In-Sample Testing vs Out-of-Sample Testing: آپ کے EA کی زیادہ قابل اعتماد تشخیص کیسے کریں؟
پچھلے مضمون میں، ہم نے بات کی کہ آپ اپنے ماہر مشیر (EA) کو کیسے Optimization یعنی بہتر بنا سکتے ہیں، یعنی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا تاکہ یہ ماضی کے تاریخی ڈیٹا پر بہتر کارکردگی دکھائے۔ہم نے Overfitting یعنی "زیادہ فٹنگ" کے خطرے سے بھی خبردار کیا، جس کا مطلب ہے کہ EA ماضی کے ڈیٹا کے ساتھ بہت زیادہ مطابقت رکھتا ہے، لیکن مستقبل میں خراب کارکردگی دکھا سکتا ہے۔
تو، ہم کیسے جانیں کہ Optimization کے ذریعے ملنے والے "بہترین" پیرامیٹرز واقعی مارکیٹ کے اصول سیکھ چکے ہیں یا صرف ماضی کے ڈیٹا کو "یاد" کر رہے ہیں؟
یہاں In-Sample Testing اور Out-of-Sample Testing کے تصورات بہت اہم ہو جاتے ہیں۔
یہ دونوں آپ کو EA کی حکمت عملی کی زیادہ قابل اعتماد تشخیص میں مدد دیتے ہیں۔
In-Sample Testing کیا ہے؟
سادہ الفاظ میں:
In-Sample Testing سے مراد وہ تاریخی ڈیٹا ہے جو آپ Optimization کے دوران استعمال کرتے ہیں۔جیسے کتاب کا ریویو کرنا:
تصور کریں کہ آپ امتحان کی تیاری کے لیے استاد کی نشان زدہ کتاب کا مطالعہ کر رہے ہیں۔EA Optimization کے دوران اسی In-Sample ڈیٹا کو "سیکھ" رہا ہوتا ہے، اور اس ڈیٹا میں بہترین کارکردگی دکھانے والے پیرامیٹرز تلاش کرتا ہے۔
مقصد کیا ہے؟
اس مخصوص تاریخی ڈیٹا پر EA کی بہترین کارکردگی کے لیے پیرامیٹرز کا انتخاب۔اس کی حدود کیا ہیں؟
In-Sample ڈیٹا پر اچھی کارکردگی کا مطلب یہ نہیں کہ مستقبل میں بھی کارکردگی اچھی ہوگی۔کیونکہ EA ممکن ہے صرف اس ڈیٹا کے خاص پیٹرنز یا شور کو "یاد" کر رہا ہو، نہ کہ حقیقی اور عمومی اصول سیکھا ہو۔
یہی Overfitting کا خطرہ ہے۔
Out-of-Sample Testing کیا ہے؟
سادہ الفاظ میں:
Out-of-Sample Testing سے مراد وہ مکمل مختلف تاریخی ڈیٹا ہے جو Optimization کے دوران استعمال نہیں کیا گیا، اور جس پر آپ In-Sample میں ملے "بہترین" پیرامیٹرز کی جانچ کرتے ہیں۔جیسے ماڈل امتحان دینا:
کتاب کا ریویو (In-Sample Testing) مکمل کرنے کے بعد، آپ ایک ایسا ماڈل امتحان دیتے ہیں جو آپ نے پہلے کبھی نہیں دیکھا (یعنی Out-of-Sample ڈیٹا) تاکہ اپنی تیاری کی جانچ کریں۔Out-of-Sample Testing میں EA کو Optimization کے بعد ملے پیرامیٹرز کے ساتھ ایک ایسی تاریخی ڈیٹا پر چلایا جاتا ہے جو اس نے "کبھی نہیں دیکھا"۔
مقصد کیا ہے؟
یہ دیکھنا کہ "بہترین" پیرامیٹرز نئے اور نامعلوم تاریخی ڈیٹا پر بھی اچھی کارکردگی دکھاتے ہیں یا نہیں۔یہ فیصلہ کرنے میں مدد دیتا ہے کہ EA نے واقعی مہارت سیکھی ہے یا صرف In-Sample ڈیٹا کی "امتحان" پاس کی ہے۔
یہ آپ کی کیسے مدد کرتا ہے؟
- اگر EA Out-of-Sample ڈیٹا پر بھی اچھی کارکردگی دکھاتا ہے (ممکن ہے In-Sample جتنا کامل نہ ہو، لیکن قابل قبول ہو) ، تو آپ زیادہ اعتماد کے ساتھ کہہ سکتے ہیں کہ یہ حکمت عملی زیادہ قابل اعتماد ہے اور شدید Overfitting نہیں ہے۔
- اگر EA Out-of-Sample ڈیٹا پر خراب کارکردگی دکھاتا ہے (مثلاً منافع بخش سے نقصان دہ ہو جاتا ہے) ، تو یہ ایک شدید انتباہی نشان ہے! اس کا مطلب ہے کہ آپ کا EA شدید Overfitting کا شکار ہے اور پہلے ملے "بہترین" پیرامیٹرز قابل اعتماد نہیں ہیں۔
یہ کیوں اہم ہے؟ (آپ کی تشویش کا حل)
- نقصان کے خوف کو کم کرنا: Out-of-Sample Testing ایک زیادہ "حقیقی" جانچ فراہم کرتا ہے۔ اگر حکمت عملی Out-of-Sample میں ناکام ہو جاتی ہے، تو یہ آپ کو اصلی سرمایہ کاری سے پہلے خبردار کرتا ہے۔ حکمت عملی کے حقیقی خطرات کو سمجھنا آپ کی توقعات کو منظم کرنے اور مستقبل کے نقصانات کے خوف کو کم کرنے میں مدد دیتا ہے۔
- Overfitting کے جال سے بچاؤ: یہ Overfitting سے بچنے کا سب سے مؤثر طریقہ ہے۔ بہت سے لوگ Optimization کے بعد In-Sample کی بہترین بیک ٹیسٹنگ رپورٹس سے متاثر ہو جاتے ہیں، لیکن Out-of-Sample Testing اس "فریب" کو بے نقاب کرتا ہے۔
- حقیقی اعتماد قائم کرنا: صرف جب EA In-Sample اور Out-of-Sample دونوں ڈیٹا پر معقول کارکردگی دکھائے، تب آپ اس حکمت عملی پر حقیقی اعتماد کر سکتے ہیں، نہ کہ Overfitting کی وجہ سے پیدا ہونے والے جھوٹے اعتماد پر۔
یہ دونوں ٹیسٹ کیسے کریں؟ (سادہ تصور)
عام طور پر، آپ اپنے تاریخی ڈیٹا کو دو (یا زیادہ) حصوں میں تقسیم کرتے ہیں:- In-Sample: اس حصے پر Optimization کرتے ہیں تاکہ بہترین پیرامیٹرز تلاش کریں۔
- Out-of-Sample: اس حصے کو "چھپایا" جاتا ہے اور Optimization میں استعمال نہیں کیا جاتا۔ Optimization مکمل ہونے کے بعد، بہترین پیرامیٹرز کے ساتھ اس حصے پر بیک ٹیسٹ کیا جاتا ہے تاکہ نتائج دیکھے جائیں۔
کچھ ٹریڈنگ پلیٹ فارمز (جیسے MT5) کے Strategy Tester میں Forward Testing کی سہولت ہوتی ہے، جو خود بخود ڈیٹا کو تقسیم کرنے اور ٹیسٹ کرنے کا عمل انجام دیتی ہے۔
خلاصہ: Optimization کے نتائج کی تصدیق کے کلیدی مراحل
EA کے پیرامیٹرز کو Optimize کرنے سے حکمت عملی بہتر لگ سکتی ہے، لیکن تصدیق ضروری ہے ۔- In-Sample Testing آپ کو "ممکنہ بہترین" پیرامیٹرز تلاش کرنے میں مدد دیتا ہے۔
- Out-of-Sample Testing یہ جانچتا ہے کہ یہ پیرامیٹرز واقعی "قابل اعتماد" ہیں یا نہیں۔
ان دونوں ٹیسٹوں کے ذریعے، آپ EA کی حکمت عملی کی مضبوطی کو بہتر سمجھ سکتے ہیں، Overfitting کے خطرے کو مؤثر طریقے سے کم کر سکتے ہیں، اور زیادہ دانشمندانہ تجارتی فیصلے کر سکتے ہیں۔
آخری یاد دہانی: اگرچہ EA In-Sample اور Out-of-Sample دونوں میں اچھی کارکردگی دکھائے، یہ صرف ماضی کے ڈیٹا کی بنیاد پر ہے۔
حقیقی سرمایہ کاری سے پہلے سب سے اہم آخری قدم ہمیشہ ڈیمو اکاؤنٹ میں ریئل ٹائم ٹیسٹنگ کرنا ہے۔
EA کو موجودہ مارکیٹ کے ماحول میں کچھ وقت چلنے دیں، اور اس کی حقیقی کارکردگی کا مشاہدہ کریں، یہی آخری اور حقیقی امتحان ہے۔
اگر آپ کو یہ مضمون مددگار لگا تو براہ کرم اسے اپنے دوستوں کے ساتھ شیئر کریں۔
مزید لوگوں کو فاریکس ٹریڈنگ کا علم حاصل کرنے میں مدد دیں!
مزید لوگوں کو فاریکس ٹریڈنگ کا علم حاصل کرنے میں مدد دیں!
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