खुद को धोखा दिए बिना बैकटेस्टिंग

उत्तर देखने से पहले नियम लिखें

बैकटेस्ट निर्दिष्ट निर्णय नियमों को ऐतिहासिक डेटा पर लागू करता है और गणना करता है कि मॉडल किए ट्रेडों की श्रृंखला से क्या परिणाम आता। इसका मूल्य परिकल्पना को प्रमाण से परखने में है। यदि हर हार वाले उदाहरण पर नियम बदलता रहे, तो अभ्यास दोहराने योग्य निर्णय प्रक्रिया की परीक्षा के बजाय अतीत का वर्णन बन जाता है।

साधनों का दायरा, अवलोकन अंतराल, प्रवेश शर्त, निकास शर्त, आकार विधि और लागत मॉडल से शुरू करें। बताएँ जानकारी कब उपलब्ध होती है और ऑर्डर पहली बार कब निष्पादित हो सकता है। बंद भाव पर आधारित रणनीति सामान्यतः बिना और औचित्य के यह नहीं मान सकती कि उसे अंतिम बंद भाव पहले से पता था और ठीक उसी भाव पर निष्पादन मिला।

जानकारी का अतीत में रिसाव देखें

भविष्य-दृष्टि पक्षपात तब होता है जब सिमुलेशन ऐसी जानकारी उपयोग करे जो निर्णय के समय उपलब्ध नहीं थी। उदाहरण हैं संशोधित आर्थिक आँकड़े, बाद की आय घोषणा या भविष्य की सूचकांक सदस्यता सूची। ऐतिहासिक डेटाबेस आज पूरी तरह सही हो सकता है, फिर भी अतीत की किसी तारीख को वास्तव में उपलब्ध जानकारी पुनर्निर्मित करने योग्य न हो।

उत्तरजीविता पक्षपात तब आता है जब परीक्षण का दायरा गायब हो चुके साधनों को बाहर रखता है। केवल आज मौजूद कंपनियों पर जाँची रणनीति दिवालियापन, डीलिस्टिंग और अधिग्रहण छोड़ सकती है जिन्होंने ऐतिहासिक अवसरों को प्रभावित किया। यही समस्या विफल क्रिप्टो टोकन या बंद फ़ंड में हो सकती है। कठिन रिकॉर्ड चुपचाप हटाने के बजाय लिखें कि डेटासेट गायब होने के मामलों को कैसे सँभालता है।

प्रत्येक एक शेयर के बदले दो मिलने वाले विभाजन में 40 डॉलर के 100 शेयर, अन्य बाजार-गतिविधि से पहले लगभग 20 डॉलर के 200 शेयर बनते हैं। विभाजन स्वयं कुल मूल्य नहीं घटाता। समायोजित कीमत के साथ पुरानी संख्या मिलाने से काल्पनिक परिणाम बनता है। कुल-प्रतिफल श्रृंखला में पहले से शामिल लाभांश फिर जोड़ना दोहरी गणना है।

निष्पादन को मॉडल बनाएँ, रियायत नहीं

कैंडल का लिमिट भाव छूना यह सिद्ध नहीं करता कि पूरा ऑर्डर भर जाता। कतार में स्थान, उपलब्ध मात्रा और कैंडल के भीतर का मार्ग मायने रखते हैं। यदि एक बार में स्टॉप और लक्ष्य दोनों छुए जाएँ, तो अकेला बार नहीं बता सकता कि पहले क्या हुआ। ऐसी अस्पष्टता में सावधानीपूर्ण धारणा रखें या क्रम स्पष्ट करने वाला डेटा लें।

स्प्रेड, कमीशन, वित्तपोषण, जहाँ लागू हो उधार लागत और यथार्थ स्लिपेज शामिल करें। कर क्षेत्राधिकार और परिस्थितियों पर निर्भर हैं, इसलिए सामान्य सिमुलेशन सार्वभौमिक कर दर गढ़ने के बजाय बताए कि परिणाम कर-पूर्व हैं या नहीं। अलग-अलग लागत धारणाओं में तुलना करें। केवल मुफ़्त और तत्काल निष्पादन में सफल तरीका नाज़ुक है।

खोज को मूल्यांकन से अलग करें

सैकड़ों पैरामीटर संयोजन आज़माकर सबसे अच्छा पेश करना चयन समस्या बनाता है। कोई संयोजन संयोग से उत्कृष्ट दिख सकता है। नियम विकसित करने में इस्तेमाल न हुआ डेटा बचाएँ, और उसे बार-बार देखकर एक और प्रशिक्षण नमूना न बना दें। आगे चलकर कागज़ी परीक्षण अलग जाँच देता है क्योंकि नियम तय होने के बाद नए अवलोकन आते हैं।

केवल विजेता चार्ट नहीं, विफल रूपांतर, नमूना आकार, तारीख सीमा और प्रयोगों की संख्या बताएँ। जाँचें कि पास के पैरामीटर भी वैसा व्यवहार करते हैं या एक अकेली सेटिंग सारा लाभ देती है। स्प्रेडशीट कई दशमलव तक सटीक हो तब भी काल्पनिक परिणाम काल्पनिक ही हैं। ऐतिहासिक गणित तरलता, भावनाएँ और परिचालन समस्याएँ पूरी तरह नहीं दोहराता।

डेटा संस्करणों और गणना बदलावों की शोध लॉग रखें। सही किया गया शेयर विभाजन समायोजन या नया शामिल डीलिस्टिंग परिणाम काफी बदल सकता है, और सुधार दिखाई देना चाहिए। पुनरुत्पादकता का मतलब है कि कोई दूसरा व्यक्ति बताए इनपुट और नियमों से वही उत्तर निकाल सके। इसका मतलब उत्तर आर्थिक रूप से उपयोगी होना नहीं, लेकिन यह पता लगाने की आवश्यक सीढ़ी है।

हजार सौदों से पहले एक सौदा दोबारा बनाकर देखें

चुने हुए सौदे की समयरेखा बनाएं: आंकड़े की तारीख, वास्तविक उपलब्धता, निर्णय, ऑर्डर पहुंचना और निष्पादन। मंगलवार बंद होने के बाद की घोषणा मंगलवार सुबह उपलब्ध नहीं थी। समय-क्षेत्र और घड़ी के मौसमी बदलाव भी भविष्य की जानकारी अनजाने में ला सकते हैं।

सिर्फ बंद सौदों के बजाय पूरे खाते का मिलान करें। शुरुआती नकदी, बाहरी प्रवाह, साकार नतीजे और खुली पोज़िशनों का मूल्य अंतिम इक्विटी समझाएं। एक साथ आए कई संकेत, प्रत्येक वही उपलब्ध नकदी पूरी खर्च नहीं कर सकते।

ज्ञात उत्तर वाली छोटी कृत्रिम श्रृंखलाएं जांचें। स्थिर कीमत और शून्य लागत से ट्रेडिंग लाभ नहीं बनना चाहिए। समान सौदों पर बढ़ा कमीशन परिणाम को ठीक अतिरिक्त शुल्क जितना घटाए। गायब कीमत के लिए स्पष्ट नियम रखें, चुपचाप शून्य पर निष्पादन नहीं।

तुलना का आधार शोध-प्रश्न के अनुसार चुनें। केवल खरीदने वाली रणनीति पूरे बाजार की बढ़त से लाभ कमा सकती है। समान तारीखों और लाभांश तथा नकदी के समान व्यवहार के बिना अधिक अंतिम राशि को कौशल न मानें।