ऐसी रणनीति के पिछले प्रदर्शन और जोखिम विशेषताओं का मूल्यांकन करने के लिए, बैकटेस्टिंग ऐतिहासिक बाजार डेटा का उपयोग करके एक ट्रेडिंग रणनीति का अनुकरण करता है। व्यापारी यह अनुकरण करने के लिए बैकटेस्टिंग का उपयोग करते हैं कि किसी विशेष ट्रेडिंग रणनीति ने विशिष्ट नियमों, जोखिम प्रबंधन मापदंडों और अन्य ट्रेडिंग चर को देखते हुए अतीत में कैसा प्रदर्शन किया होगा।
प्रोपिक रणनीतियों में प्रदर्शित किसी भी व्यापारिक रणनीतियों की समीक्षा में बैकटेस्टिंग एक महत्वपूर्ण कदम है। ऐतिहासिक डेटा पर विभिन्न प्रोपिक रणनीतियों के नियमों को लागू करके, हम प्रत्येक रणनीति की लाभप्रदता, जोखिम-समायोजित रिटर्न और अन्य आवश्यक मैट्रिक्स का आकलन करने का प्रयास करते हैं, और प्रत्येक रणनीति की शक्तियों और कमजोरियों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं, ताकि ऐसी प्रत्येक रणनीति को परिष्कृत और अनुकूलित किया जा सके।
जैसा कि ऊपर बताया गया है, हमारे AI मॉडल का उपयोग करते हुए, प्रोपिक्स स्ट्रैटेजीज़ उन शेयरों की पहचान करने के इरादे से ऐतिहासिक स्टॉक डेटा का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करती है जिनमें भविष्य में लाभदायक होने की संभावना हो सकती है। ये पूर्वानुमानित रेटिंग हमारी प्रोपिक्स रणनीतियों को विकसित करने का आधार हैं। प्रोपिक्स रणनीति तैयार होने के बाद, इसे बाद में हमारे मालिकाना बैकटेस्टिंग मॉड्यूल के माध्यम से ऑडिट किया जाता है। यह कदम हमें ऐतिहासिक डेटा के अनुसार प्रत्येक प्रोपिक्स रणनीति के प्रदर्शन का आकलन करने की अनुमति देता है।
इसके बाद, हमारे कठोर मूल्यांकन में उत्तीर्ण होने वाली रणनीतियों को, हमारे विवेक के आधार पर, Investing.com पर प्रकाशन के लिए चुना जाता है।
कृपया ध्यान दें कि पिछला प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन की गारंटी नहीं देता है। पिछले प्रदर्शन के संबंध में नीचे निर्दिष्ट अस्वीकरण और नीचे दिए गए प्रश्न में अतिरिक्त जानकारी देखें।
नहीं, बैकटेस्टेड परिणाम पिछली स्थितियों में किए गए वास्तविक ट्रेडों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, बल्कि केवल ऐतिहासिक डेटा के आधार पर काल्पनिक ट्रेडों के परिणामों का प्रतिनिधित्व करते हैं। बैकटेस्ट किए गए परिणाम केवल ऐतिहासिक डेटा के दूरदर्शितापूर्ण विश्लेषण का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसा कि हम आज इसे समझते हैं।
कृपया नीचे निर्दिष्ट अस्वीकरण में और पिछले प्रदर्शन के संबंध में नीचे दिए गए प्रश्न में अतिरिक्त जानकारी देखें।
- टोटल रिटर्न: पिछली परीक्षण अवधि में संचयी रिटर्न।
- वार्षिक रिटर्न: पिछली परीक्षण अवधि में ज्यामितीय औसत रिटर्न, तुलनीयता के लिए वार्षिक किया गया।
- बीटा: बाज़ार के संबंध में रणनीति की अस्थिरता का एक माप, इसके व्यवस्थित जोखिम में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
- शार्प रेश्यो: एक जोखिम-समायोजित उपाय, जिसकी गणना पोर्टफोलियो के अतिरिक्त रिटर्न (जोखिम-मुक्त दर को घटाकर) को पोर्टफोलियो के स्टैण्डर्ड डेविएशन से विभाजित करके की जाती है। एक उच्च शार्प रेश्यो बेहतर जोखिम-समायोजित प्रदर्शन का सुझाव देता है।
- सॉर्टिनो अनुपात: नकारात्मक जोखिम के लिए समायोजन करते हुए, यह अनुपात पोर्टफोलियो के अतिरिक्त रिटर्न (लक्ष्य रिटर्न को घटाकर) को पोर्टफोलियो के नकारात्मक पक्ष विचलन से विभाजित करता है, जो प्रतिकूल मूल्य आंदोलनों के संबंध में प्रदर्शन को उजागर करता है।
- अधिकतम ड्राडाउन: पोर्टफोलियो में शिखर से लेकर बाद के गर्त तक सबसे बड़ी प्रतिशत गिरावट का प्रतिनिधित्व करना, रणनीति के ऐतिहासिक जोखिम और अस्थिरता में अंतर्दृष्टि प्रदान करना।
ये मेट्रिक्स सामूहिक रूप से किसी रणनीति के ऐतिहासिक प्रदर्शन और अंतर्निहित जोखिमों के विश्लेषण को सक्षम करते हैं, जिससे निवेशकों को जानकारी मिलती है जिसका उपयोग वे अच्छी तरह से सूचित निवेश निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं।
नहीं, पिछला प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन की गारंटी नहीं देता है। हालाँकि ProPicks रणनीतियाँ बैकटेस्टेड परिणामों पर आधारित हैं, वे केवल सामान्य सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए हैं, उन्हें निवेश, कानूनी, कर या लेखांकन सलाह के रूप में नहीं माना जाना चाहिए, और Investing.com या उसके कर्मचारियों के व्यक्तिगत विचारों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। Investing.com लाइसेंस प्राप्त प्रतिभूति डीलर, ब्रोकर, निवेश सलाहकार या निवेश बैंक नहीं है। इसके अलावा, Investing.com पर प्रदर्शित कोई भी स्टॉक या ट्रेडिंग रणनीति यह अनुशंसा नहीं करती है कि कोई विशेष सुरक्षा, रणनीति या कार्रवाई आपके लिए उपयुक्त है। हम आपसे आग्रह करते हैं कि कोई भी निवेश करने से पहले अपने ब्रोकर या निवेश सलाहकार से परामर्श करें।
बैकटेस्टेड परिणाम बाजार से संबंधित कुछ मान्यताओं पर आधारित होते हैं (उदाहरण के लिए, यह धारणा कि एक निवेशक ProPicks रणनीतियों द्वारा सुझाए गए शेयरों को हासिल करने में सक्षम होगा, और काल्पनिक व्यापार के समय लगातार बाजार में तरलता रही होगी)। इन धारणाओं से विचलन बैकटेस्टेड रिटर्न को काफी हद तक प्रभावित कर सकता है, और ऐसे परिणामों से उत्पन्न वास्तविक दुनिया के परिणाम अलग होंगे।
इसके अतिरिक्त, ये डेटा पॉइंट, पीछे से बनाए गए, वास्तविक व्यापारिक प्रभावों या अप्रत्याशित आर्थिक और बाजार की घटनाओं के लिए जिम्मेदार नहीं हैं, और इसलिए विभिन्न आर्थिक स्थितियों के संभावित प्रभाव को प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं। ProPicks रणनीतियों का परीक्षण उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा के आधार पर किया गया था और इसलिए ऐसी ऐतिहासिक परिस्थितियों के समय मौजूद आर्थिक स्थितियों के आधार पर किया गया था। यदि ऐतिहासिक आंकड़ों के दौरान बाजार की स्थितियां इस तरह से नहीं बदलीं, तो ऐसी रणनीति की प्रभावशीलता काफी हद तक भिन्न होगी। बैकटेस्टिंग को तब तक समायोजित किया जा सकता है जब तक कि पिछला रिटर्न इष्टतम न लगे, इसलिए वास्तविक दुनिया के परिणाम भिन्न हो सकते हैं।
कृपया नीचे निर्दिष्ट अस्वीकरण में अतिरिक्त जानकारी देखें।
बैकटेस्टिंग, मूल्यवान होते हुए भी, कई पूर्वाग्रहों से ग्रस्त हो सकता है जो परिणामों को प्रभावित कर सकता है, जो इस तथ्य से उपजा है कि परिणाम ऐतिहासिक डेटा के दूरदर्शितापूर्ण विश्लेषण पर आधारित हैं। उदाहरण के लिए, ऐसे पूर्वाग्रहों में शामिल हैं:
- सर्वाइवरशिप बायस -- सर्वाइवरशिप बायस तब होता है जब डेटासेट में उन कंपनियों के बारे में डेटा शामिल नहीं होता है जो "जीवित" नहीं थीं (यानी, जो कंपनियां सूची से हटा दी गई थीं, दिवालिया हो गईं या अन्यथा भंग हो गईं), जिसके कारण हमें केवल "जीवित" कंपनियों का विश्लेषण करना पड़ा और इससे अत्यधिक प्रदर्शन हुआ। इस पूर्वाग्रह से निपटने के लिए, हम अपने डेटासेट में उन कंपनियों को शामिल करने का प्रयास करते हैं जिन्हें बाद में सूचीबद्ध या दिवालिया कर दिया गया था, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा आज भी काम कर रही कंपनियों के प्रति पक्षपाती न हो।
- आगे देखो और रीस्टेटमेंट बायस -- आगे देखें और रीस्टेटमेंट बायस तब होता है जब बैकटेस्ट में उपयोग की गई जानकारी बैकटेस्ट किए गए व्यापार के समय उपलब्ध नहीं होती, जिस तारीख को विवरण प्रकाशित किया गया था या इस तथ्य के कारण कि किसी कंपनी ने अपने पिछले वित्तीय विवरणों को फिर से प्रस्तुत किया, जिससे अवास्तविकता हो गई परिणाम। हम यह सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं कि हमारे डेटा बिंदु पॉइंट-इन-टाइम फॉर्मेट में हैं, जिसका अर्थ है कि वे केवल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी को प्रतिबिंबित करते हैं, जो व्यापार की तारीख पर बाजार सहभागियों को सार्वजनिक रूप से ज्ञात होगी।
- कॉर्पोरेट कार्रवाई -- कंपनियां कुछ कॉर्पोरेट कार्रवाइयां कर सकती हैं, जैसे लाभांश या स्टॉक विभाजन, जो संख्याओं को विकृत कर सकती हैं और विश्लेषण को भ्रमित कर सकती हैं। इसलिए, हम ऐसी कॉर्पोरेट कार्रवाइयों को ध्यान में रखने के लिए अपने डेटा को समायोजित करते हैं।
कृपया ध्यान दें कि उपरोक्त पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए अपने डेटासेट को अनुकूलित करने के हमारे निरंतर प्रयासों के बावजूद, यह सुनिश्चित करना असंभव है कि सभी पूर्वाग्रह समाप्त हो गए हैं, और यह वास्तविक दुनिया के परिणामों को प्रभावित कर सकता है।
कृपया नीचे निर्दिष्ट अस्वीकरण में अतिरिक्त जानकारी देखें।
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हमें आशा है कि आपको जवाब मिल गए होंगे। अधिक जानकारी के लिए कृपया इन्वेस्टिंग सहायता केंद्र पर जाएं।
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