আপনার ব্যাকটেস্টের স্লিপেজ মডেলটি ইচ্ছা করেই ভুল হওয়া উচিত

সবচেয়ে সৎ স্লিপেজ মডেল প্রায়ই ইচ্ছা করেই ভুল হয়। মোটা দাগের ঐতিহাসিক ডেটা থেকে নির্ভুল এক্সিকিউশন খরচ জানাচ্ছে—এমন ব্যাকটেস্ট আসলে এমন দাবি করছে, যার পক্ষে ডেটা যথেষ্ট নয়।

শুনতে মনে হতে পারে, তাহলে মোটা দাগের অনুমানই ব্যবহার করা উচিত। ব্যাপারটা ঠিক উল্টো: এমন একটি সরল মডেল ব্যবহার করুন, যা আপনি ব্যাখ্যা করতে পারেন, তারপর সেটিকে নিজের সঙ্গেই দ্বিমত করতে দিন। কৌশলটি যদি কেবল সুবিধাজনক একটিমাত্র ফিল অনুমানের অধীনেই কাজ করে, তাহলে অনিশ্চয়তাও ফলাফলের অংশ।

স্লিপেজের নির্ভুল অনুমান কেন বিভ্রান্তিকর হতে পারে?

ধরা যাক, আপনার কাছে 1-মিনিটের OHLCV বার আছে এবং আপনি 2,000 শেয়ারের জন্য একটি মার্কেট অর্ডার পাঠালেন। বারটি এক মিনিটের সর্বোচ্চ-সর্বনিম্ন দামের সীমা ও মোট ভলিউম জানায়। আপনার অর্ডার পৌঁছানোর সময় বিড ও আস্ক কত ছিল, আপনার আগে কিউতে কারা ছিল, ওই মিনিটজুড়ে ভলিউম কীভাবে ছড়িয়েছিল, বা আপনার অর্ডার তার কতটা ব্যবহার করত—এসব জানায় না।

তবু স্লিপেজের জন্য একটি সংখ্যা নির্ধারণ করা যায়। পরের বারের ওপেন দামের সঙ্গে নির্দিষ্ট বেসিস-পয়েন্ট খরচ যোগ করে ফিল ধরতে পারেন, অথবা অর্ডারের আকারকে বারের ভলিউম দিয়ে ভাগ করে খরচ সমন্বয় করতে পারেন। এগুলো কার্যকর আনুমানিক হিসাব, পর্যবেক্ষণ নয়। ফলাফলকে “স্লিপেজ: 3.2 বেসিস পয়েন্ট” বলে জানালে মডেলের একটি পছন্দকে পরিমাপের মতো দেখায়।

একটি উদাহরণ দেখা যাক। একটি কৌশল এমন একটি শেয়ারে প্রতি অর্ডারে $20,000 লেনদেন করে, যেখানে পরের বারের ভলিউম $400,000। এর অংশগ্রহণের হার 5%। 2 বেসিস পয়েন্ট খরচ ধরা মডেলে প্রতি অর্ডারে খরচ $4; 10 বেসিস পয়েন্ট ধরলে $20। 500টি রাউন্ড ট্রিপে কমিশনের আগেই এই ব্যবধান $16,000। কৌশলটির ব্যাকটেস্টে মোট মুনাফা যদি $18,000 হয়, তাহলে এক্সিকিউশনের অনুমানটি সিগন্যালের প্রায় সমান প্রভাব ফেলছে।

আপনার ডেটা যা দেখাতে পারে, তার সঙ্গে মানানসই পরিসর তৈরি করুন

কৌশলের অর্ডারের ধরন এবং ডেটার রেজোলিউশনের সঙ্গে মেলে—এমন একটি ভিত্তি ধরে শুরু করুন। মার্কেট অর্ডারের জন্য স্প্রেড ও ইমপ্যাক্ট দরকার। লিমিট অর্ডারের ক্ষেত্রে সেটি আদৌ ফিল হবে কি না, তার নিয়ম দরকার; দাম ছুঁলেই প্রতিটি অর্ডার ফিল হবে ধরে নেওয়া এক্সিকিউশনের আরেক ধরনের ভুল।

এরপর কয়েকটি সুস্পষ্ট পরিস্থিতিতে একই ব্যাকটেস্ট চালান। এক্সিকিউশনের কারণে পরিবর্তন হচ্ছে কি না বোঝার জন্য সিগন্যাল, সাইজিং এবং টাইমস্ট্যাম্প অপরিবর্তিত রাখুন:

পরিসংখ্যানগতভাবে ক্যালিব্রেট না করলে এগুলো আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান নয়, পরিস্থিতিভিত্তিক পরীক্ষা। রিপোর্টে এগুলোর অর্থ স্পষ্ট করুন এবং সম্ভাবনার পক্ষে প্রমাণ না থাকলে গড় করে কাল্পনিক “প্রত্যাশিত স্লিপেজ” তৈরি করবেন না।

অর্ডার অনুযায়ী মডেলকে প্রতিক্রিয়া জানাতে দিন

ছোট অর্ডারের জন্য নির্দিষ্ট বেসিস-পয়েন্ট খরচ একটি যুক্তিসংগত প্রাথমিক অনুমান হতে পারে। অংশগ্রহণ বাড়লে এই ব্যাখ্যা দুর্বল হয়ে পড়ে। অন্তত অর্ডারের নোশনাল, বারের উপলভ্য ভলিউম এবং অংশগ্রহণের হার নথিভুক্ত করুন। কৌশলটি ফিউচার্সে লেনদেন করলে কন্ট্র্যাক্টের মূল্য ও প্রাসঙ্গিক ভলিউমের একক নথিভুক্ত করুন; স্পট ক্রিপ্টোতে লেনদেন করলে কোট কারেন্সি ও ভেন্যু স্পষ্টভাবে উল্লেখ করুন।

একটি সরল ইমপ্যাক্ট কার্ভ অর্ডার বুকের হুবহু অনুকরণ না করেই সক্ষমতার চাপ দেখাতে পারে। যেমন, খরচকে ভিত্তিমূলক স্প্রেড চার্জ এবং অংশগ্রহণের বর্গমূলের সঙ্গে বাড়ে—এমন একটি ইমপ্যাক্ট টার্মের যোগফল হিসেবে নির্ধারণ করুন। উপযুক্ত এক্সিকিউশন ডেটা থাকলেই কেবল এর প্যারামিটার ফিট করুন। তা না থাকলে প্যারামিটারগুলো বদলে দেখান, ফল কত দ্রুত খারাপ হয়।

ফিল মডেল যেন নীরবে কৌশলকে উদ্ধার না করে, সেটাও নিশ্চিত করুন। তীব্র দরবৃদ্ধির পর আসা লং সিগন্যালকে শুধু ক্যান্ডেলের ভেতরে আছে বলে বারের সর্বনিম্ন দামে ফিল দেওয়া উচিত নয়। কারণ-সঙ্গত ফিলের নিয়ম ব্যবহার করুন, তারপর দাম ও বিলম্বের ওপর চাপ পরীক্ষা চালান। বিলম্বিত অর্ডার মুভটি ধরতে না পারলে, সেটি এক্সিকিউশনের ফল—মসৃণ করে বাদ দেওয়ার মতো ঝামেলা নয়।

পরিসর সংকুচিত করতে পেপার ট্রেডিং ব্যবহার করুন

পেপার ট্রেডিং আপনাকে লাইভ ম্যাচিং ইঞ্জিনে যে ফিল পেতেন তা জানাবে না। তবে ব্যাকটেস্টের অর্ডার-ধারা সিস্টেমের প্রকৃত সিদ্ধান্তের সঙ্গে মেলে কি না, তা জানাতে পারে: কখন অর্ডার তৈরি হয়, সেগুলোর আকার কত এবং কতক্ষণ সেগুলো কার্যকর থাকে।

সিমুলেট করা অর্ডারের দামকে সমসাময়িক কোটের সঙ্গে, অথবা আপনার পেপার সিস্টেম যে বাজার-ডেটা নথিভুক্ত করে তার সঙ্গে তুলনা করুন। ইন্সট্রুমেন্ট, দিনের সময়, অর্ডারের আকার এবং অর্ডারের ধরন অনুযায়ী ব্যবধানের হিসাব রাখুন। এই পর্যবেক্ষণগুলো ওই সেটআপের অনুমান সংকুচিত করতে পারে। তবে সেগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে অন্য ভেন্যু, বাজারের ভিন্ন পরিস্থিতি বা বড় অর্ডারের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হয় না।

সমালোচকেরা ঠিকই বলেন, হতাশাবাদী পরিস্থিতি খামখেয়ালি হতে পারে। ইচ্ছাকৃতভাবে কঠোর মডেল যেমন কার্যকর কৌশল বাতিল করতে পারে, তেমনি অনুকূল মডেল দুর্বল কৌশলকে অতিরিক্ত ভালো দেখাতে পারে। তাই সবচেয়ে কঠোর পরিস্থিতিকেই সত্য বলে ধরে নেবেন না। অনুমানগুলো প্রকাশ করুন, সংবেদনশীলতা দেখান এবং আন্দাজের বদলে ক্যালিব্রেট করা অনুমান তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করুন।

ক্যান্ডেল দেখে ব্যাকটেস্ট তার ঐতিহাসিক কিউ-পজিশন জানতে পারে না। তবে আপনার ডেটা যে এক্সিকিউশন পরিস্থিতিগুলোকে অসম্ভব বলে প্রমাণ করতে পারে না, সেগুলোতে এক্সিকিউশন খারাপ হলে ধারণাটি এখনও সুসংগত মনে হয় কি না, তা দেখাতে পারে। দশমিকের একটি ঘরের চেয়ে এই উত্তর বেশি কার্যকর।