ในการพัฒนากลยุทธ์การลงทุน สิ่งสำคัญไม่เพียงแต่การเขียนโค้ดและทดสอบกลยุทธ์นั้น ๆ เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตรวจสอบว่ากลยุทธ์ดังกล่าวสามารถทำงานได้ดีทั้งในข้อมูลที่ใช้ทดสอบ (In-Sample Data) และข้อมูลที่ไม่เคยถูกใช้ในการทดสอบ (Out-of-Sample Data) การทดสอบทั้งสองแบบนี้จะช่วยให้เรามั่นใจได้ว่ากลยุทธ์ของเรามีความยั่งยืนและสามารถทำงานได้ในสภาวะตลาดที่แตกต่างกัน
ในบทความนี้เราจะพูดถึงความหมายและการใช้งาน In-Sample และ Out-of-Sample โดยเน้นที่กระบวนการในการใช้ AmiBroker เพื่อทดสอบกลยุทธ์ต่าง ๆ และแสดงตัวอย่างการทำ Backtest ที่ช่วยให้เห็นภาพชัดเจน
In-Sample Data คืออะไร?
In-Sample Data หมายถึงข้อมูลที่เราใช้ในการพัฒนาและปรับปรุงกลยุทธ์ ตัวอย่างเช่น เมื่อเราสร้างกลยุทธ์การลงทุนขึ้นมาใหม่ เรามักจะใช้ข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่งในการทดสอบและปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ในกระบวนการนี้เราอาจทำการ Optimization และปรับแต่งกลยุทธ์หลายครั้งเพื่อให้ได้กำไรสุทธิที่สูงที่สุดหรือความเสี่ยงที่ต่ำที่สุด ซึ่งการทำงานทั้งหมดนี้ถูกทำบนข้อมูลชุด In-Sample
ตัวอย่างในไฟล์อ้างอิงได้ระบุว่ากลยุทธ์ที่ใช้ทดสอบถูกทดสอบในช่วงปี 2011 ถึง 2014 ซึ่งเป็นข้อมูล In-Sample ที่ใช้ในการพัฒนาโค้ดและปรับพารามิเตอร์ต่าง ๆ
Out-of-Sample Data คืออะไร?
Out-of-Sample Data หมายถึงข้อมูลที่เราเก็บไว้เพื่อทดสอบกลยุทธ์หลังจากที่ได้พัฒนากลยุทธ์เสร็จแล้ว เป็นข้อมูลที่ไม่ได้ถูกใช้ในการสร้างหรือปรับแต่งกลยุทธ์ Out-of-Sample มีความสำคัญเพราะช่วยให้เราสามารถตรวจสอบได้ว่ากลยุทธ์ของเราสามารถทำงานได้ดีในข้อมูลอื่น ๆ ที่ไม่เคยถูกใช้ในการทดสอบมาก่อน ซึ่งเป็นการตรวจสอบว่ากลยุทธ์ของเรามีความยั่งยืนและไม่ใช่แค่การทำงานได้ดีเฉพาะในช่วงที่เราได้ทำการพัฒนามาเท่านั้น (หรือที่เรียกว่า Curve Fitting)
ตัวอย่างในไฟล์กล่าวถึงการทดสอบ Out-of-Sample ในช่วงปี 2007 ถึง 2010 ซึ่งเป็นข้อมูลที่ไม่ได้ถูกใช้ในการพัฒนาและทดสอบกลยุทธ์มาก่อน การทดสอบในช่วงเวลานี้ช่วยให้เรามั่นใจได้ว่ากลยุทธ์ของเราสามารถทำงานได้ดีแม้ในสภาวะตลาดที่แตกต่างไปจากช่วงเวลาที่ใช้ทดสอบใน In-Sample
ทำไมการแบ่งข้อมูลเป็น In-Sample และ Out-of-Sample จึงสำคัญ?
การพัฒนากลยุทธ์การลงทุนที่ดีนั้นไม่ควรพึ่งพาเฉพาะข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบเพียงอย่างเดียว เพราะอาจทำให้กลยุทธ์ที่ได้มาเป็นกลยุทธ์ที่เหมาะสมเฉพาะในช่วงเวลานั้น ๆ เท่านั้น การทดสอบใน Out-of-Sample ช่วยให้เรารู้ได้ว่ากลยุทธ์สามารถทำงานได้ดีในช่วงเวลาอื่น ๆ หรือไม่ และช่วยลดความเสี่ยงจากการที่กลยุทธ์ถูกปรับแต่งมากเกินไปจนเหมาะกับข้อมูลเฉพาะช่วงเวลาหนึ่ง
ในไฟล์อ้างอิงยังมีการเน้นย้ำถึงความสำคัญของการทดสอบ Out-of-Sample เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการปรับแต่งมากเกินไป หรือที่เรียกว่า Curve Fitting ซึ่งเป็นสิ่งที่นักลงทุนควรระมัดระวัง
การทำ Backtest กับ In-Sample และ Out-of-Sample
การทำ Backtest เป็นการทดสอบกลยุทธ์ด้วยข้อมูลในอดีต เพื่อดูว่ากลยุทธ์นั้นทำงานได้ดีแค่ไหน ในขั้นตอนนี้เราจะแบ่งข้อมูลออกเป็นสองส่วน ได้แก่ ข้อมูล In-Sample และข้อมูล Out-of-Sample จากนั้นเราจะทดสอบกลยุทธ์บนข้อมูล In-Sample ก่อน เพื่อปรับแต่งและพัฒนา เมื่อได้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดแล้วจึงนำไปทดสอบกับข้อมูล Out-of-Sample เพื่อดูว่ากลยุทธ์นั้นสามารถทำงานได้ดีหรือไม่
ตัวอย่างที่กล่าวถึงในไฟล์อ้างอิงมีการทดสอบกลยุทธ์ในช่วงปี 2011 ถึง 2014 ซึ่งเป็นข้อมูล In-Sample ผลการทดสอบแสดงกำไรสุทธิที่สูงและการลดลงของพอร์ต (Max Drawdown) ที่ต่ำ อย่างไรก็ตาม เมื่อทำการทดสอบกับข้อมูล Out-of-Sample ในช่วงปี 2007 ถึง 2010 กลับพบว่าผลลัพธ์ไม่ดีเท่าที่คาดหวัง ทำให้ต้องกลับมาทบทวนและปรับปรุงกลยุทธ์อีกครั้ง
ปัญหา Curve Fitting และวิธีการป้องกัน
Curve Fitting หรือ Overfitting เป็นปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อกลยุทธ์ถูกปรับแต่งมากเกินไปจนเหมาะสมกับข้อมูลในอดีตเฉพาะช่วงเวลาหนึ่ง แต่ไม่สามารถทำงานได้ดีในช่วงเวลาอื่น ๆ การทดสอบ Out-of-Sample ช่วยลดปัญหานี้ได้ เพราะจะทำให้เรารู้ว่ากลยุทธ์สามารถทำงานได้ดีในสถานการณ์ที่ไม่ได้ถูกใช้ในการทดสอบหรือไม่
ในไฟล์อ้างอิงได้แสดงตัวอย่างการทดสอบที่ชัดเจนว่า กลยุทธ์ที่ทำงานได้ดีในช่วง In-Sample อาจไม่สามารถทำงานได้ดีในช่วง Out-of-Sample ซึ่งเป็นการเตือนให้นักลงทุนต้องระมัดระวังเมื่อทำการปรับแต่งกลยุทธ์
สำหรับนักลงทุนมือใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้น การทำ In-Sample และ Out-of-Sample อาจดูซับซ้อนและท้าทาย แต่ทุกอย่างเป็นเรื่องของการฝึกฝน การแบ่งข้อมูลและการทดสอบกลยุทธ์ด้วยวิธีนี้จะช่วยให้คุณสามารถสร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืนได้ในระยะยาว อย่าลืมว่าการเรียนรู้จากการทดสอบและปรับปรุงกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาทักษะและเพิ่มความมั่นใจในการลงทุน
คำถาม
- ความสำคัญของ Data Splitting ระหว่าง In Sample และ Out of Sample คืออะไร?
- วิธีการตรวจจับ Curve Fitting Problem ทำได้อย่างไร?
- การประเมิน Strategy Performance ระหว่างสองช่วงเวลาควรทำอย่างไร?
- Market Conditions มีผลต่อการทดสอบ Strategy อย่างไร?
- Portfolio Testing มีความสำคัญต่อการพัฒนา Strategy อย่างไร?
สรุป
การแบ่งข้อมูลออกเป็น In-Sample และ Out-of-Sample เป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนากลยุทธ์การลงทุนที่มีความยั่งยืน การทดสอบ Out-of-Sample ช่วยให้เรามั่นใจได้ว่ากลยุทธ์ของเราสามารถทำงานได้ดีในทุกสภาวะตลาดและไม่ใช่แค่การทำงานได้ดีเฉพาะในข้อมูลที่ใช้ในการพัฒนา นอกจากนี้การหลีกเลี่ยงปัญหา Curve Fitting ยังช่วยให้กลยุทธ์ที่เราใช้มีความแข็งแกร่งและสามารถนำไปใช้ได้ในระยะยาว
คำสำคัญ: In-Sample, Out-of-Sample, Backtest, Curve Fitting, Overfitting, Optimization
อ้างอิง: E407 In Sample and Out Of Sample for Beginners
โพสนี้ถูกสรุปสั้นๆโดย A.I. เพื่อใช้ทวนจาก VDO อ้างอิง ผู้เรียนควรต้องดูวิดีโอนั้นๆ