PMTS मासिक प्रदर्शन विश्लेषण: अक्टूबर 2026 — लाभ, हानि और इक्विटी गैप

हर महीने हम एक विस्तृत समीक्षा प्रकाशित करते हैं कि PMTS एल्गोरिदम ने वास्तव में क्या किया, जो सीधे उस स्टैटिस्टिक्स डेटाबेस से ली जाती है जो प्लेटफ़ॉर्म डैशबोर्ड को डेटा देता है। यह नवंबर 2026 का संस्करण है, जो 31 अक्टूबर 2026 तक की अवधि को कवर करता है। यह शब्दशः एक प्रदर्शन विश्लेषण है: हम जुलाई 2025 से ट्रैक किया जा रहा रेफ़रेंस अकाउंट, अन्य ट्रैक किए गए अकाउंट के मासिक परिणाम, और एक असुविधाजनक चार्ट दिखाते हैं जिसे अधिकांश मार्केटिंग पेज छोड़ देते।

यदि आप केवल एक अनुच्छेद पढ़ें, तो यही पढ़ें। रेफ़रेंस अकाउंट (आंतरिक ID 26) शुरुआत से 25.32% ऊपर है और उसका रियलाइज़्ड ड्रॉडाउन कम है। सबसे बड़े ट्रैक किए गए अकाउंट (आंतरिक ID 1) को अक्टूबर में रियलाइज़्ड आधार पर घाटा हुआ और प्लेटफ़ॉर्म स्नैपशॉट में उसके बैलेंस और इक्विटी के बीच बहुत बड़ा अंतर दिखता है। कोई सिस्टम एक तरह के मेट्रिक्स पर उत्कृष्ट और दूसरी तरह के मेट्रिक्स पर कमज़ोर दिख सकता है, और गंभीर पाठक को दोनों की ज़रूरत होती है। इस लेख का शेष भाग बताता है कि आंकड़ों को कैसे पढ़ें, वे क्या कहते हैं और क्या नहीं कह सकते।

1. कार्यकारी सारांश: मुख्य आंकड़े

मेट्रिक	मान	स्रोत / टिप्पणी
रेफ़रेंस अकाउंट (ID 26) बैलेंस	62,659.24	प्रारंभिक जमा 50,000; कोई निकासी नहीं
शुरुआत से शुद्ध लाभ	+12,659.24 (+25.32%)	पहला ट्रेड 21 जुलाई 2025, अंतिम सिंक 1 नवंबर 2026
बंद ट्रेड	137 (116 जीत, 21 हार)	विन रेट 84.67%
प्रॉफ़िट फ़ैक्टर	4.39	कुल लाभ 16,651.07 / कुल हानि 3,792.19
अधिकतम ड्रॉडाउन (रियलाइज़्ड)	1,181.97 (1.995%)	बंद ट्रेड के आधार पर
सबसे बड़ी एकल हानि	-1,147.12	लगभग 8 औसत जीतों के बराबर
अक्टूबर 2026, अकाउंट 1	-131,022.31 (-0.74%)	6 ट्रेड, 4 जीत, प्रॉफ़िट फ़ैक्टर 0.31
अक्टूबर 2026, अकाउंट 24 (आंशिक)	+16,169.60 (+1.52%)	14 ट्रेड, 14 जीत; पंक्ति अंतिम बार 13 अक्टूबर को अपडेट हुई
अकाउंट 1 इक्विटी बनाम बैलेंस, 1 नवंबर	5.92M बनाम 17.67M	नवीनतम स्नैपशॉट में फ़्लोटिंग परिणाम -11.76M

चार्ट विवरण: एक क्षैतिज बार चार्ट जिसमें प्रत्येक ट्रैक किए गए अकाउंट के लिए एक बार है, जो अक्टूबर 2026 का रियलाइज़्ड रिटर्न प्रतिशत में दर्शाता है। अकाउंट 24 दाईं ओर एक छोटा हरा बार (+1.52%) दिखाएगा, अकाउंट 1 बाईं ओर एक छोटा लाल बार (-0.74%)। चार्ट का मुख्य संदेश यह है कि अकाउंटों के बीच मासिक अंतर, खंड 6 में चर्चा किए गए इक्विटी गैप की तुलना में छोटा है।

2. इन आंकड़ों को कैसे पढ़ें (और हमने क्या छोड़ा)

इस लेख के आंकड़े उन स्टैटिस्टिक्स तालिकाओं से आते हैं जिन्हें PMTS प्लेटफ़ॉर्म MetaTrader 5 अकाउंट डेटा से भरता है: एक समग्र-सांख्यिकी तालिका, एक मासिक तालिका, एक दैनिक तालिका और अकाउंट स्नैपशॉट। कुछ भी तुलना करने से पहले चार परिभाषाएँ मायने रखती हैं, क्योंकि वे उत्तर बदल देती हैं।

रियलाइज़्ड बनाम फ़्लोटिंग

मासिक और दैनिक तालिकाएँ बंद डील से बनती हैं। जो पोज़िशन अभी खुली है और गहरे घाटे में है, वह बंद होने तक इनमें दिखाई नहीं देती। इसके विपरीत, अकाउंट स्नैपशॉट किसी निश्चित समय पर बैलेंस और इक्विटी दर्ज करते हैं, और इक्विटी में फ़्लोटिंग लाभ या हानि शामिल होती है। इसलिए जो ट्रैक रिकॉर्ड केवल बंद ट्रेड रिपोर्ट करता है, वह शांत दिख सकता है जबकि खुली एक्सपोज़र में नुकसान जमा हो रहा हो। हम दोनों दिखाते हैं।

स्वैप मासिक लाभ फ़ील्ड से अलग है

मासिक तालिका में, लाभ फ़ील्ड में स्वैप शामिल नहीं होता, जो ओवरनाइट फ़ाइनेंसिंग शुल्क है। हमने अकाउंट 1 पर इसकी पुष्टि की: अक्टूबर का बैलेंस 17,808,755.28 से 17,664,067.11 हुआ, यानी -144,688.17 का बदलाव, जो रिपोर्ट किए गए लाभ -131,022.31 और स्वैप -13,665.86 के योग के बराबर है। जहाँ स्वैप मायने रखता है, वहाँ हम शुद्ध आंकड़ा बताते हैं।

बैलेंस में बदलाव में जमा और निकासी शामिल होती हैं

बैलेंस-से-बैलेंस तुलनाएँ नकद गतिविधियों से दूषित हो जाती हैं। उदाहरण के लिए, अकाउंट 24 में सितंबर का लाभ +29,287.95 और स्वैप क्रेडिट +1,646.61 दिखता है, फिर भी उसका बैलेंस 1,065,992.87 से घटकर 1,061,342.78 हो गया। लगभग 35,600 का अंतर अकाउंट से पैसे निकलने के अनुरूप है, ट्रेडिंग घाटे के नहीं। इसलिए हम ट्रेडिंग परिणाम बताने के लिए बैलेंस के अंतर की जगह लाभ फ़ील्ड का उपयोग करते हैं।

डेटा की ताज़गी

हर पंक्ति एक ही समय-सारणी पर अपडेट नहीं होती। अकाउंट 24 की अक्टूबर पंक्ति अंतिम बार 13 अक्टूबर को अपडेट हुई थी, इसलिए वह अधिकतम लगभग आधे महीने को कवर करती है। हम उसे आंशिक चिह्नित करते हैं और न उसे वार्षिकीकृत करते हैं, न उसकी सीधी तुलना पूर्ण-माह की पंक्तियों से करते हैं।

स्रोत	इसमें क्या है	सीमा
समग्र सांख्यिकी (अकाउंट 26)	शुरुआत से संचयी ट्रेड सांख्यिकी	कुछ फ़ील्ड (होल्डिंग समय, लगातार सिलसिले, Sortino) भरे नहीं गए हैं
मासिक सांख्यिकी	प्रति अकाउंट प्रति माह एक पंक्ति, बंद डील	फ़्लोटिंग P/L शामिल नहीं; लाभ फ़ील्ड में स्वैप शामिल नहीं
दैनिक सांख्यिकी	प्रति अकाउंट प्रति ट्रेडिंग दिन एक पंक्ति	केवल वे दिन दिखते हैं जिनमें बंद ट्रेड हुए
अकाउंट स्नैपशॉट	किसी टाइमस्टैम्प पर बैलेंस, इक्विटी, मार्जिन	एक निश्चित समय का चित्र; रास्ते के बारे में कुछ नहीं बताता
30-दिन डील सारांश	सभी डील पंक्तियों का योग	अकाउंट, मुद्राएँ और नकद संचालन मिलाता है; प्रदर्शन का माप नहीं

उस अंतिम पंक्ति पर एक वाक्य ज़रूरी है। प्लेटफ़ॉर्म API एक कच्चा 30-दिन का डील सारांश भी लौटाता है: 207 डील पंक्तियाँ और -1,050,154.55 का शुद्ध योग। यह हर ट्रैक किए गए अकाउंट की हर डील जोड़ देता है, जिसमें बैलेंस ऑपरेशन और अलग-अलग मुद्राओं में अकाउंट भी शामिल हैं, इसलिए यह प्रदर्शन का आंकड़ा नहीं है और हम इसका उपयोग नहीं करते। हम इसका उल्लेख केवल इसलिए करते हैं कि कच्चा API आउटपुट पढ़ने वाला कोई भी व्यक्ति सोचेगा कि यह यहाँ क्यों नहीं है।

3. रेफ़रेंस अकाउंट: 137 ट्रेड, 15 महीने

अकाउंट 26 को उसकी पहली ट्रेड तिथि 21 जुलाई 2025 पर 50,000 से फंड किया गया था और उसमें कोई निकासी नहीं हुई है। यह हमारे पास सबसे साफ़ श्रृंखला है क्योंकि इसमें एक ही जमा है, समायोजित करने के लिए कोई नकद गतिविधि नहीं है और इतिहास निरंतर है। इसकी प्रोफ़ाइल उच्च विन-रेट, कम पेऑफ़ वाले सिस्टम का क्लासिक उदाहरण है, और उस प्रोफ़ाइल को समझना विन रेट का जश्न मनाने से अधिक उपयोगी है।

संचयी सांख्यिकी

सांख्यिकी	मान
प्रारंभिक जमा	50,000.00
वर्तमान बैलेंस	62,659.24
कुल लाभ	16,651.07
कुल हानि	-3,792.19
स्वैप (फ़ाइनेंसिंग)	-199.63
शुद्ध लाभ	12,659.24
कुल रिटर्न	25.32%
कुल ट्रेड	137
जीतने / हारने वाले ट्रेड	116 / 21
विन रेट	84.67%
प्रॉफ़िट फ़ैक्टर	4.39
प्रति ट्रेड अपेक्षित पेऑफ़ (शुद्ध)	92.40
कुल वॉल्यूम	14.88 लॉट
प्रति ट्रेड औसत वॉल्यूम	0.109 लॉट
सबसे बड़ी जीत / सबसे बड़ी हानि	+896.71 / -1,147.12
अधिकतम ड्रॉडाउन (बंद-ट्रेड आधार)	1,181.97 (1.995%)
ट्रेडिंग दिन	155

लॉन्ग बनाम शॉर्ट

दिशा	ट्रेड	जीत	विन रेट
लॉन्ग	96	82	85.42%
शॉर्ट	41	34	82.93%
कुल	137	116	84.67%

सिस्टम का झुकाव लॉन्ग की ओर है: 70% ट्रेड खरीद के थे। यह उस गोल्ड मार्केट के अनुरूप है जो 2025 और 2026 के अधिकांश समय संरचनात्मक अपट्रेंड में रहा, और यह बताता है कि परिणाम आंशिक रूप से बाज़ार की व्यवस्था (रेजीम) पर निर्भर हैं। लॉन्ग-झुकाव वाला सिस्टम अपने सर्वश्रेष्ठ आंकड़े तब दर्ज करता है जब अंतर्निहित परिसंपत्ति ऊपर की ओर बढ़ रही हो। शॉर्ट पक्ष का विन रेट बहुत कम नहीं है, जो उत्साहजनक है, लेकिन 41 ट्रेड एक छोटा नमूना है।

पेऑफ़ संरचना

कुल लाभ और कुल हानि को जीतने और हारने वाले ट्रेडों की संख्या से भाग देने पर औसत जीत 143.54 और औसत हानि 180.58 आती है। इसलिए पेऑफ़ अनुपात 0.79 है: औसत हारने वाला ट्रेड औसत जीतने वाले ट्रेड से लगभग 26% बड़ा है। यह उस रणनीति के लिए सामान्य है जो बार-बार छोटे लाभ लेती है और पोज़िशनों को उबरने की गुंजाइश देती है।

राशि	मान	अर्थ
औसत जीत	143.54	कुल लाभ / 116
औसत हानि	180.58	कुल हानि / 21
पेऑफ़ अनुपात	0.79	औसत जीत को औसत हानि से भाग
ब्रेक-ईवन विन रेट	55.7%	1 / (1 + पेऑफ़ अनुपात)
वास्तविक विन रेट	84.7%	लगभग 29 अंकों का सुरक्षा मार्जिन
औसत जीतों में सबसे बड़ी हानि	8.0	1,147.12 / 143.54
शुद्ध लाभ में स्वैप का हिस्सा	1.6%	199.63 / 12,659.24

तालिका में ब्रेक-ईवन की गणना सबसे उपयोगी संख्या है। 0.79 के पेऑफ़ अनुपात के साथ, रणनीति को लागत से पहले ब्रेक-ईवन के लिए केवल 55.7% बार जीतना होगा। वह 84.7% बार जीतती रही है। वह 29 अंकों की गद्दी ही वास्तविक सुरक्षा मार्जिन है, और किसी भी भविष्य-दृष्टि वाले पाठक के लिए सवाल यह है कि बाज़ार की व्यवस्था बदलने पर वह कितनी तेज़ी से घटेगी। यदि विन रेट 70% तक गिर जाए, तो वही पेऑफ़ संरचना फिर भी लाभदायक रहेगी। यदि वह 55% तक गिरे, तो नहीं रहेगी।

इसका दूसरा पहलू टेल रिस्क है। सबसे बड़ी हानि, 1,147.12, लगभग आठ औसत जीतों के बराबर है। एक खराब ट्रेड एक सप्ताह या उससे अधिक के सामान्य मुनाफ़े को मिटा देता है। ठीक इसी कारण ड्रॉडाउन नियंत्रण, जो हमारी सितंबर रिस्क-मैनेजमेंट गाइड का विषय है, इस शैली के सिस्टम के लिए वैकल्पिक नहीं है।

Sharpe अनुपात पर एक टिप्पणी

डेटाबेस इस अकाउंट के लिए 7.42 का Sharpe अनुपात रिपोर्ट करता है। हम इसे उद्धृत करने की सलाह नहीं देते। एक वर्ष में 3 से ऊपर का Sharpe अनुपात सर्वश्रेष्ठ फ़ंड के लिए भी दुर्लभ है, और 7 का मान लगभग हमेशा यह संकेत देता है कि गणना एक सुसंगत समय-ग्रिड पर वार्षिकीकृत रिटर्न की जगह एक छोटी, सहज श्रृंखला पर प्रति-ट्रेड रिटर्न का उपयोग करती है। हम यह आंकड़ा पूर्णता के लिए दिखाते हैं और गणना का ऑडिट होने तक प्रॉफ़िट फ़ैक्टर, ड्रॉडाउन और पेऑफ़ संरचना को अधिक विश्वसनीय संकेतक मानते हैं।

4. ट्रैक किए गए अकाउंटों में मासिक विवरण

मासिक तालिका सबसे हालिया छह पंक्तियाँ लौटाती है। साथ मिलकर वे चार अकाउंट और तीन महीनों को कवर करती हैं। हम हर पंक्ति सूचीबद्ध करते हैं, घाटे वाली पंक्तियों सहित।

माह	अकाउंट	प्रारंभिक बैलेंस	लाभ (स्वैप को छोड़कर)	रिटर्न	ट्रेड	विन रेट	प्रॉफ़िट फ़ैक्टर	स्वैप
अगस्त 2026	3	61,046.27	-2,262.45	-3.71%	4	25.00%	0.26	उपलब्ध नहीं
सितंबर 2026	3	58,388.09	-2,463.18	-4.22%	3	0.00%	0.00	-3.15
सितंबर 2026	1	17,710,522.67	+104,797.84	+0.59%	6	100.00%	उपलब्ध नहीं (कोई हानि नहीं)	-6,565.23
सितंबर 2026	24	1,065,992.87	+29,287.95	+2.75%	41	95.12%	59.52	+1,646.61
अक्टूबर 2026	1	17,808,755.28	-131,022.31	-0.74%	6	66.67%	0.31	-13,665.86
अक्टूबर 2026 (आंशिक)	24	1,061,342.78	+16,169.60	+1.52%	14	100.00%	उपलब्ध नहीं (कोई हानि नहीं)	+1,014.41

चार्ट विवरण: एक समूहबद्ध कॉलम चार्ट जिसके क्षैतिज अक्ष पर महीने (अगस्त, सितंबर, अक्टूबर) और ऊर्ध्वाधर अक्ष पर मासिक रिटर्न प्रतिशत है, प्रत्येक अकाउंट के लिए एक रंग। अकाउंट 3 दो लाल कॉलम के रूप में लगभग -3.7% और -4.2% पर दिखेगा, अकाउंट 24 दो हरे कॉलम के रूप में +2.75% और +1.52% पर, अकाउंट 1 सितंबर में एक छोटे हरे कॉलम और अक्टूबर में एक छोटे लाल कॉलम के रूप में। दृश्य संदेश बिखराव है: एक ही एल्गोरिदम परिवार ने अकाउंट के अनुसार एक ही महीने में -4.2% से +2.7% तक के परिणाम दिए।

तालिका हमें क्या बताती है

तीन अवलोकन अलग से उभरते हैं। पहला, परिणाम बिखरे हुए हैं। सितंबर में, अकाउंट 24 ने 41 ट्रेड पर +2.75% रिटर्न दिया, अकाउंट 1 ने छह ट्रेड पर +0.59%, और अकाउंट 3 ने तीन ट्रेड पर -4.22%। ये अकाउंट आकार, ब्रोकर, ट्रेड आवृत्ति में, और जहाँ तक ट्रेड संख्या से हम समझ सकते हैं, इस बात में भिन्न हैं कि उन्हें कितने आक्रामक ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है। अकाउंटों के बीच बिखराव जानकारी है, शोर नहीं: यह बताता है कि परिणाम सिग्नल के साथ-साथ कॉन्फ़िगरेशन और अकाउंट की परिस्थितियों पर भी निर्भर करते हैं।

दूसरा, अकाउंट 3 ने जिन दोनों महीनों में दिखाई दिया, उनमें पैसा गँवाया, सात में से केवल एक जीतने वाले ट्रेड के साथ कुल रियलाइज़्ड घाटा 4,725.63 रहा। यह तालिका का सबसे छोटा नमूना है, लेकिन सबसे स्पष्ट विफलता भी है, और हम इसे उसी कारण शामिल करते हैं जिस कारण सितंबर में किया था: जो मासिक रिपोर्ट केवल हरी पंक्तियाँ दिखाती है, वह विज्ञापन है, रिपोर्ट नहीं।

तीसरा, ट्रेडों की संख्या बहुत अलग है। अकाउंट 24 अक्सर ट्रेड करता है (सितंबर में 41 ट्रेड), जबकि अकाउंट 1 कम ट्रेड करता है (प्रति माह छह ट्रेड) लेकिन भारी आकार के साथ, सितंबर में कुल 60 लॉट और अक्टूबर में 100 लॉट। कम आवृत्ति के साथ बड़ा आकार असमान परिणाम देता है, जो अक्टूबर दिखाता है।

5. अक्टूबर विस्तार से: वे दो ट्रेड जिन्होंने महीना तय किया

अकाउंट 1 ने अक्टूबर में छह बंद ट्रेड किए। चार जीते, जिनसे कुल लाभ 58,039.29 रहा, और दो हारे, जिनसे कुल हानि 189,061.60 रही। यह 66.67% का विन रेट और 0.31 का प्रॉफ़िट फ़ैक्टर है, और इससे 131,022.31 का रियलाइज़्ड घाटा हुआ, यानी शुरुआती बैलेंस का -0.74%। स्वैप -13,665.86 के बाद शुद्ध बदलाव -144,688.17 रहा, यानी -0.81%।

तिथि	ट्रेड	दैनिक परिणाम	दैनिक रिटर्न	वॉल्यूम (लॉट)	टिप्पणी
7 अक्टूबर	1	+16,738.61	+0.09%	10	सामान्य जीत
14 अक्टूबर	2	-189,061.60	-1.06%	30	दो हारे हुए ट्रेड; सबसे बड़ा -137,870.87 था
15 अक्टूबर	1	+3,905.03	+0.02%	10	छोटी रिकवरी
23 अक्टूबर	1	+13,292.29	+0.08%	25	जीत
26 अक्टूबर	1	+24,103.36	+0.14%	25	जीत

चार्ट विवरण: अकाउंट 1 के अक्टूबर के लिए एक दैनिक परिणाम कॉलम चार्ट, जिसमें चार छोटे हरे कॉलम और 14 अक्टूबर पर एक ऊँचा लाल कॉलम है जो सबसे बड़े हरे कॉलम से लगभग आठ गुना बड़ा है। उस पर चढ़ाई गई संचयी रेखा 14 तारीख को तेज़ी से गिरेगी और फिर शेष महीने में धीरे-धीरे चढ़ेगी, लेकिन घाटे की भरपाई नहीं कर पाएगी।

अंकगणित वही असमानता है जो हमने रेफ़रेंस अकाउंट पर देखी, बस और अधिक चरम। 14 अक्टूबर को, दो हारने वाले ट्रेडों वाले एक ही दिन ने उस मुनाफ़े का लगभग 3.3 गुना मिटा दिया जो चार जीतने वाले ट्रेडों ने पूरे महीने में कमाया था। सबसे बड़ी एकल हानि, 137,870.87, अकाउंट बैलेंस का 0.77% थी। अलग से देखें तो यह प्रति ट्रेड मामूली जोखिम है। समस्या यह नहीं है कि स्टॉप-लॉस लॉजिक विफल हुआ; समस्या यह है कि एक से कम पेऑफ़ अनुपात वाली रणनीति को उच्च विन रेट चाहिए, और महीने में केवल छह ट्रेड होने पर विन रेट के औसत होने के लिए पर्याप्त ट्रेड नहीं होते। छह ट्रेडों में दो हानियाँ सांख्यिकीय रूप से असामान्य नहीं हैं। फिर भी महीने को नकारात्मक बनाने के लिए इतना काफ़ी है।

जो पाठक पद्धति की परवाह करते हैं उनके लिए: कम आवृत्ति और बड़े आकार की ट्रेडिंग में मासिक परिणामों का प्रसरण ऊँचा होता है। सितंबर (छह जीत, +0.59%) और अक्टूबर (चार जीत, -0.74%) एक ही वितरण के दो नमूने हैं। केवल किसी एक महीने के आधार पर सिस्टम को परखना दोनों दिशाओं में गलती होगी।

6. वह चार्ट जिसे अधिकांश रिपोर्टें छोड़ देती हैं: बैलेंस बनाम इक्विटी

ऊपर सब कुछ बंद ट्रेडों पर आधारित है। लेकिन अकाउंट स्नैपशॉट और दैनिक तालिका इक्विटी भी दर्ज करते हैं, जिसमें खुला फ़्लोटिंग लाभ और हानि शामिल है। अकाउंट 1 के लिए बैलेंस और इक्विटी के बीच का अंतर बड़ा और लगातार बना रहने वाला है।

तिथि	बैलेंस	इक्विटी	इक्विटी घटा बैलेंस	बैलेंस के मुकाबले अंतर
14 अक्टूबर	17,624,510.51	10,512,890.97	-7,111,619.54	-40.4%
15 अक्टूबर	17,626,952.63	11,772,665.85	-5,854,286.78	-33.2%
23 अक्टूबर	17,640,244.92	8,669,591.64	-8,970,653.28	-50.9%
26 अक्टूबर	17,664,067.11	8,907,056.35	-8,757,010.76	-49.6%
1 नवंबर (09:09 स्नैपशॉट)	17,672,877.18	5,915,011.70	-11,757,865.48	-66.5%

चार्ट विवरण: एक दो-रेखा चार्ट जिसमें बैलेंस लगभग 17.6 मिलियन के पास एक लगभग सपाट रेखा है और इक्विटी दूसरी रेखा है जो अक्टूबर भर में लगभग 12 मिलियन और 6 मिलियन के बीच उतार-चढ़ाव करती है, और दोनों रेखाओं के बीच का क्षेत्र छायांकित है। छायांकित क्षेत्र फ़्लोटिंग हानि है। 1 नवंबर को उसका चौड़ा होना इस खंड का मुख्य तथ्य है।

नवीनतम स्नैपशॉट 12 खुली पोज़िशन, 437,572.87 का उपयोग किया गया मार्जिन और लगभग 1,352% का मार्जिन स्तर दिखाता है। मार्जिन स्तर अधिक आश्वस्त करने वाली संख्या है: जब इक्विटी मार्जिन आवश्यकता के तेरह गुना से अधिक है, तो मौजूदा कीमतों पर निकट भविष्य में मार्जिन-कॉल का जोखिम नहीं है। इक्विटी गैप स्वयं आश्वस्त करने वाला नहीं है। बैलेंस के दो-तिहाई के बराबर फ़्लोटिंग हानि का अर्थ है कि मासिक तालिका के रियलाइज़्ड आंकड़े उस जोखिम को कम बताते हैं जो अकाउंट वास्तव में उठा रहा है।

हम स्पष्ट रहना चाहते हैं कि हम क्या जानते हैं और क्या नहीं। स्नैपशॉट एक अकेला डेटा बिंदु है। उसी API द्वारा लौटाई गई खुली पोज़िशनों की सूची पुरानी है: उसमें जनवरी की पंक्तियाँ हैं जिन्हें बंद चिह्नित किया गया है, इसलिए हम इस फ़ीड से यह पुनर्निर्मित नहीं कर सकते कि कौन-सी पोज़िशन फ़्लोटिंग हानि पैदा कर रही हैं या वे कितनी पुरानी हैं। दैनिक तालिका में अकाउंट 24 का इक्विटी फ़ील्ड (उदाहरण के लिए 7 अक्टूबर को 1,074,041.74 के बैलेंस के मुकाबले 10,606.63) स्पष्ट रूप से उसके बैलेंस से असंगत है और लगभग निश्चित रूप से रिपोर्टिंग की त्रुटि दर्शाता है, इसलिए हमने इसे बाहर रखा है। हम यह नहीं कह सकते कि अकाउंट 1 का गैप वास्तविक फ़्लोटिंग हानि है, डेटा-फ़ीड की समस्या है या अकाउंट के उपयोग के तरीके की एक विशेषता है। हम जो कह सकते हैं वह यह है कि गैप प्लेटफ़ॉर्म के अपने डेटा में मौजूद है, और जो कोई केवल बंद-ट्रेड सांख्यिकी के आधार पर PMTS का मूल्यांकन करता है, वह केवल आधी तस्वीर का मूल्यांकन कर रहा है।

संस्थागत दर्शकों के लिए यह क्यों मायने रखता है

संस्थागत आवंटक अधिकतम प्रतिकूल विचलन (maximum adverse excursion), पानी के नीचे बिताया समय और इक्विटी ड्रॉडाउन देखते हैं, बंद-ट्रेड विन रेट नहीं। जो रणनीति बड़े प्रतिकूल उतार-चढ़ाव के बीच पोज़िशन थामे रखती है, वह ऊँचा विन रेट और छोटा रियलाइज़्ड ड्रॉडाउन दर्ज कर सकती है जबकि इक्विटी कर्व गहरे पानी के नीचे हो। हमारा अपना रेफ़रेंस अकाउंट 1.995% का बंद-ट्रेड ड्रॉडाउन दिखाता है, जो वास्तव में कम है, लेकिन बंद-ट्रेड ड्रॉडाउन इक्विटी ड्रॉडाउन नहीं होता। जब तक प्लेटफ़ॉर्म हर ट्रैक किए गए अकाउंट के लिए इक्विटी-आधारित ड्रॉडाउन प्रकाशित नहीं करता, हमारे सार्वजनिक आंकड़ों को पढ़ने का सुरक्षित तरीका यह है कि वे रियलाइज़्ड प्रदर्शन का वर्णन करते हैं और इक्विटी जोखिम का आकलन अलग से करना होगा।

7. अल्पकालिक संदर्भ: पिछले सात दिन

API का सात-दिन का सारांश, 25 अक्टूबर से 1 नवंबर, 28 डील पंक्तियाँ, 26 जीतने वाली डील, कोई हारने वाली डील नहीं और +124,279.12 का शुद्ध परिणाम दिखाता है, जो दो गैर-जीतने वाली पंक्तियों को गिनने पर 92.86% का विन रेट है। यह आंकड़ा सभी अकाउंटों का समुच्चय है और शून्य-लाभ वाली पंक्तियाँ शामिल करता है, इसलिए हम इसे केवल संकेतात्मक मानते हैं। दिशा दैनिक पंक्तियों के अनुरूप है: अकाउंट 1 ने 23 अक्टूबर को +13,292.29 और 26 अक्टूबर को +24,103.36 के जीतने वाले ट्रेड बंद किए, जो उस अवधि में बड़े अकाउंट पर एकमात्र ट्रेडिंग गतिविधि है जिसे हम सत्यापित कर सकते हैं।

एक अच्छा सप्ताह ऊपर के इक्विटी गैप को नहीं बदलता। हम इसका उल्लेख इसलिए करते हैं कि यह विरोधाभास शिक्षाप्रद है: रियलाइज़्ड परिणाम हर सप्ताह सुधर सकते हैं जबकि फ़्लोटिंग एक्सपोज़र बढ़ता रहता है।

8. डेटा से सबक

आंकड़ों से चार सबक निकलते हैं, और वे केवल PMTS पर नहीं, किसी भी सिस्टमैटिक रणनीति पर लागू होते हैं।

सबक	प्रमाण	निहितार्थ
ऊँचा विन रेट सुरक्षा नहीं है	84.7% विन रेट, लेकिन सबसे बड़ी हानि 8 औसत जीतों के बराबर	सिस्टम को टेल हानि और पेऑफ़ अनुपात से परखें, विन रेट से नहीं
छोटे नमूने भ्रमित करते हैं	अकाउंट 1: सितंबर में +0.59%, अक्टूबर में -0.74%, प्रत्येक में 6 ट्रेड	30 से कम ट्रेड वाले महीने से अनुमान न लगाएँ
रियलाइज़्ड और इक्विटी दृष्टिकोण अलग हो जाते हैं	1 नवंबर को इक्विटी बैलेंस से 66.5% नीचे	हमेशा इक्विटी-आधारित ड्रॉडाउन और पानी के नीचे का समय माँगें
अकाउंट कॉन्फ़िगरेशन मायने रखता है	एक ही महीने में अकाउंटों के बीच -4.22% से +2.75%	पूछें कि प्रकाशित परिणाम किस कॉन्फ़िगरेशन से आए
लागतें छोटी हैं पर वास्तविक हैं	अकाउंट 26 पर स्वैप शुद्ध लाभ का 1.6% था; अक्टूबर में अकाउंट 1 पर -13,665.86	हर प्रदर्शन तुलना में फ़ाइनेंसिंग शामिल करें

9. किसी भी AI ट्रेडिंग सिस्टम का मूल्यांकन कैसे करें: एक चेकलिस्ट

चाहे आप PMTS देख रहे हों या किसी प्रतिस्पर्धी को, वही प्रश्न एक विश्वसनीय रिपोर्ट को प्रचार-रिपोर्ट से अलग करते हैं। इस लेख में हम उन्हें स्वयं पर लागू करते हैं, और पाठकों को आमंत्रित करते हैं कि वे उन्हें हम पर लागू करें।

प्रश्न	यह क्यों मायने रखता है	अच्छा उत्तर कैसा दिखता है
क्या डेटा ब्रोकर अकाउंट से लिया गया है या हाथ से दर्ज किया गया है?	हाथ से दर्ज आंकड़े संपादित किए जा सकते हैं	सत्यापन योग्य अकाउंट नंबर के साथ सीधा MT5 सिंक
क्या घाटे वाले महीने और घाटे वाले अकाउंट दिखाए गए हैं?	सर्वाइवरशिप बायस जोखिम को छिपाता है	हर अकाउंट और महीना सूचीबद्ध, जैसा खंड 4 में है
क्या बंद-ट्रेड ड्रॉडाउन के साथ इक्विटी ड्रॉडाउन भी रिपोर्ट किया गया है?	खुली पोज़िशनों में जोखिम होता है	दोनों आंकड़े और पानी के नीचे बिताया समय
पेऑफ़ अनुपात क्या है?	ब्रेक-ईवन विन रेट तय करता है	हानि वितरण के साथ प्रकट किया गया
दावे के समर्थन में कितने ट्रेड हैं?	छोटे नमूने शोर होते हैं	कम से कम 100 ट्रेड, आदर्श रूप से कई सौ
क्या लागतें शामिल हैं?	स्वैप, कमीशन और स्लिपेज रिटर्न घटाते हैं	सभी लागतों के बाद शुद्ध परिणाम
क्या सीमाएँ बताई गई हैं?	हर डेटासेट में कमियाँ होती हैं	इस लेख के खंड 2 जैसा एक खंड

10. नवंबर में हम क्या देख रहे हैं

हम गोल्ड की कीमतों का पूर्वानुमान नहीं लगाते और भविष्य के रिटर्न के बारे में कोई वादा नहीं करते। फिर भी हम यह बता सकते हैं कि आने वाले हफ़्तों में हम डेटा में क्या पढ़ेंगे, क्योंकि यही वे प्रश्न हैं जो तय करते हैं कि इस लेख की तस्वीर सुधरती है या बिगड़ती है।

पहला, अकाउंट 1 का इक्विटी गैप: क्या खुली पोज़िशन बंद होने पर वह सिकुड़ता है, चौड़ा होता है, या सपाट रहता है। दूसरा, बड़े अकाउंट पर ट्रेडों की संख्या, क्योंकि प्रति माह छह ट्रेड कौशल को भाग्य से अलग करने के लिए बहुत कम हैं, और बड़ा नमूना मासिक परिणामों को कहीं अधिक जानकारीपूर्ण बनाएगा। तीसरा, अकाउंट 3, जिसने कम ट्रेडों पर अब लगातार दो घाटे वाले महीने दिए हैं और कॉन्फ़िगरेशन समीक्षा का पात्र है। चौथा, डेटा की गुणवत्ता: दैनिक और मासिक तालिकाओं को एक सुसंगत समय-सारणी पर अपडेट होना चाहिए, खुली-पोज़िशन फ़ीड को वर्तमान पोज़िशनें दिखानी चाहिए, और इक्विटी फ़ील्ड अकाउंटों में सुसंगत होना चाहिए। ये इन्फ्रास्ट्रक्चर के मुद्दे हैं, लेकिन यही तय करते हैं कि बाहरी पाठक डैशबोर्ड पर भरोसा कर सकते हैं या नहीं।

11. अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या जुलाई 2025 से 25.32% का रिटर्न अच्छा परिणाम है?

2% के बंद-ट्रेड ड्रॉडाउन के साथ 15 महीने के इतिहास के लिए यह एक उचित परिणाम है, लेकिन यह एक ही 50,000 के अकाउंट और 137 ट्रेडों से आता है। यह प्रमाण है, सबूत नहीं। अधिक महत्वपूर्ण संख्या 84.7% वास्तविक विन रेट के मुकाबले 55.7% का ब्रेक-ईवन विन रेट है, जो दिखाती है कि रणनीति के पास त्रुटि के लिए कितनी गुंजाइश रही है।

घाटे वाला महीना क्यों प्रकाशित करें?

क्योंकि जो रिपोर्ट केवल लाभदायक महीने दिखाती है, वह पाठक को जोखिम के बारे में कुछ नहीं सिखाती। हमारी सितंबर गाइड पहले ही उन अकाउंटों को कवर कर चुकी है जिन्होंने पैसा गँवाया, और एक चापलूसी भरे महीने से अधिक निरंतरता मायने रखती है।

क्या PMTS ग्राहकों का पैसा मैनेज करता है?

PMTS एक एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो ब्रोकरों के MetaTrader 5 अकाउंटों से जुड़ता है। इस लेख में ट्रैक किए गए अकाउंट प्लेटफ़ॉर्म से जुड़े अकाउंट हैं। यहाँ कुछ भी निवेश प्रबंधन की पेशकश या निवेश के लिए आमंत्रण नहीं है।

Sharpe अनुपात पर अधिक चर्चा क्यों नहीं की गई?

क्योंकि डेटाबेस का मान (7.42) वार्षिकीकृत आंकड़े के रूप में विश्वसनीय होने के लिए बहुत ऊँचा है। गणना का ऑडिट होने तक हम प्रॉफ़िट फ़ैक्टर, ड्रॉडाउन और पेऑफ़ संरचना को प्राथमिकता देते हैं।

क्या मैं एल्गोरिदम को स्वयं परख सकता हूँ?

हाँ। आप PMTS एल्गोरिदम आज़मा सकते हैं और सिग्नल तथा डैशबोर्ड को रियल टाइम में देख सकते हैं, फिर लाइव सांख्यिकी की तुलना इस लेख में दिए आंकड़ों से कर सकते हैं।

12. निष्कर्ष

अक्टूबर 2026 का ईमानदार सारांश मिला-जुला है। रेफ़रेंस अकाउंट धीरे-धीरे चक्रवृद्धि करता जा रहा है, जिसका प्रॉफ़िट फ़ैक्टर चार से ऊपर है और बंद-ट्रेड ड्रॉडाउन 2% से कम है। बड़े अकाउंटों में से एक ने एक ही खराब दिन पर 0.74% गँवाया। एक छोटे अकाउंट ने दूसरे महीने भी पैसा गँवाया। और सबसे बड़ा अकाउंट एक ऐसा इक्विटी गैप दिखाता है जिसे बंद-ट्रेड सांख्यिकी समझा नहीं सकती।

कोई ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म ऑडिटर की तरह भरोसा कमाता है: उन हिस्सों को भी दिखाकर जो अच्छे नहीं दिखते, उन हिस्सों के साथ जो अच्छे दिखते हैं। यदि आप पेशेवर रूप से एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग सिस्टम का मूल्यांकन करते हैं, तो खंड 9 की चेकलिस्ट हम पर लागू करें। यदि आप इन आंकड़ों के पीछे का लाइव डैशबोर्ड देखना चाहते हैं, तो PMTS ट्रायल शुरू करें और सांख्यिकी की तुलना स्वयं करें।

जोखिम प्रकटीकरण: गोल्ड (XAUUSD) जैसे लीवरेज्ड इंस्ट्रूमेंट में ट्रेडिंग में हानि का उच्च जोखिम होता है और यह हर निवेशक के लिए उपयुक्त नहीं है। पिछला प्रदर्शन भविष्य के परिणामों का संकेतक नहीं है। इस लेख के आंकड़े 1 नवंबर 2026 तक PMTS स्टैटिस्टिक्स डेटाबेस से लिए गए हैं, जहाँ उल्लेख नहीं है वहाँ बिना किसी समायोजन के दिखाए गए हैं, और उनमें खंड 2 में वर्णित रिपोर्टिंग सीमाएँ हो सकती हैं। इस लेख में कुछ भी निवेश सलाह नहीं है।