आप signals के लिए पैसे देने वाले हैं—या उन पर real money risk करने वाले हैं। लेकिन पहले एक सवाल आना चाहिए: क्या आप खुद performance verify कर सकते हैं?
अगर आपने कभी “90% win rate” का screenshot देखा है और साथ ही उत्साहित भी हुए और शक भी हुआ, तो आप एक प्रोफेशनल की तरह सोच रहे हैं।
इस गाइड में हम दिखाएंगे कि MT5 के अंदर एक practical checklist के साथ forex signals backtest और XAUUSD signals backtest कैसे करें—ताकि असली edge और marketing में फर्क साफ हो जाए।
TL;DR: MT5 Backtesting Checklist (पहले यह पढ़ें)
- Signal rules को backtest करें, screenshots को नहीं। MT5 में entries, SL और TP को उसी session timing और execution assumptions के साथ recreate करें।
- Realistic trading costs इस्तेमाल करें। spreads, commissions और slippage जोड़ें (जैसे majors पर 0.5–2.0 pips; XAUUSD पर $0.20–$1.50 broker और volatility के अनुसार)।
- सिर्फ win rate नहीं, expectancy मापें। 55% win rate भी 80% से बेहतर हो सकता है अगर average R ज्यादा हो और drawdowns control में हों।
- Results को regime के हिसाब से split करें। Trending बनाम ranging periods outcomes को पूरी तरह बदल सकते हैं (खासकर gold में $2610–$2690 जैसे key zones के आसपास)।
- Curve-fitting के red flags देखें। Perfect equity curves, बहुत छोटे stop losses, और सभी pairs पर “एक magic setting” warning signs हैं।
- Go/No-Go scorecard से फैसला करें। अगर costs, slippage और regime tests में fail हो जाए, तो fund न करें—पहले paper trade करें।
Signal Providers को Backtest करना Non-Negotiable क्यों है (खासकर 2026 के Markets में)
अभी gold (XAUUSD) $2650 के आसपास ट्रेड कर रहा है (दिन में +0.35%), EUR/USD करीब 1.0520, GBP/USD करीब 1.2680, USD/JPY लगभग 149.50, और DXY करीब 106.80।
यह mix इसलिए मायने रखता है क्योंकि यह ऐसे market की तरफ इशारा करता है जहाँ dollar firm है, yields तेजी से shift हो सकते हैं, और data या geopolitics के आसपास gold volatility spike कर सकती है।
इन conditions में, जो signal “पिछले महीने काम कर गया” वह इस महीने fail हो सकता है अगर वह सिर्फ एक ही regime पर depend करता था।
असहज सच: ज़्यादातर signal results को सबसे अच्छे तरीके से पेश किया जाता है
कई providers सिर्फ winners पोस्ट करते हैं, sessions cherry-pick करते हैं, या execution costs को ignore करते हैं।
कुछ demo पर या unrealistic spreads के साथ results track करते हैं, फिर “win rate” को ऐसे बेचते हैं जैसे वह live-tradable हो।
Backtesting वह तरीका है जिससे आप marketing को measurable edge में बदलते हैं
एक proper backtest future profits की guarantee नहीं देता।
लेकिन यह उन सवालों के जवाब देता है जो सच में मायने रखते हैं: क्या costs के बाद भी edge है? Drawdowns कितने deep हैं? क्या यह ranges में fail होता है? क्या यह perfect fills पर depend करता है?
Signals strategy नहीं हैं जब तक आप rules define नहीं कर सकते
जब कोई provider भेजता है “Buy XAUUSD 2652, SL 2639, TP 2678,” तो यह एक tradable instruction है।
Backtesting का मतलब बस यही है कि उसी instruction को history में बार-बार दोहराकर, consistent assumptions के साथ outcomes measure किए जाएँ।
अगर आप providers compare कर रहे हैं, तो हमारी broader vetting guide भी देखें: forex trading signals provider checklist।
आप क्या (और क्या नहीं) Backtest कर सकते: Manual Signals बनाम Automated Systems
MT5 खोलने से पहले आपको साफ होना चाहिए कि आप किस तरह के “signals” test कर रहे हैं।
सभी signals को एक ही तरीके से backtest नहीं किया जा सकता, और यहीं confusion में ज़्यादातर traders घंटों बर्बाद करते हैं।
तीन common signal formats (और उन्हें test कैसे करें)
- Exact levels signals: Entry, SL, TP दिए होते हैं। इन्हें backtest करना सबसे आसान है क्योंकि rules explicit होते हैं।
- Zone-based signals: “Buy 2648–2652, SL below 2638, TP 2675.” आपको एक consistent entry rule define करना होगा (जैसे first touch, mid-zone, candle close)।
- Discretionary commentary: “Gold bullish, look for longs.” जब तक provider triggers define न करे, यह backtestable signal नहीं है।
Manual backtesting बनाम MT5 Strategy Tester
MT5 का Strategy Tester automated strategies (EAs) के लिए बना है।
लेकिन आप MT5 में signals को दो practical तरीकों से backtest कर सकते हैं: manual replay-style testing या scripts/templates के जरिए semi-automated logging।
Decision point यह है: अगर आपका provider levels के साथ discrete trades भेजता है, तो manual backtesting आमतौर पर तेज़ और ज्यादा honest होता है।
अगर provider का logic code किया जा सकता है, तो Strategy Tester हजारों trades और regime splits के लिए powerful बन जाता है।
Comparison: वे backtesting approaches जो सच में काम करते हैं
| Method | Best For | Pros | Cons | Recommended Use |
|---|---|---|---|---|
| MT5 में manual backtest (chart scrolling + logging) | Entry/SL/TP वाले Telegram signals | Realistic, शुरू करना आसान, discretion expose करता है | बड़े sample के लिए time-consuming | 50–200 trades validation |
| Spreadsheet backtest (signal history से) | Full signal archive वाले providers | Fast, metrics निकालना आसान | Intraday fill reality ignore हो सकती है | Claims को आपकी execution के against cross-check करें |
| MT5 Strategy Tester (EA-coded rules) | Rule-based strategies | Huge sample, parameter testing, regime splits | Curve-fit करना आसान, coding चाहिए | Manual validation के बाद robustness testing |
अगर आप Telegram-based execution में नए हैं, तो इसे भी साथ पढ़ें: how forex signals on Telegram work for beginners।
Accurate Signal Backtests के लिए MT5 Setup (Data, Spreads, Sessions, और Time Zones)
ज़्यादातर “bad backtests” इसलिए खराब नहीं होते कि trader lazy है।
वे इसलिए खराब होते हैं क्योंकि MT5 के defaults चुपचाप results distort कर देते हैं।
Step-by-step: MT5 को tester की तरह तैयार करें, casual chart viewer की तरह नहीं
- Symbol specs confirm करें: Symbol पर right-click → “Specification.” XAUUSD और आपके forex pairs के लिए contract size, tick size, और typical spread note करें।
- पर्याप्त history download करें: Tools → History Center. संभव हो तो M1 data pull करें, भले ही आप M15/H1 पर test करें।
- Time zone mapping ठीक करें: Signals अक्सर London/NY session terms में आते हैं। आपके broker का server time 2–7 घंटे अलग हो सकता है।
- वही sessions set करें जिनमें आप trade करेंगे: अगर provider London और NY पर focus करता है (हम करते हैं), तो backtest में Asian-session-only fills को ignore करें—जब तक आप सच में उन्हें लेने वाले न हों।
- Costs assumptions record करें: Spread, commission, और slippage को शुरू करने से पहले अपने log के top पर लिखें।
Realistic spreads और slippage: आज की conditions में क्या assume करें
DXY करीब 106.80 और USD/JPY करीब 149.50 होने पर NY में liquidity strong हो सकती है, लेकिन data के आसपास gold फिर भी तेज़ी से whip कर सकता है।
Backtesting के लिए आपको conservative assumptions चाहिए जो reality में भी टिकें।
- EUR/USD: liquid hours में all-in 0.6–1.2 pips assume करें (spread+commission equivalent)।
- GBP/USD: all-in 0.8–1.6 pips assume करें।
- USD/JPY: all-in 0.7–1.5 pips assume करें।
- XAUUSD: typical $0.30–$1.20 assume करें, और news spikes के आसपास $1.50–$2.50 तक।
Slippage “optional” नहीं है।
अगर आपका signal tight stops इस्तेमाल करता है—जैसे gold पर $10—तो $0.80 slippage win rate को materially बदल सकता है।
एक rule जो आपको honest रखता है
अगर backtest सिर्फ perfect entries और zero slippage के साथ ही काम करता है, तो वह strategy नहीं है।
वह एक screenshot है।
Signals trade करना शुरू करने के बाद risk control के deeper framework के लिए bookmark करें: risk management strategies when using forex signals।
Practical Checklist: MT5 में Forex & XAUUSD Signals को Backtest कैसे करें (Manual Method)
यह वह method है जिसे ज़्यादातर traders को पहले इस्तेमाल करना चाहिए।
यह शुरू करने में तेज़ है, coding नहीं चाहिए, और दिखा देता है कि provider की trade structure अलग-अलग weeks में stable है या नहीं।
शुरू करने से पहले आपको क्या चाहिए
- कम से कम 50 signals (100+ बेहतर) जिनमें Entry, SL, TP, और timestamp हो।
- Tested period के लिए history loaded वाला MT5।
- Trade log template (spreadsheet या journal)।
- आपकी assumptions लिखी हुई: spread, slippage, session filter, और क्या आप partials/BE moves allow करते हैं।
Step-by-step: हर signal को neutral auditor की तरह recreate करें
- Timestamp पर जाएँ: वह candle ढूँढें जहाँ signal release हुआ था। आगे “peek” न करें।
- Entry level mark करें: अगर market entry है, तो assume करें fill entry + costs पर होगा (worse fill)। अगर limit है, तो realistic fill rules assume करें (first touch बनाम candle close)।
- Spread और slippage apply करें: XAUUSD example: 2650.00 पर Buy, $0.70 costs के साथ 2650.70 बन जाता है। आपका SL और TP execution reality reflect करें।
- SL/TP exactly place करें: Example: Buy 2650.00, SL 2638.00 (12 dollars risk), TP 2674.00 (24 dollars reward = 1:2)।
- Candle by candle आगे scroll करें: पहली hit पर रुकें: SL या TP। अगर दोनों same candle में touch हों, तो conservative rule लें (assume SL पहले hit हुआ, जब तक data granularity कुछ और prove न करे)।
- Outcome log करें: R-multiple, max adverse excursion (MAE), और max favorable excursion (MFE) संभव हो तो record करें।
Current price zone में एक realistic XAUUSD example
Gold $2650 के आसपास है।
मान लीजिए signal है: Sell XAUUSD 2662, SL 2676 (14 dollars), TP 2634 (28 dollars, 1:2)।
Backtest में आप $0.80 costs apply कर सकते हैं, यानी effective entry 2661.20 (या direction और broker model के अनुसार 2662.80) हो सकती है, और stop/target interaction थोड़ा बदल जाएगा।
“Management” signals (BE, partial closes) के साथ क्या करें
अगर provider अक्सर SL को breakeven पर ले जाता है या partial profit लेता है, तो आपको एक consistent rule define करना होगा।
वरना आप outcome देखने के बाद best management चुनकर अनजाने में curve-fit कर देंगे।
- Conservative rule: Management ignore करें और पहले fixed SL/TP test करें।
- Second pass: Management rules तभी जोड़ें जब वे clearly defined हों (जैसे “+10 pips पर BE” या “1R पर partial”)।
यही तरीका है जिससे हम किसी भी provider को premium room join करने से पहले validate करने की सलाह देते हैं।
और यही तरीका है जिससे कई traders United Kings premium signals subscribe करने से पहले हमारा track record validate करते हैं।
Signals के लिए MT5 Strategy Tester का उपयोग (जब Rules Code किए जा सकें)
अगर आपके signal provider के entries consistent और rule-based हैं (उदाहरण: “Asian range का London breakout with ATR stop”), तो आप इसे EA के रूप में code करके MT5 Strategy Tester for signals इस्तेमाल कर सकते हैं।
यह हजारों trades generate कर सकता है, जिससे robustness समझने में मदद मिलती है।
Strategy Tester कब appropriate है (और कब trap)
Strategy Tester तब इस्तेमाल करें जब entry/exit rules “human interpretation” के बिना logic में लिखे जा सकें।
अगर provider का edge discretionary context पर depend करता है जैसे “price action का tone,” तो इससे बचें—जब तक आप उसे objectively define न कर सकें।
Step-by-step: एक clean Strategy Tester workflow
- Rules plain English में define करें: Entry trigger, stop method, target method, time filter, और invalidation conditions।
- पहले zero optimization के साथ EA code करें: एक fixed parameter set।
- Modeling quality select करें: संभव हो तो real ticks, या कम से कम 1-minute OHLC with tick simulation।
- Costs set करें: Commission और spread। अगर broker variable spread देता है, तो news windows में worst-case spreads consider करें।
- Out-of-sample tests run करें: Example: 2023–2024 पर train, 2025–2026 पर test।
- Slippage stress test करें: Slippage parameter जोड़कर rerun करें। असली edge 1–2 pips (majors) और $0.50–$1.50 (gold) slippage में भी survive करता है।
Strategy Tester outputs को प्रो की तरह interpret कैसे करें
“Net Profit” से hypnotized न हों।
Focus करें: max drawdown, profit factor, expected payoff, और years के across stability।
- Profit factor: 1.2 low drawdown के साथ tradable हो सकता है; 1.8+ stable हो तो strong है।
- Expected payoff: Costs और slippage के बाद भी positive रहना चाहिए।
- Trade distribution: ऐसे systems से बचें जहाँ 80% profit सिर्फ 2 trades से आता हो।
Gold-specific note: XAUUSD को regime और volatility filters चाहिए
$2650 के आसपास gold real yields shift होने पर जोरदार trend कर सकता है, फिर कई दिन $15–$25 के box में chop कर सकता है।
अगर आपकी coded logic इन regimes को अलग नहीं करती, तो tester attractive averages दिखा सकता है जो ugly streaks छिपा दें।
अगर आप primarily gold trade करते हैं, तो structured gold plan कैसा दिखता है, इसके लिए हमारी dedicated service page देखें: premium XAUUSD gold signals।
Trades सही तरीके से Log कैसे करें: Signal Backtest Journal जो झूठ पकड़ता है
आपका backtest उतना ही अच्छा है जितना आपका log।
अगर आप execution assumptions और context record नहीं करते, तो बाद में आप “best version” याद करेंगे।
Serious signal backtest log के लिए minimum columns
- Date/time (और time zone): Broker server time और signal timestamp दोनों शामिल करें।
- Pair/symbol: EURUSD, GBPUSD, USDJPY, XAUUSD।
- Direction: Buy/Sell।
- Entry / SL / TP: Exact levels इस्तेमाल करें।
- Spread + slippage assumption: जैसे majors पर 1.0 pip; gold पर $0.80।
- Outcome: TP, SL, BE, partial (अगर rules exist हों)।
- R-multiple: +2R, -1R, +0.3R, आदि।
- MAE/MFE: Optional लेकिन powerful—यह refine करने में मदद करता है कि stops बहुत tight तो नहीं।
- Market regime tag: Trending, ranging, news spike, post-news mean reversion।
Example: एक clean gold signal log entry (realistic numbers)
Symbol: XAUUSD
Signal: Buy 2646.00, SL 2633.00 (13), TP 2672.00 (26) = 1:2 RR
Costs: $0.90 assumed
Result: TP hit, +2R
MAE: -$6.20 before moving up
Regime: Trending (post-break above prior day high)
Forex बनाम gold compare करने में R-multiples, pips से बेहतर क्यों हैं
EUR/USD पर 25-pip win, gold पर $12 move से “बड़ा” नहीं होता।
R-multiple risk के आधार पर performance standardize करता है।
Example: EUR/USD पर 15 pips risk करें और 30 pips जीतें = +2R।
Gold पर $12 risk करें और $24 जीतें = +2R।
अपने log को auditable बनाइए
अगर आप कभी providers compare करना चाहें, तो आपको apples-to-apples assumptions चाहिए।
Assumptions एक बार लिखें, फिर sample के बीच में उन्हें कभी न बदलें।
Decision-making improve करने वाले journaling methods के लिए, हमारा related resource hub देखें: United Kings blog।
Win Rate बनाम Expectancy: वे Metrics जो सच में Performance Verify करते हैं
ज़्यादातर traders पूछते हैं, “Win rate क्या है?”
Professionals पूछते हैं, “Costs के बाद expectancy क्या है, और उसे कमाने के लिए मुझे कितना drawdown survive करना होगा?”
चार numbers जो आपको जरूर calculate करने चाहिए
- Win rate: winners / total trades।
- Average win (R में): winning trades का mean R।
- Average loss (R में): losing trades का mean R (fixed SL हो तो आमतौर पर -1R के आसपास)।
- Expectancy: (Win% × AvgWin) − (Loss% × AvgLoss)।
एक realistic expectancy example (forex signals)
मान लीजिए आप 100 EUR/USD signals backtest करते हैं।
आपको 58 winners, 42 losers मिलते हैं।
Average win +1.6R है (क्योंकि कुछ 2R hit करते हैं, कुछ 1R), average loss -1.0R है।
Expectancy = (0.58 × 1.6) − (0.42 × 1.0) = 0.928 − 0.42 = +0.508R per trade।
+0.5R per trade पर, हफ्ते में 10 trades भी meaningful हो सकते हैं।
लेकिन तभी जब drawdown tolerable हो।
High win rate एक red flag क्यों हो सकता है
85–90% win rate वाला signal tiny targets और huge stops इस्तेमाल कर सकता है।
यह “अच्छा” दिखता है, जब तक एक loss 10–20 winners को wipe out न कर दे।
Gold में अक्सर ऐसा दिखता है: बार-बार $6 जीतना, फिर एक बार $60 हारना।
यह edge नहीं है। यह hidden tail risk है।
Drawdown और losing streak math (वह हिस्सा जो ज़्यादातर providers नहीं दिखाते)
Strong strategy में भी streaks होती हैं।
55% win rate पर, साल भर में 6-loss streak rare नहीं है।
इसलिए आपको measure करना चाहिए:
- Max consecutive losses आपके backtest में।
- Max drawdown in R और account के % में (आपके position sizing के आधार पर)।
- Recovery factor (profit / drawdown)।
Gold example: costs के साथ expectancy flip हो सकती है
मान लीजिए XAUUSD signals में average +1.2R wins और -1R losses हैं, win rate 54% है।
Expectancy = (0.54×1.2) − (0.46×1.0) = 0.648 − 0.46 = +0.188R।
अगर costs और slippage average win को 0.15R कम कर दें, तो आप लगभग flat हो जाते हैं।
इसीलिए हम किसी भी performance claim पर भरोसा करने से पहले realistic assumptions पर जोर देते हैं।
Trending बनाम Ranging: Market Regime के हिसाब से Backtests Split कैसे करें (Gold & Forex)
Signals subscribe करने के बाद traders के disappointed होने की सबसे बड़ी वजहों में से एक बहुत simple है।
उन्होंने trend के दौरान backtest (या observe) किया, फिर live में range के दौरान trade किया।
$2650 के आसपास key bands पर XAUUSD के लिए regime क्यों ज्यादा matter करता है
$2650 के आसपास gold अक्सर round numbers और prior highs/lows के आसपास violently react करता है।
Breakout system तब thrive कर सकता है जब gold $2630 से $2680 तक expand करे।
वही system bleed कर सकता है जब gold दो दिन तक $2642 और $2660 के बीच chop करे।
Simple regime classification जिसे आप सच में use कर सकते हैं
आपको PhD-level model नहीं चाहिए।
एक ऐसा rule use करें जिसे आप repeat कर सकें:
- Trending: Price 50 EMA के ऊपर/नीचे हो और H1/H4 पर higher highs/lows (या lower highs/lows) बना रहा हो।
- Ranging: Price बार-बार 50 EMA cross करे, और वही support/resistance बार-बार reject हो।
- News-volatility: CPI/FOMC/NFP के आसपास एक या अधिक candles unusually large range के साथ (जैसे 2× ATR)।
Step-by-step: अपने backtest sample को split कैसे करें
- Entry पर हर trade को regime label से tag करें।
- हर regime के लिए win rate और expectancy calculate करें।
- Ranges बनाम trends में average MAE compare करें।
- Decide करें कि weak regime में trades filter करने हैं (या size down) या नहीं।
एक realistic insight जो आप discover कर सकते हैं
कई momentum-style forex signals London/NY overlap में अच्छा करते हैं जब EUR/USD cleanly move कर रहा हो।
वे underperform करते हैं जब EUR/USD 1.0520 के पास stuck हो और DXY 106.80 के पास stable हो।
इसी तरह, gold signals तब shine कर सकते हैं जब XAUUSD $2665 break करके $2685 तक run करे।
वे struggle करते हैं जब gold $2648 और $2658 के बीच mean-revert कर रहा हो।
इस जानकारी के साथ क्या करें (pro move)
Provider को तुरंत discard न करें।
इसके बजाय ऐसे rules बनाइए:
- Trending regimes में ही full size trade करें।
- Ranges में half size रखें या confirmation मांगें (जैसे break-and-retest)।
- High-impact news से 2 मिनट पहले entries avoid करें।
अगर आप news के आसपास gold अक्सर trade करते हैं, तो यह भी पढ़ें: how gold signals react to unexpected news events।
Spreads, Slippage, और Execution: “Hidden Tax” जो Signal Backtests को Destroy कर देता है
Execution वह जगह है जहाँ retail backtests मर जाते हैं।
खासकर gold में, जहाँ $0.80 spread एक clean 1R win को scratch में बदल सकता है।
Traders costs को कहाँ underestimate करते हैं
- NY open या news के दौरान spreads widen होने पर भी fixed spreads assume करना।
- Stop orders और fast markets में slippage ignore करना।
- Raw spread accounts पर commissions account न करना।
- Limit fills unrealistically test करना (हर touch पर perfect fill assume करना)।
Practical slippage assumptions (इन्हें अपने log में use करें)
ये “rules” नहीं हैं। ये conservative testing inputs हैं।
- Majors (EUR/USD, USD/JPY): normal 0.2–0.8 pips, spikes में 1.0–2.0 pips।
- GBP/USD: normal 0.4–1.2 pips, spikes में 1.5–3.0 pips।
- XAUUSD: normal $0.20–$0.80, spikes में $1.00–$2.50।
Gold example: costs कहानी कैसे बदल देते हैं
Signal: Buy XAUUSD 2651.00, SL 2639.00 (12), TP 2675.00 (24)।
Paper पर यह perfect 1:2 है।
अगर आप entry/exit पर total $1.20 friction assume करें, तो fill और exit method के अनुसार आपका effective R ~0.1–0.2R तक drop हो सकता है।
अब imagine करें एक strategy जो average सिर्फ +0.2R expectancy देती है।
Costs उसे negative कर सकते हैं।
Execution realism test: “widen the spread” challenge
अपने backtest results लें और उसी sample को worse assumptions के साथ rerun करें:
- Spreads 30% बढ़ाएँ।
- Forex stops पर 1 pip slippage जोड़ें।
- Gold stops पर $0.80 slippage जोड़ें।
अगर edge तुरंत गायब हो जाए, तो वह fragile है।
अगर वह profitable (या कम से कम positive expectancy) बना रहे, तो वह likely robust है।
Broker differences real हैं (और आपको उन्हें align करना होगा)
Provider raw-spread account और fast execution पर trade कर सकता है।
अगर आप wider-spread account पर trade करते हैं, तो results diverge करेंगे।
इसीलिए serious traders अपने broker के typical costs के साथ backtest करते हैं।
Curve-Fitting Red Flags: “Too Good to Be True” Signal Performance कैसे पहचानें
Curve-fitting सिर्फ EA की problem नहीं है।
Signal providers भी manually curve-fit कर सकते हैं—rules quietly बदलकर या सिर्फ best periods दिखाकर।
Red flag #1: gold पर tiny stops और huge win rates
अगर आप XAUUSD signals में लगातार $5–$7 stops देखें, तो cautious रहें।
$2650 पर gold data release के आसपास seconds में $5 move कर सकता है।
Intraday trading के लिए realistic gold stop अक्सर entry से $10–$25 होता है, volatility और structure के अनुसार।
Red flag #2: regimes के across performance में कोई बदलाव नहीं
अगर provider trends, ranges, और news spikes में same win rate claim करे, तो suspicious है।
Real strategies का “weather” होता है।
Red flag #3: कोई losing streak नहीं
Excellent systems भी lose करते हैं।
अगर एक महीने के signals में कुल 2 losses दिखें, तो बड़ा sample और execution proof मांगें।
Red flag #4: undefined entries (“market now”) और timestamp discipline नहीं
“Buy gold now” जैसा message बिना clear level या time window के auditable नहीं है।
यह provider को बाद में best possible fill claim करने की छूट देता है।
Red flag #5: optimization को “strategy evolution” के रूप में छिपाना
Strategies evolve होती हैं।
लेकिन अगर rules हर हफ्ते बदलते हैं, तो आप इसे reliably backtest नहीं कर सकते।
Robustness protocol से curve-fitting को कैसे counter करें
- Out-of-sample periods use करें: हाल के वे महीने test करें जिन्हें आपने “live” नहीं देखा था।
- Execution costs randomize करें: हर trade पर variable slippage जोड़ें।
- Distribution check करें: Winners का smooth spread देखें, एक jackpot trade नहीं।
- Clarity demand करें: Entry, SL, TP, और invalidation explicit होने चाहिए।
Structured, auditable signal formatting का example चाहिए तो हमारे public descriptions से compare करें: forex signals और gold signals (clear Entry, SL, TP levels)।
अपने Backtest को Go/No-Go Decision में बदलना (Scorecard + Realistic Expectations)
Backtest कोई trophy नहीं है।
यह एक decision tool है जो जवाब देता है: क्या मुझे इसे live trade करना चाहिए, demo पर और चलाना चाहिए, या छोड़ देना चाहिए?
एक simple scorecard बनाइए (हर item 0–2 points)
- Rule clarity: क्या entries और exits unambiguous हैं?
- Costs के बाद expectancy: क्या conservative spreads/slippage के साथ यह positive है?
- Drawdown: 0.5–1.0% risk per trade पर max drawdown survivable है?
- Regime stability: क्या यह trends और ranges दोनों में hold करता है (या clear filters हैं)?
- Execution sensitivity: क्या performance worse fills में भी survive करता है?
- Sample size: क्या आपके पास पर्याप्त trades हैं (ideally 100+)?
Interpretation:
- 10–12 points: छोटे risk के साथ demo-to-live transition consider करें।
- 7–9 points: और समय demo trade करें, assumptions tighten करें, या risk reduce करें।
- 0–6 points: Rules या evidence improve होने तक no-go।
Signal performance के लिए realistic expectations set करें
Premium providers भी हर हफ्ते नहीं जीत सकते।
आपको चाहिए repeatable process, disciplined risk, और ऐसा edge जो costs के बाद भी survive करे।
एक practical sizing example (ताकि drawdown आपको तोड़े नहीं)
मान लीजिए आप प्रति trade 0.5% risk करते हैं।
अगर 7-loss streak आ जाए (ऐसा होता है), तो आप ~3.5% plus costs down होंगे।
यह emotional damage के बिना recoverable है।
अगर आप प्रति trade 3% risk करते हैं, तो वही streak ~21% down है।
उस point पर ज़्यादातर traders “revenge” decisions लेने लगते हैं।
United Kings कहाँ fit होता है (और हमें verify कैसे करें)
United Kings उन traders के लिए बना है जो clear Entry, SL, TP signals और ऐसी community चाहते हैं जो primarily London और NY sessions में trade करती है।
हम signals के साथ educational guidance भी publish करते हैं ताकि आप सिर्फ “what” नहीं, “why” भी समझें।
अगर आप देखना चाहते हैं कि इसमें क्या शामिल है, तो यहाँ से शुरू करें: United Kings signals overview और हमारी community Telegram: United Kings Telegram channel।
FAQ: MT5 में Forex & XAUUSD Signals Backtesting
1) किसी signal provider को backtest करने के लिए कितने trades चाहिए?
Obvious issues पकड़ने के लिए 50 trades से शुरू करें।
Expectancy, drawdown, और losing streaks को ज्यादा confidence के साथ evaluate करने के लिए 100–200 trades aim करें।
2) क्या मैं Telegram signals को सीधे MT5 Strategy Tester में backtest कर सकता हूँ?
Directly नहीं—जब तक signals ऐसे rules follow न करें जिन्हें आप EA में code कर सकें।
ज़्यादातर Telegram signals के लिए best approach है manual MT5 backtest—strict log और realistic execution assumptions के साथ।
3) XAUUSD backtests के लिए अच्छा slippage assumption क्या है?
Normal liquidity में कई traders $0.20–$0.80 assume करते हैं।
High-impact events के आसपास $1.00–$2.50 के साथ test करें ताकि पता चले edge survive करता है या नहीं।
4) क्या win rate signal quality judge करने का best तरीका है?
नहीं।
Expectancy (R में), max drawdown, और regime stability use करें।
55–60% win rate के साथ +0.4R expectancy, 80% win rate वाले उस system से बेहतर हो सकता है जिसमें कभी-कभी -6R losses आते हों।
5) Signals backtest करते समय traders की सबसे बड़ी गलती क्या होती है?
Outcomes देखने के बाद backtest के बीच में rules बदलना।
Trade #1 से पहले assumptions (costs, fills, management rules) lock करें, और उन्हें consistent रखें।
Risk Disclaimer (Trade करने से पहले पढ़ें)
Forex और gold trading में significant risk होता है और यह सभी investors के लिए suitable नहीं हो सकता। Past performance, backtests, और historical results future outcomes की guarantee नहीं देते।
Spreads, slippage, liquidity, और news volatility simulated testing की तुलना में real results को materially impact कर सकते हैं।
अगर आप beginner हैं, तो पहले demo account पर practice करने पर विचार करें और strict risk controls use करें (उदाहरण के लिए, प्रति trade 0.5%–1% risk)।
Verified, Structured Signals Trade करने के लिए Ready हैं? United Kings Join करें
अगर आप ऐसे signals चाहते हैं जिन्हें आप सच में backtest और execute कर सकें, तो हम इसे simple रखते हैं: clear Entry, SL, TP levels, London/NY focus, और trade के साथ education।
हमें 300K+ active traders की community को support करने पर गर्व है और हम disciplined structure के साथ 85%+ win rate का लक्ष्य रखते हैं—साथ ही हमेशा यह emphasize करते हैं कि results vary करते हैं और risk real है।
अपना plan चुनें (3 options)
- Starter (3 Months): $299 (~$100/mo)
- Best Value (1 Year): $599 ($50/mo) + FREE ebook (50% savings)
- Unlimited (Lifetime): $999 (pay once, access forever)
Full details देखें और अपना plan यहाँ चुनें: United Kings pricing plans।
Signals का format देखना और पहले questions पूछना चाहते हैं? हमारा Telegram join करें: United Kings signals Telegram।
अगर आप providers के बीच decide कर रहे हैं, तो हमारी latest roundup से भी compare करें: best forex signals (updated guide)।
Bonus: हम 48-hour money-back guarantee देते हैं ताकि आप confidence और clarity के साथ service evaluate कर सकें।
