ইন-স্যাম্পল টেস্টিং বনাম আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং: কীভাবে আপনার EA আরও নির্ভরযোগ্যভাবে মূল্যায়ন করবেন?
আগের প্রবন্ধে, আমরা আলোচনা করেছি কীভাবে আপনার এক্সপার্ট অ্যাডভাইজর (EA) "অপ্টিমাইজ" (Optimization) করতে হয়, অর্থাৎ প্যারামিটার সেটিংস সমন্বয় করে এটিকে অতীতের ঐতিহাসিক ডেটাতে আরও ভালো পারফর্ম করানো যায়।আমরা "ওভারফিটিং" (Overfitting)-এর ফাঁদ সম্পর্কেও সতর্ক থাকতে বলেছি, অর্থাৎ যখন EA অতীতের ডেটার সাথে খুব নিখুঁতভাবে খাপ খাইয়ে নেয়, যা ভবিষ্যতে খারাপ পারফরম্যান্সের কারণ হতে পারে।
তাহলে, আমরা কীভাবে জানব যে অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে পাওয়া "সেরা" প্যারামিটার সেটিংস সত্যিই বাজারের নিয়ম শিখেছে, নাকি শুধু অতীতের ডেটা "মুখস্থ" করেছে?
এই সময়ে, ইন-স্যাম্পল টেস্টিং (In-Sample Testing) এবং আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং (Out-of-Sample Testing) এই দুটি ধারণা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে।
এগুলি আমাদের EA স্ট্র্যাটেজি আরও নির্ভরযোগ্যভাবে মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে।
ইন-স্যাম্পল টেস্টিং (In-Sample Testing) কী?
সহজ কথায়:
ইন-স্যাম্পল টেস্টিং বলতে সেই ঐতিহাসিক ডেটার অংশকে বোঝায় যা আপনি অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ায় ব্যবহার করেন।পাঠ্যবই রিভিশন করার মতো:
কল্পনা করুন, পরীক্ষার প্রস্তুতির জন্য আপনি শিক্ষকের দাগানো পাঠ্যবইয়ের বিষয়বস্তু রিভিশন করছেন।EA যখন অপ্টিমাইজেশন করে, তখন এটিও এই ইন-স্যাম্পল ডেটা "শিখতে" থাকে, এবং সেই ডেটাতে সেরা পারফর্ম করা প্যারামিটার সেটিংস খুঁজে বের করে।
এর উদ্দেশ্য কী?
এই নির্দিষ্ট ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে EA-কে সেরা পারফর্ম করাতে পারে এমন প্যারামিটার সংমিশ্রণ খুঁজে বের করা।এর সীমাবদ্ধতা কী?
ইন-স্যাম্পল ডেটাতে ভালো পারফর্ম করার মানে এই নয় যে ভবিষ্যতেও এটি ভালো কাজ করবে।কারণ EA হয়তো শুধু এই ডেটার বিশেষ প্যাটার্ন বা নয়েজ "মনে রেখেছে", আসল সাধারণ নিয়ম শিখেনি।
এটাই ওভারফিটিং-এর ঝুঁকি।
আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং (Out-of-Sample Testing) কী?
সহজ কথায়:
আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং হলো, অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ায় 전혀 ব্যবহার করা হয়নি এমন অন্য একটি ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে আপনার ইন-স্যাম্পল টেস্টে পাওয়া "সেরা" প্যারামিটার সেটিংস পরীক্ষা করা।মডেল টেস্ট দেওয়ার মতো:
পরীক্ষার আগে পাঠ্যবই রিভিশন (ইন-স্যাম্পল টেস্টিং) করার পর, আপনি নিজের শেখা যাচাই করার জন্য একটি অজানা মডেল টেস্ট (আউট-অফ-স্যাম্পল ডেটা) দেন।আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং হলো আপনার EA-কে অপ্টিমাইজ করা প্যারামিটার দিয়ে এমন একটি ঐতিহাসিক ডেটাতে চালানো যা সে "আগে দেখেনি"।
এর উদ্দেশ্য কী?
দেখতে হবে যে সেই "সেরা" প্যারামিটারগুলি নতুন, অজানা ঐতিহাসিক ডেটার মুখোমুখি হলে কেমন পারফর্ম করে।এটি判断 করতে সাহায্য করে যে EA আসল দক্ষতা অর্জন করেছে, নাকি শুধু ইন-স্যাম্পল "প্রশ্নপত্র" সমাধান করতে পারে।
এটি আপনাকে কীভাবে সাহায্য করে?
- যদি EA আউট-অফ-স্যাম্পল ডেটাতেও মোটামুটি ভালো পারফর্ম করে (হয়তো ইন-স্যাম্পলের মতো নিখুঁত নয়, কিন্তু গ্রহণযোগ্য), তাহলে আপনি আরও আত্মবিশ্বাসী হতে পারেন যে এই স্ট্র্যাটেজিটি সম্ভবত নির্ভরযোগ্য এবং গুরুতরভাবে ওভারফিটেড নয়।
- যদি EA আউট-অফ-স্যাম্পল ডেটাতে খুব খারাপ পারফর্ম করে (যেমন লাভ থেকে লোকসানে পরিণত হয়), তবে এটি একটি শক্তিশালী সতর্ক সংকেত! এর মানে হতে পারে আপনার EA গুরুতরভাবে ওভারফিটেড হয়েছে এবং আগে পাওয়া "সেরা" প্যারামিটারগুলি নির্ভরযোগ্য নয়।
এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ? (আপনার উদ্বেগ সমাধান)
- লোকসানের ভয় কমানো: আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং একটি "বাস্তব যুদ্ধের" কাছাকাছি পরীক্ষা প্রদান করে। যদি স্ট্র্যাটেজিটি আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টেই খারাপ পারফর্ম করে, তাহলে এটি আপনার আসল টাকা দিয়ে ঝুঁকি নেওয়ার আগেই আপনাকে সতর্ক করে দেয়। স্ট্র্যাটেজির আসল সম্ভাব্য ঝুঁকি বোঝা আপনাকে প্রত্যাশা পরিচালনা করতে এবং ভবিষ্যতের লোকসানের ভয় কমাতে সাহায্য করে।
- ওভারফিটিং ফাঁদের বিরুদ্ধে লড়াই: এটি ওভারফিটিং এড়ানোর সবচেয়ে সরাসরি এবং কার্যকর উপায়গুলির মধ্যে একটি। অনেকেই অপ্টিমাইজেশনের পরে নিখুঁত ইন-স্যাম্পল ব্যাকটেস্ট রিপোর্ট দেখে বিভ্রান্ত হন, এবং আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং আপনাকে এই "বিভ্রান্তি" ভাঙতে সাহায্য করে।
- আরও বাস্তবসম্মত আস্থা তৈরি করা: কেবল যখন EA ইন-স্যাম্পল এবং আউট-অফ-স্যাম্পল উভয় ডেটাতেই যুক্তিসঙ্গতভাবে পারফর্ম করে, তখনই আপনি এই স্ট্র্যাটেজির উপর একটি বাস্তবসম্মত আস্থা তৈরি করতে পারেন, যা ওভারফিটিং থেকে সৃষ্ট মিথ্যা আত্মবিশ্বাসের উপর ভিত্তি করে নয়।
এই দুটি পরীক্ষা কীভাবে করবেন? (সাধারণ ধারণা)
সাধারণত, আপনার কাছে থাকা ঐতিহাসিক ডেটা দুটি (বা তার বেশি) ভাগে ভাগ করা হয়:- ইন-স্যাম্পল (In-Sample): এই ডেটা ব্যবহার করে অপ্টিমাইজেশন করা হয় এবং সেরা প্যারামিটার খুঁজে বের করা হয়।
- আউট-অফ-স্যাম্পল (Out-of-Sample): এই ডেটাটি "লুকিয়ে" রাখা হয় এবং অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ায় बिल्कुल ব্যবহার করা হয় না। অপ্টিমাইজেশন শেষ হলে, সেরা প্যারামিটারগুলি ব্যবহার করে এই ডেটাতে একটি সাধারণ ব্যাকটেস্ট চালানো হয় ফলাফল দেখার জন্য।
কিছু ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম (যেমন MT5)-এর স্ট্র্যাটেজি টেস্টার "ফরওয়ার্ড টেস্টিং" (Forward Testing) ফাংশন সরবরাহ করে, যা এই ডেটা বিভাজন এবং পরীক্ষার প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করতে সাহায্য করে।
সারসংক্ষেপ: অপ্টিমাইজেশন ফলাফল যাচাই করার মূল পদক্ষেপ
EA প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা স্ট্র্যাটেজিকে আরও ভালো দেখাতে পারে, কিন্তু এটি অবশ্যই যাচাই করতে হবে।- ইন-স্যাম্পল টেস্টিং আপনাকে "সম্ভাব্য সেরা" প্যারামিটার খুঁজে পেতে সাহায্য করে।
- আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং আপনাকে যাচাই করতে সাহায্য করে যে এই প্যারামিটারগুলি সত্যিই "নির্ভরযোগ্য" কিনা।
এই দুটি ধাপের পরীক্ষার মাধ্যমে, আপনি EA স্ট্র্যাটেজির দৃঢ়তা সম্পর্কে আরও গভীরভাবে বুঝতে পারবেন, ওভারফিটিং-এর ঝুঁকি কার্যকরভাবে কমাতে পারবেন এবং ফলস্বরূপ আরও বুদ্ধিমান ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে পারবেন।
শেষ কথা: এমনকি যদি একটি EA ইন-স্যাম্পল এবং আউট-অফ-স্যাম্পল উভয় পরীক্ষাতেই ভালো পারফর্ম করে, তবুও এটি কেবল অতীতের ডেটার উপর ভিত্তি করে।
আসল অর্থ বিনিয়োগ করার আগে, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শেষ ধাপটি হলো সর্বদা "ডেমো অ্যাকাউন্ট"-এ রিয়েল-টাইম টেস্টিং করা।
EA-কে বর্তমান বাজারের পরিবেশে কিছু সময়ের জন্য চলতে দিন এবং তার আসল পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণ করুন, 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