जब बहुत से क्वांटिफाइंग ट्रेडर्स पैरामीटर को शुरू में ऑप्टिमाइज़ करते हैं, तो तीन प्रकार की त्रुटियों का सामना करना पड़ता हैः फोरव्यू डिवीजन, ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन और कर्व फिट। ये तीनों जाल जब भी रणनीति विकास और पैरामीटर अनुकूलन के दौरान सामने आते हैं, तो परिणाम विनाशकारी होते हैं। ये त्रुटियां क्वांटिफाइंग ट्रेडर्स के सामने खदानों की तरह हैं, जो थोड़ा लापरवाह हैं और आसानी से विस्फोट कर सकते हैं।
सबसे पहले, हम फोरव्यू डिवीजन के बारे में बात कर रहे हैं, फोरव्यू डिवीजन का अर्थ है रणनीति के विकास में भविष्य की कुछ जानकारी को लेना, जो कि वास्तविक डिस्क संचालन में अनिवार्य रूप से असंभव है। फोरव्यू डिवीजन मुख्य रूप से दो पहलुओं में प्रकट होता है, एक भविष्य फ़ंक्शन और दूसरा संकेत चमकता है।
उदाहरण के लिए, भविष्य के फ़ंक्शन के लिए, यदि किसी समोच्च रेखा की रणनीति का नियम यह है किः वर्तमान मूल्य पर समोच्च रेखा के पार जाने के दौरान एक समोच्च मूल्य के साथ खुले मूल्य के साथ व्यापार करें। यह देखने में आसानी के लिए, हम इस रणनीति को एक नाम देते हैं, इसे समोच्च भविष्य A कहते हैं। समोच्च भविष्य A रणनीति एक विशिष्ट रणनीति है जो भविष्य के फ़ंक्शन का उपयोग करती है, क्योंकि व्यापार के क्षण में आप नहीं जानते कि यह K लाइन अंततः समोच्च रेखा को तोड़ने में सक्षम होगी या नहीं।
एक और स्थिति है, जिसे चोरी की कीमत कहा जाता है, और यह स्थिति वास्तव में भविष्य के कार्यों की श्रेणी में भी है। उदाहरण के लिए, एक उच्च आवृत्ति वाली रणनीति, जिसे हम अस्थायी रूप से भांग देवता A के रूप में नामित करते हैं, भांग देवता A की रणनीति का नियम यह है कि जब कीमत उस दिन के उच्चतम मूल्य को तोड़ती है, तो भांग देवता A उस दिन के उच्चतम मूल्य के साथ व्यापार शुरू करता है। भांग देवता A को तोड़ने के लिए कोई समस्या नहीं लगती है, लेकिन ध्यान दें कि ब्रेक का मतलब है, यानी, उस दिन के उच्चतम मूल्य से कम से कम एक डिग्री अधिक होना चाहिए, जिसे एक ब्रेक कहा जा सकता है, यानी शर्त को पूरा करना है कि भांग की वर्तमान कीमत = उस दिन के उच्चतम मूल्य + 1 टिक टिक को तुरंत तोड़ने के लिए। जब ऐसी स्थिति होती है, तो भांग देवता A को चोरी करने के लिए कहा जाता है, जहां भांग उस दिन के उच्चतम मूल्य + 0 टिक को तोड़ता है, और स्पष्ट रूप से एक चोरी की कीमत को तोड़ता है।
इस एक टिक की गलती को कम मत समझो, उदाहरण के लिए, स्क्रू स्टील, मान लीजिए कि वर्ष में 250 ट्रेडिंग दिन हैं, प्रत्येक ट्रेडिंग दिन एक बार खरीदारी की जाती है, तो पूरे वर्ष में 500 टिक हैं, 500 टिक की स्लाइड पॉइंट लागत आपकी पूंजी से अधिक होगी। वास्तविकता यह है कि न केवल आपको एक टिक से कम की कीमत पर लेनदेन करना असंभव है, बल्कि एक या अधिक टिक की कीमत से अधिक है। कारण सरल है, अधिकांश ट्रेंड ट्रेडरों के संकेत लगभग समान हैं, एक महत्वपूर्ण बिंदु पर एक बड़े पैमाने पर ट्रेडरों के सामने प्रतिस्पर्धा होगी (जैसे किसी दिन के उच्चतम मूल्य को तोड़ने के लिए) और सभी को पहले खरीदने के लिए डर लगता है, जिससे कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव होता है, और ये उतार-चढ़ाव अक्सर ट्रेडिंग प्रक्रियाओं के लिए गतिशील होते हैं। एक स्थिर ट्रेडिंग प्रणाली का निर्माण करने के लिए अधिक स्थिरता की आवृत्ति होती है, आमतौर पर अधिक समस्याएं हल होती हैं। यदि हम स्लाइड पॉइंट और स्लाइड पॉइंट सिस्टम का निर्माण करते हैं, तो यह बहुत अधिक है।
इसके बाद, हम सिग्नल फ्लैशिंग के बारे में बात करते हैं, यदि एक और सममित रणनीति का नियम यह है कि जब बंद मूल्य सममित रेखा से ऊपर होता है, तो हम ब्रेक मूल्य के लिए हड़ताल खोलते हैं, हम इसे एक नाम देते हैं, मान लीजिए कि यह रणनीति फ्लैशिंग बी है। फ्लैशिंग बी एक ऐसी रणनीति है जिसमें संकेत फ्लैशिंग मौजूद है, फ्लैशिंग बी परीक्षण में भविष्य के ए की तरह फ्लैशिंग बी है, लेकिन एक बार जब फ्लैशिंग बी का उपयोग किया जाता है, तो आपको समस्या का पता चलता है। क्योंकि डिस्क में, सिस्टम वर्तमान मूल्य को बंद मानता है, वर्तमान मूल्य ब्रेक मूल्य से अधिक है और खरीद संकेत जारी करता है, लेकिन यदि बंद होने पर मूल्य सममित रेखा से नीचे है, तो यह ट्रेडिंग संकेत गायब हो जाएगा, लेकिन आप पहले से ही लेनदेन कर रहे हैं, जिसे फ्लैशिंग कहा जाता है।
फ्यूचर फंक्शन और सिग्नल फ्लिप, जिसे हम सामूहिक रूप से फोरव्यू डिवीजन कहते हैं, फ्लिप फ्लिप बी फ्यूचर और फ्यूचर ए फ्यूचर में एक बात आम है, और वह यह है कि भविष्य के मूल्य का उपयोग करके पहले की खरीद और बिक्री का निर्धारण करना है, जो एक गलती है जिसे हम पूरी तरह से बचाना चाहते हैं।
ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन और वक्र अनुकूलन के बारे में बात करते हुए, ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन एक रणनीति के कुछ पैरामीटर को बार-बार सर्वोत्तम तक अनुकूलित करने का मतलब है, और फिर सर्वोत्तम पैरामीटर के आधार पर रणनीति और नियंत्रण जोखिम का निर्माण करता है। जाहिर है, जबरदस्ती अनुकूलन के साथ, यहां तक कि एक रणनीति जो लाभदायक नहीं है, तो व्यक्तिगत पैरामीटर भी लाभदायक हो सकते हैं, लेकिन भविष्य के वास्तविक खेल में इसका उपयोग करना मुश्किल है।
अति-अनुकूलन से बचने के दो प्रभावी तरीके हैं, एक कम पैरामीटर लेना है, और जितने कम पैरामीटर हैं, उतने ही कम प्रोजेक्ट हैं जिन्हें अनुकूलित किया जा सकता है, प्राकृतिक अति-अनुकूलन से बहुत अच्छी तरह से बचा जा सकता है, और, जितनी कम पैरामीटर निर्माण रणनीतियां हैं, उतनी ही मजबूत हैं, चाहे वे समय पर प्रभावी हों या भारी हों, जो कई जटिल रणनीतियों से परे हैं।
अत्यधिक अनुकूलन से बचने का दूसरा तरीका है किसी रणनीति के डिफ़ॉल्ट पैरामीटर के साथ ऐतिहासिक परीक्षण करना, या किसी रणनीति को कई यादृच्छिक पैरामीटर के साथ परीक्षण करना, यदि रणनीति डिफ़ॉल्ट पैरामीटर या यादृच्छिक पैरामीटर दोनों के साथ लाभदायक है, तो उस रणनीति को आगे विकसित किया जाना चाहिए; इसके विपरीत, यदि कोई रणनीति केवल कुछ पैरामीटर के साथ लाभदायक है, तो मेरा सुझाव है कि आप उस रणनीति को पूरी तरह से छोड़ दें। इसके अलावा, आपको एक रणनीति का परीक्षण करना चाहिए जिसे आप कई किस्मों के लिए व्यवहार्य मानते हैं, और यदि कोई रणनीति केवल एक किस्म के लिए काम करती है, तो मैं दृढ़ता से सलाह देता हूं कि आप इस रणनीति का उपयोग न करें।
उदाहरण के लिए, एक स्टॉक रणनीति, जिसे हम संक्षिप्त रूप से क्लोन क्लोन सी कहते हैं, जिसमें तीन साल का समय दिया जाता है, जिसमें तीन साल का समय दिया जाता है। मान लीजिए कि क्लोन क्लोन सी रणनीति जनवरी 2010 से शुरू होती है, दिसंबर 2012 तक क्लोन क्लोन के रूप में परीक्षण किया जाता है, जनवरी 2013 से दिसंबर 2015 तक क्लोन क्लोन के रूप में परीक्षण किया जाता है, और फिर जनवरी 2016 तक क्लोन क्लोन के रूप में परीक्षण किया जाता है। जाहिर है कि क्लोन क्लोन सी रणनीति का परीक्षण बहुत अच्छा है, लेकिन यह नियम व्यावहारिक रूप से बेकार है। यह एक नियम है जो ऐतिहासिक स्थिति के आधार पर जोड़ा गया है, और आप इस पर निर्णय नहीं ले सकते कि आज से शेयर बाजार में तीन चक्रों का उपयोग किया जाता है, इसलिए क्लोन क्लोन सी अभी भी एक बहुत अच्छा विकल्प नहीं है।
वक्र अनुकूलन से बचने का तरीका और अत्यधिक अनुकूलन के समान है, व्यापार प्रणाली के निर्माण के लिए यथासंभव कम से कम नियमों का उपयोग करना है, जो लोग थोड़ा सा गणित का सामान्य ज्ञान रखते हैं, वे जानते हैं कि एक दो बार का फ़ंक्शन, एक पलटाव बाजार को फिट करेगा, एक सात बार का फ़ंक्शन, छह पलटाव बाजारों को फिट करेगा, केवल एक अतिरिक्त नियम जोड़ने के लिए, बाजार में पलटाव को एक बार फिट किया जा सकता है, ताकि तैयार की गई रणनीति 100% संभावित सफलता की संभावना तक पहुंच सके, लेकिन ऐसा करना चाहे वह इतिहास का सामान्यीकरण हो या भविष्य की भविष्यवाणी हो, इसका कोई मतलब नहीं है।
पूर्वानुमान विचलन, अति-अनुकूलन, वक्र-अनुकूलन रणनीतियों का उपयोग करने के लिए, एक आम बात यह है कि रणनीति प्रतिक्रिया के समय बहुत अच्छा प्रदर्शन करती है, लेकिन वास्तविक समय में बिल्कुल भी नहीं डाल सकती है। यह एक आत्म-धोखा है, लेकिन अधिक बार कई व्यापारी अपनी रणनीति के विकास में अनजाने में इन गलतियों को करते हैं, कुछ गलत तर्क और सूत्रों का उपयोग करते हैं, और प्रतिक्रिया के परिणामों को सीधे अपने अपेक्षित लाभ और जोखिम प्रबंधन के आधार पर उपयोग करते हैं।
इसलिए, मैं किसी और की रणनीति को कोड देखने के बिना, रणनीति के बेहतर या खराब होने का आकलन नहीं कर सकता, क्योंकि बहुत सारी ऑनलाइन खरीदी गई रणनीतियों में से अधिकांश में समस्याएं हैं, और ये समस्याएं, जब तक कि क्वांटिफाइड ट्रेडिंग के दरवाजे में प्रवेश नहीं कर जाती हैं, तब तक बहुत कम लोगों को पता चल सकती हैं, और यहां तक कि अगर आप वास्तव में पैसा कमाने की रणनीति खरीद सकते हैं, तो मैंने आपको पहले भी साबित कर दिया है कि आप अभी भी लंबी अवधि में रणनीति को लागू नहीं कर सकते हैं, इसलिए, कृपया शॉर्टकट के बारे में मत सोचें, रणनीति को खुद विकसित करना होगा और विश्वास करना होगा, आकाश में पनीर नहीं गिरेंगे, पनीर एक जाल होगा।
पायथन क्वांटिफाइड ट्रेडिंग समुदाय से अनुप्रेषित