जब हमने bot को public में document करना शुरू किया था, तो total transparency का वादा किया था — और total transparency में छोटे numbers, mixed results और एक ऐसा broker publish करना भी शामिल है जहाँ bot फिलहाल red में है। ये हमारे Python bot के DEMO account forward-test की report है, जो तीन brokers (IQ Option, Quotex और Deriv) पर चल रहा है, final configuration लगभग 2-7 जुलाई के बीच apply हुई। कोई profit screenshot नहीं, कोई cherry-picking नहीं: data जैसा है, वैसा।
Methodology (numbers से पहले ये पढ़ें)
Strategy एक study से आई जिसकी base थी Deriv की 45 दिनों की real M1 candles (official API), train/test split और एक fresh out-of-sample window के साथ जिसे calibration ने कभी नहीं देखा। Reference: 87% payout पर break-even 53.5% win rate है। और हमेशा वाला mantra: win-rate profit नहीं है — payout, timing और execution financial result decide करते हैं। सब कुछ DEMO account पर।
हम कैसे measure करते हैं: executed trades vs. shadow mode
Bot दो अलग-अलग चीज़ें record करता है, और इन्हें confuse करना खुद को धोखा देने की classic recipe है:
(a) Executed trades — broker को भेजे गए real orders, timing filters, minimum payout और risk management के साथ। आखिर में यही matter करता है, लेकिन इससे रोज़ बहुत कम samples मिलते हैं।
(b) Shadow mode — हर candle पर bot check करता है कि strategy का signal सही निकलता या नहीं, तब भी जब वो trade नहीं कर रहा होता (timing के बाहर, low payout, target hit)। n बहुत तेज़ी से बढ़ता है और उस specific feed पर signal की quality measure करता है, execution के noise के बिना।
(a) Executed trades — raw numbers
| Broker | W / L | Win Rate | n |
|---|---|---|---|
| IQ Option | 22 / 13 | 63% | 35 |
| Quotex | 18 / 19 | 49% | 37 |
| Deriv | — | — | 2 |
Conclusion निकालने से पहले ज़रूरी context: Quotex के 37 trades में final configuration से पहले के operations और 15 जून का atypical war वाला दिन शामिल हैं — ऐसा market regime जो किसी भी reversal strategy को पसंद नहीं आता। सिर्फ जुलाई का data काटें (final config के साथ), तो Quotex 8W/7L = 53% पर आती है। Deriv पर सिर्फ 2 trades हैं क्योंकि bot वहाँ अभी-अभी port हुआ है — n=2 data नहीं, anecdote है। और IQ Option के n=35 पर 63%? वो भी अभी जल्दी है। इतने छोटे samples में luck अब भी statistics से ज़्यादा ज़ोर से चिल्लाती है।
(b) Shadow mode — हर feed पर signal
| Broker (feed) | Signal Win Rate | n |
|---|---|---|
| Deriv | 59.0% | 383 |
| IQ Option | 56.5% | 414 |
| Quotex | 53.1% | 224 |
ईमानदार reading, तीन points में:
1. Shadow data study से match करता है। Backtest 57-60% win rate project कर रहा था (देखें दोनों strategies की पूरी rules)। Deriv (59.0%) और IQ (56.5%) उस range में या उसके करीब हैं, n सैकड़ों में। ये अभी proof नहीं है — लेकिन यही वो behavior है जो edge real होने पर दिखना चाहिए।
2. Executed trades का n किसी भी conclusion के लिए बहुत छोटा है। 63% पर 35 trades और 49% पर 37 trades एक ही strategy के अलग-अलग conditions में चलने से consistent हैं — या pure variance से।
3. Quotex का feed Deriv के feed से ज़्यादा “मुश्किल” है। वही strategy, वही period, कम accuracy (53.1% vs. 59.0%)। कम exciting लेकिन ज़्यादा probable explanation: हर broker का अपना price feed होता है। Deriv की candles पर calibrate हुई strategy अपने-आप Quotex के feed पर transfer नहीं होती — और data ठीक यही दिखा रहा है।
Operational discovery: Quotex रात में forex बंद कर देता है
Bot को रोज़ चलाते हुए practice में पता चला: Quotex real forex pairs को करीब 18:00 BRT पर बंद कर देता है। यानी रात वाली window (18:00-23:59) — जो हमारी study में सबसे अच्छी निकली थी — Quotex पर playable ही नहीं है। वहाँ सिर्फ morning window काम की है। इसीलिए night shift Deriv और IQ Option के हिस्से गया। ये वो detail है जो कोई backtest नहीं बताता और जो पूरे operation की architecture बदल देती है।
Risk management: 25 combos ने क्या सिखाया
Forward-test से पहले हमने daily target और daily stop की 25 combinations की grid simulate की। दो conclusions ने पूरी मेहनत वसूल कर दी:
बहुत छोटा stop recovery काट देता है। जो दिन positive खत्म होते, वे early stop पर मर जाते हैं। बिना किसी stop के और भी बुरा है: loss की tail unlimited हो जाती है — बिना किसी formality के rejected। जो balance हमने अपनाया:
Daily target: stake का 3× — hit हुआ, रुक गए
Daily stop: stake का 5× — hit हुआ, रुक गए
Stake: fixed, बिना MARTINGALE
Level cap: 10 (exposure की hard lock)
Martingale पर: हम use नहीं करते, कभी नहीं करेंगे, और जो भी bot use करे उस पर शक कीजिए। हारने के बाद bet double करना edge नहीं बनाता — बस risk को एक बड़ी future catastrophe की तरफ transfer करता है। अगर strategy fixed stake पर survive नहीं करती, तो वो survive करती ही नहीं; martingale बस इसे कुछ time के लिए छुपा देता है।
ये report क्या नहीं कहती
साफ-साफ spell out करना ज़रूरी है, क्योंकि internet वही पढ़ेगा जो पढ़ना चाहेगा: ये इस बात का proof नहीं है कि bot profitable है। ये demo account है — बिना emotional slippage, बिना real risk, और demo की execution real से अलग हो सकती है। Trades का n छोटा है। IQ के 63% regress कर सकते हैं; Quotex के 49% improve हो सकते हैं। हमारे पास जो है, वो सबसे ज़्यादा shadow data वाले दो brokers पर study से consistent एक signal है, और एक साफ alert कि Quotex का feed अपनी अलग recalibration माँगता है। हम data collect करते रहेंगे और अगली reading publish करेंगे — तब भी अगर numbers बिगड़ जाएँ।
Test को follow या replicate करना चाहते हैं? तीनों में से अकेली Deriv के पास official API है — और अब तक हमारी strategy के लिए best feed भी वही रहा।
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Dan Machado
IA Trader Pro project के developer। Python में एक binary options bot public में build और document करते हैं, तीन brokers (Deriv, IQ Option और Quotex) पर demo account में tested — और वे numbers publish करते हैं जो काम करते हैं, और सबसे ज़रूरी, वे भी जो नहीं करते।
चेतावनी: binary options बेहद high-risk products हैं और ज़्यादातर retail traders पैसा खोते हैं। इस article के सभी results DEMO account से हैं, छोटे sample के साथ — demo real account के बराबर नहीं होता और यहाँ कुछ भी profit का वादा नहीं है। Content पूरी तरह educational है; ये investment recommendation नहीं है। कभी भी उस पैसे से trade न करें जिसे आप खो नहीं सकते।