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Chapter 3 | 4 min read
बैकटेस्टिंग (Backtesting) के Do’s & Don’ts (Bias, Interpretation, Metrics)
बैकटेस्टिंग (backtesting) आपको एक महत्वपूर्ण सवाल का जवाब देने में मदद करता है:
"क्या यह रणनीति पहले काम करती?"
लेकिन बैकटेस्ट रिजल्ट्स को गलत तरीके से समझने से ओवरकॉन्फिडेंस, खराब ट्रेड्स या स्ट्रेटजीज़ जो लाइव मार्केट में फेल हो सकती हैं, का सामना करना पड़ सकता है।
यह चैप्टर कवर करता है:
- अपने बैकटेस्ट रिपोर्ट में क्या चेक करना चाहिए
- कौन सी गलतियों से बचना चाहिए
- डेटा को स्पष्ट दिमाग से कैसे इंटरप्रेट करें
बैकटेस्ट रिपोर्ट में क्या देखें (What to Look for in a Backtest Report)
जब आप अपनी रणनीति को ट्रेडिंगव्यू (TradingView) के स्ट्रेटजी टेस्टर (Strategy Tester) में रन करते हैं, आपको एक समरी दिखाई देगी। इन प्रमुख मेट्रिक्स पर ध्यान दें:
नेट प्रॉफिट (Net Profit) | टेस्ट अवधि के दौरान कुल लाभ/हानि |
विन रेट (%) (Win Rate) | % ट्रेड्स जो प्रॉफिटेबल थीं |
मैक्स ड्रॉडाउन (Max Drawdown) | अवधि के दौरान पूंजी में सबसे बड़ी गिरावट |
प्रॉफिट फैक्टर (Profit Factor) | कुल लाभ ÷ कुल हानि (>1 = अच्छा) |
ट्रेड्स की संख्या (Number of Trades) | सैंपल साइज़—बहुत कम = अविश्वसनीय |
एवरेज ट्रेड % (Average Trade %) | प्रति ट्रेड औसत लाभ/हानि (अत्यधिक देखने के लिए देखें) |
सबसे आम बैकटेस्टिंग गलतियाँ (The Most Common Backtesting Mistakes)
आइए इन्हें सीधे बुलाएं।
1. स्ट्रेटजी का ओवरफिटिंग (Overfitting the Strategy)
आप सेटिंग्स को इतना ट्वीक करते हैं कि यह पिछले डेटा पर "परफेक्ट" लगता है—लेकिन असल जीवन में टूट जाता है।
कैसे बचें:
बेस्ट सेटिंग्स के पीछे न भागें। इसके बजाय, विभिन्न स्टॉक्स और टाइमफ्रेम्स में लगातार ठीक-ठाक परिणाम देखें।
2. सैंपल साइज़ को नजरअंदाज करना (Ignoring Sample Size)
आप केवल 10 ट्रेड्स का परीक्षण करते हैं, और यह लाभदायक लगता है।
क्यों यह जोखिम भरा है:
यह केवल भाग्य हो सकता है। एक मजबूत रणनीति को विभिन्न परिस्थितियों में कम से कम 30-50 ट्रेड्स की आवश्यकता होती है ताकि इसका कोई मतलब हो सके।
3. भविष्य के डेटा का उपयोग (लुकअहेड बायस) (Using Future Data (Lookahead Bias))
यह तब होता है जब आपकी रणनीति गलती से उस जानकारी का उपयोग करती है जो अभी तक उपलब्ध नहीं है, उदाहरण के लिए, जब यह उसी बार पर भविष्य के कैंडल डेटा का उपयोग करके ट्रेडिंग निर्णय लेती है।
कैसे बचें:
- हमेशा अपनी लॉजिक को पूर्ण कैंडल्स पर आधारित करें, न कि लाइव पर। उदाहरण: ta.crossover() का उपयोग करें बजाय मिड-बार प्राइस वैल्यूज़ की तुलना करने के।
- उच्च टाइमफ्रेम डेटा (जैसे एक घंटे के चार्ट पर दैनिक डेटा) का उपयोग करते समय अतिरिक्त सावधानी बरतें। उच्च टाइमफ्रेम डेटा केवल इसके कैंडल के बंद होने के बाद अपडेट होता है, इसलिए यह नए डेटा के आने के साथ निचले चार्ट पर "बदलता" हुआ दिखाई दे सकता है।
संक्षेप में:
अपनी रणनीति का निर्माण करें ताकि यह केवल एक बार के बंद होने के बाद प्रतिक्रिया करे और पुष्टि किए गए डेटा का उपयोग करे न कि उन मानों का जो बाद में अपडेट हो सकते हैं।
4. ड्रॉडाउन को समझने में गलती करना (Misunderstanding Drawdown)
आप ₹10,000 का लाभ देखते हैं और उत्साहित हो जाते हैं—लेकिन यह नजरअंदाज करते हैं कि रणनीति ने बीच में ₹5,000 गिरा दिए।
क्या करें:
हमेशा मैक्स ड्रॉडाउन चेक करें। अगर रणनीति में जंगली उतार-चढ़ाव होते हैं, तो यह व्यवहारिक नहीं हो सकती भले ही यह कागज पर लाभदायक हो।
इसके बजाय यह करें (Do This Instead)
यथार्थवादी स्टॉप-लॉस/टार्गेट्स का उपयोग करें | वास्तविक निष्पादन में परिणामों को ग्राउंडेड रखता है |
मार्केट प्रकारों में परीक्षण करें | बुलिश, साइडवेज़, और वोलेटाइल मार्केट्स महत्वपूर्ण हैं |
ट्रेड्स को प्रति दिन/सप्ताह सीमित करें | जितनी बार आप वास्तव में ट्रेड करेंगे, उसे दर्शाता है |
केवल लाभ नहीं, मेट्रिक्स को मिलाएं | विन रेट + ड्रॉडाउन + ट्रेड काउंट = पूरी तस्वीर |
एक व्यावहारिक बैकटेस्ट को इंटरप्रेट करना (Interpreting a Realistic Backtest)
मान लें आपकी रणनीति दिखाती है:
- नेट प्रॉफिट: ₹12,000
- विन रेट: 48%
- प्रॉफिट फैक्टर: 1.5
- ड्रॉडाउन: ₹3,000
- ट्रेड्स लिए गए: 60, 6 महीनों में
यह एक ठोस नींव है।
यह "परफेक्ट" नहीं है, लेकिन यह दोहराने योग्य है। भाग्य पर आधारित नहीं है, और इसलिए, पोजीशन साइजिंग, फिल्टरिंग, या अलर्ट्स को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए जगह छोड़ता है।
संक्षेप में (To Sum Up)
एक बैकटेस्ट एक गाइड है, गारंटी नहीं।
इसका उपयोग विचारों को वैलिडेट करने, कमजोरियों को स्पॉट करने और आत्मविश्वास बनाने के लिए करें, लेकिन इसे कभी भी मूर्खतापूर्ण न मानें।
स्मार्ट बैकटेस्टर्स अच्छी रणनीतियाँ बनाते हैं।
ब्लाइंड ऑप्टिमाइज़र्स जाल बनाते हैं।
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