Walk forward optimization
वॉक फॉरवर्ड ऑप्टिमाइजेशन एक व्यापारिक रणनीति के लिए इष्टतम मापदंडों को निर्धारित करने और रणनीति की मजबूती को निर्धारित करने के लिए वित्त में उपयोग की जाने वाली एक विधि है। वॉक फॉरवर्ड एनालिसिस को 1992 में रॉबर्ट ई. पार्डो द्वारा बनाया गया था और दूसरे संस्करण में इसका विस्तार किया गया था। वॉक फॉरवर्ड एनालिसिस को अब व्यापार रणनीति सत्यापन में व्यापक रूप से "स्वर्ण मानक" माना जाता है। व्यापार रणनीति को डेटा श्रृंखला में एक समय खिड़की के लिए इन-सैंपल डेटा के साथ अनुकूलित किया जाता है। शेष डेटा नमूना परीक्षण के लिए आरक्षित है। इन-सैंपल डेटा के बाद आरक्षित डेटा के एक छोटे से हिस्से का परीक्षण किया जाता है और परिणाम दर्ज किए जाते हैं। इन-सैंपल टाइम विंडो को आउट ऑफ सैंपल टेस्ट द्वारा कवर की गई अवधि तक आगे बढ़ाया जाता है, और प्रक्रिया को दोहराया जाता है। अंत में, सभी दर्ज किए गए परिणामों का उपयोग व्यापार रणनीति का आकलन करने के लिए किया जाता है। सबसे उपयुक्त पैरामीटर मिलने के बाद, सिस्टम को डेटा के एक अन्य खंड का उपयोग करके चलाया जाता है। डेटा के दो खंड एक दूसरे को ओवरलैप नहीं करते हैं। एक वॉक-फॉरवर्ड या आउट-ऑफ-सैंपल टेस्ट करने का यही मतलब है। यह मजबूत प्रणालियों के निर्माण में निम्नलिखित तरीकों और सहायताओं की पराकाष्ठा है। पिछले डेटा का उपयोग व्यापार प्रणाली के बैकटेस्टिंग के लिए किया जाता है। यह ऐतिहासिक आंकड़ों के लिए एक व्यापार प्रणाली को लागू करने को संदर्भित करता है ताकि यह सत्यापित किया जा सके कि किसी प्रणाली ने निर्दिष्ट समय अवधि के दौरान कैसा प्रदर्शन किया होगा और यदि कोई प्रणाली अतीत में लाभदायक नहीं थी तो यह उपयोगी है। फॉरवर्ड टेस्टिंग (जिसे वॉक फॉरवर्ड टेस्टिंग के रूप में भी जाना जाता है) केवल कागज पर वास्तविक बाजारों के डेटा का अनुकरण है। बाजार के साथ-साथ एक व्यक्ति चलता है और वास्तविक धन का उपयोग नहीं कर रहा है, बल्कि उनकी गतिविधियों को बेहतर ढंग से समझने के लिए बाजारों में वस्तुतः व्यापार कर रहा है। इसलिए, इसे पेपर ट्रेडिंग भी कहा जाता है। अग्रेषित प्रदर्शन परीक्षण वास्तविक व्यापार का अनुकरण है और इसमें प्रत्यक्ष बाजार में प्रणाली के तर्क का पालन करना शामिल है। प्रणाली विकास के साथ सबसे बड़े मुद्दों में से एक यह है कि कई प्रणालियाँ भविष्य में टिक नहीं पाती हैं। इसके कई कारण हैं। पहला यह है कि प्रणाली एक वैध आधार पर आधारित नहीं है। एक अन्य कारण यह है कि परीक्षण सही नहीं है जैसे किः अनुचित मापदंडों के कारण एक प्रणाली में मजबूती की कमी। एक प्रणाली को मजबूत माना जाता है यदि यह किसी भी बाजार की स्थिति में अच्छी तरह से चलती है। 'आउट-ऑफ-सैंपल' और 'इन-सैंपल' डेटा का उपयोग करके प्रणाली के असंगत नियम और अनुचित परीक्षण। वॉक फॉरवर्ड एनालिसिस एक प्रशिक्षण सेट पर अनुकूलन करता है; सेट के बाद की अवधि पर परीक्षण करें और फिर इसे आगे बढ़ाएं और प्रक्रिया को दोहराएं। हमारे पास कई आउट-ऑफ-सैंपल अवधियाँ हैं और इन परिणामों को संयुक्त रूप से देखते हैं। वॉक फॉरवर्ड एनालिसिस को पहली बार रॉबर्ट ई. पार्डो ने 1992 में अपनी पुस्तक डिजाइन, टेस्टिंग एंड ऑप्टिमाइजेशन ऑफ ट्रेडिंग सिस्टम्स के पहले संस्करण में प्रस्तुत किया था। वॉक फॉरवर्ड एनालिसिस का पहला सटीक सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन पार्डो कॉर्पोरेशन के अग्रणी एप्लिकेशन एडवांस्ड ट्रेडर में था और फिर ब्लास्ट और एक्सटी जैसे अन्य अनुप्रयोगों में तेजी से उन्नत संस्करणों में था। आगे बढ़ना एक व्यापारिक मॉडल को एक कदम आगे रख सकता है। वॉक फॉरवर्ड को ऐसा कहा जाता है, क्योंकि हमारे पास कई बार चलने का प्रशिक्षण होता है और परीक्षण अवधि में ओवर-फिटिंग से पीड़ित होने की संभावना कम होती है। यह लेख मूल रूप से फ्यूचर्स (निष्क्रिय) में प्रकाशित हुआ था जिसे नए रूप में वॉक फॉरवर्ड एनालिसिस प्रस्तुत किया गया था। वॉक फॉरवर्ड परीक्षण हमें उचित स्तर की स्वतंत्रता बनाए रखते हुए एक व्यापार प्रणाली विकसित करने की अनुमति देता है। वॉक-फॉरवर्ड परीक्षण 'आउट-ऑफ-सैंपल' परीक्षण के विचार को अगले स्तर तक ले जाता है। यह क्रॉस-वैलिडेशन के रूप में जानी जाने वाली तकनीक का एक विशिष्ट अनुप्रयोग है। इसका मतलब है कि एक प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए अपने डेटा का एक खंड लेना, और डेटा का एक अन्य खंड मान्य करना। इसलिए, यहाँ आप डेटा की एक खिड़की को अनुकूलित करते हैं जैसे कि 1000 बार से आगे, और फिर इसे अगले 200 बार पर परीक्षण करें। फिर पूरी चीज़ को 200 बार आगे घुमाएँ और प्रक्रिया को दोहराएं। यह आपको एक बड़ी नमूना अवधि देता है और आपको यह देखने की अनुमति देता है कि समय के साथ प्रणाली कितनी स्थिर है। मान लीजिए कि आप एक चलती औसत के आसपास एक रणनीति पर विचार करते हैं। आप पहले 3 महीनों का डेटा लेते हैं, और पाते हैं कि उस अवधि के लिए 20 मिनट का चलती औसत इष्टतम था (टिक डेटा का उपयोग करके)। फिर आप चौथे महीने के लिए इसके प्रदर्शन का आकलन करके इस नियम को मान्य करते हैं। लाभ, पुरस्कार/जोखिम या ब्याज का कोई अन्य आँकड़ा)। इसके बाद, आप महीने 2 से 4 तक के डेटा का उपयोग करके अनुकूलन दोहराते हैं, और महीने 5 का उपयोग करके मान्य करते हैं, और इसे तब तक दोहराते रहते हैं जब तक कि आप डेटा के अंत तक नहीं पहुंच जाते। सत्यापन महीनों (4-13) के लिए आपको जो प्रदर्शन मिलता है वह आपका नमूना प्रदर्शन है। उपयोग किए गए डेटा के पीछे की मूल बातें बैक-टेस्टिंग या ऑप्टिमाइजेशन करने से पहले, किसी को आवश्यक डेटा सेट करने की आवश्यकता होती है जो एक विशिष्ट समय अवधि का ऐतिहासिक डेटा होता है। इस ऐतिहासिक डेटा खंड को निम्नलिखित दो प्रकारों में विभाजित किया गया हैः इन-सैंपल डेटाः यह परीक्षण उद्देश्यों के लिए आरक्षित बाजार डेटा (ऐतिहासिक डेटा) का एक पिछला खंड है। इस डेटा का उपयोग प्रारंभिक परीक्षण और किसी भी अनुकूलन के लिए किया जाता है और यह परीक्षण के तहत एक प्रणाली के मूल मापदंड हैं। आउट-ऑफ-सैंपल डेटा ': यह आरक्षित डेटा सेट (ऐतिहासिक डेटा) है जो इन-सैंपल डेटा का हिस्सा नहीं है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि प्रणाली का परीक्षण ऐतिहासिक डेटा की एक अन्य अवधि पर किया जाता है जो पहले नहीं था, इस प्रकार प्रणाली के प्रदर्शन की जांच में किसी भी पूर्वाग्रह या प्रभाव को हटा दिया जाता है। एक पूर्ण वॉक-फॉरवर्ड एनालिसिस प्रक्रिया में इन-सैंपल डेटा का उपयोग करके व्यापार प्रणाली के लिए इष्टतम मापदंडों को खोजना और फिर सिस्टम में आउट-ऑफ-सैंपल डेटा को लागू करना शामिल है। यह प्रक्रिया पूर्ण ऐतिहासिक परीक्षण अवधि के माध्यम से दोहराई जाती है। बेहतर समझ के लिए, कृपया यहाँ उदाहरण देखें। किसी भी प्रणाली का मूल्यांकन करने के लिए, किसी को "आउट-ऑफ-सैंपल डेटा" (परीक्षण डेटा) का उपयोग करते समय इसके प्रदर्शन की जांच करनी चाहिए न कि "इन-सैंपल डेटा" (सिस्टम के अनुकूलन के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा)। इस प्रकार, वॉक फॉरवर्ड टेस्ट सभी आउट-ऑफ-सैंपल विंडो के प्रदर्शन आंकड़ों को संकलित करके अनुकूलित प्रणाली प्रदर्शन को निर्धारित करता है। : यह वॉक-फॉरवर्ड एनालिसिस प्रदर्शन सारांश है क्या यह मजबूत है? व्यापार रणनीति को मजबूत माना जाता है यदि यह एक सकारात्मक प्रदर्शन सारांश उत्पन्न करती है। एक मजबूत रणनीति वह है जिससे वास्तविक समय में व्यापार प्रदर्शन की उम्मीद की जाती है जो इसके विकास प्रोफ़ाइल के अनुरूप है। एक व्यापार योग्य परिसंपत्ति के रूप में व्यापार रणनीति का मूल्यांकन एक पूरी तरह से अलग प्रक्रिया है। विकल्प उद्धृत 2, पृष्ठ 263-280 देखें। क्या यह ओवर-फिट है? " यह एक जटिल क्षेत्र है। सामान्य तौर पर, जो रणनीतियाँ अधिक उपयुक्त होती हैं, वे वॉक-फॉरवर्ड विश्लेषण में विफल हो जाएंगी। हालांकि, यह कहने के लिए पर्याप्त है कि एक रणनीति मजबूत हो सकती है और ओवर-फिटिंग के कुछ लक्षण भी प्रदर्शित कर सकती है, उदाहरण के लिए, एक रणनीति के रूप में विभिन्न घटकों और फिल्टर को जोड़कर परिष्कृत किया जाता है, इससे कुछ हद तक ओवर-फिटिंग हो सकती है। यदि व्यापारी को इसका पता चलता है, तो इसकी सीमा के आधार पर, इस तरह के परिवर्तनों को त्यागना समझदारी साबित हो सकता है। एकर विस्तृत चर्चा लेल, उद्धृत विकल्प 2, पृष्ठ 281-300 देखू। बैक-टेस्टिंग मैथमेटिकल ऑप्टिमाइजेशन ओवर-फिटिंग ट्रेडिंग स्ट्रेटेजी भी देखें संदर्भ साहित्य काट्ज़, जेफरी ओवेन, और मैककॉर्मिक, डोना एल. "द एनसाइक्लोपीडिया ऑफ़ ट्रेडिंग स्ट्रैटेजीज़"। मैकग्रा-हिल, 2000। आवश्यक तकनीकी विश्लेषणः बाजार के रुझानों का पता लगाने के लिए उपकरण और तकनीक ली स्टीवंस द्वारा तकनीकी बाजार संकेतकों का विश्वकोश रॉबर्ट डब्ल्यू. कोल्बी द्वारा बाहरी लिंक आउट-ऑफ-सैंपल और वॉक-फॉरवर्ड परीक्षण गणितीय वित्त स्टॉक बाजार तकनीकी विश्लेषण