एक ट्रेडिंग रणनीति के बैकटेस्ट करने का तरीका एक अनुशासन में समाहित होता है। आप नियमों को लिखते हैं, उन्हें ऐतिहासिक डेटा के खिलाफ ठीक वैसा ही दोबारा खेलते हैं, प्रत्येक अनुकरण व्यापार को रिकॉर्ड करते हैं, और फिर परिणामों का न्याय करते हैं उन मीट्रिक्स के साथ जो भाग्य को दंडित करते हैं। बैकटेस्ट के रूप में कुछ और नहीं गिना जाता। चार्ट को स्क्रोल करना और अच्छे प्रवेश को याद करना एक मेमोरी अभ्यास है, परीक्षा नहीं।
चरणों की सूची बनाना सरल है और गलती करना आसान है। अधिकांश दोषपूर्ण बैकटेस्ट डेटा की गुणवत्ता, सैंपल आकार, या भविष्य से अतीत में लीक हुई सूचनाओं पर असफल होते हैं। नियम।
यह गाइड एक ट्रेडिंग रणनीति के बैकटेस्ट करने के तरीके को समग्रता में आसान बनाती है। इसमें मैनुअल और स्वचालित परीक्षण, आपको कितनी ऐतिहासिक जानकारी चाहिए, पढ़ने के लिए मूल्य प्रदर्शन मीट्रिक्स, आगे की पूर्वाग्रह, और किसी भी वास्तविक पूंजी के शामिल होने से पहले बाहर के नमूने का प्रमाणीकरण शामिल है।
त्वरित उत्तर: एक ट्रेडिंग रणनीति को बैकटेस्ट कैसे करें
छह चरण पूरे प्रक्रिया को कवर करते हैं, और उनमें से कोई एक ड्रॉप करना परिणाम को अमान्य करता है।
- रणनीति को प्रवेश, निकासी, आकार और फ़िल्टर के लिए अस्पष्ट नियमों के रूप में लिखें।
- बाजार और समय सीमा के लिए स्वच्छ ऐतिहासिक डेटा एकत्र करें, जिसमें आप वास्तव में व्यापार करेंगे।
- नियमों को बार दर बार दोबारा खेलें, अगला क्या होता है इसके ज्ञान के बिना।
- प्रत्येक अनुकरण ट्रेड को लॉग करें, जिसमें वे हारने वाले व्यापार शामिल हैं जिन्हें आप बेहतर रूप से भूलना चाहेंगे।
- परिणामों को जोखिम-समायोजित प्रदर्शन मीट्रिक्स से मापें, केवल कुल वापसी नहीं।
- उस डेटा पर फिर से परीक्षण करें जिसे रणनीति ने पहले कभी नहीं देखा है उससे पहले कि आप किसी भी लाइव में जोखिम लें।
चरण तीन वह जगह है जहाँ अधिकांश परीक्षण टूटते हैं। चरण छह वह जगह है जहाँ अधिकांश लोग जल्दी रुक जाते हैं।
बैकटेस्टिंग क्या साबित करती है और क्या नहीं
एक बैकटेस्ट एक संकीर्ण प्रश्न का उत्तर देता है। यह आपको बताता है कि एक निश्चित नियम सेट ने एक विशेष ऐतिहासिक टुकड़े में कैसे व्यवहार किया होगा। यह सचमुच उपयोगी है, क्योंकि यह उन विचारों को छानता है जो बिल्कुल काम नहीं करते।
यह आपको अगला क्या होगा यह नहीं बताता। रेग्युलेटर इस चेतावनी को एक कारण के लिए दोहराते हैं, और यह बिंदु कि अतीत का प्रदर्शन भविष्य के परिणामों का संकेत नहीं देता आपके अपने अनुकरण रिकॉर्ड पर पूरी ताकत के साथ लागू होता है।
बैकटेस्टिंग आपकी व्यवहार को मॉडल नहीं कर सकती। ऐतिहासिक वक्र कभी नहीं झिझकता, कभी स्टॉप को चौड़ा नहीं करता, और तीन नुकसानों के बाद कभी व्यापार नहीं छोड़ता। आप ऐसा करेंगे। परीक्षण किए गए नियमों और व्यापार किए गए नियमों के बीच का यह अंतर निराशा का सबसे बड़ा स्रोत है।
मैनुअल बैकटेस्टिंग बनाम स्वचालित बैकटेस्टिंग
| फैक्टर | मैनुअल पुनःप्रक्षेपण | स्वचालित परीक्षण |
|---|---|---|
| सेटअप समय | शुरू करने में मिनट। | बनाने में घंटे या दिन। |
| नमूना आकार पहुँचा | दर्जनों व्यापार। | हजारों व्यापार। |
| पक्षपात का जोखिम | उच्च, क्योंकि आप चार्ट देखते हैं। | कम, यदि कोड ईमानदार है। |
| सर्वश्रेष्ठ उपयोग | यह सीखना कि एक सेटअप कैसा लगता है। | यह मापना कि क्या कोई धार है। |
| मुख्य कमजोरी | छोटी नमूनों और इच्छाशक्ति का मार्किंग। | निष्क्रिय बग जो परिणाम की प्रशंसा करते हैं। |
मैनुअल रिप्ले का एक असली फायदा है। यह आपको एक लाइव चार्ट के साथ, बार-बार बैठने पर मजबूर करता है, जो आपको सिखाता है कि आपकी नियम कहाँ अस्पष्ट हैं। ऑटोमेटेड परीक्षण एकमात्र ऐसा तरीका है जिससे यह सुनिश्चित किया जा सके कि अनुमान का आकार इतना बड़ा हो कि कौशल को शोर से अलग किया जा सके।
ज्यादातर ट्रेडर्स को दोनों की आवश्यकता होती है। नियमों को स्पष्ट करने के लिए सौ बार मैन्युअल रूप से रिप्ले करें, फिर उन्हें मापने के लिए ऑटोमेट करें।
बैकटेस्टिंग प्रक्रिया, चरण दर चरण
यह एक ट्रेडिंग रणनीति का बैकटेस्ट करने का व्यावहारिक मूल है। चरणों को क्रम में पूरा करें, और चरण पांच के पहले परिणामों को देखने की प्रवृत्ति से बचें।
चरण 1: विचार को नियमों में बदलें जिन्हें एक अजनबी फॉलो कर सके
हर शर्त को एक संख्या की आवश्यकता होती है। "मजबूत पुलबैक पर प्रवेश करें" परीक्षण करने योग्य नहीं है। "जब कीमत दो लगातार निचले समापन के बाद 20-पीरियड औसत के ऊपर बंद होती है, तब प्रवेश करें" यह परीक्षण करने योग्य है। निकासी, स्टॉप, स्थिति का आकार और वह फ़िल्टर शामिल करें जो आपको बाहर रखता है।
चार्ट को फिर से देखने से पहले नियम लिखें। डेटा को देखते समय लिखे गए नियम पहले से ही संदूषित होते हैं।
चरण 2: डेटा एकत्र करें जो आपके व्यापार करने के तरीके से मेल खाता हो
उसी समय सीमा, उसी उपकरण और उसी सत्र का उपयोग करें जिसे आप लाइव व्यापार करने का इरादा रखते हैं। गैप, खराब टिक और गायब दिनों की जांच करें। छुट्टी में सत्र और जल्दी बंद होने से intraday औसत में विकृति आती है, और प्रकाशित स्थल कैलेंडर जैसे NYSE के घंटे और कैलेंडर पृष्ठ आपको बताता है कि कौन से दिन संकुचित हुए थे।
चरण 3: बिना झाँके नियमों को पुनः खेलें
प्रत्येक निर्णय को उस क्षण में उपलब्ध केवल जानकारी का उपयोग करना चाहिए। यदि कोई नियम दैनिक समापन मूल्य को संदर्भित करता है, तो आप दोपहर में उस पर कार्रवाई नहीं कर सकते। यह बाधा एक परीक्षण और कहानी के बीच का पूरा अंतर है।
चरण 4: हर अनुकरण ट्रेड का लॉग रखें
प्रवेश समय, निकासी समय, दिशा, आकार, जोखिम इकाइयों में परिणाम, और व्यापार समाप्त होने का कारण रिकॉर्ड करें। बिना ट्रेड लॉग के बैकटेस्ट को बाद में ऑडिट नहीं किया जा सकता, और बिना ऑडिट के परिणाम पहले ही हार के चलते छोड़ दिए जाते हैं।
चरण 5: वास्तविक लागत घटाएँ
हर राउंड ट्रिप पर स्प्रेड, कमीशन और एक स्लिपेज भत्ता का मॉडल बनाएं। बार-बार व्यापार करने पर भारी खर्च होता है, और SEC स्पष्ट रूप से कहता है कि लागत और हानि सक्रिय व्यापारियों पर भारी असर डालती है (दिन व्यापार: आपके डॉलर खतरे में). एक रणनीति जो केवल ज़ीरो कॉस्ट पर काम करती है, वह काम नहीं करती है।
चरण 6: परिणाम का स्कोर करें और इसे कहीं और फिर से परीक्षण करें
नीचे दिए गए मैट्रिक्स की गणना करें। फिर उन नियमों को एक अवधि या एक उपकरण पर चलाएँ, जिसे आपने जानबूझकर बाहर रखा था। दोनों के बीच सहमति आपके द्वारा प्राप्त सबसे निकटतम प्रमाण है।
नमूना आकार, समयरीखा और आउट-ऑफ-नमूना परीक्षण
कोई भी जो सही तरीके से ट्रेडिंग रणनीति का बैकटेस्ट कैसे करें, यह जानना चाहता है, दो संरचनात्मक सवालों का सामना करता है। कितनी ऐतिहासिक जानकारी पर्याप्त है, और आप इसका कुछ हिस्सा सही कैसे रखते हैं? दोनों का उत्तर देने पर बाकी की प्रक्रिया बहीखाता है।
कितनी ऐतिहासिक जानकारी पर्याप्त है
नमूना आकार एक ख़ामोश हत्यारा है। तीस ट्रेड्स लगभग कुछ नहीं बताते, क्योंकि इतनी लंबी किस्मत की एक श्रृंखला सामान्य होती है। एक नियम जो सप्ताह में एक बार ट्रेड करता है, उसे एक ठोस संख्या बनाने के लिए कई वर्षों का इतिहास चाहिए।
दो सवाल समयसीमा तय करते हैं। नमूने में कितने ट्रेड हैं, और यह कितने विभिन्न बाजार स्थितियों को शामिल करता है? केवल एक शांत, बढ़ते बाजार को कवर करने वाला परीक्षण एक शासन को मापता है और इसे दुनिया कहता है।
जहाँ तक संभव हो, कुछ सौ ट्रेड का लक्ष्य रखें। जहाँ ऐसा नहीं है, उसे स्पष्ट रूप से कहें और परिणाम को अस्थायी मानें। यह भी सुनिश्चित करें कि इतिहास में कम से कम एक तीखे गिरावट का समय शामिल हो, क्योंकि वहीं रणनीति का मूल्यांकन किया जाएगा।
लुक-एहेड पूर्वाग्रह और अन्य चुप्पी में गलतियाँ
लुक-एहेड पूर्वाग्रह
यह वह जानकारी का उपयोग करना है जो निर्णय लेने के समय उपलब्ध नहीं थी। यह इंट्राबार उपयोग किए गए समापन मूल्य, पूर्ण श्रृंखला पर फिर से गणना किए गए संकेतकों, और उसके बाद संशोधित डेटा के माध्यम से creep in करता है। परिणाम शानदार दिखता है और इसे दोबारा नहीं दोहराया जा सकता।
समस्या का समाधान प्रक्रियात्मक है। प्रत्येक इनपुट को टाइमस्टैम्प करें, और प्रत्येक नियम से पूछें कि क्या आप तब इसे जान सकते थे।
उत्तरजीविता पूर्वाग्रह
केवल उन उपकरणों का परीक्षण करना जो आज भी मौजूद हैं, नमूने से असफलताओं को हटा देता है। वर्तमान इंडेक्स से स्क्रीन किया गया एक बास्केट चुपचाप प्रत्येक कंपनी को बाहर करता है जो बाहर चली गई। मापी गई वापसी उन कारणों से बढ़ जाती है जिनका रणनीति से कोई संबंध नहीं है।
ओवरफिटिंग और कर्व फिटिंग
ईक्विटी कर्व को सुंदर दिखाने के लिए पैरामीटर को ट्यून करना शोर को फिट करता है, न कि बाजार को। नौ समायोज्य सेटिंग्स वाला एक नियम किसी भी इतिहास का सही विवरण बनाया जा सकता है। कुछ पैरामीटर को प्राथमिकता दें, और ऐसे सेटिंग्स को प्राथमिकता दें जो मानों के एक विस्तृत पड़ोस में काम करती हैं, न कि एक जादुई संख्या।
परफॉर्मेंस मैट्रिक्स से परिणाम का मूल्यांकन करें
कुल वापसी पृष्ठ पर सबसे कम जानकारीपूर्ण संख्या है। जोखिम-समायोजित मैट्रिक्स आपको बताते हैं कि क्या रणनीति व्यापार योग्य है।
पढ़ने लायक मैट्रिक्स
- व्यापार प्रति उम्मीद, जो जोखिम इकाइयों में व्यक्त की जाती है, जो नियम के औसत परिणाम को दिखाती है।
- अधिकतम ड्रॉडाउन, गहराई से गिरने वाला आंकड़ा, जो उस आकार को सेट करता है जिससे आप जीवित रह सकते हैं।
- जीत की दर जिसे भुगतान अनुपात के साथ जोड़ा गया है, क्योंकि अकेले कोई आंकड़ा कुछ भी नहीं बताता।
- सबसे लंबा हारने का सिलसिला, जो इस बात की भविष्यवाणी करता है कि कब आप योजना छोड़ देंगे।
- व्यापार की गणना, क्योंकि अन्य सभी मेट्रिक्स उतने ही विश्वसनीय होते हैं जितने उनके पीछे का नमूना।
उनका एक साथ पढ़ना
एक उच्च जीत की दर के साथ खराब भुगतान अनुपात एक रणनीति है जो एक बुरे दिन में सब कुछ वापस दे देती है। एक गहरा ड्रॉडाउन और मजबूत कुल वापसी केवल छिपी हुई लीवरेज हो सकती है। उधारी का पैसा दोनों दिशा में बढ़ाता है, और SEC का विवरण मार्जिन पर खरीदना जबर्दस्ती बिक्री तंत्र को कवर करता है जो लीवरेज वाले प्रयोगों को जल्दी समाप्त करता है।
जो डेटा आपने नहीं छुआ है उसे सुरक्षित रखना
आपको शुरू करने से पहले डेटा को विभाजित करना चाहिए। एक हिस्से पर विकास करें, फिर एक हिस्से पर परीक्षण करें जिसे आपने कभी नहीं देखा। सुरक्षित डेटा पर बार-बार परीक्षण करना इसके मूल्य को नष्ट कर देता है, क्योंकि यह विकास सेट का हिस्सा बन जाता है।
वॉक-फॉरवर्ड सत्यापन उस विचार को बढ़ाता है। आप एक विंडो पर अनुकूलन करते हैं, उसके बाद वाली विंडो पर परीक्षण करते हैं, फिर दोनों विंडो को आगे बढ़ाते हैं और दोहराते हैं। परिणाम एक श्रृंखला होती है जो विशेष रूप से परीक्षण किए गए परिणामों की होती है, न कि एक एकल प्रशंसनीय संख्या।
अपघटन की अपेक्षा करें। लाइव और फॉरवर्ड परिणाम सामान्यतः विकास नमूने से खराब होते हैं, और एक रणनीति जो परीक्षण में बस बार को पार कर गई थी, वह इसके नीचे आ जाएगी। पहले से ही मार्जिन बनाएं।
कार्यरत उदाहरण: एक बैकटेस्ट रिपोर्ट पढ़ना
एक व्यापारी आठ वर्षों में एक तरल फ्यूचर्स बाजार पर एक ब्रेकआउट नियम का परीक्षण करता है। रिपोर्ट में 412 व्यापार, 41 प्रतिशत जीत की दर, 2.1 जोखिम इकाइयों का औसत विजेता और 1.0 इकाइयों का औसत हारने वाला दिखाई देता है.
उम्मीद 0.41 गुना 2.1, माइनस 0.59 गुना 1.0 है। इसका मतलब है 0.861 माइनस 0.59, या प्रति ट्रेड 0.271 इकाई। 412 ट्रेडों में, कुल संख्या लगभग 112 इकाई है।
अब अनुशासन लागू करें। प्रति राउंड ट्रिप 0.06 इकाई के लागत लगभग 25 इकाई हटा देते हैं, जिससे 87 बचते हैं। नमूने में अधिकतम ड्रॉडाउन 19 इकाई थी, और सबसे लंबी हारने वाली लकीर 14 ट्रेडों तक चली।
वह ड्रॉडाउन संख्या असली निष्कर्ष है। एक प्रतिशत प्रति ट्रेड, 19 इकाई की गिरावट 19 प्रतिशत खाते की कमी है। ट्रेडर को पहले से तय करना चाहिए, कि क्या वे हारने वाली अवधि के सातवें महीने में ऑर्डर देना जारी रखेंगे। यदि उत्तर नहीं है, तो यह रणनीति उनके लिए ट्रेंड करने योग्य नहीं है भले ही उम्मीद कैसे ही हो।
नमूने को विभाजित करना बाकी की पुष्टि करता है। पहले छह सालों ने प्रति ट्रेड 0.29 इकाई उत्पन्न की, जबकि अंतिम दो वर्ष 0.18 उत्पन्न किए। कम, लेकिन वही संकेत, जो आप परिणाम में उम्मीद करते हैं।
निर्णय ढांचा: क्या यह बैकटेस्ट वास्तविक पैसे के लिए तैयार है?
हर एक बयान के लिए एक अंक प्राप्त करें जिसे आप ट्रेड लॉग के साथ बचाव कर सकते हैं।
- नियम परीक्षण शुरू होने से पहले लिखित में तय किए गए थे।
- नमूने में कम से कम कुछ सौ ट्रेड हैं।
- इतिहास एक प्रवृत्त अवधि और एक चंचल अवधि को कवर करता है।
- प्रत्येक ट्रेड पर लागत और स्लिपेज का मॉडलिंग किया गया है।
- परिणाम प्रारंभ से सुरक्षित डेटा पर बनाए रखते हैं।
- अधिकतम ड्रॉडाउन वह है जिसके माध्यम से आप बिना आकार बदले बैठ सकते हैं।
पांच या छह अंक। छोटे आकार में सिमुलेशन में फॉरवर्ड टेस्टिंग में आगे बढ़ें।
तीन या चार अंक। विचार आशाजनक है और साक्ष्य कमजोर है। सबसे कमजोर इनपुट को ठीक करें और फिर से परीक्षण करें।
जीरो से दो अंक। यह एक परिकल्पना है, रणनीति नहीं। अभी तक कोई पूँजी नहीं।
बैकस्टेड रणनीति का व्यापार करने से पहले आपको क्या जानना चाहिए
एक साफ बैकटेस्ट आपकी जानकारी को बदलता है, न कि बाजार क्या करेगा। पैसे लगाने से पहले, उन सवालों पर विचार करें जो SEC सबसे पहले पूछने की सलाह देता है, खासकर जोखिम सहिष्णुता और उस पैसे के बारे में जिसे आप खोने की क्षमता रखते हैं।
फिर फॉरवर्ड टेस्ट करें। वास्तविक समय में लाइव कीमतों के खिलाफ नियमों को चलाना उन व्यावहारिक समस्याओं को उजागर करता है जिन्हें ऐतिहासिक पुनरावृत्ति छिपाती है। ऑर्डर छूट जाते हैं, स्प्रेड बढ़ते हैं, और जो व्यापार आपने योजना बनाई थी वह हमेशा वही व्यापार नहीं होता जो आपको मिलता है।
सिमुलेशन दोनों के बीच एक समझदारी पुल है। एक सिमुलेटेड ट्रेडिंग वातावरण आपको वास्तविक समय में व्यापार करने की अनुमति देता है बिना अपनी बचत को जोखिम में डाले, ताकि रणनीति आपके खाते से पहले लाइव डेटा से मिल सके। यह वास्तविक पैसे का भावनात्मक बोझ नहीं दोहराएगा, और आपको उस अंतर की अपेक्षा करनी चाहिए। Pivex इस अगले चरण के लिए बनाया गया है: स्पष्ट, प्रकाशित नियमों और शर्तों के साथ एक संरचित मूल्यांकन।
भाग लेने से पहले, Pivex के वर्तमान कार्यक्रम नियमों की समीक्षा करें और तय करें कि क्या एक सिमुलेटेड प्रोपायाटरी ट्रेडिंग मूल्यांकन आपके अनुभव और जोखिम सीमाओं के अनुकूल है। भागीदारी किसी पुरस्कार, आय, या किसी विशेष व्यापार परिणाम की गारंटी नहीं देती है।