बैकटेस्टिंग ट्रेडिंग रणनीतियों के बारे में आपको क्या पता होना चाहिए

क्या आप जानते हैं कि ट्रेडर्स और जलवायु परिवर्तन वैज्ञानिक एक ही तकनीक का उपयोग करते हैं? ट्रेडिंग में, इसे बैकटेस्टिंग कहा जाता है; जलवायु मॉडलिंग में, इसे हिंडकास्टिंग कहा जाता है। शहरीकरण और कृषि भूमि रूपांतरण के भविष्य का अनुमान लगाने के लिए कुछ वैज्ञानिक 1910 से मधुमक्खी और पराग के नमूनों का भी उपयोग कर रहे हैं। किसने अनुमान लगाया होगा कि एक यूसी बर्कले के प्रोफेसर ने कहा है कि हिंडकास्टिंग (बैकटेस्टिंग के बराबर) “मॉडल का परीक्षण करने और पूर्वानुमान में सुधार करने का एकमात्र तरीका” ट्रेडिंग के लिए लागू किया जा सकता है?

आइए मधुमक्खियों के बारे में सोचना छोड़ दें और ट्रेडिंग संदर्भ में बैकटेस्टिंग की मूल बातों को एक्स्प्लोर करें।

बैकटेस्टिंग क्या है?

बैकटेस्टिंग ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके रणनीति की व्यवहार्यता का आकलन करने की एक विधि है। यह आपको यह देखने का अवसर देता है कि अतीत में एक निश्चित अवधि में एक ट्रेडिंग रणनीति ने कैसा प्रदर्शन किया होगा, अंततः यह दर्शाता है कि यह ट्रेडिंग रणनीति भविष्य में कैसा प्रदर्शन कर सकती है।

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बैकटेस्टिंग के लिए पूर्वापेक्षाएँ

आपको कई पूर्व स्थितियों के बारे में अपना मन बनाना होगा।

1. ट्रेडिंग लॉजिक

आप क्या परीक्षण करने जा रहे हैं, और आप परिणामों के साथ क्या करने जा रहे हैं? उदाहरण के लिए, आपको ऐतिहासिक मूल्य चार्ट पर समान बाजार स्थितियों को खोजने की आवश्यकता है। समय सीमा आपके ट्रेडिंग एप्रोच पर निर्भर करती है। जितनी बार रणनीति अपनी  प्रभावशीलता की पुष्टि करती है, वह उतनी ही बेहतर है। यदि परिणाम नकारात्मक हैं, तो आपको रणनीति को छोड़ देना चाहिए।

2. बाजार और संपत्ति

कैसे पता चलेगा कि कोई ट्रेडिंग रणनीति लाभदायक है या नहीं

ट्रेड करने के लिए सही बाजार और परिसंपत्ति वर्ग (एसेट क्लास) का चयन करें। यहां, “सही” विकल्प का अर्थ है जो आपकी ट्रेडिंग शैली, योजना, जोखिम सहनशीलता (रिस्क टॉलरेंस), लक्ष्यों और कौशल के लिए कोई मतलब रखता है। 

3. डेटा

उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा प्राप्त करना महत्वपूर्ण है, जिसे सीधे बैकटेस्टिंग सॉफ़्टवेयर में या वैकल्पिक रूप से, डेटा विक्रेता या ब्रोकर से एक्सेस किया जा सकता है। खराब गुणवत्ता वाले डेटा के साथ, आउटपुट विश्लेषण गलत और भ्रामक होगा।

4. प्रोग्रामिंग लैंग्वेज

यदि आप सीखना चाहते हैं कि एल्गोरिथम के साथ ट्रेडिंग रणनीतियों का बैकटेस्ट कैसे करें, तो इसके लिए कुछ कोडिंग ज्ञान की आवश्यकता होगी। यह पायथन, सी ++, मैटलैब या इनकी तरह कोई ओर लैंग्वेज हो सकता है।

बैकटेस्टिंग को समझना

बैकटेस्टिंग एक ऐसी तकनीक है जो व्यापारियों को ऐतिहासिक डेटा के खिलाफ व्यापारिक रणनीतियों का अनुकरण करने की अनुमति देती है। इस तरह, वे संभावित जोखिमों का विश्लेषण कर सकते हैं और अपनी पूंजी को खतरे में डाले बिना परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं।

जब एक बैकटेस्ट अच्छी तरह से आयोजित किया जाता है, तो इससे सकारात्मक परिणाम मिलेंगे। यह सुझाव देगा कि आपके पास एक अच्छी ट्रेडिंग रणनीति है जो संभवतः अच्छे परिणामों का कारण बनेगी जब आप इसे गति में रखते हैं। परिणामों के आधार पर, एक बैकटेस्ट व्यापारियों को अपनी वर्तमान ट्रेडिंग रणनीति को संशोधित करने के लिए भी प्रेरित कर सकता है।

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बैकटेस्टिंग के कुछ नुकसान

बैकटेस्टिंग को सुचारू रूप से पूरा करने के लिए, एक व्यापारी को एक अच्छी रणनीति बनानी चाहिए और इसे अच्छे विश्वास में परीक्षण करना चाहिए। उन्हें जितना संभव हो सके पूर्वाग्रह से दूर रहने की भी आवश्यकता है। नतीजतन, डेटा को बैकटेस्टिंग के लाभ के बिना रणनीति विकसित की जानी चाहिए। यदि आप बैकटेस्ट डेटा पर अधिक भरोसा करते हैं, तो आपकी रणनीति आपकी अपेक्षाओं पर खरा नहीं उतर सकती है।

बैकटेस्टिंग में कई छिपे हुए जोखिम भी हैं। उदाहरण के लिए, कुछ पदों में एक गैर-रैखिक जोखिम हो सकता है क्योंकि वे आपके पदों की विपरीत दिशा में चलते हैं। यही कारण है कि आपको हमेशा तनाव-परीक्षण स्थिति का परीक्षण करके संभावित जोखिमों को प्रोत्साहित करना चाहिए। यह विशेष रूप से दीर्घकालिक बोली-आस्क स्प्रेड में आपका परीक्षण होना चाहिए।

अनुचित अवधि का चयन करना भी एक गलती हो सकती है। जब आप एक बाजार समय पर परीक्षण करते हैं जो दोहराने की संभावना नहीं है, तो यह असंगत अपेक्षाओं का कारण बन सकता है। सुनिश्चित करें कि आपके पास बेहतर योजना बनाने में मदद करने के लिए पिछले बाजार मंदी का पर्याप्त इतिहास है।

आदर्श बैकटेस्टिंग परिदृश्य

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आदर्श बैकटेस्टिंग ट्रेडिंग रणनीति पिछले समय से प्रासंगिक अवधि का चयन करेगी और उन्हें विभिन्न बाजार स्थितियों के खिलाफ रखेगी। बैकटेस्टिंग द्वारा, वे यह निर्धारित करेंगे कि ट्रेडिंग ध्वनि व्यापार का परिणाम था या बस एक फ्लूक था।

परिणाम सटीक होने के लिए, इसमें प्रतिनिधि स्टॉक नमूने शामिल करने की आवश्यकता है। इसमें उन कंपनियों को भी शामिल किया जाना चाहिए जो परिसमापन, बेची गईं या दिवालिया हो गईं। यदि आप केवल उन कंपनियों के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हैं जो अभी भी आसपास हैं, तो आप संभवतः उच्च रिटर्न के साथ बैकटेस्टिंग का उत्पादन करेंगे। हालांकि यह स्प्रेडशीट में अच्छा लग सकता है, यह पूर्ण नहीं है और हमेशा सटीक है।

आदर्श बैकटेस्ट में हर ट्रेडिंग लागत होनी चाहिए, भले ही यह कितना छोटा हो। बैकटेस्टिंग प्रक्रिया के दौरान, ये लागत काफी बढ़ सकती है, जिससे आपकी समग्र लाभप्रदता प्रभावित हो सकती है। एक व्यापारी के रूप में, आपको यह सुनिश्चित करना चाहिए कि बैकटेस्टिंग के लिए आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर खाते इन लागतों को कवर कर सकते हैं। यह आपकी रणनीति की प्रभावशीलता में और सुधार करेगा।

ट्रेडिंग रणनीतियों की बैकटेस्टिंग करने का महत्व

जब ट्रेडर्स एक आशाजनक रणनीति ढूंढते हैं या बनाते हैं, तो वे अक्सर इसे लाइव बाजारों में उपयोग करने के लिए इंतजार नहीं कर सकते। लेकिन अगर आप पहले इसका परीक्षण करेंगे तो आप अपने आप को बहुत सारे दर्द और निराशा से बचा लेंगे।

मान लीजिए आपके पास कागज पर एक अच्छी रणनीति है। जैसे ही आप इस पर परीक्षण चलाते हैं, आप किसी भी तकनीकी या सैद्धांतिक खामियों का पता लगाने में सक्षम होंगे और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे तब तक अनुकूलित करें और सुधारें जब तक कि यह आपकी इच्छानुसार प्रदर्शन न करे। कई अन्य ट्रेडर्स द्वारा उपयोग की जाने वाली स्टैण्डर्ड  रणनीतियों का परीक्षण करना बेहतर है, तांकि आप उन्हें अपने ट्रेडिंग एप्रोच और अपनी चुनी हुई संपत्ति के अनुकूल बना सकें।

बेशक, इसका मतलब यह नहीं है कि यह भविष्य में भी ऐसा ही प्रदर्शन करेगा। लेकिन बाजार हलकों में चलते हैं, और ऐतिहासिक पैटर्न खुद को दोहराते हुए देखना बहुत आम है। इसके अलावा, व्यापारियों के लिए, उनकी रणनीति में सही मानसिकता और विश्वास होना व्यापारिक मनोविज्ञान का एक महत्वपूर्ण तत्व है।

सबसे बड़ी बैकटेस्टिंग गलतियाँ जो आप कर सकते हैं

यदि आप नीचे दी गई कोई भी गलती करते हैं, तो आपको सटीक डेटा नहीं मिलेगा:

• बहुत कम परीक्षण: भले ही एक महीने की छोटी अवधि में रणनीति में बढ़त हो, बाकी समय के बारे में क्या? विभिन्न समय-सीमाओं पर पुष्टि प्राप्त करें – अतीत में कम से कम 5 संभावित ट्रेड।
• परीक्षण के बीच में एडजस्टमेंट करना: आप जो भी बदलाव करना चाहते हैं, वह प्रतीक्षा कर सकता है। प्रत्येक रणनीति का अलग से परीक्षण करना और मूल्यांकन के लिए संपूर्ण डेटा होना महत्वपूर्ण है।
• ओवरफिटिंग और ओवर-ऑप्टिमाइज़िंग: आपको 90% और अधिक जैसी अत्यधिक उच्च क्वोट दर का लक्ष्य रखने की आवश्यकता नहीं है। आप फिर भी हर बार सही एंट्रीज़ को जानने में सक्षम नहीं होंगे, लेकिन आप लंबी अवधि के परिप्रेक्ष्य के बजाय व्यक्तिगत ट्रेडों पर बहुत अधिक फिक्स होने का जोखिम उठाते हैं।

क्या सीखें 

ट्रेडिंग में अपने स्वयं के पूर्वाग्रहों को अंकित करना आसान है। इसलिए, ट्रेडिंग रणनीतियों की अपनी पसंद के बारे में निष्पक्ष और उचित रहने के लिए बैकटेस्टिंग के तरीके का उपयोग करें।