Backtesting
बैकटेस्टिंग एक शब्द है जिसका उपयोग मॉडलिंग में ऐतिहासिक डेटा पर एक भविष्यसूचक मॉडल के परीक्षण को संदर्भित करने के लिए किया जाता है। बैकटेस्टिंग एक प्रकार का रेट्रोडिक्शन है, और एक विशेष प्रकार का क्रॉस-वैलिडेशन पिछली समय अवधि (ओं) पर लागू होता है। वित्तीय विश्लेषण आर्थिक और वित्तीय क्षेत्र में, बैकटेस्टिंग एक रणनीति या मॉडल के प्रदर्शन का अनुमान लगाने का प्रयास करता है यदि इसे पिछली अवधि के दौरान नियोजित किया गया था। इसके लिए पर्याप्त विस्तार के साथ पिछली स्थितियों का अनुकरण करने की आवश्यकता होती है, जिससे विस्तृत ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता का परीक्षण करने की एक सीमा बन जाती है। दूसरी सीमा मॉडल रणनीतियों की अक्षमता है जो ऐतिहासिक कीमतों को प्रभावित करेगी। अंत में, बैकटेस्टिंग, अन्य मॉडलिंग की तरह, संभावित ओवरफिटिंग द्वारा सीमित है। अर्थात्, ऐसी रणनीति खोजना अक्सर संभव होता है जो अतीत में अच्छी तरह से काम करती, लेकिन भविष्य में अच्छी तरह से काम नहीं करती। इन सीमाओं के बावजूद, बैकटेस्टिंग ऐसी जानकारी प्रदान करता है जो सिंथेटिक डेटा पर मॉडल और रणनीतियों का परीक्षण करने पर उपलब्ध नहीं होती है। ऐतिहासिक रूप से विस्तृत डेटासेट प्राप्त करने और उपयोग करने के खर्च के कारण केवल बड़े संस्थानों और पेशेवर धन प्रबंधकों द्वारा बैकटेस्टिंग किया गया है। हालांकि, बैकटेस्टिंग का व्यापक आधार पर तेजी से उपयोग किया जा रहा है, और स्वतंत्र वेब-आधारित बैकटेस्टिंग प्लेटफॉर्म उभरे हैं। हालाँकि तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, लेकिन यह कमजोरियों के लिए प्रवण है। बासेल वित्तीय विनियमों के लिए बड़े वित्तीय संस्थानों को कुछ जोखिम मॉडल का समर्थन करने की आवश्यकता होती है। जोखिम पर मूल्य के लिए एक दिन में 99 प्रतिशत का लगातार 250 दिनों तक परीक्षण किया जाता है, परीक्षण को निम्न तालिका के आधार पर हरा (0-95%), नारंगी (95-99.99%) या लाल (99.99-100%) माना जाता हैः जोखिम पर मूल्य के लिए 10 दिन में 99 प्रतिशत का लगातार 250 दिनों तक परीक्षण किया जाता है, परीक्षण को निम्नलिखित तालिका के आधार पर हरा (0-95%), नारंगी (95-99.99%) या लाल (99.99-100%) माना जाता हैः हिंदकास्ट समुद्र विज्ञान और मौसम विज्ञान में, पश्च परीक्षण को पश्चकास्टिंग के रूप में भी जाना जाता हैः एक पश्चकास्ट गणितीय मॉडल का परीक्षण करने का एक तरीका है; शोधकर्ता मॉडल में पिछली घटनाओं के लिए ज्ञात या बारीकी से अनुमानित इनपुट दर्ज करते हैं ताकि वे देख सकें। हिंदकास्टिंग आमतौर पर एक ऐतिहासिक अवधि के संख्यात्मक-मॉडल एकीकरण को संदर्भित करता है जहां किसी भी अवलोकन को आत्मसात नहीं किया गया है। यह एक हिंडकास्ट रन को एक पुनर्मूल्यांकन से अलग करता है। लवणता और तापमान के समुद्र विज्ञान संबंधी अवलोकनों के साथ-साथ सतह-तरंग मापदंडों जैसे कि महत्वपूर्ण लहर की ऊंचाई के अवलोकन मौसम विज्ञान संबंधी अवलोकनों की तुलना में बहुत कम हैं, जिससे मौसम विज्ञान की तुलना में समुद्र विज्ञान में बाधा उत्पन्न करना अधिक आम हो जाता है। इसके अलावा, चूंकि सतह की तरंगें एक मजबूर प्रणाली का प्रतिनिधित्व करती हैं, जहां हवा ही एकमात्र उत्पन्न करने वाला बल है, इसलिए तरंगों के अवरोधन को अक्सर तरंग जलवायु का उचित प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त माना जाता है, जिसमें पूर्ण पुनः विश्लेषण की बहुत कम आवश्यकता होती है। जलविज्ञानी मॉडल धारा प्रवाह के लिए हिन्डकास्टिंग का उपयोग करते हैं। हिंडकास्टिंग का एक उदाहरण जलवायु दबाव (घटनाएँ जो परिवर्तन को मजबूर करती हैं) को जलवायु मॉडल में प्रवेश करना होगा। यदि हिंडकास्ट ने उचित रूप से सटीक जलवायु प्रतिक्रिया दिखाई, तो मॉडल को सफल माना जाएगा। ई. सी. एम. डब्ल्यू. एफ. पुनः विश्लेषण एक संयुक्त वायुमंडलीय पुनः विश्लेषण का एक उदाहरण है जो एक तरंग-मॉडल एकीकरण के साथ जुड़ा हुआ है जहां कोई तरंग मापदंड आत्मसात नहीं किए गए थे, जिससे तरंग भाग एक बाधा दौड़ बन जाता है। एप्लाइड रिसर्च (ग्राहक दूरदर्शिता) ब्लैक बॉक्स मॉडल क्लाइमेट ईसीएमडब्ल्यूएफ री-एनालिसिस फोरकास्टिंग एन. सी. ई. पी. री-एनालिसिस इकोनॉमिक फोरकास्ट रेट्रॉडिक्शन स्टैटिस्टिकल आर्बिट्रेज थॉट एक्सपेरिमेंट वैल्यू एट रिस्क आगे पढ़ने के लिए जर्मन एल्गो-सिस्टम रेफरेंस टेस्ट तकनीकी विश्लेषण गणितीय मॉडलिंग संख्यात्मक जलवायु और मौसम मॉडल सांख्यिकीय पूर्वानुमान