حکمتِ عملی کی تلاش میں مزید مارکیٹس شامل کرنے سے بہترین بیک ٹیسٹ بظاہر مضبوط ہو سکتا ہے، جبکہ اس کے شواہد کمزور پڑ سکتے ہیں۔ علامتیں شامل کرنے کے بعد Sharpe میں اضافے کو اکثر تنوع سمجھا جاتا ہے؛ لیکن اگر آپ نے کامیاب حکمتِ عملی ڈھونڈنے کے لیے ان علامتوں کو بھی کھنگالا، تو خوش قسمتی سے کامیاب ہونے کے امکانات بھی بڑھا دیے۔
یہ فرق اس وقت بھی اہم ہے جب کوئی ایجنٹ سینکڑوں سگنل تجویز کرے، اور اس وقت بھی جب کوئی محقق ہاتھ سے چند سگنل آزمائے۔ تلاش کے دائرے میں ہر وہ مارکیٹ، ٹائم فریم، فیچر اور پیرامیٹر کا امتزاج شامل ہے جس کے نتیجے نے حتمی انتخاب پر اثر ڈالا۔ ”ہم نے صرف ایک حکمتِ عملی جاری کی“ سے یہ معلوم نہیں ہوتا کہ کتنے امیدواروں کو آزمایا گیا۔
وسیع تر مارکیٹ یونیورس بہترین Sharpe کو کیوں بڑھا سکتا ہے؟
سوچیے کہ آپ ایک ہی حکمتِ عملی کے سانچے کو 40 غیر متعلقہ مارکیٹس پر آزماتے ہیں۔ سادگی کے لیے فرض کریں کہ ہر مارکیٹ کا حقیقی Sharpe صفر ہے اور ہر تخمینی Sharpe کی معیاری خطا 0.5 ہے۔ تخمینے صفر کے آس پاس اتار چڑھاؤ دکھاتے ہیں۔ لیکن ان میں سے سب سے زیادہ کو چنیں، تو اس کا مثبت ہونا عموماً محض اس لیے متوقع ہے کہ آپ نے زیادہ سے زیادہ قدر منتخب کی۔
تقریبی نارمل مفروضے کے تحت، 40 آزاد شور پر مبنی تخمینوں میں سے سب سے بڑا تخمینہ صفر سے تقریباً 1.3 معیاری خطا اوپر آنے کی توقع ہے: اس مثال میں تقریباً 0.65 Sharpe۔ درست عدد انحصار، نمونے کی مدت اور منافع کی تقسیم پر منحصر ہے۔ اصل بات یہ ہے کہ انتخاب سے نتیجے کے حق میں تعصب پیدا ہوتا ہے، چاہے کسی حکمتِ عملی میں برتری نہ ہو۔
تلاش کا لاگ محفوظ رکھیں۔ ہر دیکھی گئی مارکیٹ اور امیدوار کا اندراج کریں، ناکام رنز اور ترک کیے گئے متبادل بھی۔ حتمی حکمتِ عملی کے لیے آزمائشوں کی تعداد اس بات سے طے ہوتی ہے کہ انتخاب کرتے وقت کن چیزوں سے رہنمائی لی گئی، نہ کہ صفائی کے بعد کتنی فائلیں باقی رہیں۔
مارکیٹس آزادانہ طور پر اچھلتے سکّے نہیں ہیں۔ BTC اور ETH اکثر ایک ساتھ حرکت کرتے ہیں؛ دو ایکویٹی انڈیکس اپنے بیشتر خطرات میں مشترک ہو سکتے ہیں۔ اس سے آزاد آزمائشوں کی مؤثر تعداد گھٹ جاتی ہے، مگر مسئلہ ختم نہیں ہوتا۔ باہم مربوط مارکیٹس میں بھی فیس، فنڈنگ، لیکویڈیٹی اور سگنل کے مؤثر اوقات مختلف ہو سکتے ہیں۔
کیا مزید مارکیٹس آزمانا متعدد آزمائشوں میں شمار ہوتا ہے؟
ہاں، جب آپ نتائج کی بنیاد پر فیصلہ کریں کہ کیا برقرار رکھنا ہے۔ اگر ابتدائی مفروضہ یہ تھا کہ ”یہ اصول بڑے perpetuals میں فنڈنگ کے اثر کو پکڑتا ہے“، تو مارکیٹس میں نتائج دیکھنا اس مفروضے کی جانچ کا حصہ ہے۔ اگر آپ 50 مارکیٹس آزمائیں، بہترین مارکیٹ ڈھونڈیں، پھر اس کے رویّے کے مطابق مفروضہ لکھیں، تو یونیورس کا انتخاب بھی اصلاح کے عمل کا حصہ بن چکا ہے۔
پہلے سے طے شدہ وسعت اور نتائج دیکھنے کے بعد چنی گئی وسعت میں ایک اہم فرق ہے۔ پہلے سے مقررہ باسکٹ یہ دکھا سکتی ہے کہ کوئی خیال طے شدہ دائرے کی مختلف مارکیٹس میں کتنا مضبوط ہے۔ لیکن اگر باسکٹ میں اس وقت تک علامتیں شامل کی جائیں جب تک کسی ایک کی ایکویٹی کرو متاثر کن نہ لگنے لگے، تو یہ تلاش کا طریقۂ کار ہے۔ دونوں جائز تحقیقی طریقے ہو سکتے ہیں، مگر دونوں الگ سوالوں کے جواب دیتے ہیں۔
| تحقیقی انتخاب | اس سے کیا نتیجہ اخذ کیا جا سکتا ہے | یہ اکیلے کیا ثابت نہیں کر سکتا |
|---|---|---|
| پہلے سے طے شدہ باسکٹ، سب مارکیٹس کے ساتھ یکساں برتاؤ | منتخب مارکیٹس میں اصول کا رویّہ | یہ کہ باسکٹ ہر قابلِ تجارت مارکیٹ کی نمائندگی کرتی ہے |
| آزمائشوں کے بعد بہترین کارکردگی والی مارکیٹ کا انتخاب | آزمائی گئی مارکیٹس میں سے کس کا تاریخی نتیجہ سب سے مضبوط تھا | یہ کہ منتخب Sharpe غیر متعصب تخمینہ ہے |
| تلاش سے پہلے الگ رکھی گئی مارکیٹس | کیا منجمد اصول ان مارکیٹس پر بھی لاگو ہوتا ہے جنہیں پہلے نہیں آزمایا گیا | یہ کہ مستقبل کے حالات الگ رکھی گئی مارکیٹس کے حالات جیسے ہوں گے |
میں کیسے جانچوں کہ برتری نئی مارکیٹس میں بھی کام کرتی ہے؟
الگ رکھے گئے ڈیٹا کو کھولنے سے پہلے تحقیقی فیصلے حتمی کر لیں۔ اس میں سگنل کی تعریف، پیرامیٹرز، یونیورس کے قواعد، ری بیلنس کا شیڈول اور عمل درآمد کے مفروضے شامل ہیں۔ پھر اسی حکمتِ عملی کو ان مارکیٹس پر جانچیں جنہوں نے ان فیصلوں پر اثر نہیں ڈالا۔
مثلاً فرض کریں کہ کرپٹو مومینٹم کا ایک اصول 2023 تک BTC اور ETH perpetuals پر تیار کیا گیا۔ آپ دوسرے لیکویڈ perpetuals کا ایک مجموعہ الگ رکھ سکتے ہیں، جس کا انتخاب ایسے اصول کے تحت ہو جو صرف ٹیسٹ کی مدت سے پہلے دستیاب معلومات استعمال کرے، اور اسے تمام ٹیوننگ سے باہر رکھ سکتے ہیں۔ پھر 2024 اور 2025 میں ان کنٹریکٹس پر منجمد اصول لاگو کریں۔ ہر ایکسچینج کی اصل فیس سطح، فنڈنگ ادائیگیاں، کنٹریکٹ کی خصوصیات اور قابلِ دفاع قیمت اثر کا مفروضہ شامل کریں؛ مارکیٹ کے لحاظ سے ٹریڈنگ لاگت شامل کیے بغیر منتقلی کی جانچ لاگت کے فرق کو سگنل کی ناکامی سمجھ سکتی ہے—یا ناکامی کو چھپا سکتی ہے۔
صرف مجموعی Sharpe نہیں، الگ رکھی گئی مارکیٹس کے نتائج کی تقسیم بھی رپورٹ کریں۔ مجموعی پورٹ فولیو یہ چھپا سکتا ہے کہ تقریباً سارا منافع کسی ایک مارکیٹ سے آیا۔ ہر مارکیٹ کا خالص نتیجہ، ٹریڈز کی تعداد، ڈرا ڈاؤن اور سب سے بڑی مارکیٹ کے کل P&L میں حصے کی تفصیل دکھائیں۔ اگر اصول صرف ایک کنٹریکٹ پر کام کرتا ہے، تو اسے کنٹریکٹ سے مخصوص نتیجہ کہیں۔
وقت کی تقسیم بھی درست رکھیں۔ ممکن ہے کسی مارکیٹ کو نہ چھیڑا گیا ہو، مگر اس کے ڈیٹا کی مدت اسی رجیم میں آتی ہو جس نے حکمتِ عملی کی تیاری کے دوران کارکردگی کو آگے بڑھایا تھا۔ مختلف مارکیٹس پر الگ رکھ کر جانچنے سے معلوم ہوتا ہے کہ اصول مختلف انسٹرومنٹس میں منتقل ہوتا ہے یا نہیں؛ بعد کی مدت پر الگ رکھ کر جانچنے سے معلوم ہوتا ہے کہ اصول وقت کے ساتھ منتقل ہوتا ہے یا نہیں۔ یہ دو الگ آزمائشیں ہیں، اور ایک میں اچھا نتیجہ دوسری کی جگہ نہیں لے سکتا۔
اگر حکمتِ عملی کو واقعی مزید مارکیٹس استعمال کرنی چاہییں تو؟
تو انہیں شامل کریں، مگر طریقہ پہلے طے کریں۔ ایک مقررہ سگنل کے مطابق ہر اہل مارکیٹ میں ٹریڈ کرنے والا پورٹ فولیو اصول اس مقابلے سے مختلف ہے جس میں تاریخی طور پر بہترین مارکیٹ جیتتی ہے۔ اہلیت کا تعین مستقبل کی کارکردگی دیکھے بغیر ہونا چاہیے؛ مثلاً کسی مخصوص وقت پر دستیاب لیکویڈیٹی کی حد اور کم از کم مطلوبہ تاریخ کی بنیاد پر۔ رکنیت میں تبدیلیوں کے اوقات بھی درج ہونے چاہییں، ورنہ آج کی ”لیکویڈ مارکیٹس“ کی فہرست ماضی کے بیک ٹیسٹ میں آج تک برقرار رہنے والی مارکیٹس کو چپکے سے شامل کر سکتی ہے۔
ناقدین کی یہ بات درست ہے کہ محدود یونیورس سے نازک حکمتِ عملی بن سکتی ہے اور وسیع پیمانے پر آزمائش مضبوطی جانچنے کا مفید طریقہ ہے۔ حل یہ نہیں کہ مارکیٹس کو آزمانا چھوڑ دیں۔ اصل بات یہ ہے کہ خیال دریافت کرنے کے لیے استعمال ہونے والی مارکیٹس کو منجمد خیال کو چیلنج کرنے والی مارکیٹس سے الگ رکھیں، اور دریافت کے عمل کو شواہد کا حصہ شمار کریں۔
وسیع تر یونیورس حکمتِ عملی کو تجربہ گاہ سے باہر قائم رہنے میں مدد دے سکتا ہے۔ یہ خوش قسمتی سے کامیاب بیک ٹیسٹ کو تجربہ گاہ کے انتخابی مقابلے میں جیتنے میں بھی مدد دے سکتا ہے۔ تلاش کا لاگ اور الگ رکھی گئی مارکیٹس بتاتی ہیں کہ آپ کا Sharpe کس کہانی کی تائید کرتا ہے۔
← تمام پوسٹس
