ट्रेडिंग प्रदर्शन मेट्रिक्स

ट्रेडिंग प्रदर्शन मेट्रिक्स

2022-09-12 • अपडेट किया गया

हर ट्रेडर सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करना चाहते है। हालांकि, केवल चतुर ट्रेडर ही अपने दैनिक कार्यों में प्रदर्शन विश्लेषण के महत्व को समझता है। कल्पना कीजिए, आप बेतरतीब ढंग से ट्रेड खोल सकते हैं और उनमें से कुछ से लाभ भी प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन अच्छे डेटा के बिना आप एक तरह से खो जाएंगे। अपने ट्रेडिंग प्रदर्शन का विश्लेषण करना विशेष रूप से आवश्यक है जब आप नई ट्रेडिंग प्रणाली का परीक्षण या विकास कर रहे हों। यह लेख ट्रेडिंग प्रदर्शन के प्राथमिक मैट्रिक्स को कवर करेगा जो आपके ट्रेडिंग कार्यों की जांच करता है और आपको आदर्श ट्रेडिंग दृष्टिकोण बनाने में मदद करता है।

ट्रेडिंग प्रदर्शन क्या है? 

जैसा कि आपने शायद परिचय भाग से अनुमान लगाया है, शब्द “ट्रेडिंग प्रदर्शन” ट्रेडर के परिणामों का मूल्यांकन करने की एक विधि को संदर्भित करता है। ट्रेडर उचित मूल्यांकन प्राप्त करने और एक अच्छा निष्कर्ष निकालने के लिए विभिन्न मेट्रिक्स का उपयोग कर सकता है।

ऐसी मीट्रिक का सबसे सरल उदाहरण रिटर्न ऑन कैपिटल (ROC) है। इसकी गणना निवेशित पूंजी से लाभ के योग के रूप में की जाती है। इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि आप $1000 जमा करते हैं और विशिष्ट अवधि के दौरान $200 का लाभ कमाते हैं, तो आपका रिटर्न 20% होगा।

रिटर्न के अलावा, अन्य उपाय भी हैं जिनका उपयोग आप अपने ट्रेडिंग परिणामों का आकलन करने के लिए कर सकते हैं। अगले पैराग्राफ में, हम सबसे लोकप्रिय तकनीकों पर चर्चा करेंगे।

ट्रेडिंग प्रदर्शन मेट्रिक्स

अपने ट्रेडिंग प्रदर्शन को ट्रैक करने के विभिन्न तरीके हैं। उदाहरण के लिए, कुछ ट्रेडर्स अपनी जमा राशि, प्रति ऑर्डर लॉट का आकार, स्प्रेड, टेक प्रॉफिट और स्टॉप लॉस सूचीबद्ध करते हुए माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल का उपयोग करते हैं। इस डेटा के आधार पर, वे स्वचालित रूप से प्रदर्शन विश्लेषण के लिए प्राथमिक मैट्रिक्स की गणना करते हैं, जिसमें औसत जीत/नुकसान लक्ष्य मूल्य आदि शामिल हैं। यदि आप मेटाट्रेडर 4 या 5 में ट्रेड करते हैं, तो आप इस सॉफ़्टवेयर द्वारा प्रदान किए जाने वाले टूल का उपयोग कर सकते हैं।

MT के साथ प्रदर्शन रिपोर्ट तैयार करना 

यदि आप मेटाट्रेडर में अपने ट्रेडिंग प्रदर्शन को देखना चाहते हैं, तो आपके टूलबॉक्स विंडो में “इतिहास” बार को खोले।

MT के साथ प्रदर्शन रिपोर्ट तैयार करना

सबसे पहले, आप चार्ट पर राइट-क्लिक करें और उस अवधि का चयन करें जिसका आप विश्लेषण करना चाहते हैं।

तय करें कि आप क्या विश्लेषण करना चाहते हैं

हमने एक महीना चुना। उसके बाद, आप “रिपोर्ट” पर क्लिक करें और इसे HTML या XML में सेव करें। यदि आप इसे HTML में सेव करते हैं, तो आप इस फ़ाइल को खोलने के लिए किसी भी ब्राउज़र का उपयोग कर सकते हैं।

MT से रिपोर्ट डाउनलोड करें

मेटाट्रेडर रिपोर्ट तैयार करेगा जो इस तरह दिखेगी:

MT में व्यापार रिपोर्ट तैयार करना

चार्ट के नीचे, मेटाट्रेडर कुछ आसान ट्रेडिंग आँकड़े प्रदान करता है।

MT से ट्रेडिंग आँकड़े

आइए जानें कि इन सभी मीट्रिक का क्या अर्थ है!

सबसे पहले, आइए सकल और शुद्ध लाभ के बीच के अंतर को समझते हैं। सकल लाभ किसी भी खर्च या लागत से पहले लाभ दिखाता है, जबकि कुल लाभ सभी लागतों के बाद ट्रेडर का लाभ है। फॉरेक्स में, लागत ब्रोकर को भुगतान किए गए स्वैप शुल्क और कमीशन हो सकता हैं।

लाभ कारक दर्शाता है कि आपका कितने पैसे का नुक़सान हुआ हैं, इसकी तुलना में आप कितना पैसा कमाते हैं। उदाहरण के लिए, ऊपर दिए गए मामले में, हमारे पास पाँच ट्रेड थे। हमने उनमें से चार में निम्नलिखित लाभ के साथ पैसा कमाया: $0.13, $14.18, $59.6, और $3.28। दूसरी ओर, हमें एक ट्रेड में $0.6 का नुकसान हुआ। यदि हम जीतने वाले पोजीशन के कुल मूल्य को नुक़सान वाले पोजीशन के कुल मूल्य से घटाकर स्वैप करते हैं, तो हमें मिलता हैं:

((0.13+14.18+59.6+3.28)-4.16)/0.6=121.72

इसका मतलब है कि आपका मुनाफा आपके नुकसान से 121.7 गुना ज्यादा था। यह अत्यंत उच्च आंकड़ा है। ध्यान रखें कि यदि आप किसी रणनीति का परीक्षण करते हैं, तो यह अत्यधिक अनुशंसा की जाती है कि लाभ कारक 1.75 और 4 के बीच हो। अन्यथा, रणनीति अविश्वसनीय है।

एब्सिलूट ड्रॉडाउन प्रारंभिक डिपॉजिट और ट्रेडिंग अकाउंट का न्यूनतम प्वाइंट जमा स्तर से नीचे पहुंचा गया के बीच का अंतर है। उदाहरण के लिए, यदि आपने $1000 जमा किए हैं, तो आपका खाता $2000 के शिखर पर पहुंच गया और फिर $800 तक गिर गया, एब्सिलूट ड्रॉडाउन $200 ($1000-$800=$200) होगा। यह आंकड़ा प्रारंभिक जमा की तुलना में आपके सबसे बड़े नुकसान का प्रतिनिधित्व करता है।

मेक्सिमल ड्रॉडाउन आपके खाते तक पहुंचने वाले उच्चतम और निम्नतम मूल्य के बीच का अंतर दिखाता है। एब्सिलूट ड्रॉडाउन की परिभाषा के विवरण में उदाहरण का उपयोग करते हुए, मेक्सिमल ड्रॉडाउन $1200 ($2000-$800) होगा।

रिलेटिव ड्रॉडाउन आपकी इक्विटी की अधिकतम गिरावट है प्रतिशत में। इसकी गणना मेक्सिमल इक्विटी मूल्य से विभाजित मेक्सिमल ड्राडाउन के रूप में की जा सकती है जिसे 100% से गुणा किया जाएगा। हमारे मामले में, रिलेटिव ड्रॉडाउन 60% के बराबर होगी।

ट्रेडर के लिए सभी तीन मेट्रिक्स महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि वे आपके ट्रेडिंग खाते के जोखिम कारक की पहचान करने में मदद करते हैं। आपके ड्रॉडाउन की गुणवत्ता ट्रेडिंग खाते के आकार पर निर्भर करती है। यदि आपके खाते का आकार बड़ा है, तो 5-6% सामान्य है, और आपको इसे 6% से नीचे रखना चाहिए। यदि आपके खाते का आकार छोटा है, तो 15-20% ड्राडाउन सामान्य है, और 20% से ऊपर की ड्रॉडाउन को जोखिम भरा नाम दिया जा सकता है।

ड्रॉडाउन की गणना के आधार पर, हम अपने रिकवरी फैक्टर की पहचान कर सकते हैं। रिकवरी फैक्टर मेक्सिमल ड्रॉडाउन से विभाजित कुल लाभ के पूर्ण मूल्य के बराबर होता है। उदाहरण के लिए, यदि हमारा कुल लाभ 72.43 है और मेक्सिमल ड्रॉडाउन 0.6 है, तो हमारा रिकवरी फैक्टर होगा:

72.43/0.6=120.72।

रिकवरी फैक्टर आमतौर पर 1 से बड़ा होना चाहिए। ट्रेडर्स के अनुसार, रिकवरी फैक्टर जितना अधिक होगा, ट्रेड उतनी ही तेजी से ड्रॉडाउन से उबर रहा है।

रिपोर्ट से एक और दिलचस्प संकेतक शार्प अनुपात है। नोबेल पुरस्कार विजेता विलियम एफ. शार्प ने इसे विकसित किया। यह अनुपात निवेशकों को इसके जोखिम की तुलना में निवेश की वापसी को समझने में मदद करता है। जितना अधिक अनुपात मिलता है, जोखिम के संबंध में ट्रेडर का रिटर्न उतना ही अधिक होता है। आमतौर पर, ट्रेडर्स 1 के बराबर या उससे अधिक का शार्प अनुपात रखना पसंद करते हैं। यदि अनुपात 1 से छोटा है, तो ट्रेडर अपेक्षित प्रतिफल की तुलना में बहुत अधिक जोखिम ले रहा है। शार्प अनुपात का क्लासिक सूत्र इस तरह दिखता है:

Sharpe ratio = (Return of a portfolio – Risk-free rate) / Standard deviation of the portfolio's excess return.

 मेटाट्रेडर में, शार्प अनुपात की गणना मानक विचलन के औसत लाभ के रूप में की जाती है।

सॉर्टिनो अनुपात भी है, जो शार्प अनुपात के समान है, लेकिन कुछ समायोजन के साथ। सॉर्टिनो अनुपात निवेश की कुल अस्थिरता को ध्यान में नहीं रखता है। शार्प रेशियो के अलावा, यह डाउनसाइड वोलैटिलिटी पर फोकस करता है। इसकी गणना निवेश के औसत प्रतिफल और जोखिम-मुक्त दर के बीच अंतर ज्ञात करके की जाती है। परिणाम नकारात्मक रिटर्न के मानक विचलन से विभाजित है। उच्च अनुपात को प्राथमिकता दी जाती है, क्योंकि यह दर्शाता है कि ट्रेडर को डाउनसाइड जोखिम की प्रत्येक इकाई के लिए उच्च रिटर्न मिलेगा।

शार्प और सॉर्टिनो अनुपात का तीसरा भाई कैलमर अनुपात है, जो जोखिम उपाय के रूप में ड्रॉडाउन को लेता है।

अन्य प्रदर्शन मेट्रिक्स

मेटाट्रेडर की रिपोर्ट में सूचीबद्ध मेट्रिक्स के अलावा, कुछ अन्य भी हैं जिनका उपयोग आप अपने प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं। आइए विस्तार से देखें।

2% विधि

यह मेट्रिक्स नहीं बल्कि जोखिम प्रबंधन का नियम है। यदि आप इसका उपयोग करते हैं, तो आप एक प्रतिशत चुनते हैं जो आप प्रति ट्रेड जोखिम के लिए तैयार हैं और इससे अधिक नहीं है। 2% का आंकड़ा वह है जो ट्रेडर्स आमतौर पर चुनते हैं। इस तरह, आप अपने ट्रेड को अप्रत्याशित ड्रॉडाउन से बचाते हैं।

प्वाइंट/पिप्स माप

यदि आप इस पद्धति को चुनते हैं, तो आप उन प्वाइंट या पिप्स की संख्या पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिन्हें आप प्रति ट्रेड जोखिम में डालना चाहते हैं। हालांकि, विशेषज्ञ इस दृष्टिकोण का उपयोग करने की अनुशंसा नहीं करते हैं, क्योंकि वे जोखिम के % पर ध्यान केंद्रित करने की सलाह देते हैं।

रिस्क/रिवॉर्ड रेशीओ

फॉरेक्स पर क्लासिक पुस्तकों में, आमतौर पर 1:3 रिस्क/रेवॉर्ड अनुपात का उपयोग करने की सलाह होती है। यानी किसी खास ट्रेड पर रिवॉर्ड रिस्क से तीन गुना ज्यादा होना चाहिए।

विन/लॉस अनुपात

यह डेटा दिखाता है कि ट्रेडर के पास हारने वाले ट्रेड की संख्या की तुलना में कितने जीतने वाले ट्रेड हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास सभी 10 में से 6 सफल ट्रेड हैं, तो आपके पास 60% का विन अनुपात होगा। कभी-कभी, लाभदायक ट्रेडर्स का विन अनुपात 50% से कम होता है। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि उनके जीतने वाले ट्रेड पर उनका लाभ उनके खोने वाले ट्रेड पर होने वाले नुकसान से बेहतर प्रदर्शन करता है।

सारांश

इस लेख को पढ़ने के बाद, आप मेटाट्रेडर में अपने ट्रेड का विश्लेषण पा सकते हैं और वहां सूचीबद्ध मेट्रिक्स की व्याख्या कर सकते हैं। यह उल्लेखनीय है कि प्रदर्शन विश्लेषण के ये तत्व मैन्युअल रूप से या बैक टेस्टर की सहायता से रणनीति का परीक्षण करने के लिए आदर्श हैं। यदि आप ट्रेडिंग रोबोट प्रोग्राम करते हैं, तो ड्रॉडाउन और लाभ के कारकों का विश्लेषण आगे के सुधारों को समझने के लिए ज़रूरी होगी।

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बार बार पूछे जाने वाले प्रश्न

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