কোয়ালিফাইং কৌশলগুলির জন্য নমুনার বাইরে ডেটা পরীক্ষা করার প্রয়োজনীয়তা

বাস্তবসম্মত বিগ ডেটা। কোয়ালিফাইং কৌশলগুলির জন্য নমুনার বাইরে ডেটা পরীক্ষার প্রয়োজনীয়তা।

• NO:01

  মানুষের জীবন, ছোট থেকে বড়, বড় থেকে বড়, আসলে ভুল করার, সংশোধন করার এবং ভুল করার একটি অবিচ্ছিন্ন প্রক্রিয়া, প্রায় কেউই ব্যতিক্রম করতে পারে না। হয়তো আপনি অনেকগুলি ভুল করেছেন, যা এখন খুব নিম্নমানের বলে মনে হচ্ছে; অথবা হয়তো আপনি অনেকগুলি সুযোগ মিস করেছেন, যেমনঃ রিয়েল এস্টেট, ইন্টারনেট, ডিজিটাল মুদ্রা ইত্যাদি... প্রথম বিদায় বাতা, আপনার বাতা যখন আসে তখন আপনি সেখানে ছিলেন না?

  অতঃপর শোনার অধিকারী বললো -- "আমি কখনোই... করা উচিত ছিল না। "যদি... আমি"...

  আমি এই প্রশ্নটি নিয়ে দীর্ঘ সময় ধরে ছিলাম, এবং আমি এটি বুঝতে পেরেছি। আসলে, এটি ভয় পাওয়ার মতো কিছু নয়, কারণ প্রতিটি পছন্দ, সঠিক বা ভুল, আমাদের পূর্ব নির্ধারিত ফলাফল থেকে দূরে নিয়ে যাবে এবং অজানা দিকে নিয়ে যাবে; এবং আমাদের প্রতিফলন, কেবলমাত্র historicalতিহাসিক তথ্যের বাইরে, Godশ্বরের দৃষ্টিভঙ্গি উন্মুক্ত করে।

• NO:02

  আমি অনেক ট্রেডিং সিস্টেম দেখেছি, যেখানে রিটেইট করার সময় সফলতার হার ৫০% এরও বেশি হতে পারে। এই উচ্চ জয়-হ্রাসের ক্ষেত্রে, আপনি ১ঃ১ এরও বেশি লাভ-হ্রাসের হারও পেতে পারেন। তবে, কোনও ব্যতিক্রম নেই, এই সিস্টেমগুলি একবার বাস্তবে প্রয়োগ করা হলে মূলত ক্ষতিগ্রস্থ হয়। ক্ষতির কারণ অনেকগুলি রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে, রিটেইট করার সময়, অনিচ্ছাকৃতভাবে, ডান থেকে বাম দিকে তাকিয়ে, Godশ্বরের দৃষ্টিভঙ্গি চালু করা।

  

  যাইহোক, লেনদেন এমন একটি জটিল বিষয়, যা অতীতের দিকে তাকিয়ে অবিশ্বাস্যভাবে স্পষ্ট, তবে আমরা যদি Godশ্বরের দৃষ্টিকোণ না নিয়ে শুরুতে ফিরে যাই তবে আমরা এখনও অজানা অবস্থায় থাকি। এটি পরিমাণগত উত্স সমস্যা এবং historicalতিহাসিক তথ্যের সীমাবদ্ধতার দিকে পরিচালিত করে। সুতরাং, যদি কেবলমাত্র সীমিত historicalতিহাসিক তথ্য দিয়ে লেনদেনের সিস্টেমটি পরীক্ষা করা হয় তবে পিছনের গ্লাসের দিকে তাকিয়ে গাড়ি চালানোর সমস্যা এড়ানো কঠিন।

• NO:03

  তবে সীমিত তথ্যের ক্ষেত্রে, সীমিত তথ্যের যথাসম্ভব ব্যবহার কীভাবে ট্রেডিং কৌশলগুলির একটি সম্পূর্ণ পরীক্ষা করতে হয়? সাধারণত দুটি পদ্ধতি রয়েছেঃ প্রসারিত পরীক্ষা এবং ক্রস-পরীক্ষা।

  প্রসারণ পরীক্ষার মৌলিক নীতিঃ পূর্ববর্তী দীর্ঘ ইতিহাসের তথ্য দিয়ে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং তারপরে অপেক্ষাকৃত সংক্ষিপ্ত তথ্য দিয়ে মডেলটি পরীক্ষা করা, তারপরে তথ্য সংগ্রহের উইন্ডোটি সর্বদা পিছনে সরানো, প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার পদক্ষেপগুলি পুনরাবৃত্তি করা।

  

  ১। প্রশিক্ষণ তথ্যঃ ২০০০-২০০১, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০২; ২। প্রশিক্ষণ তথ্যঃ ২০০১-২০০২, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০৩; ৩। প্রশিক্ষণ তথ্যঃ ২০০২-২০০৩, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০৪; ৪। প্রশিক্ষণ তথ্যঃ ২০০৩-২০০৪, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০৫; ৫। প্রশিক্ষণ তথ্যঃ ২০০৪-২০০৫, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০৬;

  ...এবং এইভাবে...

  অবশেষে, (২০০২, ২০০৩, ২০০৪, ২০০৫, ২০০৬...) পরীক্ষার ফলাফলের উপর পরিসংখ্যান তৈরি করা হয়, যাতে কৌশলগত পারফরম্যান্সের সমন্বিত মূল্যায়ন করা যায়।

  নিম্নলিখিত চিত্রটি একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা দেয় যে প্রসারিত পরীক্ষার নীতিগুলি কীঃ

  

  উপরের চিত্রটি প্রসারিত পরীক্ষার দুটি পদ্ধতি দেখায়।

  প্রথমটি হল, প্রতিবার পরীক্ষার সময়, পরীক্ষার তথ্য তুলনামূলকভাবে কম এবং পরীক্ষার সংখ্যা বেশি। দ্বিতীয়টি হল, প্রতিবার পরীক্ষার সময়, পরীক্ষার ডেটা তুলনামূলকভাবে দীর্ঘ এবং পরীক্ষার সংখ্যা কম।

  বাস্তব প্রয়োগে, পরীক্ষার ডেটার দৈর্ঘ্য পরিবর্তন করে একাধিক পরীক্ষা করা যেতে পারে, যা মডেলের অস্থির ডেটার সাথে মোকাবিলায় স্থিতিশীলতা নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

• NO:04

  ক্রস টেস্টিং এর মূলনীতি হলঃ সমস্ত ডেটা ইকনমিক্সকে N অংশে বিভক্ত করা, প্রতিবার N-1 অংশের সাথে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং বাকি অংশের সাথে পরীক্ষা করা।

  

  ২০০০ সাল থেকে ২০০৩ সাল পর্যন্ত চারটি অংশে বিভক্ত করা হয়েছে। ক্রস-চেকিংয়ের অপারেশনাল প্রক্রিয়াটি নিম্নরূপঃ ১। প্রশিক্ষণ ডেটাঃ ২০০১-২০০৩, পরীক্ষার ডেটাঃ ২০০০; ২। প্রশিক্ষণ তথ্যঃ ২০০০-২০০২, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০৩। ৩। প্রশিক্ষণের তথ্যঃ ২০০০, ২০০১, ২০০৩, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০২; ৪। প্রশিক্ষণের তথ্যঃ ২০০০, ২০০২, ২০০৩, পরীক্ষার তথ্যঃ ২০০১।

  

  উপরের চিত্র থেকে দেখা যায় যে, ক্রস-ট্র্যাকিংয়ের সবচেয়ে বড় সুবিধা হল সীমিত পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করা, প্রতিটি প্রশিক্ষণের ডেটাও পরীক্ষার ডেটা। তবে ক্রস-ট্র্যাকিংয়ের ক্ষেত্রে কৌশলগত মডেলের পরীক্ষার ক্ষেত্রেও সুস্পষ্ট অসুবিধা রয়েছেঃ

  ১। যখন দামের তথ্য স্থিতিশীল না হয় তখন মডেলের পরীক্ষার ফলাফলগুলি প্রায়শই অবিশ্বাস্য হয়। উদাহরণস্বরূপ, ২০০৮ সালের ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ এবং ২০০৫ সালের ডেটা দিয়ে পরীক্ষা করা হয়। সম্ভবত ২০০৮ সালের বাজারের পরিবেশ ২০০৫ সালের তুলনায় ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়েছে, তাই মডেল পরীক্ষার ফলাফলগুলি অবিশ্বাস্য।

  ২. প্রথমটির মতো, ক্রস-চেকিংয়ের ক্ষেত্রে, যদি আপনি সর্বশেষতম ডেটা দিয়ে একটি প্রশিক্ষণ মডেল ব্যবহার করেন তবে এটি পুরানো ডেটা পরীক্ষার মডেলের সাথে খুব বেশি যৌক্তিক নয়।

• NO:05

  এছাড়াও, কোয়ালিফাইড কৌশল মডেল পরীক্ষা করার সময়, উভয় প্রসারিত পরীক্ষা এবং ক্রস-পরীক্ষা ডেটা ওভারল্যাপিংয়ের সমস্যার মুখোমুখি হয়।

  

  ট্রেডিং কৌশল মডেল তৈরির সময়, বেশিরভাগ প্রযুক্তিগত সূচক নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রবণতা সূচক ব্যবহার করে, গত ৫০ দিনের ঐতিহাসিক তথ্য গণনা করা হয়, এবং পরবর্তী ট্রেডিং দিনে, যা 50 দিনের আগের তথ্য গণনা করা হয়, তখন উভয় সূচক গণনা করা হয় 49 দিন একই, যার ফলে প্রতি দুটি পরস্পরের দিনে সূচকটির পরিবর্তন খুব অস্পষ্ট হয়।

  

  ডেটা ওভারল্যাপের ফলে নিম্নলিখিত প্রভাব রয়েছেঃ

  ১, মডেলের পূর্বাভাসের ফলাফলের ধীর পরিবর্তন হোল্ডিংয়ের ধীর পরিবর্তনের দিকে পরিচালিত করে, যা আমরা সাধারণত পরিমাপের বিলম্ব বলে থাকি।

  ২. মডেলের ফলাফল পরীক্ষা করার জন্য কিছু পরিসংখ্যানগত মান ব্যবহারযোগ্য নয়, যা পুনরাবৃত্তির কারণে সারি সম্পর্কিত, যা কিছু পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার ফলাফলকে অবিশ্বস্ত করে তোলে।

• NO:06

  একটি ভাল লেনদেনের কৌশল ভবিষ্যতে লাভজনক হতে পারে। নমুনা পরীক্ষা, লেনদেনের কৌশলগুলিকে বস্তুনিষ্ঠভাবে পরীক্ষা করার পাশাপাশি, আরও কার্যকরভাবে গ্রাহকদের সময় সাশ্রয় করতে পারে।

  বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, সমস্ত নমুনার সর্বোত্তম প্যারামিটারগুলি সরাসরি ব্যবহার করা খুব বিপজ্জনক।

  যদি প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের সময়সীমার আগে সমস্ত historicalতিহাসিক ডেটা আলাদা করা হয়, ইন-স্যাম্পল ডেটা এবং আউট-স্যাম্পল ডেটা বিভক্ত করা হয়, প্রথমে ইন-স্যাম্পল ডেটা ব্যবহার করে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন করা হয় এবং তারপরে আউট-স্যাম্পল ডেটা ব্যবহার করে আউট-স্যাম্পল টেস্টিং করা হয়, তবে এই ত্রুটিটি নির্ণয় করা যেতে পারে এবং একই সাথে এটি পরীক্ষা করা যেতে পারে যে অপ্টিমাইজড কৌশলটি ভবিষ্যতের বাজারে প্রযোজ্য কিনা।

• NO:07

  যেমনটা হয় লেনদেনের ক্ষেত্রে, আমরা কখনই সময় পার করতে পারি না এবং নিজের জন্য ভুল ছাড়া সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারি। যদি ঈশ্বরের হাত থাকে বা ভবিষ্যত থেকে ফিরে আসার ক্ষমতা থাকে, তবে পরীক্ষা ছাড়াই সরাসরি অনলাইনে লেনদেন করুন। এবং আমি, একজন মানুষ, আমাদের কৌশলগুলিকে historicalতিহাসিক তথ্যের মধ্যে পরীক্ষা করতে হবে।

  কিন্তু, এমনকি বিপুল সংখ্যক তথ্যের ইতিহাস থাকা সত্ত্বেও, ইতিহাস একটি অসীম এবং অনির্দেশ্য ভবিষ্যতের মুখোমুখি হয়ে অত্যন্ত অল্প বলে মনে হয়। সুতরাং, ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে একটি ট্রেডিং সিস্টেম যা নীচে থেকে উপরের দিকে ধাক্কা দেয়, শেষ পর্যন্ত সময়ের সাথে সাথে ডুবে যাবে। কারণ ইতিহাসের কোনও শেষ নেই। সুতরাং একটি সম্পূর্ণ আশাবাদী ট্রেডিং সিস্টেমকে এর অন্তর্নিহিত নীতি / যুক্তি দ্বারা সমর্থিত হতে হবে।

  

• NO:08

  আমরা (ইনভেন্টর কোয়ালিফাইড কোয়ালিফাইড ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম) বর্তমান কোয়ালিফাইড সার্কেলকে পরিস্কার করার লক্ষ্যে কাজ করছি, যেখানে কোন পণ্য নেই, বিনিময় বন্ধ, জালিয়াতি চলছে, এবং একটি আরও বিশুদ্ধ কোয়ালিফাইড সার্কেল তৈরি করা হচ্ছে। এই পৃথিবীতে কেউ কখনও জ্ঞান এবং তত্ত্ব তৈরি করেনি, তারা কেবল আমাদের আবিষ্কারের জন্য অপেক্ষা করছে।

  

  ভাগাভাগি একটি মনোভাব, বরং একটি জ্ঞান!

ওয়াইড হোস্ট অনলাইন লেখক হুকিবো