मान्यताओं के अंतर्गत परिदृश्य
मॉडल तय डेटा और नियम से मूल्य पथ बनाता है। स्टॉप से पहले लक्ष्य तक पहुँचने की आवृत्ति प्रवेश, समय सीमा, अस्थिरता और लागत पर निर्भर है। देर से पुष्टि हुए लंबित प्रवेश के पास तत्काल निष्पादन से कम समय होता है।
संख्या और सटीकता
पथ बढ़ाने से मॉडल की शर्तों के भीतर गणना स्थिर होती है। इससे पुराना डेटा, ग़लत दर्शाई बाज़ार अवस्था या निष्पादन की ग़लत मान्यताएँ ठीक नहीं होतीं। नमूने का संख्यात्मक अंतराल बाज़ार पर पूरा विश्वास अंतराल नहीं है।
बाद का प्रमाण
नतीजा जानने से पहले दर्ज पूर्वानुमान को बाद के नतीजों से तुलना करो। निष्पादित नहीं हुए, समाप्त और अस्पष्ट मामले अलग रखो; कैलिब्रेशन और वास्तविक लागत जाँचो। मॉडल शुद्ध बढ़त न दिखाए तो इंतज़ार वाला नतीजा उपयोगी हो सकता है।
गणना का उदाहरण
समान संख्या के पथ वाली दो सिमुलेशन अलग हो सकती हैं अगर एक घंटे की कैंडल बंद होने पर प्रवेश पक्का करे और दूसरी पहले छूने पर। हर गणना का समय दायरा, भाव और नियम रखना चाहिए; ग़लत मान्यता 10,000 बार दोहराने से सही नहीं होती।
जाँच सूची
- डेटा और संदर्भ समय दिखते हैं।
- प्रवेश की पुष्टि और समय सीमा तय हैं।
- लागत और निष्पादित नहीं हुए नतीजे शामिल हैं।
- बाद का सत्यापन सिमुलेशन से अलग है।