इस लेख में मैं आपको उन तरीकों से परिचित कराना चाहता हूं जिनके द्वारा मैं खुद लाभदायक एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों की पहचान करता हूं। हमारा आज का लक्ष्य इस तरह की प्रणालियों को खोजने, मूल्यांकन करने और चयन करने के तरीके को विस्तार से समझना है। मैं समझाऊंगा कि कैसे रणनीतियों की पहचान व्यक्तिगत वरीयता के बारे में है क्योंकि यह रणनीति प्रदर्शन के बारे में है, परीक्षण के लिए ऐतिहासिक डेटा के प्रकार और मात्रा का निर्धारण कैसे करें, एक ट्रेडिंग रणनीति का निष्पक्ष मूल्यांकन कैसे करें और अंत में बैकटेस्टिंग चरण और रणनीति कार्यान्वयन की ओर कैसे आगे बढ़ें।
एक सफल व्यापारी बनने के लिए - चाहे विवेकाधीन रूप से या एल्गोरिथमिक रूप से - अपने आप से कुछ ईमानदार प्रश्न पूछना आवश्यक है। व्यापार आपको चिंताजनक दर से पैसा खोने की क्षमता प्रदान करता है, इसलिए यह आवश्यक है कि आप अपनी चुनी हुई रणनीति को समझने के लिए जितना आवश्यक है उतना ही
मैं कहूंगा कि ट्रेडिंग में सबसे महत्वपूर्ण विचार अपने व्यक्तित्व के बारे में जागरूक होना है। ट्रेडिंग, और विशेष रूप से एल्गोरिथम ट्रेडिंग, के लिए एक महत्वपूर्ण डिग्री अनुशासन, धैर्य और भावनात्मक अलगाव की आवश्यकता होती है। चूंकि आप एक एल्गोरिथ्म को आपके लिए अपना व्यापार करने दे रहे हैं, इसलिए यह आवश्यक है कि यह रणनीति के साथ हस्तक्षेप न करने का संकल्प करें जब यह निष्पादित किया जा रहा है। यह बेहद मुश्किल हो सकता है, खासकर विस्तारित ड्रॉडाउन की अवधि में। हालांकि, कई रणनीतियां जो बैकटेस्ट में अत्यधिक लाभदायक साबित हुई हैं, सरल हस्तक्षेप से बर्बाद हो सकती हैं। समझें कि यदि आप एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग की दुनिया में प्रवेश करना चाहते हैं तो आपको भावनात्मक रूप से परीक्षण किया जाएगा और सफल होने के लिए, इन कठिनाइयों के माध्यम से काम करना आवश्यक है!
अगला विचार समय का है। क्या आपके पास पूर्णकालिक नौकरी है? क्या आप अंशकालिक काम करते हैं? क्या आप घर से काम करते हैं या हर दिन लंबी यात्रा करते हैं? ये प्रश्न आपको उस रणनीति की आवृत्ति निर्धारित करने में मदद करेंगे जिसकी आपको तलाश करनी चाहिए। आप में से उन लोगों के लिए जो पूर्णकालिक रोजगार में हैं, एक इंट्राडे फ्यूचर्स रणनीति उपयुक्त नहीं हो सकती है (कम से कम जब तक कि यह पूरी तरह से स्वचालित न हो जाए) । आपकी समय की बाधाएं भी रणनीति की कार्यप्रणाली को निर्धारित करेंगी। यदि आपकी रणनीति अक्सर कारोबार की जाती है और महंगी समाचार फ़ीड (जैसे ब्लूमबर्ग टर्मिनल) पर निर्भर होती है तो आपको स्पष्ट रूप से कार्यालय में रहते हुए इसे सफलतापूर्वक चलाने की अपनी क्षमता के बारे में यथार्थवादी होना होगा! आप में से जिन लोगों के पास बहुत समय है, या अपनी रणनीति को स्वचालित करने के कौशल हैं, आप अधिक तकनीकी उच्च आवृत्ति व्यापार (एचएफटी) रणनीति में देखना चाह सकते हैं।
मेरा मानना है कि एक लगातार लाभदायक पोर्टफोलियो बनाए रखने के लिए अपनी ट्रेडिंग रणनीतियों में निरंतर शोध करना आवश्यक है। कुछ रणनीतियाँ हमेशा के लिए रडार के नीचे रहती हैं। इसलिए ट्रेडिंग के लिए आवंटित समय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा चल रहे शोध को पूरा करने में होगा। अपने आप से पूछें कि क्या आप ऐसा करने के लिए तैयार हैं, क्योंकि यह मजबूत लाभप्रदता या नुकसान की ओर धीमी गिरावट के बीच का अंतर हो सकता है।
आपको अपनी ट्रेडिंग पूंजी पर भी विचार करने की आवश्यकता है। एक मात्रात्मक रणनीति के लिए आम तौर पर स्वीकार की जाने वाली आदर्श न्यूनतम राशि 50,000 अमरीकी डालर (हमारे लिए ब्रिटेन में लगभग £35,000) है। यदि मैं फिर से शुरू कर रहा था, तो मैं एक बड़ी राशि के साथ शुरू करूंगा, शायद 100,000 अमरीकी डालर (लगभग £70,000) के करीब। ऐसा इसलिए है क्योंकि मध्यम से उच्च आवृत्ति वाली रणनीतियों के लिए लेनदेन की लागत बेहद महंगी हो सकती है और ड्रॉडाउन के समय में उन्हें अवशोषित करने के लिए पर्याप्त पूंजी होना आवश्यक है। यदि आप 10,000 अमरीकी डालर से कम के साथ शुरू करने पर विचार कर रहे हैं तो आपको खुद को कम आवृत्ति वाली रणनीतियों तक सीमित करने की आवश्यकता होगी, एक या दो परिसंपत्तियों में व्यापार करना, क्योंकि लेनदेन की लागत आपके रिटर्न में तेजी से खा जाएगी। इंटरएक्टिव ब्रोकर, जो अपने न्यूनतम एपीआई के कारण प्रोग्रामिंग कौशल वाले लोगों के लिए सबसे अनुकूल ब्रोकरों में से एक है, का 10,000 अमरीकी डालर का खुदरा खाता है।
प्रोग्रामिंग कौशल एक स्वचालित एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीति बनाने में एक महत्वपूर्ण कारक है। सी ++, जावा, सी #, पायथन या आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषा में ज्ञान रखने से आप अंत से अंत तक डेटा भंडारण, बैकटेस्ट इंजन और निष्पादन प्रणाली स्वयं बनाने में सक्षम होंगे। इसके कई फायदे हैं, जिनमें से मुख्य ट्रेडिंग बुनियादी ढांचे के सभी पहलुओं के बारे में पूरी तरह से जागरूक होने की क्षमता है। यह आपको उच्च आवृत्ति रणनीतियों का पता लगाने की भी अनुमति देता है क्योंकि आप अपने
आपको अपने आप से पूछने की जरूरत है कि आप एल्गोरिथम ट्रेडिंग से क्या हासिल करने की उम्मीद करते हैं। क्या आप नियमित आय में रुचि रखते हैं, जिसके द्वारा आप अपने ट्रेडिंग खाते से कमाई करने की उम्मीद करते हैं? या, क्या आप दीर्घकालिक पूंजी लाभ में रुचि रखते हैं और धन निकालने की आवश्यकता के बिना व्यापार कर सकते हैं? आय निर्भरता आपकी रणनीति की आवृत्ति निर्धारित करेगी। अधिक नियमित आय निकासी के लिए कम अस्थिरता (यानी उच्च शार्प अनुपात) के साथ उच्च आवृत्ति व्यापार रणनीति की आवश्यकता होगी। दीर्घकालिक व्यापारी अधिक शांत व्यापार आवृत्ति का खर्च उठा सकते हैं।
अंत में, अल्गो ट्रेडिंग एक तेजी से अमीर बनने की योजना नहीं है - यदि कुछ भी हो तो यह एक तेजी से गरीब बनने की योजना हो सकती है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग में सफल होने के लिए महत्वपूर्ण अनुशासन, अनुसंधान, परिश्रम और धैर्य की आवश्यकता होती है। लगातार लाभप्रदता उत्पन्न करने में महीनों, यदि वर्षों का समय नहीं लगता है।
आम धारणाओं के विपरीत, सार्वजनिक डोमेन में लाभदायक ट्रेडिंग रणनीतियों का पता लगाना वास्तव में काफी सरल है। आज की तुलना में कभी भी ट्रेडिंग विचार अधिक आसानी से उपलब्ध नहीं रहे हैं। अकादमिक वित्त पत्रिकाएं, प्री-प्रिंट सर्वर, ट्रेडिंग ब्लॉग, ट्रेडिंग फोरम, साप्ताहिक ट्रेडिंग पत्रिकाएं और विशेषज्ञ ग्रंथ हजारों ट्रेडिंग रणनीतियों को प्रदान करते हैं जिन पर आपके विचार आधारित होते हैं।
मात्रात्मक व्यापार शोधकर्ताओं के रूप में हमारा लक्ष्य एक रणनीति पाइपलाइन स्थापित करना है जो हमें चल रहे व्यापारिक विचारों की एक धारा प्रदान करेगा। आदर्श रूप से हम उन रणनीतियों के सोर्सिंग, मूल्यांकन और कार्यान्वयन के लिए एक पद्धतिगत दृष्टिकोण बनाना चाहते हैं जो हम सामने आते हैं। पाइपलाइन के उद्देश्य नए विचारों की एक सुसंगत मात्रा उत्पन्न करना और हमें न्यूनतम भावनात्मक विचार के साथ इन विचारों के बहुमत को अस्वीकार करने के लिए एक ढांचा प्रदान करना है।
हमें अत्यधिक सावधान रहना चाहिए कि संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों को हमारी निर्णय लेने की पद्धति को प्रभावित न करने दें। यह एक परिसंपत्ति वर्ग के लिए दूसरे पर वरीयता देने के रूप में सरल हो सकता है (सोना और अन्य कीमती धातुएं दिमाग में आती हैं) क्योंकि उन्हें अधिक विदेशी माना जाता है। हमारा लक्ष्य हमेशा सकारात्मक उम्मीद के साथ लगातार लाभदायक रणनीतियों को ढूंढना चाहिए। परिसंपत्ति वर्ग की पसंद अन्य विचारों पर आधारित होनी चाहिए, जैसे कि व्यापार पूंजी प्रतिबंध, ब्रोकरेज शुल्क और लाभप्रदता क्षमताएं।
यदि आप एक ट्रेडिंग रणनीति की अवधारणा से पूरी तरह अपरिचित हैं तो पहले स्थान पर स्थापित पाठ्यपुस्तकों में देखना है। क्लासिक ग्रंथों में सरल, अधिक सीधा विचारों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान की जाती है, जिसके साथ आप मात्रात्मक व्यापार से परिचित हो सकते हैं। यहाँ एक चयन है जो मैं मात्रात्मक व्यापार के लिए नए लोगों के लिए अनुशंसा करता हूं, जो धीरे-धीरे अधिक परिष्कृत हो जाते हैं क्योंकि आप सूची के माध्यम से काम करते हैंः
मात्रात्मक व्यापार पुस्तकों की लंबी सूची के लिए, कृपया क्वांटस्टार्ट पढ़ने की सूची देखें।
अधिक परिष्कृत रणनीतियों को खोजने के लिए अगली जगह ट्रेडिंग फोरम और ट्रेडिंग ब्लॉग हैं। हालांकि, एक चेतावनीः कई ट्रेडिंग ब्लॉग तकनीकी विश्लेषण की अवधारणा पर निर्भर करते हैं। तकनीकी विश्लेषण में परिसंपत्ति की कीमतों में रुझान या उलटपैठ के पैटर्न का निर्धारण करने के लिए बुनियादी संकेतकों और व्यवहारिक मनोविज्ञान का उपयोग करना शामिल है।
सामान्य व्यापारिक क्षेत्र में बेहद लोकप्रिय होने के बावजूद, तकनीकी विश्लेषण को मात्रात्मक वित्त समुदाय में कुछ हद तक अप्रभावी माना जाता है। कुछ लोगों ने सुझाव दिया है कि यह एक कुंडली पढ़ने या इसकी भविष्य कहने की शक्ति के संदर्भ में चाय के पत्तों का अध्ययन करने से बेहतर नहीं है! वास्तव में तकनीकी विश्लेषण का उपयोग करने वाले सफल व्यक्ति हैं। हालांकि, हमारे निपटान में अधिक परिष्कृत गणितीय और सांख्यिकीय टूलबॉक्स के साथ, हम आसानी से इस तरह की
यहाँ अच्छी तरह से सम्मानित एल्गोरिथम ट्रेडिंग ब्लॉग और मंचों की सूची दी गई हैः
एक बार जब आपके पास सरल रणनीतियों का मूल्यांकन करने का कुछ अनुभव हो जाता है, तो अधिक परिष्कृत अकादमिक प्रसाद को देखने का समय आ गया है। कुछ अकादमिक पत्रिकाओं तक पहुंचना मुश्किल होगा, बिना उच्च सदस्यता या एकमुश्त लागत के। यदि आप एक विश्वविद्यालय के सदस्य या पूर्व छात्र हैं, तो आपको इनमें से कुछ वित्तीय पत्रिकाओं तक पहुंच प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। अन्यथा, आप प्री-प्रिंट सर्वर देख सकते हैं, जो शैक्षणिक कागजातों के अंतिम मसौदे के इंटरनेट भंडार हैं जो सहकर्मी समीक्षा से गुजर रहे हैं। चूंकि हम केवल उन रणनीतियों में रुचि रखते हैं जिन्हें हम सफलतापूर्वक दोहरा सकते हैं, बैकटेस्ट कर सकते हैं और लाभप्रदता प्राप्त कर सकते हैं, इसलिए सहकर्मी समीक्षा हमारे लिए कम महत्वपूर्ण है।
अकादमिक रणनीतियों का मुख्य नकारात्मक पक्ष यह है कि वे अक्सर या तो पुराने हो सकते हैं, अस्पष्ट और महंगे ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, अस्थिर परिसंपत्ति वर्गों में व्यापार कर सकते हैं या शुल्क, फिसलन या प्रसार में कारक नहीं हैं। यह भी अस्पष्ट हो सकता है कि क्या ट्रेडिंग रणनीति बाजार के आदेशों, सीमा आदेशों के साथ की जानी है या इसमें स्टॉप लॉस आदि शामिल हैं। इस प्रकार यह बिल्कुल आवश्यक है कि आप रणनीति को खुद को यथासंभव दोहराएं, इसे बैकटेस्ट करें और यथार्थवादी लेनदेन लागत में जोड़ें जिसमें उस परिसंपत्ति वर्ग के कई पहलू शामिल हैं जिसमें आप व्यापार करना चाहते हैं।
यहाँ अधिक लोकप्रिय प्री-प्रिंट सर्वर और वित्तीय पत्रिकाओं की सूची दी गई है जिनसे आप विचार प्राप्त कर सकते हैंः
अपने स्वयं के मात्रात्मक रणनीतियों को बनाने के बारे में क्या? यह आम तौर पर एक या निम्नलिखित श्रेणियों में से एक या अधिक में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है (लेकिन यह सीमित नहीं है):
बेशक, क्वांट के लिए जांच करने के लिए कई अन्य क्षेत्र हैं। हम एक बाद के लेख में विस्तार से चर्चा करेंगे कि कस्टम रणनीतियों के साथ कैसे आना है।
इन स्रोतों की साप्ताहिक, या दैनिक आधार पर निगरानी जारी रखते हुए, आप विभिन्न स्रोतों से रणनीतियों की एक सुसंगत सूची प्राप्त करने के लिए खुद को स्थापित कर रहे हैं। अगला कदम यह निर्धारित करना है कि इन रणनीतियों के एक बड़े उपसमूह को कैसे खारिज किया जाए ताकि आपके समय और संसाधनों को उन रणनीतियों पर बर्बाद न किया जा सके जो लाभदायक नहीं होने की संभावना है।
पहला, और यकीनन सबसे स्पष्ट विचार यह है कि क्या आप वास्तव में रणनीति को समझते हैं। क्या आप रणनीति को संक्षिप्त रूप से समझाने में सक्षम होंगे या क्या इसके लिए चेतावनी और अंतहीन पैरामीटर सूचियों की एक श्रृंखला की आवश्यकता है? इसके अलावा, क्या रणनीति का वास्तविकता में एक अच्छा, ठोस आधार है? उदाहरण के लिए, क्या आप कुछ व्यवहारिक तर्क या फंड संरचना बाधाओं की ओर इशारा कर सकते हैं जो पैटर्न का कारण बन सकते हैं जिनका आप शोषण करने का प्रयास कर रहे हैं? क्या यह बाधा एक शासन परिवर्तन को बनाए रखती है, जैसे कि नाटकीय नियामक वातावरण में व्यवधान? क्या रणनीति जटिल सांख्यिकीय या गणितीय नियमों पर निर्भर करती है? क्या यह किसी भी वित्तीय समय श्रृंखला पर लागू होती है या क्या यह उस परिसंपत्ति वर्ग के लिए विशिष्ट है जिस पर यह लाभदायक होने का दावा किया जाता है? आपको लगातार इन कारकों के बारे में सोचना चाहिए जब आप नए ट्रेडिंग तरीकों का मूल्यांकन करते हैं, अन्यथा आप लाभहीन रणनीतियों का परीक्षण करने और अनुकूलित करने का प्रयास करने में काफी समय बर्बाद कर सकते हैं।
एक बार जब आप यह निर्धारित कर लेते हैं कि आप रणनीति के बुनियादी सिद्धांतों को समझते हैं, तो आपको यह तय करने की आवश्यकता है कि क्या यह आपके उपर्युक्त व्यक्तित्व प्रोफ़ाइल के अनुरूप है। यह उतना अस्पष्ट विचार नहीं है जितना लगता है! रणनीतियाँ उनकी प्रदर्शन विशेषताओं में काफी भिन्न होंगी। कुछ व्यक्तित्व प्रकार हैं जो अधिक महत्वपूर्ण अवधि के ड्रॉडाउन को संभाल सकते हैं, या अधिक रिटर्न के लिए अधिक जोखिम स्वीकार करने के लिए तैयार हैं। इस तथ्य के बावजूद कि हम, क्वांट के रूप में, जितना संभव हो उतना संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह को खत्म करने की कोशिश करते हैं और एक रणनीति का निष्पक्ष रूप से मूल्यांकन करने में सक्षम होना चाहिए, पूर्वाग्रह हमेशा घुसेंगे। इसलिए हमें एक सुसंगत, अचेतन साधन की आवश्यकता है जिसके माध्यम से रणनीतियों के प्रदर्शन का आकलन किया जा सके। यहां उन मानदंडों की सूची दी गई है जिनके द्वारा मैं एक संभावित नई रणनीति का न्याय करता हूंः
ध्यान दें कि हमने रणनीति के वास्तविक रिटर्न पर चर्चा नहीं की है। ऐसा क्यों है? अलग-थलग, रिटर्न वास्तव में हमें रणनीति की प्रभावशीलता के बारे में सीमित जानकारी प्रदान करते हैं। वे आपको लाभप्रदता, अस्थिरता, बेंचमार्क या पूंजी आवश्यकताओं में अंतर्दृष्टि नहीं देते हैं। इस प्रकार रणनीतियों को शायद ही कभी उनके रिटर्न पर ही आंका जाता है। रिटर्न को देखने से पहले हमेशा एक रणनीति के जोखिम गुणों पर विचार करें।
इस चरण में आपकी पाइपलाइन से मिली कई रणनीतियों को हाथ से अस्वीकार कर दिया जाएगा, क्योंकि वे आपकी पूंजी आवश्यकताओं, लीवरेज बाधाओं, अधिकतम ड्रॉडाउन सहिष्णुता या अस्थिरता वरीयताओं को पूरा नहीं करेंगे। जो रणनीतियां अब बची हैं, उन्हें बैकटेस्टिंग के लिए माना जा सकता है। हालांकि, इससे पहले कि यह संभव हो, एक अंतिम अस्वीकृति मानदंड पर विचार करना आवश्यक है - उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा पर इन रणनीतियों का परीक्षण करना।
वर्तमान में, ऐतिहासिक डेटा भंडारण के लिए परिसंपत्ति वर्गों में तकनीकी आवश्यकताओं की चौड़ाई पर्याप्त है। प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, खरीद पक्ष (निधि) और बिक्री पक्ष (निवेश बैंक) दोनों अपने तकनीकी बुनियादी ढांचे में भारी निवेश करते हैं। इसके महत्व पर विचार करना अनिवार्य है। विशेष रूप से, हम समयबद्धता, सटीकता और भंडारण आवश्यकताओं में रुचि रखते हैं। अब मैं ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करने और इसे संग्रहीत करने की मूल बातें बताऊंगा। दुर्भाग्य से यह एक बहुत गहरा और तकनीकी विषय है, इसलिए मैं इस लेख में सब कुछ नहीं कह पाऊंगा। हालांकि, मैं भविष्य में इस बारे में बहुत अधिक लिखूंगा क्योंकि वित्तीय उद्योग में मेरा पिछला उद्योग अनुभव मुख्य रूप से वित्तीय डेटा अधिग्रहण, भंडारण और पहुंच से संबंधित था।
पिछले खंड में हमने एक रणनीति पाइपलाइन स्थापित की थी जिसने हमें अपनी व्यक्तिगत अस्वीकृति मानदंडों के आधार पर कुछ रणनीतियों को अस्वीकार करने की अनुमति दी थी। इस खंड में हम ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करने के लिए अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर अधिक रणनीतियों को फ़िल्टर करेंगे। मुख्य विचार (विशेष रूप से खुदरा व्यवसायी स्तर पर) डेटा की लागत, भंडारण आवश्यकताओं और आपके तकनीकी विशेषज्ञता के स्तर हैं। हमें उपलब्ध विभिन्न प्रकार के डेटा और प्रत्येक प्रकार के डेटा पर लगाए जाने वाले विभिन्न विचारों पर भी चर्चा करने की आवश्यकता है।
आइए उपलब्ध आंकड़ों के प्रकारों पर चर्चा करके शुरू करें और जिन प्रमुख मुद्दों पर हमें विचार करने की आवश्यकता होगीः
जैसा कि देखा जा सकता है, एक बार पाइपलाइन के माध्यम से एक रणनीति की पहचान हो जाने के बाद, ऐतिहासिक डेटा के एक विशेष सेट की उपलब्धता, लागत, जटिलता और कार्यान्वयन विवरण का मूल्यांकन करना आवश्यक होगा। आपको केवल ऐतिहासिक डेटा विचारों पर आधारित रणनीति को अस्वीकार करना आवश्यक हो सकता है। यह एक बड़ा क्षेत्र है और पीएचडी की टीमें यह सुनिश्चित करने के लिए बड़े धन पर काम करती हैं कि मूल्य निर्धारण सटीक और समय पर है। अपने बैकटेस्टिंग उद्देश्यों के लिए एक मजबूत डेटा केंद्र बनाने की कठिनाइयों को कम मत समझो!
हालाँकि, मैं यह कहना चाहता हूं कि कई बैकटेस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म आपके लिए स्वचालित रूप से यह डेटा प्रदान कर सकते हैं - एक लागत पर। इस प्रकार यह आपके लिए कार्यान्वयन दर्द का एक बड़ा हिस्सा दूर ले जाएगा, और आप पूरी तरह से रणनीति कार्यान्वयन और अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। ट्रेडस्टेशन जैसे उपकरण इस क्षमता के मालिक हैं। हालांकि, मेरा व्यक्तिगत दृष्टिकोण आंतरिक रूप से जितना संभव हो उतना लागू करना है और सॉफ्टवेयर विक्रेताओं को ढेर के कुछ हिस्सों को आउटसोर्स करने से बचना है। मैं अपने अधिक आकर्षक शार्प अनुपात के कारण उच्च आवृत्ति रणनीतियों को पसंद करता हूं, लेकिन वे अक्सर प्रौद्योगिकी ढेर से कसकर जुड़े होते हैं, जहां उन्नत अनुकूलन महत्वपूर्ण होता है।
अब जब हमने ऐतिहासिक डेटा के आसपास के मुद्दों पर चर्चा की है तो यह समय है कि हम अपनी रणनीतियों को बैकटेस्टिंग इंजन में लागू करना शुरू करें। यह अन्य लेखों का विषय होगा, क्योंकि यह एक समान रूप से व्यापक चर्चा क्षेत्र है!