क्रिप्टो बैकटेस्टिंग: नुकसान, शुल्क, फिसलन, और ईमानदार प्रत्याशा

बैकटेस्टिंग क्या कर सकती है और क्या नहीं

बैकटेस्टिंग ऐतिहासिक मोमबत्तियों या ट्रेडों पर आपके नियम चलाता है।

यह दर्शाता है कि नियम ने कैसा व्यवहार किया होगा - यह नहीं कि इसे आगे कैसे व्यवहार करना चाहिए।

• कर सकते हैं: अनुमानित जीत दर, आर:आर, ड्रॉडाउन आकार का अनुमान लगाएं
• नहीं कर सकते: भविष्य की तरलता या फंडिंग व्यवस्था की गारंटी दें
• नहीं कर सकते: एक्सचेंज आउटेज या डीलिस्टिंग को कैप्चर करें
• आउटपुट परिकल्पना है - आकार से पहले आगे का परीक्षण

सिमुलेशन में हमेशा फीस शामिल करें

शून्य-फीस बैकटेस्ट शॉर्ट-होल्ड रणनीतियों पर जीत दर को बढ़ाता है।

निर्माता और लेने वाले की धारणाओं का उपयोग करें जो लाइव निष्पादन से मेल खाती हों।

• प्रत्येक व्यापार में प्रवेश और निकास पर अनुमानित शुल्क लागू करें
• स्कैल्प्स: जब तक अन्यथा सिद्ध न हो, लेने वाला-लेने वाला मान लें
• स्विंग: निर्माता की प्रविष्टि और लेने वाले का निकास सामान्य आधार रेखा है
• वीआईपी स्तर में बदलाव - आपके वॉल्यूम के लिए यथार्थवादी दर पर पुनः चलाएँ

फिसलन और फैलाव मॉडलिंग

ऐतिहासिक समापन मूल्य हमेशा आपका भरण मूल्य नहीं होता है।

प्रविष्टियों, निकास और स्टॉप पर स्लिपेज टिक जोड़ें।

• प्रति पक्ष निश्चित टिक स्लिपेज - सरल पहला पास
• ऑल्ट्स पर अस्थिरता के साथ प्रतिशत फिसलन पैमाने
• फिसलन को रोकें अक्सर प्रवेश से भी बदतर - तनाव परीक्षण व्यापक
• इतिहास में कम मात्रा की अवधि लाइव स्लिप को कम आंक सकती है

सतत रणनीतियों पर वित्त पोषण

फंडिंग अंतराल के माध्यम से मल्टी-घंटे होल्ड को बैकटेस्ट में ले जाने की आवश्यकता होती है।

कई डेटा प्रदाताओं पर ऐतिहासिक फंडिंग श्रृंखला मौजूद है।

• खुली स्थिति के लिए प्रत्येक अंतराल पर फंडिंग लागू करें
• लंबी-छोटी हेजेज नेट फंडिंग - दोनों पैरों का मॉडल
• फंडिंग संकेत शासन बदलता है - पूरा इतिहास मदद करता है
• फंडिंग को नजरअंदाज करें और लंबे समय तक बैकटेस्ट झूठ बोलें

ओवरफिटिंग और पैरामीटर माइनिंग

एक डेटासेट पर बीस मापदंडों को अनुकूलित करने से शोर मिलता है, किनारा नहीं।

स्प्लिट्स में स्थिर प्रदर्शन के साथ सरल नियम परफेक्ट कर्व्स को मात देते हैं।

• इन-सैंपल बनाम आउट-ऑफ-सैंपल विभाजन अनिवार्य
• वॉक-फ़ॉरवर्ड: ट्रेन विंडो, अगली विंडो का परीक्षण करें, रोल करें
• कम पैरामीटर - शोर को गलती से फिट करना कठिन है
• यदि इक्विटी वक्र को एक जादुई सेटिंग की आवश्यकता है, तो ओवरफ़िट पर संदेह करें

उत्तरजीविता और डेटा गुणवत्ता पूर्वाग्रह

केवल बचे हुए सिक्कों का परीक्षण करना असूचीबद्ध ब्लोअप को नजरअंदाज करता है।

खराब टिक डेटा और गायब मोमबत्तियाँ संकेतों को विकृत करती हैं।

• यदि रणनीति व्यापक रूप से कारोबार करती है तो असूचीबद्ध जोड़ियों को शामिल करें
• एक्सचेंज-विशिष्ट मोमबत्तियाँ भिन्न होती हैं - लाइव स्थल से मेल खाती हैं
• फ्लैश विक्स ट्रिगर स्टॉप - यथार्थवादी स्टॉप फिल मॉडल का उपयोग करें
• पहले साफ़ डेटा - कचरा अंदर, आत्मविश्वास बाहर

आगे की ओर देखें और मान्यताओं का निष्पादन करें

सिग्नल लॉजिक में भविष्य के कैंडल डेटा का उपयोग करने से परिणाम अमान्य हो जाते हैं।

जब तक भरने योग्य साबित न हो जाए, समापन पर समान-बार प्रविष्टि आशावादी है।

• बंद होने पर सिग्नल, अगला खुला दर्ज करें - रूढ़िवादी डिफ़ॉल्ट
• भविष्य की सलाखों की आवश्यकता वाले संकेतक लाइव में अमान्य हैं
• सीमा भरण धारणाएँ - सत्यापित करें कि गहराई मौजूद थी
• कैंडल बैकटेस्ट में एपीआई रणनीतियों पर विलंबता दिखाई नहीं दे रही है

बैकटेस्ट से फॉरवर्ड टेस्ट तक

पेपर व्यापार या न्यूनतम आकार स्केलिंग से पहले रहते हैं।

मासिक रूप से मान्यताओं के बैकटेस्ट से लाइव स्लिपेज और फीस की तुलना करें।

• न्यूनतम 30 ट्रेड या एक महीने का परीक्षण अग्रेषित करें
• ट्रैक लाइव बनाम बैकटेस्ट प्रत्याशा बहाव
• वीआईपी स्तर बदलने पर शुल्क अनुमान अपडेट करें
• यदि लाइव ड्रॉडाउन व्यापक अंतर से बैकटेस्ट अधिकतम से अधिक हो जाता है तो रणनीति को खत्म करें

त्वरित सारांश

क्रिप्टो बैकटेस्टिंग केवल फीस, स्लिपेज और फंडिंग के साथ ही उपयोगी है।

ओवरफ़िटिंग और ख़राब डेटा सुंदर इक्विटी वक्र उत्पन्न करते हैं जो जीवित रहते हैं।

आउटपुट पर भरोसा करने से पहले कल्पित शुल्क की वास्तविक स्थल स्तरों से तुलना करें।

• प्रत्येक अनुरूपित व्यापार पर मॉडल राउंड-ट्रिप शुल्क
• फिसलन जोड़ें - विशेष रूप से स्टॉप पर
• वास्तविक आकार आवंटित करने से पहले आउट-ऑफ़-सैंपल परीक्षण