آپ کے بیک ٹیسٹ میں غلط پوائنٹ اِن ٹائم یونیورس استعمال ہوئی

بیک ٹیسٹ میں ہر کینڈل کا ٹائم اسٹیمپ درست ہو سکتا ہے، پھر بھی اس میں کل کی معلومات استعمال ہو سکتی ہیں۔ ایسا تب ہوتا ہے جب حکمتِ عملی کو کئی برسوں کی تاریخ پر آج کے باقی رہ جانے والے اثاثوں کے ساتھ آزمایا جائے، گویا اسے پہلے سے معلوم تھا کہ کون سی مارکیٹس لیکویڈ رہیں گی، لسٹڈ رہیں گی اور برقرار رکھنے کے قابل ہوں گی۔

یونیورس کی تشکیل حکمتِ عملی کا حصہ ہے۔ اگر لائیو سسٹم ہر فیصلے کے وقت صرف دستیاب اثاثوں میں سے انتخاب کر سکتا تھا، تو بیک ٹیسٹ کو بھی اسی حد کا پابند ہونا چاہیے۔ 3 عام اختصارات اکثر اس حد کو مٹا دیتے ہیں۔

پہلی غلطی: پوری تاریخ پر آج کی فہرست کا بیک ٹیسٹ کرنا

فرض کریں کہ آپ آج کرپٹو کی 50 سب سے بڑی پرپیچوئل مارکیٹس چھانٹتے ہیں، پھر 2021 سے ان کا بیک ٹیسٹ کرتے ہیں۔ اس فہرست میں وہ کنٹریکٹس شامل نہیں جو ختم ہو گئے، جن کی لیکویڈیٹی کھو گئی یا جو ڈی لسٹ ہو گئے۔ اس کے علاوہ، اس سے پرانی تاریخوں کو ایسی مارکیٹس تک رسائی مل جاتی ہے جو شاید اس وقت موجود ہی نہ تھیں۔

نقصان آسانی سے نظرانداز ہو جاتا ہے: حکمتِ عملی زیادہ مستحکم دکھائی دیتی ہے کیونکہ ناکام اثاثے اس کے نمونے سے غائب ہو چکے ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مومینٹم کا اصول آج کی 50 مارکیٹس میں بہترین دکھائی دے سکتا ہے، حالانکہ تاریخی صورت میں بار بار ان اثاثوں میں سرمایہ لگتا جو بعد میں کریش ہو گئے یا ایکسچینج سے ڈی لسٹ ہو گئے۔ آپ نے ایسے پورٹ فولیو کا تجربہ کیا ہے جس کا انتخاب نتائج جاننے کے بعد کیا گیا۔

رکنیت کو تاریخ وار ریکارڈ کے طور پر بنائیں۔ ہر اثاثے کے لیے درج کریں کہ وہ کب اہل ہوا، کب اس کی اہلیت ختم ہوئی، اور کیوں۔ ہر ری بیلنس کے وقت صرف اسی وقت دستیاب معلومات سے اصول لاگو کریں۔ مارکیٹ کو اس کی اصل لسٹنگ اور مطلوبہ وارم اپ مدت کے بعد شامل ہونا چاہیے۔ اگر وہ ڈی لسٹ ہو جائے، تو اس کی آخری پوزیشن کے لیے اخراج یا سیٹلمنٹ کا طریقہ طے ہونا چاہیے؛ اس کی قطاریں حذف کرنا اخراج کا اصول نہیں ہے۔

دوسری غلطی: فیصلے کے بعد ناپے گئے شماریاتی پیمانے کے مطابق درجہ بندی کرنا

تاریخی یونیورس میں بھی معلومات رس سکتی ہیں، اگر اس کی رکنیت کا اصول مستقبل پر مشتمل پوری مدت استعمال کرے۔ “ہر ماہ لیکویڈیٹی کے لحاظ سے 20 سب سے بہتر اسٹاکس میں ٹریڈ کریں” معقول لگتا ہے، یہاں تک کہ لیکویڈیٹی کی درجہ بندی پورے مہینے کی بنیاد پر کی جائے جس میں حکمتِ عملی کو ٹریڈ کرنا ہے۔

فرض کریں کہ ری بیلنسنگ پہلے ٹریڈنگ دن ہوتی ہے۔ اس مہینے کے اوسط ڈالر والیوم کے مطابق درجہ بندی خاموشی سے اگلے 3 ہفتوں کو یہ فیصلہ کرنے کے لیے استعمال کرتی ہے کہ پہلے دن کون اہل تھا۔ اکثر نقصان غیرمعمولی طور پر اچھی گنجائش کی صورت میں سامنے آتا ہے: حکمتِ عملی ان اثاثوں سے بچ جاتی ہے جو مہینے کے بعد کے حصے میں غیرلیکویڈ ہو گئے، حالانکہ داخلے کے وقت اسے یہ معلوم نہیں ہو سکتا تھا۔

انتخاب کے وقت سے پہلے پیمائش کا آخری وقت مقرر کریں۔ پہلے سیشن میں ماہانہ ری بیلنسنگ کے لیے آپ پچھلے 20 مکمل سیشنز کی بنیاد پر درجہ بندی کر سکتے ہیں، جن کا اختتام پچھلے سیشن پر ہو۔ پھر عمل درآمد میں تاخیر واضح کریں: اگر درجہ بندی کل کے کلوز کو استعمال کرتی ہے، تو کیا آپ کے فرض کردہ طریقۂ کار کے مطابق آرڈر آج کے اوپن پر جمع ہو سکتا ہے؟

تیسری غلطی: گم شدہ تاریخی ڈیٹا کو اس بات کا ثبوت سمجھنا کہ اثاثہ اہل نہیں تھا

ڈیٹا فراہم کنندہ کا آرکائیو لازماً تاریخی مارکیٹ کا مکمل ریکارڈ نہیں ہوتا۔ کسی سمبل کا غائب ہونا یہ بتا سکتا ہے کہ اثاثہ کبھی موجود ہی نہیں تھا، ایکسچینج نے نام رکھنے کا طریقہ بدل دیا، فراہم کنندہ ڈی لسٹ شدہ انسٹرومنٹس محفوظ رکھنے میں ناکام رہا، یا فیڈ میں محض وقفہ ہے۔ ان صورتوں کے نتائج مختلف ہیں۔

نقصان ایک صاف ستھری یونیورس ہے جس میں غیر واضح خلا موجود ہیں۔ محققین اکثر پوری بیک لک ونڈو لازم کرتے ہیں، پھر خاموشی سے ہر اس چیز کو خارج کر دیتے ہیں جس کی پوری تاریخ موجود نہ ہو۔ وارم اپ کا یہ اصول معقول ہو سکتا ہے، مگر اس سے نئے لسٹ ہونے والے اثاثے بھی دانستہ طور پر خارج ہو جاتے ہیں۔ اس سے بھی بدتر یہ ہے کہ اگر ناکام مارکیٹس میں تاریخی ڈیٹا زیادہ غائب ہو، تو “صرف مکمل ڈیٹا” ایک اور سروائیورشپ فلٹر بن جاتا ہے۔

اہلیت، ڈیٹا کی دستیابی اور حکمتِ عملی کے وارم اپ کو الگ الگ حقائق کے طور پر رکھیں۔ ہر تاریخ پر درج کریں کہ اثاثہ کیوں خارج ہوا۔ ریسرچ لیجر میں ڈیٹا کی کمی محفوظ رکھیں، اسے خاموشی سے حذف کرنے میں نہ بدلیں۔ جب ماخذ یہ طے نہ کر سکے کہ مارکیٹ لسٹڈ یا قابلِ ٹریڈ تھی یا نہیں، تو یہ بات واضح کریں اور ناپیں کہ نتیجہ اس غیر یقینی پر کس حد تک منحصر ہے۔

یونیورس کو دوبارہ قابلِ عمل بنائیں

ایک مفید آڈٹ کا آغاز کسی ایک تاریخی ری بیلنس سے ہوتا ہے۔ تاریخ وار لسٹنگز اور اس آخری وقت تک دستیاب ڈیٹا سے امیدواروں کی فہرست دوبارہ بنائیں۔ درجہ بندی کے لیے صرف مکمل مشاہدات استعمال کرتے ہوئے اِن پٹس دوبارہ شمار کریں۔ پھر حاصل شدہ رکنیت کا موازنہ اس فہرست سے کریں جو آپ کے بیک ٹیسٹ نے حقیقتاً استعمال کی تھی۔

اصول، اس کا آخری وقت، رکنیت کے فیصلے اور ماخذ کا ورژن رن کے ساتھ محفوظ کریں۔ اگر آپ کسی مخصوص تاریخ پر یہ وضاحت نہیں کر سکتے کہ ایک اثاثہ کیوں شامل ہوا اور دوسرا کیوں باہر رہا، تو آپ ابھی یہ نہیں بتا سکتے کہ حکمتِ عملی نے کوئی برتری دریافت کی یا مستقبل کے مطابق ڈھالے گئے نمونے سے فائدہ اٹھایا۔

یونیورس کی غلطیاں شاذونادر ہی ناممکن قیمتوں کی صورت میں سامنے آتی ہیں۔ یہ ایسی حکمتِ عملی میں دکھائی دیتی ہیں جو آسانی سے اُن مارکیٹس سے بچ گئی جو بعد میں آسان نہیں رہیں۔