बैकटेस्टिंग के लिए टिक-दर-टिक डेटा क्यों महत्वपूर्ण है

आपके चार्ट पर हर कैंडल आपको चार चीज़ें बताती है: प्राइस कहां open हुआ, कितना ऊपर गया, कितना नीचे गया, और कहां close हुआ। बस इतना। इन चार पॉइंट्स के बीच जो कुछ हुआ वह खो जाता है। और बैकटेस्टिंग के लिए, हर कैंडल के अंदर क्या हुआ यह अक्सर final OHLC values से ज़्यादा मायने रखता है।

टिक डेटा क्या है?

एक टिक एक प्राइस अपडेट है। जब भी कोई ट्रेड execute होता है या प्राइस quote बदलता है, वह एक टिक है। London सेशन के दौरान EUR/USD जैसे active इंस्ट्रूमेंट पर प्रति मिनट सैकड़ों टिक हो सकते हैं। Asian सेशन के दौरान किसी शांत exotic pair पर बस कुछ ही दिख सकते हैं।

टिक डेटा इन सभी प्राइस अपडेट्स को timestamp के साथ रिकॉर्ड करता है। जब आप टिक डेटा रिप्ले करते हैं, तो आप exactly देखते हैं कि प्राइस एक पल से दूसरे पल कैसे चला, बिल्कुल उसी क्रम में जैसे हुआ।

OHLC डेटा, इसके विपरीत, उस सारी गतिविधि को प्रति समय अवधि सिर्फ चार नंबर्स में summarize करता है। एक 5-मिनट कैंडल में 500 टिक हो सकते हैं, लेकिन आपका standard चार्ट सिर्फ open, high, low और close दिखाता है। बाकी 496 प्राइस पॉइंट्स फेंक दिए जाते हैं।

OHLC बार क्या छुपाते हैं

OHLC डेटा की समस्या यह नहीं कि यह गलत है। जो चार values यह दिखाता है वे सही हैं। समस्या यह है जो यह नहीं दिखाता। यहां विशिष्ट मुद्दे हैं:

स्टॉप हंट की समस्या

कल्पना करें एक 15-मिनट कैंडल जिसका high 1.1050 है और low 1.1020। आपकी long position का स्टॉप 1.1025 पर था। OHLC बार देखकर, आपका स्टॉप स्पष्ट रूप से हिट हुआ क्योंकि low आपके स्टॉप लेवल से नीचे है। लेकिन क्या हुआ अगर प्राइस पहले ऊपर 1.1050 तक गया, आपका टेक प्रॉफिट हिट किया, और फिर 1.1020 तक गिरा जब आप profit के साथ पहले ही बाहर हो चुके थे?

सिर्फ OHLC डेटा से, आप जान नहीं सकते। ज़्यादातर बैकटेस्टिंग engines worst case assume करते हैं या एक सरल नियम इस्तेमाल करते हैं (जैसे "अगर स्टॉप और टारगेट दोनों बार के अंदर हैं, तो करीबी पहले हिट हुआ मानो")। ये assumptions एक winning स्ट्रैटेजी को loser दिखा सकती हैं, या उलटा। टिक डेटा अनुमान पूरी तरह हटा देता है क्योंकि आप सही क्रम देख सकते हैं।

एंट्री सटीकता

अगर आप लिमिट ऑर्डर्स इस्तेमाल करते हैं, तो आपको जानना होगा कि प्राइस वाकई आपके एंट्री लेवल तक पहुंचा या नहीं। OHLC डेटा दिखा सकता है कि कैंडल का low 1.1030 था, और आपकी buy limit 1.1030 पर थी। क्या आपको fill मिला? सिर्फ OHLC से, आप हां मान सकते हैं। लेकिन टिक डेटा दिखा सकता है कि प्राइस briefly 1.1031 तक आया और वापस चला गया, कभी 1.1030 तक पहुंचा ही नहीं। वह fill कभी हुआ ही नहीं।

बैकटेस्टिंग में अतिशयोक्ति

यह सबसे छुपी हुई समस्या है। OHLC डेटा पर चलाए गए बैकटेस्ट हकीकत से थोड़ा बेहतर रिज़ल्ट देते हैं। कारण यह है कि OHLC बार बैकटेस्ट engine को घटनाओं के क्रम के बारे में assumptions लगाने पर मजबूर करते हैं, और ये assumptions अक्सर ट्रेडर के पक्ष में होती हैं।

उदाहरण के लिए, कई बैकटेस्ट engines अगर आप long हैं तो बार के high को low से पहले process करते हैं (यह मानकर कि टारगेट स्टॉप से पहले हिट हुआ)। यह ज़रूरी नहीं कि ऐसा हुआ हो। सैकड़ों ट्रेड्स में, ये छोटी गलतियां जमा होती हैं और लाइव ट्रेडिंग में आपके असली अनुभव से ज़्यादा अच्छी तस्वीर पेश करती हैं।

टिक डेटा डाउनलोड करने की परेशानी

परंपरागत रूप से, बैकटेस्टिंग के लिए टिक डेटा प्राप्त करना एक थकाऊ प्रक्रिया रही है:

• स्रोत ढूंढना। बहुत कम ब्रोकर या डेटा प्रोवाइडर मुफ्त टिक डेटा देते हैं। Dukascopy उनमें से एक है, लेकिन उनके servers से डाउनलोड करना धीमा है और format को conversion चाहिए।
• फाइल साइज़। टिक डेटा बहुत बड़ा होता है। EUR/USD का एक साल का टिक डेटा कई gigabytes हो सकता है। इन फाइल्स को store और manage करना झंझट है।
• Format conversion। अलग-अलग प्लेटफॉर्म अलग डेटा format expect करते हैं। डेटा को अपने बैकटेस्टिंग टूल के लिए सही shape में लाने के लिए अक्सर conversion scripts चलानी पड़ती हैं।
• डेटा में कमियां। डाउनलोड किए गए डेटा में अक्सर gaps होते हैं, खासकर rollover times या कम-liquidity अवधियों के आसपास। इन gaps को check और handle करना पड़ता है।
• अपडेट रखना। अगर आपको recent डेटा चाहिए, तो नियमित रूप से नई फाइल्स डाउनलोड करनी और मौजूदा datasets में जोड़नी पड़ती हैं।

यही एक कारण है कि कई ट्रेडर्स टिक-लेवल बैकटेस्टिंग छोड़ देते हैं और बार डेटा से काम चलाते हैं। टिक डेटा library maintain करने की मेहनत असली है।

StrategyTune ब्राउज़र में सीधे multiple ब्रोकर sources से टिक डेटा स्ट्रीम करके इसे हल करता है। कुछ डाउनलोड नहीं करना, कोई फाइल manage नहीं करनी, कोई conversion नहीं चाहिए। इंस्ट्रूमेंट चुनें और डेटा वहां है, रिप्ले के लिए तैयार।

टिक डेटा बनाम OHLC: तुरंत तुलना

कई ब्रोकर्स से डेटा

एक और बात जो बताने लायक है — टिक डेटा ब्रोकर्स के बीच अलग होता है। हर ब्रोकर के थोड़े अलग spreads, थोड़े अलग feeds, और थोड़ी अलग execution होती है। एक ब्रोकर के डेटा पर perfectly काम करने वाली स्ट्रैटेजी दूसरे पर अलग रिज़ल्ट दिखा सकती है।

StrategyTune फॉरेक्स, इंडेक्स, कमोडिटी और क्रिप्टो के लिए कई ब्रोकर sources से मार्केट डेटा देता है। इसका मतलब आप अपनी स्ट्रैटेजी को अलग-अलग डेटा feeds के खिलाफ टेस्ट कर सकते हैं और देख सकते हैं कि edge सभी providers पर टिकती है, सिर्फ उस एक पर नहीं जिसे आप लाइव ट्रेडिंग में इस्तेमाल करते हैं।

OHLC कब काफी है

हर स्ट्रैटेजी को टिक डेटा की ज़रूरत नहीं। अगर आप डेली चार्ट्स पर 100+ pip वाइड स्टॉप्स के साथ ट्रेड करते हैं, तो एक कैंडल के अंदर की घटनाएं शायद आपके outcome को प्रभावित नहीं करतीं। Position ट्रेडर्स और long-term स्विंग ट्रेडर्स के लिए, OHLC डेटा आमतौर पर काफी है।

लेकिन अगर आप इंट्राडे ट्रेड करते हैं, टाइट स्टॉप्स इस्तेमाल करते हैं, या 45% win rate और 50% win rate के फर्क की परवाह करते हैं, तो टिक डेटा optional नहीं है। यह उन बैकटेस्टिंग रिज़ल्ट्स का फर्क है जिन पर आप भरोसा कर सकते हैं और उन रिज़ल्ट्स का जो अनुमानों से दूषित हैं।

टिक और बार रिप्ले के practical फर्कों के बारे में, चार्ट रिप्ले बनाम बार रिप्ले देखें। और अगर आप अभी टिक डेटा के साथ बैकटेस्टिंग शुरू करना चाहते हैं, तो StrategyTune मुफ्त है और बिना किसी setup के ब्राउज़र में चलता है।