In-Sample Testing vs Out-of-Sample Testing: কীভাবে আরও নির্ভরযোগ্যভাবে আপনার EA মূল্যায়ন করবেন?
পূর্ববর্তী লেখায়, আমরা আলোচনা করেছি কীভাবে আপনার এক্সপার্ট অ্যাডভাইজার (EA) কে অপ্টিমাইজ (Optimization) করবেন, অর্থাৎ সেটার প্যারামিটার সেটিংস পরিবর্তন করে, যাতে সেটা অতীতের ঐতিহাসিক ডেটাতে আরও ভালো পারফর্ম করে।আমরা এটাও বলেছিলাম যে "ওভারফিটিং " (Overfitting) এর ফাঁদ থেকে সাবধান থাকতে হবে, অর্থাৎ EA অতীতের ডেটার সাথে এতটাই মানিয়ে নেয় যে ভবিষ্যতে খারাপ পারফর্ম করতে পারে।
তাহলে, আমরা কীভাবে জানব অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে পাওয়া "সেরা" প্যারামিটার সেটিংস আসলেই মার্কেটের নিয়ম শিখেছে, নাকি শুধু অতীতের ডেটা "মুখস্থ" করেছে?
এখানেই In-Sample Testing এবং Out-of-Sample Testing এই দুটি ধারণা খুবই গুরুত্বপূর্ণ।
এগুলো আমাদের EA স্ট্র্যাটেজি আরও নির্ভরযোগ্যভাবে মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে।
In-Sample Testing কী?
সহজভাবে বললে:
In-Sample Testing বলতে বোঝায়, আপনি অপ্টিমাইজেশনের সময় যে ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করেছেন সেই অংশটুকু।বই পড়ে রিভিশন করার মতো:
ভাবুন, আপনি পরীক্ষার জন্য প্রস্তুতি নিচ্ছেন, আর শিক্ষক যেসব অংশে দাগ দিয়েছেন, সেই বই পড়ে রিভিশন করছেন।EA অপ্টিমাইজেশনের সময় এই In-Sample ডেটা "শিখছে", এবং এই ডেটাতে সবচেয়ে ভালো পারফর্ম করে এমন প্যারামিটার খুঁজছে।
উদ্দেশ্য কী?
এই নির্দিষ্ট ঐতিহাসিক ডেটাতে EA-কে সবচেয়ে ভালো পারফর্ম করাতে পারে এমন প্যারামিটার কম্বিনেশন খুঁজে বের করা।এর সীমাবদ্ধতা?
In-Sample ডেটাতে ভালো পারফর্ম মানেই ভবিষ্যতেও ভালো পারফর্ম করবে, এমনটা নয় ।কারণ EA হয়তো শুধু এই ডেটার বিশেষ প্যাটার্ন বা নয়েজ "মুখস্থ" করেছে, আসলেই কোনো সাধারণ নিয়ম শেখেনি।
এটাই ওভারফিটিং এর ঝুঁকি।
Out-of-Sample Testing কী?
সহজভাবে বললে:
Out-of-Sample Testing মানে হচ্ছে অপ্টিমাইজেশনের সময় একদমই ব্যবহার না করা অন্য একটি ঐতিহাসিক ডেটা দিয়ে, In-Sample Testing-এ পাওয়া "সেরা" প্যারামিটার টেস্ট করা।মক টেস্ট দেওয়ার মতো:
বই পড়ে রিভিশন (In-Sample Testing) করার পর, আপনি একদম নতুন একটা মক টেস্ট ( Out-of-Sample ডেটা ) দেন, নিজেকে যাচাই করার জন্য।Out-of-Sample Testing মানে, EA-কে অপ্টিমাইজড প্যারামিটার দিয়ে এমন ডেটাতে চালানো, যেটা সে আগে কখনো দেখেনি ।
উদ্দেশ্য কী?
দেখা, সেই "সেরা" প্যারামিটার নতুন, অজানা ঐতিহাসিক ডেটা তে কেমন পারফর্ম করে।এতে বোঝা যায় EA আসলেই কিছু শিখেছে, নাকি শুধু In-Sample "পরীক্ষা"ই পারে।
এটা কীভাবে আপনাকে সাহায্য করে?
- যদি EA Out-of-Sample ডেটাতে এখনও ভালো পারফর্ম করে (হয়তো In-Sample-এর মতো নিখুঁত না, কিন্তু গ্রহণযোগ্য), তাহলে আপনি আরও আত্মবিশ্বাসী হতে পারেন যে স্ট্র্যাটেজিটা নির্ভরযোগ্য, মারাত্মক ওভারফিটিং নয়।
- যদি EA Out-of-Sample ডেটাতে খুব খারাপ পারফর্ম করে (যেমন লাভ থেকে ক্ষতিতে চলে যায়), এটা জোরালো সতর্ক সংকেত ! সম্ভবত আপনার EA মারাত্মক ওভারফিটিং হয়েছে, আগের "সেরা" প্যারামিটার নির্ভরযোগ্য নয়।
এটা কেন গুরুত্বপূর্ণ? (আপনার উদ্বেগের সমাধান)
- ক্ষতির ভয় কমানো: Out-of-Sample Testing "বাস্তব ট্রেডিং"-এর কাছাকাছি একটা যাচাই দেয়। যদি স্ট্র্যাটেজি Out-of-Sample-এই খারাপ পারফর্ম করে, তাহলে আপনি আসল টাকা ঝুঁকির আগে সতর্ক হতে পারবেন। স্ট্র্যাটেজির আসল ঝুঁকি জানলে, ভবিষ্যতের ক্ষতির ভয় কমে।
- ওভারফিটিং ফাঁদ থেকে বাঁচা: এটা ওভারফিটিং এড়ানোর সবচেয়ে কার্যকর উপায়গুলোর একটি। অনেকেই অপ্টিমাইজড In-Sample ব্যাকটেস্ট রিপোর্ট দেখে বিভ্রান্ত হন, Out-of-Sample Testing এই "ভ্রান্তি" ভেঙে দেয়।
- বাস্তব আত্মবিশ্বাস তৈরি: EA যখন In-Sample এবং Out-of-Sample দুই ডেটাতেই যুক্তিসঙ্গত পারফর্ম করে, তখনই আপনি বাস্তব আত্মবিশ্বাস পাবেন, ওভারফিটিং থেকে আসা মিথ্যা আত্মবিশ্বাস নয়।
এই দুই ধরনের টেস্টিং কীভাবে করবেন? (সহজ ধারণা)
সাধারণত, আপনার ঐতিহাসিক ডেটা দুই ভাগ (বা আরও বেশি ভাগ) করুন:- In-Sample: এই ডেটা দিয়ে অপ্টিমাইজেশন করুন, সেরা প্যারামিটার খুঁজুন।
- Out-of-Sample: এই ডেটা "লুকিয়ে রাখুন", অপ্টিমাইজেশনে একদমই ব্যবহার করবেন না। অপ্টিমাইজেশন শেষে, পাওয়া সেরা প্যারামিটার দিয়ে এই ডেটাতে সাধারণ ব্যাকটেস্ট চালান, ফলাফল দেখুন।
কিছু ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম (যেমন MT5 ) এর স্ট্র্যাটেজি টেস্টারে "Forward Testing " ফিচার আছে, যা এই ডেটা ভাগ এবং টেস্টিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে করতে সাহায্য করে।
সারসংক্ষেপ: অপ্টিমাইজেশনের ফল যাচাইয়ের মূল ধাপ
EA প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করলে স্ট্র্যাটেজি আরও ভালো দেখাতে পারে, কিন্তু যাচাই করা আবশ্যক ।- In-Sample Testing আপনাকে "সম্ভাবনাময়" প্যারামিটার খুঁজে দেয়।
- Out-of-Sample Testing যাচাই করে এই প্যারামিটার আসলেই বিশ্বাসযোগ্য কিনা।
এই দুই ধাপের মাধ্যমে, আপনি EA স্ট্র্যাটেজির স্থায়িত্ব আরও ভালোভাবে বুঝতে পারবেন, ওভারফিটিং এর ঝুঁকি কমাতে পারবেন, এবং আরও বুদ্ধিমানের সাথে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে পারবেন।
শেষে মনে রাখুন: EA যদি In-Sample এবং Out-of-Sample Testing-এ ভালো পারফর্মও করে, সেটাও কেবল অতীত ডেটার ভিত্তিতে।
আসল টাকা বিনিয়োগের আগে, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ চূড়ান্ত ধাপ হলো, অবশ্যই ডেমো অ্যাকাউন্ট এ রিয়েল-টাইম টেস্টিং করা।
EA-কে বর্তমান মার্কেট পরিবেশে কিছুদিন চালান, বাস্তব পারফরম্যান্স দেখুন—এটাই চূড়ান্ত পরীক্ষা।
যদি আপনি মনে করেন এই নিবন্ধটি আপনার জন্য সহায়ক, তাহলে দয়া করে এটি বন্ধুদের সাথে শেয়ার করুন।
আরও বেশি মানুষকে ফরেক্স ট্রেডিংয়ের জ্ঞান শিখতে দিন!
আরও বেশি মানুষকে ফরেক্স ট্রেডিংয়ের জ্ঞান শিখতে দিন!
繁體中文 
العربية 
বাংলা 
简体中文 
香港中文 
Čeština 
Dansk 
Nederlands 
English 
Français 
Deutsch 
Ελληνικά 
हिन्दी 
Magyar 
Bahasa Indonesia 
Italiano 
日本語 
한국어 
Bahasa Melayu 
Norsk bokmål 
Polski 
Português do Brasil 
Português 
Română 
Русский 
Español de Argentina 
Español de México 
Español 
Svenska 
ไทย 
Türkçe 
Українська 
اردو 
Tiếng Việt