Backtesting การทดสอบย้อนหลัง เป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญสำหรับการประเมินและพัฒนากลยุทธ์การลงทุน แต่อาจมีข้อผิดพลาดที่ทำให้ผลลัพธ์ดูดีเกินจริงหรือไม่สอดคล้องกับสภาพตลาดจริง ในบทความนี้ เราจะมาพิจารณาหลุมพราง 5 ข้อสุดท้ายในการทดสอบย้อนหลัง เพื่อให้ผู้เรียนสามารถใช้การทดสอบย้อนหลังอย่างมีวิจารณญาณและสร้างผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น
6. ข้อผิดพลาดจากการวิเคราะห์ข้อมูลมากเกินไป (Data Mining Fallacy)
การใช้ข้อมูลมากเกินไปหรือพยายามค้นหาสัญญาณที่เหมาะสมเกินไปอาจนำไปสู่ Data Mining Fallacy ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดที่เกิดจากการปรับแต่งพารามิเตอร์ให้เหมาะสมเฉพาะกับข้อมูลชุดใดชุดหนึ่ง ทำให้ผลลัพธ์ดูดีเกินจริงในข้อมูลชุดนั้นๆ แต่ไม่สามารถใช้ได้กับข้อมูลหรือสภาพตลาดที่แตกต่างกัน ผู้เรียนควรปรับเกณฑ์การวิเคราะห์ให้ไม่ซับซ้อนเกินไปและหลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลเฉพาะช่วงเวลา เพื่อให้การทดสอบสะท้อนถึงสถานการณ์ที่แท้จริงมากยิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น การเลือกข้อมูลจากช่วงเวลาที่ตลาดขึ้นตลอดเวลาและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะกับข้อมูลนั้น อาจทำให้ผลการทดสอบย้อนหลังดูเหมือนว่ามีกลยุทธ์ที่ดี แต่เมื่อใช้จริงในสภาพตลาดที่มีความผันผวนหรือในช่วงตลาดขาลง กลยุทธ์อาจไม่ประสบความสำเร็จ วิธีหนึ่งที่ช่วยป้องกัน Data Mining Fallacy คือการใช้ข้อมูลที่หลากหลายจากหลายช่วงเวลา หรือทดสอบกลยุทธ์บนข้อมูลในตลาดขาขึ้นและขาลง เพื่อให้เห็นภาพรวมที่แท้จริงและผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง
7. การเลือกเกณฑ์เปรียบเทียบผิด (Use the Wrong Benchmark)
การเลือก Benchmark หรือเกณฑ์เปรียบเทียบที่ไม่เหมาะสมสามารถทำให้ผลการทดสอบย้อนหลังไม่สะท้อนถึงความเสี่ยงและผลตอบแทนของกลยุทธ์ได้อย่างแท้จริง เช่น การใช้ดัชนีที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่สอดคล้องกับกลยุทธ์ที่นำมาใช้จะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อน การเลือกเกณฑ์เปรียบเทียบที่เหมาะสมจะช่วยให้ผลการทดสอบย้อนหลังน่าเชื่อถือยิ่งขึ้นและสะท้อนถึงความเป็นไปได้ในการใช้กลยุทธ์ในตลาดจริง
ตัวอย่างเช่น หากกลยุทธ์ที่ทดสอบมุ่งเน้นไปที่หุ้นขนาดเล็ก แต่เกณฑ์เปรียบเทียบที่เลือกใช้เป็นดัชนีของหุ้นขนาดใหญ่ เช่น S&P 500 การทดสอบย้อนหลังอาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกัน ดังนั้นควรเลือกเกณฑ์เปรียบเทียบที่สอดคล้องกับกลุ่มหุ้นที่มุ่งเน้น เช่น ดัชนีของหุ้นขนาดเล็ก เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สะท้อนถึงความเสี่ยงและผลตอบแทนของกลยุทธ์ที่แท้จริง
8. กลยุทธ์ที่พึ่งพาเงื่อนไขเฉพาะเจาะจง (Stateful Strategy Luck)
กลยุทธ์ที่ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขเฉพาะเจาะจง เช่น การซื้อขายในวันหรือช่วงเวลาที่กำหนดเท่านั้น อาจทำให้ผลลัพธ์ดูดีเฉพาะในบางสถานการณ์เท่านั้น เช่น การเลือกวันที่มีผลกำไรสูงหรือช่วงเวลาที่มีความผันผวนต่ำเป็นพิเศษเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ดูดี วิธีการทดสอบกลยุทธ์นี้อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่คงที่และอาจไม่เหมาะสมสำหรับการใช้งานในตลาดจริง
การลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดนี้ทำได้โดยการทดสอบกลยุทธ์กับข้อมูลที่มีความหลากหลาย เช่น การทดสอบด้วย Walk Forward Analysis หรือ Random Walk Forward Analysis ซึ่งเป็นการทดสอบกับข้อมูลหลายชุดในสภาพตลาดที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังสามารถใช้การกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำในการทดสอบ เช่น การกำหนดจำนวนครั้งในการซื้อขายต่อปี และการวิเคราะห์การเดินแบบสุ่ม เพื่อให้เห็นถึงความเสถียรและประสิทธิภาพของกลยุทธ์ในระยะยาว
9. การซื้อที่ราคาเปิด (Buy at Open)
การตั้งคำสั่งซื้อที่ ราคาเปิด เป็นกลยุทธ์ที่อาจมีความเสี่ยงสูงในการทดสอบย้อนหลัง เนื่องจากราคาเปิดในตลาดจริงมักมีความผันผวนสูง การทดสอบที่ใช้ราคาเปิดอาจทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนและไม่สะท้อนถึงการซื้อขายจริงได้ดี การตั้งค่า Slippage ที่เหมาะสมในโปรแกรมการทดสอบ เช่น AmiBroker และการกำหนดราคาที่ไม่ยึดติดกับราคาเปิดเพียงอย่างเดียว จะช่วยให้ผลการทดสอบย้อนหลังใกล้เคียงกับสภาพตลาดจริงมากขึ้น
การตั้งค่า Slippage ให้สอดคล้องกับสถานการณ์ตลาดจริง เช่น การตั้งค่าให้สูงขึ้นในช่วงที่ตลาดมีวอลุ่มต่ำ จะช่วยให้ผลลัพธ์การทดสอบใกล้เคียงกับความเป็นจริงและสามารถสะท้อนถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ผู้เรียนควรพิจารณาการใช้ราคาปิดหรือราคากลางในช่วงเปิดเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบจากการใช้ราคาเปิดอย่างเดียว ซึ่งจะช่วยให้ผลการทดสอบสอดคล้องกับการซื้อขายจริงมากขึ้น
10. ความเชื่อในโมเดลที่ซับซ้อนเกินไป (Trust Complex Models)
การใช้ โมเดลที่ซับซ้อน มากเกินไปอาจเพิ่มความเสี่ยงของการเกิด Overfitting หรือการปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสมเฉพาะกับข้อมูลชุดนั้น ทำให้ไม่สามารถนำไปใช้ในสถานการณ์ที่แตกต่างได้ การทดสอบย้อนหลังที่ใช้โมเดลที่เรียบง่ายและไม่ซับซ้อนเกินไปจะช่วยลดความเสี่ยงนี้และทำให้ผลลัพธ์น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น โมเดลที่ไม่ซับซ้อนจะช่วยให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับความเป็นจริงและสามารถมองเห็นผลกระทบที่แท้จริงของกลยุทธ์ได้ดียิ่งขึ้น
เพื่อป้องกันไม่ให้เกิด Overfitting ควรตั้งค่าเงื่อนไขขั้นต่ำในการทดสอบ เช่น การกำหนดจำนวนการซื้อขายต่อปีและการตั้งค่าเงื่อนไขการซื้อขายที่ไม่ซับซ้อน ซึ่งช่วยให้การทดสอบย้อนหลังมีความน่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพ การใช้การทดสอบแบบ Monte Carlo Walk Forward Analysis หรือการตั้งค่าให้เกิดการทดสอบแบบ Walk Forward จะช่วยให้ผู้เรียนสามารถทดสอบกลยุทธ์ในหลายสถานการณ์และลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาโมเดลที่ซับซ้อนเกินไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คำถาม
- Mine Data Fallacy ส่งผลต่อการทำ Backtesting อย่างไร
- การใช้ Benchmark ที่ไม่เหมาะสมส่งผลต่อการทดสอบอย่างไร
- อะไรคือ Stateful Strategy Luck และมีข้อควรระวังอย่างไร
- การใช้ Open Price ในการทำ Backtesting มีปัญหาอย่างไร
- ทำไมโมเดลที่ซับซ้อนจึงไม่เหมาะกับการทำ Backtesting
สรุป
ในการทดสอบย้อนหลัง ผู้เรียนควรระมัดระวัง หลุมพราง หลายประการที่อาจทำให้การทดสอบดูดีเกินจริงหรือไม่สอดคล้องกับตลาดจริง เช่น Data Mining Fallacy, การเลือก Benchmark ที่ไม่เหมาะสม, และ ความเชื่อในโมเดลที่ซับซ้อนเกินไป โดยการทดสอบด้วยวิธีการที่หลากหลายและการตั้งค่า Slippage ให้เหมาะสม จะช่วยให้ผลการทดสอบมีความแม่นยำและสอดคล้องกับการลงทุนในสภาพตลาดจริง ผู้เรียนควรนำข้อแนะนำเหล่านี้ไปปรับใช้ในการทดสอบเพื่อเพิ่มโอกาสความสำเร็จในการลงทุนในระยะยาว
คำสำคัญ: การทดสอบย้อนหลัง, Data Mining Fallacy, Benchmark, กลยุทธ์, โมเดล
อ้างอิง: D409 Ten Ways Backtest Lies Part 2 of 2
โพสนี้ถูกสรุปสั้นๆโดย A.I. เพื่อใช้ทวนจาก VDO อ้างอิง ผู้เรียนควรต้องดูวิดีโอนั้นๆ