Walk forward optimization
વોક ફોરવર્ડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન એ વેપાર વ્યૂહરચના માટે શ્રેષ્ઠ પરિમાણો નક્કી કરવા અને વ્યૂહરચનાની મજબૂતાઈ નક્કી કરવા માટે નાણામાં ઉપયોગમાં લેવાતી એક પદ્ધતિ છે. વોક ફોરવર્ડ એનાલિસિસની રચના 1992માં રોબર્ટ ઇ. પાર્ડો દ્વારા કરવામાં આવી હતી અને બીજી આવૃત્તિમાં તેનું વિસ્તરણ કરવામાં આવ્યું હતું. વોક ફોરવર્ડ એનાલિસિસને હવે વેપાર વ્યૂહરચનાની માન્યતામાં વ્યાપકપણે "ગોલ્ડ સ્ટાન્ડર્ડ" માનવામાં આવે છે. વેપાર વ્યૂહરચના ડેટા શ્રેણીમાં સમય વિંડો માટે ઇન-સેમ્પલ ડેટા સાથે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે છે. બાકીનો ડેટા નમૂના પરીક્ષણ માટે અનામત છે. ઇન-સેમ્પલ ડેટાને અનુસરીને આરક્ષિત ડેટાનો એક નાનો ભાગ ચકાસવામાં આવે છે અને પરિણામો રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે. ઇન-સેમ્પલ ટાઇમ વિન્ડોને આઉટ ઓફ સેમ્પલ ટેસ્ટ દ્વારા આવરી લેવામાં આવેલા સમયગાળા દ્વારા આગળ ખસેડવામાં આવે છે, અને પ્રક્રિયા પુનરાવર્તિત થાય છે. છેલ્લે, નોંધાયેલા તમામ પરિણામોનો ઉપયોગ વેપાર વ્યૂહરચનાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે. સૌથી યોગ્ય પરિમાણો મળ્યા પછી, સિસ્ટમ ડેટાના અન્ય વિભાગનો ઉપયોગ કરીને ચલાવવામાં આવે છે. માહિતીના બે વિભાગો એકબીજાને ઓવરલેપ કરતા નથી. આનો અર્થ એ છે કે એક વોક-ફોરવર્ડ અથવા આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ ટેસ્ટ કરવો. તે મજબૂત પ્રણાલીઓના નિર્માણમાં નીચેની પદ્ધતિઓ અને સહાયની પરાકાષ્ઠા છે. ભૂતકાળની માહિતીનો ઉપયોગ વેપાર પ્રણાલીના બેકટેસ્ટિંગ માટે થાય છે. તે ચોક્કસ સમયગાળા દરમિયાન કોઈ પ્રણાલીએ કેવી કામગીરી કરી હશે તે ચકાસવા માટે ઐતિહાસિક માહિતી પર વેપાર પ્રણાલી લાગુ કરવાનો સંદર્ભ આપે છે અને જો કોઈ પ્રણાલી ભૂતકાળમાં નફાકારક ન હોત તો તે ઉપયોગી છે. ફોરવર્ડ ટેસ્ટિંગ (જે વોક ફોરવર્ડ ટેસ્ટિંગ તરીકે પણ ઓળખાય છે) એ માત્ર કાગળ પર વાસ્તવિક બજારોના ડેટાનું અનુકરણ છે. એક વ્યક્તિ જીવંત બજારોમાં ફરે છે અને વાસ્તવિક નાણાંનો ઉપયોગ કરતું નથી, પરંતુ તેમની હિલચાલને વધુ સારી રીતે સમજવા માટે બજારોમાં વર્ચ્યુઅલ રીતે વેપાર કરે છે. તેથી તેને પેપર ટ્રેડિંગ પણ કહેવામાં આવે છે. ફોરવર્ડ પ્રદર્શન પરીક્ષણ એ વાસ્તવિક વેપારનું અનુકરણ છે અને તેમાં જીવંત બજારમાં સિસ્ટમના તર્કને અનુસરવાનો સમાવેશ થાય છે. સિસ્ટમ ડેવલપમેન્ટ સાથેનો સૌથી મોટો મુદ્દો એ છે કે ઘણી સિસ્ટમો ભવિષ્યમાં ટકી શકતી નથી. આના ઘણા કારણો છે. પ્રથમ એ છે કે સિસ્ટમ માન્ય આધાર પર આધારિત નથી. બીજું એ છે કે અયોગ્ય પરિમાણોને કારણે સિસ્ટમમાં મજબૂતાઈનો અભાવ જેવા કારણોસર પરીક્ષણ યોગ્ય નથી. જો કોઈ પણ બજારની સ્થિતિમાં સિસ્ટમ સારી રીતે ચાલે તો તેને મજબૂત માનવામાં આવે છે. 'આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ' અને 'ઇન-સેમ્પલ' ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સિસ્ટમના અસંગત નિયમો અને અયોગ્ય પરીક્ષણ. વોક ફોરવર્ડ એનાલિસિસ ટ્રેનિંગ સેટ પર ઓપ્ટિમાઇઝેશન કરે છે; સેટ પછીના સમયગાળા પર પરીક્ષણ કરો અને પછી તે બધાને આગળ ફેરવો અને પ્રક્રિયાને પુનરાવર્તન કરો. આપણી પાસે બહુવિધ આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ સમયગાળો છે અને આ પરિણામોને સંયુક્ત રીતે જુઓ. વોક ફોરવર્ડ વિશ્લેષણ સૌપ્રથમ રોબર્ટ ઇ. પાર્ડો દ્વારા 1992 માં તેમના પુસ્તક ડિઝાઇન, ટેસ્ટિંગ એન્ડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ઓફ ટ્રેડિંગ સિસ્ટમ્સના પ્રથમ સંસ્કરણમાં રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું. વોક ફોરવર્ડ એનાલિસિસનું પ્રથમ સચોટ સોફ્ટવેર અમલીકરણ પાર્ડો કોર્પોરેશનની અગ્રણી એપ્લિકેશન એડવાન્સ્ડ ટ્રેડરમાં હતું અને પછી બ્લાસ્ટ અને એક્સટી જેવી અન્ય એપ્લિકેશનોમાં વધુને વધુ અદ્યતન આવૃત્તિઓમાં હતું. આગળ ચાલવું એ વેપારના મોડલને એક પગલું આગળ રાખી શકે છે. આગળ ચાલવાનું કહેવામાં આવે છે, કારણ કે આપણી પાસે બહુવિધ ચાલવાની તાલીમ હોય છે અને પરીક્ષણના સમયગાળામાં વધુ પડતી ફિટિંગથી પીડાય તેવી શક્યતા ઓછી હોય છે. આ લેખ મૂળ રૂપે ફ્યુચર્સ (નિષ્ક્રિય) માં પ્રકાશિત થયો હતો, જે નવા સ્વરૂપમાં વોક ફોરવર્ડ એનાલિસિસમાં પ્રસ્તુત કરવામાં આવ્યો હતો. આગળ વધો પરીક્ષણ આપણને વાજબી 'ડિગ્રી ઓફ ફ્રીડમ' જાળવી રાખીને વેપાર પ્રણાલી વિકસાવવાની મંજૂરી આપે છે. વોક-ફોરવર્ડ પરીક્ષણ 'આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ' પરીક્ષણના વિચારને આગલા સ્તર પર લઈ જાય છે. તે ક્રોસ-વેલિડેશન તરીકે ઓળખાતી તકનીકનો ચોક્કસ ઉપયોગ છે. તેનો અર્થ એ છે કે સિસ્ટમને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે તમારા ડેટાનો એક ભાગ અને માન્ય કરવા માટે ડેટાનો બીજો ભાગ લેવો. તેથી, અહીં તમે ડેટાની વિન્ડોને ઑપ્ટિમાઇઝ કરો છો, જેમ કે 1000 બારથી આગળ, અને પછી તેને આગામી 200 બાર પર ચકાસો. પછી આખી વસ્તુને 200 બાર આગળ ફેરવો અને પ્રક્રિયાને પુનરાવર્તન કરો. આ તમને મોટા નમૂનાનો સમયગાળો આપે છે અને તમને સમય જતાં સિસ્ટમ કેટલી સ્થિર છે તે જોવાની મંજૂરી આપે છે. ધારો કે તમે મૂવિંગ એવરેજની આસપાસની વ્યૂહરચનાને ધ્યાનમાં લો. તમે પ્રથમ 3 મહિનાનો ડેટા લો છો અને જુઓ છો કે તે સમયગાળા માટે 20-મિનિટની મૂવિંગ એવરેજ શ્રેષ્ઠ હતી (ટિક ડેટાનો ઉપયોગ કરીને). પછી તમે ચોથા મહિના માટે તેના પ્રદર્શનનું મૂલ્યાંકન કરીને આ નિયમને માન્ય કરો (એટલે કે. નફો, પુરસ્કાર/જોખમ અથવા વ્યાજના અન્ય કોઈપણ આંકડા). આગળ, તમે 2 થી 4 મહિનાના ડેટાનો ઉપયોગ કરીને ઓપ્ટિમાઇઝેશનનું પુનરાવર્તન કરો, અને 5 મહિનાનો ઉપયોગ કરીને માન્ય કરો, અને જ્યાં સુધી તમે ડેટાના અંત સુધી ન પહોંચો ત્યાં સુધી આનું પુનરાવર્તન કરતા રહો. માન્યતા મહિનાઓ (4-13) માટે તમને જે પ્રદર્શન મળે છે તે તમારું આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ પ્રદર્શન છે. બેક-ટેસ્ટિંગ અથવા ઓપ્ટિમાઇઝેશન કરતા પહેલા ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટા પાછળની મૂળભૂત બાબતો, વ્યક્તિએ જરૂરી ડેટા સેટ કરવાની જરૂર છે જે ચોક્કસ સમયગાળાની ઐતિહાસિક માહિતી છે. આ ઐતિહાસિક ડેટા સેગમેન્ટને નીચેના બે પ્રકારોમાં વહેંચવામાં આવ્યો છેઃ ઇન-સેમ્પલ ડેટાઃ તે પરીક્ષણ હેતુઓ માટે આરક્ષિત બજાર ડેટા (ઐતિહાસિક ડેટા) નો ભૂતકાળનો ભાગ છે. આ માહિતીનો ઉપયોગ પ્રારંભિક પરીક્ષણ અને કોઈપણ ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે થાય છે અને તે પરીક્ષણ હેઠળની સિસ્ટમના મૂળ પરિમાણો છે. આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ ડેટા ": તે આરક્ષિત ડેટા સમૂહ (ઐતિહાસિક ડેટા) છે જે ઇન-સેમ્પલ ડેટાનો ભાગ નથી. તે મહત્વનું છે કારણ કે આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે પ્રણાલીનું પરીક્ષણ ઐતિહાસિક માહિતીના અન્ય સમયગાળા પર કરવામાં આવે છે જે અગાઉ ન હતું આમ પ્રણાલીની કામગીરીની તપાસમાં કોઈપણ પૂર્વગ્રહ અથવા પ્રભાવને દૂર કરે છે. સંપૂર્ણ વોક-ફોરવર્ડ એનાલિસિસ પ્રક્રિયામાં ઇન-સેમ્પલ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને ટ્રેડિંગ સિસ્ટમ માટે શ્રેષ્ઠ પરિમાણો શોધવાનો સમાવેશ થાય છે અને પછી સિસ્ટમમાં આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ ડેટાને લાગુ કરે છે. આ પ્રક્રિયા સંપૂર્ણ ઐતિહાસિક પરીક્ષણ સમયગાળા દરમિયાન પુનરાવર્તિત થાય છે. વધુ સારી સમજણ માટે, મહેરબાની કરીને અહીંનું ઉદાહરણ જુઓ. કોઈપણ સિસ્ટમનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે, "આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ ડેટા" (પરીક્ષણ ડેટા) નો ઉપયોગ કરતી વખતે તેની કામગીરી તપાસવી જોઈએ, "ઇન-સેમ્પલ ડેટા" (સિસ્ટમના ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે વપરાતો ડેટા) નો નહીં. આમ, વોક ફોરવર્ડ ટેસ્ટ તમામ આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ વિંડોઝના પ્રદર્શન આંકડાઓનું સંકલન કરીને ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ સિસ્ટમ પ્રદર્શન નક્કી કરે છે. : આ વોક-ફોરવર્ડ એનાલિસિસ પ્રદર્શન સારાંશ છે શું તે મજબૂત છે? જો તે હકારાત્મક કામગીરીનો સારાંશ આપે તો વેપાર વ્યૂહરચનાને મજબૂત માનવામાં આવે છે. એક મજબૂત વ્યૂહરચના તે છે જે વાસ્તવિક સમયના વેપાર પ્રદર્શનનું ઉત્પાદન કરે તેવી અપેક્ષા છે જે તેની વિકાસ રૂપરેખા સાથે સુસંગત છે. વેપાર કરી શકાય તેવી સંપત્તિ તરીકે વેપાર વ્યૂહરચનાનું મૂલ્યાંકન એક સંપૂર્ણપણે અલગ પ્રક્રિયા છે. ઓપ્ટ ટાંકવામાં આવેલ 2, પૃષ્ઠો 263-280 જુઓ. શું તે વધુ પડતું છે? ". આ એક જટિલ વિસ્તાર છે. સામાન્ય રીતે, વધુ પડતી યોગ્ય વ્યૂહરચનાઓ વોક-ફોરવર્ડ વિશ્લેષણમાં નિષ્ફળ જશે. જો કે, તે કહેવું પૂરતું છે કે વ્યૂહરચના મજબૂત હોઈ શકે છે અને વધુ પડતી ફિટિંગના કેટલાક લક્ષણો પણ પ્રદર્શિત કરી શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે, વ્યૂહરચનાને વિવિધ ઘટકો અને ગાળકો ઉમેરીને શુદ્ધ કરવામાં આવે છે, આ અમુક અંશે વધુ પડતી ફિટિંગ તરફ દોરી શકે છે. જો વેપારી આ શોધી કાઢે છે, તો તેની હદને આધારે, આવા ફેરફારોને કાઢી નાખવા યોગ્ય સાબિત થઈ શકે છે. આની વિગતવાર ચર્ચા માટે, પસંદ કરેલ 2, પૃષ્ઠો 281-300 જુઓ. બેક-ટેસ્ટિંગ મેથેમેટિકલ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ઓવર-ફિટિંગ ટ્રેડિંગ સ્ટ્રેટેજી સંદર્ભો લિટરેચર કાટ્ઝ, જેફરી ઓવેન અને મેકકોર્મિક, ડોના એલ. "ધ એન્સાયક્લોપેડિયા ઓફ ટ્રેડિંગ સ્ટ્રેટેજીઝ" પણ જુઓ. મેકગ્રો-હિલ, 2000. આવશ્યક તકનીકી વિશ્લેષણઃ બજારના વલણોને ઓળખવા માટેના સાધનો અને તકનીકો લેહ સ્ટીવન્સ દ્વારા રોબર્ટ ડબ્લ્યુ. કોલ્બી દ્વારા તકનીકી બજાર સૂચકાંકોનો જ્ઞાનકોશ બાહ્ય લિંક્સ આઉટ-ઓફ-સેમ્પલ અને વોક-ફોરવર્ડ ટેસ્ટિંગ મેથેમેટિકલ ફાઇનાન્સ સ્ટોક માર્કેટ તકનીકી વિશ્લેષણ