ब्रह्मांड को बनाए रखें।
- ट्रेडिंग सिस्टम को विकसित करने में विचार करने के लिए अस्थिरता के उपाय बेहद महत्वपूर्ण हैं। यह लीवरेज्ड खातों के लिए विशेष रूप से सच है, जो कि मार्जिन कॉल के अधीन हैं यदि उनकी इक्विटी एक निश्चित बिंदु से नीचे गिरती है। व्यापारियों को जोखिम को कम करने और किसी दिए गए स्टॉक में आसान संक्रमण को कम करने के लिए अस्थिरता कम रखने की कोशिश करनी चाहिए।
- एक ट्रेडिंग सिस्टम विकसित करते समय देखने के लिए आयोजित बार की औसत संख्या भी बहुत महत्वपूर्ण है। यद्यपि अधिकांश बैकटस्टिंग सॉफ़्टवेयर में अंतिम गणना में कमीशन लागत शामिल है, इसका मतलब यह नहीं है कि आपको इस आंकड़े को अनदेखा करना चाहिए। यदि संभव हो तो, आपके द्वारा आयोजित बार की औसत संख्या बढ़ाने से कमीशन लागत कम हो सकती है और आपके समग्र रिटर्न में सुधार हो सकता है।
- एक्सपोजर एक दोधारी तलवार है। अधिक प्रदर्शन से अधिक लाभ या अधिक नुकसान हो सकता है, जबकि कम जोखिम का मतलब है कम मुनाफा या कम नुकसान। सामान्य तौर पर, जोखिम को कम करने और किसी दिए गए स्टॉक में आसान संक्रमण को सक्षम करने के लिए 70% से नीचे एक्सपोज़र रखना एक अच्छा विचार है।
- जीत-दर-नुकसान अनुपात के साथ संयुक्त औसत-लाभ / हानि आँकड़ा, केली मानदंड जैसी तकनीकों का उपयोग करके इष्टतम स्थिति नौकरशाही का आकार घटाने और धन प्रबंधन के लिए उपयोगी हो सकता है। व्यापारी अपने औसत लाभ में वृद्धि करके और अपनी जीत-दर-हानि अनुपात में वृद्धि करके बड़े पद ले सकते हैं और कमीशन लागत को कम कर सकते हैं।
- वार्षिक रिटर्न का उपयोग सिस्टम के रिटर्न को अन्य निवेश स्थानों के लिए बेंचमार्क करने के लिए एक उपकरण के रूप में किया जाता है। यह न केवल समग्र वार्षिक रिटर्न को देखने के लिए महत्वपूर्ण है, बल्कि बढ़े हुए या कम जोखिम को भी ध्यान में रखना है। यह जोखिम-समायोजित रिटर्न को देखकर किया जा सकता है, जो विभिन्न जोखिम कारकों के लिए जिम्मेदार है। किसी ट्रेडिंग सिस्टम को अपनाने से पहले, उसे समान या कम जोखिम वाले सभी अन्य निवेश स्थानों को बेहतर बनाना होगा।
- बैकटस्टिंग अनुकूलन अत्यंत महत्वपूर्ण है। कई बैकटस्टिंग अनुप्रयोगों में कमीशन राशि, गोल (या भिन्नात्मक) लॉट साइज, टिक साइज, मार्जिन आवश्यकताएं, ब्याज दर, स्लिपेज धारणाएं, स्थिति-साइजिंग नियम, समान-बार निकास नियम, (अनुगामी) स्टॉप सेटिंग्स और बहुत कुछ के लिए इनपुट होते हैं। सबसे सटीक बैकिंग परिणाम प्राप्त करने के लिए, ब्रोकर को सिस्टम लाइव होने पर उपयोग करने के लिए नकल करने के लिए इन सेटिंग्स को ट्यून करना महत्वपूर्ण है।
- बैकटैमिंग कभी-कभी ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन के रूप में जाना जाता है। यह एक ऐसी स्थिति है जहां प्रदर्शन के परिणाम अतीत से बहुत अधिक होते हैं, वे भविष्य में उतने सटीक नहीं होते हैं। यह आमतौर पर नियमों को लागू करने के लिए एक अच्छा विचार है जो सभी स्टॉक पर लागू होता है, या लक्षित शेयरों का एक सेट होता है, और यह उस सीमा तक अनुकूलित नहीं होता है जब नियम निर्माता द्वारा समझ में नहीं आते हैं।
- दिए गए ट्रेडिंग सिस्टम की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए बैकटस्टिंग हमेशा सबसे सटीक तरीका नहीं है। कभी-कभी अतीत में अच्छा प्रदर्शन करने वाली रणनीतियाँ वर्तमान में अच्छा प्रदर्शन करने में विफल रहती हैं। पूर्व प्रदर्शन भविष्य के परिणाम का संकेत नहीं है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि व्यापार अभी भी लागू होता है एक प्रणाली का व्यापार करना सुनिश्चित करें कि रणनीति अभी भी व्यवहार में लागू होती है।
तल - रेखा
बैकिंग एक ट्रेडिंग सिस्टम के विकास के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है। यदि सही तरीके से बनाया और व्याख्या की जाती है, तो यह व्यापारियों को अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करने और बेहतर बनाने में मदद कर सकता है, किसी भी तकनीकी या सैद्धांतिक खामियों को ढूंढ सकता है, साथ ही इसे वास्तविक दुनिया के बाजारों में लागू करने से पहले अपनी रणनीति में विश्वास हासिल कर सकता है।
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