การกำหนด Key Performance Metrics เป็นขั้นตอนสำคัญในการประเมินผลลัพธ์ของกลยุทธ์การลงทุน โดยเนื้อหานี้กล่าวถึงการวิเคราะห์ผลลัพธ์ในช่วงเวลา In-Sample และ Out-of-Sample เพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับค่าตัวชี้วัดต่าง ๆ ที่มีผลต่อการลงทุน
การเริ่มต้นของ Key Performance Metrics
ในขั้นแรก ผู้เรียน ควรเข้าใจว่าการกำหนดค่าเหล่านี้นั้นต้องขึ้นอยู่กับตัวอย่างที่ได้ทำการทดสอบและความชอบส่วนตัวของแต่ละบุคคล โดยค่าต่าง ๆ ที่กำหนดควรสอดคล้องกับเป้าหมายของการลงทุน เช่น การตั้งค่า Net Profit และ Percent Winner ที่แตกต่างกันระหว่าง In-Sample และ Out-of-Sample
การวิเคราะห์ผลลัพธ์ในช่วง In-Sample และ Out-of-Sample
การทดสอบผลลัพธ์ในช่วง In-Sample จะช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนและแก้ไขโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าค่าตัวชี้วัดที่ได้จะมีความน่าเชื่อถือ ในทางกลับกัน เมื่อย้ายมาทดสอบในช่วง Out-of-Sample ค่าตัวชี้วัดต่าง ๆ มักจะมีการเปลี่ยนแปลง จึงควรเผื่อ Buffer เพื่อให้ผลลัพธ์ยังคงอยู่ในช่วงที่ต้องการ
การกำหนดแนวทางสำหรับ Performance Metrics
การตั้งค่า Performance Guidelines จะช่วยให้ ผู้เรียน สามารถกำหนดตัวชี้วัดขั้นต่ำที่ยอมรับได้ โดยค่าตัวชี้วัดที่ต้องให้ความสำคัญ เช่น MaxDD และ CAR ที่ควรตั้งค่าเผื่อไว้สูงกว่าเมื่อทำ In-Sample เพื่อให้ผลลัพธ์ในช่วง Out-of-Sample ยังคงเหมาะสม
การจัดการความเสี่ยงและการควบคุม Drawdown
การจัดการ Drawdown เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาให้ดี โดยเฉพาะเมื่อใช้ค่า MKC และการทดสอบอย่างต่อเนื่อง ผู้เรียน ควรให้ความสำคัญกับค่า Drawdown ที่ได้รับการปรับให้เข้ากับตลาดและสภาวะที่แตกต่างกัน
การประเมินจำนวนการซื้อขายและการตั้งค่าการทดสอบ
การกำหนดจำนวนการซื้อขายที่เหมาะสมต่อปีเป็นสิ่งสำคัญ เช่น ค่าต่ำสุดที่ควรยอมรับได้คือ 30 การซื้อขายต่อปี โดยควรเพิ่มขึ้นตามระดับการประเมินที่ดีขึ้น การตั้งค่าเหล่านี้จะช่วยให้ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบมีความเชื่อถือได้
สแนปชอต
คำถาม
- Key Performance Metrics ที่ใช้ในการประเมินผล Strategy ควรพิจารณาจากปัจจัยใดบ้าง?
- เพราะเหตุใด Preference ของผู้พัฒนา Strategy จึงมีผลต่อการกำหนด Guideline ของ Key Performance Metrics?
- อะไรคือความแตกต่างระหว่างการประเมินผล In Sample กับ Out of Sample ที่ต้องคำนึงถึง?
- ทำไมค่า Max Drawdown จึงเป็นหนึ่งในตัวชี้วัดสำคัญในการประเมินผล Strategy?
- เหตุใดการพิจารณา Buffer ของค่าต่างๆ จึงมีความจำเป็นในการประเมินผลระหว่าง In Sample และ Out of Sample?
สรุป
การกำหนดตัวชี้วัดประสิทธิภาพในครั้งนี้มุ่งเน้นให้ผู้เรียนได้เข้าใจวิธีการวิเคราะห์ผลลัพธ์ในช่วง In-Sample และ Out-of-Sample การตั้งค่า Performance Guidelines การจัดการ Drawdown และการประเมินจำนวนการซื้อขาย เพื่อให้เกิดความมั่นใจในความเหมาะสมของกลยุทธ์การลงทุน
คำสำคัญ: Key Performance Metrics, In-Sample, Out-of-Sample, Drawdown, Performance Guidelines
อ้างอิง: Q405-2 Guideline for Key Performance Metrics
โพสนี้ถูกสรุปสั้นๆโดย A.I. เพื่อใช้ทวนจาก VDO อ้างอิง ผู้เรียนควรต้องดูวิดีโอนั้นๆ