Backtesting
பின்னோக்கிய சோதனை என்பது வரலாற்றுத் தரவுகளில் ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரியை சோதிப்பதைக் குறிக்க மாடலிங்கில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சொல். பின்னோக்கிய சோதனை என்பது ஒரு வகை மறுசீரமைப்பு மற்றும் முந்தைய காலத்திற்கு (களுக்கு) பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சிறப்பு வகை குறுக்கு-சரிபார்ப்பு ஆகும். பொருளாதார மற்றும் நிதித் துறையில், ஒரு மூலோபாயம் அல்லது மாதிரி கடந்த காலத்தில் பயன்படுத்தப்பட்டிருந்தால் அதன் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு பின்னோக்கிய சோதனை முயற்சிக்கிறது. இதற்கு கடந்த கால நிலைமைகளை போதுமான விவரங்களுடன் உருவகப்படுத்துவது தேவைப்படுகிறது, இது விரிவான வரலாற்றுத் தரவுகளின் தேவையை மறுபரிசீலனை செய்வதற்கான ஒரு வரம்பை உருவாக்குகிறது. இரண்டாவது வரம்பு வரலாற்று விலைகளை பாதிக்கும் உத்திகளை மாதிரியாக்க இயலாமை ஆகும். இறுதியாக, பின்னோக்கிய சோதனை, மற்ற மாடலிங் போலவே, சாத்தியமான அதிகப்படியான பொருத்துதலால் கட்டுப்படுத்தப்படுகிறது. அதாவது, கடந்த காலத்தில் நன்றாக வேலை செய்திருக்கும், ஆனால் எதிர்காலத்தில் நன்றாக வேலை செய்யாத ஒரு மூலோபாயத்தைக் கண்டுபிடிப்பது பெரும்பாலும் சாத்தியமாகும். இந்த வரம்புகள் இருந்தபோதிலும், செயற்கை தரவுகளில் மாதிரிகள் மற்றும் உத்திகள் சோதிக்கப்படும்போது கிடைக்காத தகவல்களை பின்னோக்கிய சோதனை வழங்குகிறது. விரிவான தரவுத்தொகுப்புகளைப் பெறுவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஏற்படும் செலவு காரணமாக வரலாற்று ரீதியாக பெரிய நிறுவனங்கள் மற்றும் தொழில்முறை பண மேலாளர்களால் மட்டுமே பின்னோக்கிய சோதனை செய்யப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், பின்னோக்கிய சோதனை பெருகிய முறையில் பரந்த அடிப்படையில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் சுயாதீனமான வலை அடிப்படையிலான பின்னோக்கிய சோதனை தளங்கள் வெளிவந்துள்ளன. இந்த நுட்பம் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், இது பலவீனங்களுக்கு ஆளாகிறது. பாசெல் நிதி ஒழுங்குமுறைகள் பெரிய நிதி நிறுவனங்கள் சில இடர் மாதிரிகளை மறுபரிசீலனை செய்ய வேண்டும். 99 சதவீதம் பின்னோக்கி சோதிக்கப்பட்ட 250 நாட்களில் ஒரு நாள் அபாயத்தில் உள்ள மதிப்புக்கு, சோதனை பின்வரும் அட்டவணையைப் பொறுத்து பச்சை (0-95%), ஆரஞ்சு (95-99.99%) அல்லது சிவப்பு (99.99-100%) என்று கருதப்படுகிறதுஃ 99 சதவீதம் பின்னோக்கி சோதிக்கப்பட்ட 250 நாட்களில் 10-நாள் ஆபத்தில் உள்ள மதிப்புக்கு, சோதனை பின்வரும் அட்டவணையைப் பொறுத்து பச்சை (0-95%), ஆரஞ்சு (95-99.99%) அல்லது சிவப்பு (99.99-100%) என்று கருதப்படுகிறதுஃ ஹிண்ட்காஸ்ட் கடலியல் மற்றும் வானிலை அறிவியலில், பின்னோக்கி சோதிப்பது பின்னோக்கி சோதிப்பது என்றும் அழைக்கப்படுகிறதுஃ ஒரு பின்னோக்கி சோதிப்பது என்பது ஒரு கணித மாதிரியை சோதிப்பதற்கான ஒரு வழியாகும்; ஆராய்ச்சியாளர்கள் பார்க்க மாதிரியில் கடந்த நிகழ்வுகளுக்கான அறியப்பட்ட அல்லது நெருக்கமாக மதிப்பிடப்பட்ட உள்ளீடுகளை உள்ளிடுகிறார்கள். ஹிண்ட்காஸ்டிங் என்பது பொதுவாக எந்தவொரு அவதானிப்புகளும் ஒருங்கிணைக்கப்படாத ஒரு வரலாற்றுக் காலத்தின் எண்-மாதிரி ஒருங்கிணைப்பைக் குறிக்கிறது. இது ஒரு பின்னடைவு ஓட்டத்தை மறு பகுப்பாய்விலிருந்து வேறுபடுத்துகிறது. உப்புத்தன்மை மற்றும் வெப்பநிலை பற்றிய கடல்சார் அவதானிப்புகள் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க அலை உயரம் போன்ற மேற்பரப்பு-அலை அளவுருக்களின் அவதானிப்புகள் வானிலை அவதானிப்புகளை விட மிகவும் அரிதானவை, இதனால் வானிலை அறிவியலை விட கடலியலில் பின்னடைவு மிகவும் பொதுவானது. மேலும், மேற்பரப்பு அலைகள் ஒரு கட்டாய அமைப்பைக் குறிக்கும் என்பதால், காற்று மட்டுமே உருவாக்கும் சக்தியாக இருப்பதால், அலை காலநிலையின் நியாயமான பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்குவதற்கு அலை பின்னடைவு பெரும்பாலும் போதுமானதாக கருதப்படுகிறது, முழு மறு பகுப்பாய்வு செய்ய வேண்டிய அவசியமில்லை. நீரியல் வல்லுநர்கள் மாதிரி நீரோட்ட ஓட்டங்களுக்கு ஹிண்ட்காஸ்டிங் பயன்படுத்துகின்றனர். காலநிலை வலுவூட்டல்கள் (மாற்றத்தை கட்டாயப்படுத்தும் நிகழ்வுகள்) ஒரு காலநிலை மாதிரியாக நுழைவது ஹிண்ட்காஸ்டிங்கிற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு. ஹிண்ட்காஸ்ட் நியாயமான-துல்லியமான காலநிலை பதிலைக் காட்டினால், மாதிரி வெற்றிகரமாக கருதப்படும். ஈ. சி. எம். டபிள்யூ. எஃப் மறு பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு ஒருங்கிணைந்த வளிமண்டல மறு பகுப்பாய்விற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு, இது ஒரு அலை-மாதிரி ஒருங்கிணைப்புடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது, அங்கு எந்த அலை அளவுருக்களும் ஒருங்கிணைக்கப்படவில்லை, இது அலை பகுதியை ஒரு பின்னடைவு ஓட்டமாக ஆக்குகிறது. மேலும் காண்க பயன்பாட்டு ஆராய்ச்சி (வாடிக்கையாளர் தொலைநோக்கு) கருப்பு பெட்டி மாதிரி காலநிலை ஈ. சி. எம். டபிள்யூ. எஃப் மறு பகுப்பாய்வு முன்கணிப்பு என். சி. இ. பி மறு பகுப்பாய்வு பொருளாதார முன்னறிவிப்பு மறுபரிசீலனை புள்ளியியல் நடுவர் சிந்தனை சோதனை ஆபத்தில் மதிப்பு மேலும் வாசிப்பு ஜெர்மன் ஆல்கோ-சிஸ்டம் குறிப்புகள் சோதனைகள் தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு கணித மாடலிங் எண் காலநிலை மற்றும் வானிலை மாதிரிகள் புள்ளியியல் முன்கணிப்பு