پے رول فلٹر حکمتِ عملی بنانے والے عزیز،
آپ نے ایک سادہ اصول بنایا ہے: امریکی روزگار رپورٹ کے بعد، اگر ماہانہ پے رول میں اضافہ 175,000 سے زیادہ ہو تو آپ کی حکمتِ عملی 5 سیشنز کے لیے ایکویٹی ETF رکھتی ہے۔ بصورتِ دیگر، یہ نقد میں رہتی ہے۔ آپ نے ایکویٹی مارکیٹ کھلنے کے بعد داخلے کا وقت مقرر کیا، ٹریڈنگ اخراجات شامل کیے، اور حد مقرر رکھی۔ پھر آپ نے تاریخی پے رول سیریز ڈاؤن لوڈ کر کے اس سے ہر سگنل دوبارہ بنایا۔
اب باقی مسئلہ ڈاؤن لوڈ کا ہے۔ تاریخی معاشی سیریز میں نظرثانی شدہ تخمینے شامل ہو سکتے ہیں جو ان تاریخوں پر دستیاب نہیں تھے جن پر آپ کی حکمتِ عملی کے مطابق تجارت ہوئی۔ میکرو سگنل کا دیانت دارانہ بیک ٹیسٹ کرنے کے لیے، آپ کو ہر فیصلے کے وقت دستیاب ورژن درکار ہے۔ داخلے کو 1 بار آگے کرنے سے وہ عدد درست نہیں ہو گا جو 2 ماہ بعد شائع ہوا تھا۔
آپ کے جنوری کے مشاہدے کی کئی سالگرہیں ہیں
یہ فرضی اجراء کی تاریخ دیکھیں۔ یہ تاریخیں اور پے رول میں تبدیلیاں طریقۂ کار سمجھانے کے لیے ہیں؛ یہ رپورٹ شدہ معاشی نتائج نہیں ہیں۔
| اجراء | حوالہ جاتی مہینہ | رپورٹ شدہ پے رول میں تبدیلی | اس اجراء پر آپ کا اصول |
|---|---|---|---|
| 7 فروری، 08:30 ET | جنوری | +150,000 | نقد میں رہیں |
| 7 مارچ، 08:30 ET | جنوری، نظرثانی شدہ | +185,000 | فروری کا فیصلہ نہیں بدلتا |
| 4 اپریل، 08:30 ET | جنوری، دوبارہ نظرثانی شدہ | +210,000 | فروری کا فیصلہ نہیں بدلتا |
اگر آپ کے ڈاؤن لوڈ میں جنوری کا عدد +210,000 ہے تو آپ کا ری پلے فروری میں ETF خرید لے گا۔ آپ کا اصل اصول نقد میں رہتا۔ ہر قیمت، آرڈر کا وقت اور کمیشن درست ہونے کے باوجود پوری تجارت فرضی ہو سکتی ہے۔
یہ مت سمجھیں کہ اس آلودگی سے کارکردگی لازماً بہتر ہو گی۔ نظرثانی منافع بخش تجارت پیدا کر سکتی ہے، نقصان دہ تجارت پیدا کر سکتی ہے، یا دونوں میں سے کوئی بھی ختم کر سکتی ہے۔ خامی یہ ہے کہ آپ کی سمولیشن ایسے سوال کا جواب دیتی ہے جو آپ کی حکمتِ عملی اس وقت پوچھ ہی نہیں سکتی تھی۔
اور جنوری صرف وہ مدت ہے جسے ناپا جا رہا ہے۔ یہ وہ تاریخ نہیں جب آپ کو اس پیمائش کا علم ہوا۔ جنوری 1 کے لیبل والی قطار آپ کو جنوری 1 ہی کو اس پر تجارت کرنے کی اجازت نہیں دیتی۔
ہر قدر کی دستیابی کا ریکارڈ رکھیں
آپ کے تحقیقی جدول میں مہینے اور عدد سے زیادہ معلومات ہونی چاہئیں۔ حوالہ جاتی مدت، قدر، اجراء کا وقت، ورژن شناخت کنندہ اور ماخذ محفوظ رکھیں۔ مسلسل ڈیٹا جمع کرنے کی صورت میں یہ بھی ریکارڈ کریں کہ آپ کے سسٹم کو اجراء کب موصول ہوا۔ پرانے ورژن کو اپنی جگہ نئی قدروں سے بدلنے کے بجائے محفوظ رکھیں۔
فیصلے کے وقت، ہر مشاہدے کا تازہ ترین اہل ورژن منتخب کریں جس کی دستیابی کا وقت اس فیصلے کے وقت یا اس سے پہلے ہو۔ پھر اس دوبارہ بنائے گئے اسنیپ شاٹ سے اپنی خصوصیات کا حساب لگائیں۔
آپ کا ڈیٹا حاصل کرنے کا اصول: پہلے ریکارڈز کو اسی ڈیٹا تک محدود کریں جو دستیاب تھا، پھر قابلِ اطلاق ورژن منتخب کریں، اور اس کے بعد سگنل کا حساب لگائیں۔ آج کی نظرثانی شدہ تاریخ پر خصوصیات نکال کر نتیجے کو بعد میں آگے سرکانے سے معلومات کا اخراج برقرار رہتا ہے۔
آپ کے 5 سیشنز کے ہولڈنگ پیریڈ سے یہ ریکارڈ رکھنا اختیاری نہیں ہو جاتا۔ اس سے آپ کو محتاط داخلے کا وقت چننے کی زیادہ گنجائش ملتی ہے؛ نظرثانی تک پہلے سے رسائی نہیں۔
پرانے تحقیقی کام کے لیے، ممکن ہے آپ کے پاس عوامی اجراء کے وقت کا ثبوت ہو لیکن اپنے وصولی کے وقت کا کوئی ریکارڈ نہ ہو۔ اس فرق کو واضح رکھیں۔ دستاویزی اشاعت کے وقت کے بعد ایک مقررہ تاخیر فرض کر کے رسائی کا ماڈل بنا سکتے ہیں۔ اس مفروضے کو تاریخی ترسیل کی پیمائش کے طور پر بیان نہیں کر سکتے۔
آپ کو ٹائم زون سے باخبر وقت بھی درکار ہو گا۔ اجراء کا دستاویزی مقامی وقت محفوظ کریں اور اسے درست طور پر تبدیل کریں؛ نیویارک کے لیے مقررہ UTC فرق دن کی روشنی بچانے کے وقت کی تبدیلیوں کے دوران ناکام ہو گا۔ مستقبل کے اپنے لیے یہ چھوٹی سی مہربانی کریں۔ ستمبر والے آپ کو مارچ والے آپ کے کالم date_actual_final2 کا مطلب سمجھنے کی زحمت نہیں ہونی چاہیے۔
آپ کی متحرک خصوصیات کے لیے مکمل ورژن تاریخ درکار ہے
فرض کریں آپ مقررہ حد کی جگہ یہ اصول اپناتے ہیں: “پے رول میں اضافہ گزشتہ 12 ماہ کی اوسط سے زیادہ ہے۔” اب آپ کو فیصلے کے وقت تک کی سابقہ قدریں درکار ہیں، جن میں اس وقت تک شائع شدہ نظرثانیاں بھی شامل ہیں۔
ہر مہینے کی پہلی اشاعت ہمیشہ کے لیے استعمال کرنا ایک مختلف خصوصیت متعین کرتا ہے۔ اگر آپ ابتدائی اعلانات کی تاریخ چاہتے ہیں تو یہ ایک جائز ڈیزائن ہو سکتا ہے۔ مگر یہ کسی خاص صبح نظر آنے والی معاشی تاریخ کو دوبارہ نہیں بناتا، کیونکہ اس صبح کی معلومات میں پہلے مہینوں کی نظرثانیاں پہلے ہی شامل ہو سکتی ہیں۔
اگر آپ روزگار کی سطحوں سے ماہانہ پے رول تبدیلیاں اخذ کرتے ہیں، تو فرق نکالنے سے پہلے متعلقہ ورژن کے لیے سطحوں کی سیریز دوبارہ بنائیں۔ نئی جاری شدہ سطح کو پچھلے مہینے کی پرانے ورژن والی سطح کے ساتھ ملانے سے ایسی تبدیلی بن سکتی ہے جو کسی شائع شدہ اسنیپ شاٹ میں موجود ہی نہ تھی۔
لہٰذا آپ کو واضح کرنا ہو گا کہ آپ کی خصوصیت کا مطلب کیا ہے: ابتدائی اعلانات، تازہ ترین دستیاب معاشی تصویر، یا خود نظرثانیاں۔ “پے رول میں اضافہ” کہنے سے بہت کچھ غیر طے شدہ رہ جاتا ہے۔
10 سال دوبارہ چلانے سے پہلے ایک اجراء درست کریں
آپ ALFRED سے آغاز کر سکتے ہیں، جو کئی معاشی سیریز کی ورژن تاریخ فراہم کرتا ہے۔ اپنی عین سیریز اور مدت کے لیے دستیابی دیکھیں۔ صرف ورژن کی تاریخ سے دن کے اندر دستیابی ثابت نہیں ہوتی؛ اسی دن کے سگنل میں استعمال کرنے سے پہلے اسے دستاویزی اجراء کے وقت کے ساتھ ملائیں۔
اپنے پہلے آڈٹ کے لیے ایک اجراء منتخب کریں اور اسے ہاتھ سے دوبارہ بنائیں:
- محفوظ شدہ اجراء تلاش کریں اور اشاعت کا وقت، حوالہ جاتی مہینہ اور ابتدائی قدر درج کریں۔
- وہ ان پٹ اسنیپ شاٹ دوبارہ بنائیں جو آپ کی حکمتِ عملی کو داخلے سے پہلے موصول ہوتا۔
- سگنل کا دستی حساب لگائیں اور اپنے ری پلے سے اس کا موازنہ کریں۔
- ڈیٹا اسٹور میں بعد کی نظرثانی شامل کریں اور تصدیق کریں کہ پہلے والا فیصلہ تبدیل نہیں ہوا۔
یہ آخری جانچ خودکار تحقیقی پائپ لائن میں خاص طور پر کارآمد ہے۔ اپنے تحقیقی ایجنٹ کو خصوصیت کی قدروں کے ساتھ اسنیپ شاٹ کی آخری حد اور منتخب ورژن شناخت کنندے بھی دیں۔ آپ کو اتنے شواہد درکار ہیں کہ ڈیٹابیس بڑھ جانے کے بعد بھی کسی تجارت کا سراغ ایک خاص اجراء تک لگایا جا سکے۔
جب وہ واحد فیصلہ دوبارہ درست طور پر بن جائے، تو تاریخ پھر سے چلائیں اور منافع کا موازنہ کرنے سے پہلے سگنلز کے اختلافات دیکھیں۔ شمار کریں کہ اس اصلاح سے کتنے داخلے شامل ہوئے، ہٹے یا منتقل ہوئے۔ صرف پہلے اور بعد کے Sharpe سے زیادہ آپ ان بدلے ہوئے فیصلوں سے سیکھیں گے۔
آپ کی فروری کی تجارت کو فروری کی معلومات پر قائم رہنا ہو گا۔ اپریل کی نظرثانی اپریل میں ہی رہنے دیں۔
← تمام پوسٹس
