ข้อ จำกัด ของการทดสอบย้อนกลับ (ด้วยตนเองและอัตโนมัติ)

การทดสอบย้อนหลังเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการตรวจสอบว่ากลยุทธ์การซื้อขายมีความได้เปรียบและปรับกลยุทธ์นั้นให้เหมาะสมเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของคุณ

แม้จะมีความสำคัญ แต่การทดสอบย้อนหลังก็มีข้อจำกัดเช่นกัน

ข้อจำกัดหลักของการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองคือต้องใช้ดุลยพินิจจากเทรดเดอร์และไม่สามารถปรับขนาดได้สูง การทดสอบย้อนกลับอัตโนมัติถูกจำกัดด้วยคุณภาพของโค้ดและขาดความยืดหยุ่น

ฉันได้ทำการทดสอบย้อนหลังมาตั้งแต่ปี 2008 และมันช่วยฉันได้อย่างมากและช่วยเหลือเทรดเดอร์จำนวนนับไม่ถ้วนที่ฉันได้พบตลอดหลายปีที่ผ่านมา

เป้าหมายของฉันในบทความนี้คือการช่วยให้คุณเข้าใจรายละเอียดของข้อจำกัดของวิธีการทดสอบย้อนกลับที่คุณใช้ เพื่อให้คุณสามารถลดผลกระทบด้านลบที่อาจมีต่อผลลัพธ์ของคุณได้

ข้อจำกัดเหล่านี้ใช้กับกลยุทธ์การซื้อขายย้อนหลังในตลาดใดๆ

เอาล่ะ เรามาเข้าเรื่องกันดีกว่า…

ข้อจำกัดของการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเอง

การทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับการที่เทรดเดอร์จำลองกลยุทธ์การซื้อขายจากข้อมูลในอดีตโดยการตรวจสอบด้วยตนเองว่าการซื้อขายแต่ละครั้งจะประสบความสำเร็จหรือล้มเหลวตามเกณฑ์ของกลยุทธ์

กระบวนการนี้กำหนดให้ผู้ซื้อขายต้องเลื่อนดูข้อมูลตลาดที่ผ่านมา ใช้กฎกลยุทธ์การซื้อขาย และบันทึกผลลัพธ์ของการซื้อขายสมมุติแต่ละครั้ง

มีซอฟต์แวร์มากมายที่สามารถเร่งกระบวนการนี้ได้อย่างมาก หรือเทรดเดอร์สามารถเลือกที่จะบันทึกผลลัพธ์ลงในสเปรดชีตก็ได้

นี่คือข้อจำกัดของ การทดสอบย้อนกลับด้วยตนเอง ที่คุณต้องระวัง

อคติในการตัดสินใจของมนุษย์

ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดของการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองก็คือการนำอคติของมนุษย์เข้าสู่กระบวนการการทดสอบย้อนกลับ

นี่ไม่ใช่สิ่งเลวร้ายเสมอไป

ที่ ประโยชน์จากการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเอง คือสามารถทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายตามดุลยพินิจ ซึ่งมีมากกว่ากลยุทธ์อัตโนมัติมากมาย

ดังนั้นหากคุณ backtest ด้วยตนเอง กุญแจสู่ความสำเร็จคือการใช้ตรรกะของคุณอย่างสม่ำเสมอ

แม้ว่าคุณจะตัดสินใจโดยใช้ดุลยพินิจ พยายามอย่างเต็มที่เพื่อทำความเข้าใจว่าการค้าที่ดีเป็นอย่างไร

แต่แม้แต่เทรดเดอร์ที่ขยันขันแข็งที่สุดก็ยังมีความแปรปรวนในการทดสอบย้อนหลัง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องทดสอบกลยุทธ์เดียวกันหลายครั้งก่อนทำการซื้อขายจริง

นอกจากนี้ ยังเป็นที่น่าสังเกตว่าเนื่องจากการใช้ดุลยพินิจส่วนบุคคลในการทดสอบย้อนหลังด้วยตนเอง ผลลัพธ์จึงอาจแตกต่างกันอย่างมากระหว่างเทรดเดอร์

ดังนั้นจึงเป็นการดีที่สุดเสมอที่จะทดสอบกลยุทธ์สำหรับตัวคุณเอง และไม่พึ่งพาผลลัพธ์ของผู้อื่นเพียงอย่างเดียว

กระบวนการค่อนข้างช้า

ข้อเสียใหญ่ของการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองคือใช้เวลานานโดยธรรมชาติ

คุณต้องตรวจสอบข้อมูลราคาในอดีตอย่างระมัดระวัง โดยใช้เกณฑ์ของกลยุทธ์เพื่อกำหนดจุดเข้าและออก

กระบวนการนี้ไม่เพียงแต่ช้าเท่านั้น แต่ยังมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดอีกด้วย เนื่องจากต้องอาศัยความใส่ใจในรายละเอียดและความอดทนเป็นอย่างมาก

ดังนั้นเมื่อทำการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเอง สิ่งสำคัญคือต้องเน้นที่การทดสอบทีละกลยุทธ์

ข้อดีของกระบวนการที่ช้ากว่านี้คือคุณจะได้ดูรายละเอียดการซื้อขายแต่ละครั้งมากขึ้น และสามารถช่วยให้คุณพัฒนาการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ๆ ได้เร็วกว่าการทดสอบย้อนกลับแบบอัตโนมัติ

ไม่สามารถปรับขนาดได้

เนื่องจากการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองนั้นช้า จึงไม่สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เนื่องจากเทรดเดอร์พยายามตรวจสอบกลยุทธ์ของตนในตราสาร กรอบเวลา และสภาวะตลาดที่แตกต่างกัน กระบวนการที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองจะยุ่งยากมากขึ้นเป็นทวีคูณ

ดังนั้นหากคุณจะทดสอบย้อนหลังด้วยตนเอง คุณจะต้องลาออกจากความจริงที่ว่าคุณจะสามารถทดสอบตลาดและกรอบเวลาได้เพียงไม่กี่รายการในแต่ละครั้งเท่านั้น

แต่นี่อาจเป็นพรที่ซ่อนอยู่ได้ เพราะจะทำให้คุณกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในตลาดหลักบางแห่ง แทนที่จะเป็นผู้ชำนาญทั่วไปในหลายตลาด

ความเสี่ยงของการติดตั้งมากเกินไป

ข้อจำกัดที่สำคัญประการที่สองคือความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไป

การโอเวอร์ฟิตเกิดขึ้นเมื่อกลยุทธ์ได้รับการปรับให้เข้ากับข้อมูลในอดีตมากเกินไป ทำให้ทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลในอดีต แต่ทำได้ไม่ดีในการซื้อขายในโลกแห่งความเป็นจริง

การทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองโดยอาศัยวิจารณญาณส่วนตัว จะเพิ่มความเสี่ยงในการนำอคติเข้าสู่กระบวนการทดสอบ

คุณอาจเลือกข้อมูลที่ยืนยันประสิทธิภาพของกลยุทธ์โดยไม่รู้ตัวหรือมองข้ามข้อมูลที่ขัดแย้งกัน

อคติในการเลือกนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ในแง่ดีมากเกินไปซึ่งไม่ได้สะท้อนถึงประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริงของกลยุทธ์อย่างถูกต้อง

ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องทดสอบกลยุทธ์ของคุณกับข้อมูลในอดีตให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และไม่ใช่ “การเลือกเชอร์รี่” ในช่วงเวลาที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด

การคำนวณผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

การซื้อขายในโลกแห่งความเป็นจริงเกี่ยวข้องกับปัจจัยต่างๆ เช่น Slippage ต้นทุนการทำธุรกรรม และสภาพคล่องที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์

การทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองอาจทำให้แง่มุมเหล่านี้ง่ายเกินไป และทำให้กลยุทธ์ดูทำกำไรได้มากกว่าที่เป็นจริง

หากไม่มีการแสดงสภาพตลาดตามความเป็นจริง ผลลัพธ์ของการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองอาจทำให้เข้าใจผิดได้ โดยวาดภาพที่ไม่ถูกต้องของความสำเร็จที่เป็นไปได้ของกลยุทธ์

เพื่อเอาชนะสิ่งนี้ ให้ตรวจสอบเสมอว่าคุณใช้การตั้งค่าที่สมจริงสำหรับสิ่งต่าง ๆ เช่น ค่าคอมมิชชัน สเปรด และสลิปเพจ

หากปัจจัยเหล่านี้ยาก คุณสามารถลดผลตอบแทนของกลยุทธ์ของคุณลงเล็กน้อยด้วยตนเองได้ตลอดเวลาเพื่อพิจารณาตัวแปรที่ไม่รู้จัก

ความซับซ้อนที่จำกัด

ข้อจำกัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งของการทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองคือความยากในการทดสอบกลยุทธ์ที่ซับซ้อนหรือเชิงปริมาณ

หากคุณกำลังจะทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายแบบใช้ดุลยพินิจย้อนหลัง คุณจะต้องยึดติดกับวิธีการที่ง่ายและสะดวกสำหรับคุณในการคำนวณและดำเนินการ

การทดสอบย้อนกลับด้วยตนเองไม่เหมาะกับการจัดการกลยุทธ์การซื้อขายที่มีความถี่สูงหรือกลยุทธ์ที่ต้องอาศัยการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

แม้ว่าอาจดูน่าสนใจในการใช้กลยุทธ์ที่ซับซ้อนและชาญฉลาดมาก แต่จากประสบการณ์ของผม กลยุทธ์ง่ายๆ มักจะทำได้ดีที่สุด

ข้อจำกัดของ Backtesting อัตโนมัติ

การทดสอบย้อนกลับแบบอัตโนมัติหรือแบบเป็นโปรแกรม ได้ปฏิวัติวิธีที่เทรดเดอร์พัฒนาและประเมินกลยุทธ์ของพวกเขา โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง

ด้วยการจำลองการซื้อขายตามเกณฑ์และอัลกอริธึมเฉพาะ วิธีการนี้นำเสนอประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความสามารถในการทดสอบกลยุทธ์ที่ซับซ้อนในชุดข้อมูลและกรอบเวลาที่หลากหลาย

แม้จะมีข้อดีเหล่านี้ แต่การทดสอบย้อนกลับแบบอัตโนมัติก็ไม่ได้ไร้ข้อจำกัด ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์และความสำเร็จสูงสุดของ กลยุทธ์การซื้อขาย–

ความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไป

หนึ่งในความท้าทายหลักของการทดสอบย้อนกลับแบบอัตโนมัติคือความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไป

การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อโมเดลมีความซับซ้อนมากเกินไป โดยมีกฎหรือพารามิเตอร์จำนวนมากที่ได้รับการปรับแต่งให้ทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลในอดีต แต่จะล้มเหลวในอนาคต

ปรากฏการณ์นี้นำไปสู่ประสิทธิภาพการทดสอบย้อนกลับที่สูงเกินจริงซึ่งไม่สามารถจำลองแบบในการซื้อขายจริงได้

ตัวอย่างนี้คือเรื่องราวของ LTCM (Lengthy-Time period Capital Administration) ก กองทุนป้องกันความเสี่ยง ที่ต้องอาศัยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนอย่างมาก

แม้ว่าทีมงานจะเก่งกาจ ซึ่งรวมถึงผู้ได้รับรางวัลโนเบลด้วย แต่ LTCM ก็ปิดตัวลงในปี 2000 เนื่องจากมีการใช้เลเวอเรจมากเกินไปและกลยุทธ์ที่ไม่เหมาะสมกับสภาวะตลาดในอดีต

มองไปข้างหน้า อคติ

ข้อจำกัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งคืออคติ “การมองไปข้างหน้า” ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อกลยุทธ์ใช้ข้อมูลในอนาคตโดยไม่ได้ตั้งใจในการตัดสินใจซื้อขาย ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์การทดสอบย้อนหลังที่ไม่สมจริง

สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้จากข้อผิดพลาดในการเขียนโปรแกรมหรือเมื่อชุดข้อมูลมีข้อมูลในอนาคตที่ไม่มีอยู่ในเวลาที่ดำเนินการซื้อขาย

ภาพลวงตาของผลตอบแทนพิเศษที่เกิดจากอคติดังกล่าวอาจทำให้เข้าใจผิดและส่งผลให้เกิดการสูญเสียอย่างมากเมื่อใช้กลยุทธ์ในการซื้อขายแบบเรียลไทม์

การคำนวณค่าธรรมเนียมการซื้อขายผิด

ค่าธรรมเนียมการซื้อขายยังเป็นอุปสรรคสำหรับการทดสอบย้อนกลับแบบอัตโนมัติอีกด้วย

ข้อมูลในอดีตอาจไม่รวบรวมสภาพคล่องของตลาด สเปรดเสนอซื้อ-ถาม และคลาดเคลื่อนที่อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อต้นทุนและการดำเนินการของธุรกรรม

การทดสอบย้อนกลับอัตโนมัติมักจะเป็นไปตามเงื่อนไขการซื้อขายในอุดมคติ โดยละเลยค่าใช้จ่ายในการซื้อขายในโลกแห่งความเป็นจริง

การกำกับดูแลนี้อาจนำไปสู่การประเมินต้นทุนต่ำเกินไปและการประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์สูงเกินไป

ขาดการป้อนข้อมูลและสัญชาตญาณของมนุษย์

นอกจากนี้ การไม่มีสัญชาตญาณและประสบการณ์ของมนุษย์ยังเป็นข้อเสียเปรียบที่สำคัญของการทดสอบย้อนกลับแบบอัตโนมัติ

แม้ว่าระบบอัตโนมัติจะเก่งในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและดำเนินการตามกลยุทธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่ระบบอัตโนมัติเหล่านี้ยังขาดความสามารถในการตีความสัญญาณตลาดอย่างละเอียดหรือปรับตัวให้เข้ากับเหตุการณ์ที่ไม่คาดฝัน

กล่าวอีกนัยหนึ่ง พวกเขาสามารถเรียกใช้คำแนะนำที่ได้รับเท่านั้น

เทรดเดอร์ที่มีชื่อเสียงอย่าง Jim Simons ผู้ก่อตั้ง Renaissance Applied sciences ประสบความสำเร็จในการรวมการซื้อขายอัตโนมัติเข้ากับการควบคุมดูแลของมนุษย์

Simons นักคณิตศาสตร์และทีมของเขาได้พัฒนาอัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าตลาดอย่างต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตามความสำเร็จของ เทคโนโลยียุคฟื้นฟูศิลปวิทยา ยังอาศัยการปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่องและการตัดสินโดยผู้เชี่ยวชาญของทีม โดยเน้นถึงความสำคัญของการผสมผสานกลยุทธ์อัตโนมัติเข้ากับความเข้าใจของมนุษย์

ความเสี่ยงด้านเทคโนโลยี

การพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีอาจทำให้เกิดความเสี่ยงร้ายแรงได้

เมื่อกลยุทธ์อัตโนมัติได้รับการทดสอบย้อนหลัง การซื้อขายสดต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่แข็งแกร่ง การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เสถียร และการกำกับดูแลของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

เนื่องจากโปรแกรมคอมพิวเตอร์ทำตามคำแนะนำที่ได้รับเท่านั้น หากไม่มีการพิจารณาสถานการณ์บางอย่าง ความล้มเหลวใดๆ ในระบบเหล่านี้อาจนำไปสู่การสูญเสียที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับกลยุทธ์การซื้อขายที่มีความถี่สูง

ตัวอย่างหนึ่งคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ Knight Capital Group ในปี 2555

ก ความผิดพลาดในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ทำให้พวกเขาขาดทุนมหาศาลและเกือบล้มละลาย

ความคิดสุดท้ายเกี่ยวกับข้อจำกัดของ Backtesting

แม้ว่าจะมีข้อจำกัดสำหรับการทดสอบย้อนกลับทั้งแบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติ แต่ก็ไม่ต้องสงสัยเลยว่าจะต้องมีการทดสอบย้อนกลับบางประเภทเพื่อตรวจสอบและ เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขาย–

การเสี่ยงเงินจริงกับกลยุทธ์ที่ยังไม่ทดลองก็เหมือนกับการเดินป่าบนภูเขาโดยไม่มีแผนที่

คุณไม่รู้เส้นทางที่พิสูจน์แล้ว คุณมักจะหลงทางในการเดินป่าและอาจไม่สามารถกลับได้

ดังนั้น วิธีแก้ไขคือเลือกวิธีการทดสอบย้อนหลังที่เหมาะกับทักษะและเป้าหมายของคุณมากที่สุด

จากนั้นทำความเข้าใจข้อจำกัดของวิธีการที่คุณเลือก และลดผลกระทบด้านลบจากข้อจำกัดของมันให้เหลือน้อยที่สุด

หากคุณต้องการเรียนรู้เครื่องมือและเทคนิคสำหรับการทดสอบย้อนหลังทั้งกลยุทธ์การซื้อขายด้วยตนเองและอัตโนมัติ โปรดอ่านต่อ บทช่วยสอนของฉันเกี่ยวกับวิธีการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายย้อนหลัง–