Backtesting การทดสอบย้อนหลัง เป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับนักลงทุนในการประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์การลงทุน แต่หากใช้อย่างไม่ระมัดระวัง อาจทำให้เกิด ความเข้าใจผิด ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อการตัดสินใจลงทุนอย่างมาก ในเนื้อหานี้ เราจะมาพิจารณาถึงข้อผิดพลาด 5 ประการแรกที่พบบ่อยในการทดสอบย้อนหลัง ซึ่งจะช่วยให้ผู้เรียนสามารถวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการทดสอบย้อนหลังอย่างมีวิจารณญาณ และปรับใช้กลยุทธ์ที่มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นในสภาพตลาดจริง
1. การใช้ข้อมูลเฉพาะกลุ่ม (In-Sample Data Backtesting)
การทดสอบย้อนหลังที่ใช้ ข้อมูลเฉพาะกลุ่ม หรือข้อมูลที่ใช้ในการสร้างโมเดลนั้นมีความเสี่ยงสูง เนื่องจากผลลัพธ์ที่ได้อาจดูดีเกินจริง เพราะโมเดลถูกออกแบบมาให้เข้ากับข้อมูลเฉพาะกลุ่มนั้นๆ โดยตรง แต่เมื่อนำไปใช้ในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป ผลลัพธ์อาจไม่เป็นไปตามที่คาดไว้ การแบ่งข้อมูลออกเป็นสองชุด ชุดหนึ่งสำหรับการสร้างโมเดล และอีกชุดสำหรับการทดสอบผลลัพธ์ จะช่วยลดความเสี่ยงจากการประเมินผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง โดยจะทำให้เราได้ผลลัพธ์ที่สะท้อนถึงตลาดจริงได้มากขึ้น
การใช้ข้อมูลเฉพาะกลุ่มในการทดสอบยังสามารถนำไปสู่ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “overfitting” คือโมเดลถูกสร้างขึ้นเพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลชุดนั้นโดยเฉพาะ จนทำให้ไม่สามารถนำไปใช้งานได้ดีในสถานการณ์ที่แตกต่างออกไป ผู้เรียนควรระมัดระวังและปรับใช้ข้อมูลที่มีความหลากหลายเพื่อทดสอบกลยุทธ์อย่างครบถ้วน
2. อคติของผู้รอด (Survivor Bias)
Survivor Bias เป็นปัจจัยที่ทำให้การทดสอบย้อนหลังมีข้อผิดพลาด เนื่องจากการเลือกหุ้นหรือหลักทรัพย์ที่ยังคงอยู่ในดัชนีเท่านั้น เช่น SET50 หรือ S&P 500 ทำให้ผลลัพธ์ของการทดสอบย้อนหลังดูดีเกินจริง ทั้งนี้เพราะไม่ได้รวมถึงหุ้นที่อาจถูกถอดออกจากดัชนีในช่วงเวลานั้น การรวมหุ้นทุกตัวที่เคยอยู่ในดัชนีช่วงเวลาที่ทำการทดสอบจะทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความถูกต้องและเป็นกลางมากยิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ผลลัพธ์ของหุ้นที่อยู่ในดัชนีเฉพาะช่วงเวลา อาจทำให้มองเห็นแค่ภาพรวมที่ดีของหุ้นกลุ่มนั้นๆ แต่ไม่สะท้อนถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น หากหุ้นเหล่านั้นมีความผันผวนหรือถูกถอดออกจากดัชนีในภายหลัง การคำนึงถึง Survivor Bias จะช่วยให้นักลงทุนเข้าใจผลลัพธ์ในภาพรวมที่แท้จริงมากขึ้น และไม่ถูกหลอกด้วยผลลัพธ์ที่ดีเกินไปจากการทดสอบย้อนหลัง
3. การใช้ราคาปิดในการซื้อขาย (Use/Trade at Close Price)
การทดสอบโดยใช้ ราคาปิด ของตลาดอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับตลาดจริง เนื่องจากราคาปิดอาจมีความผันผวนในช่วงท้ายของวัน ซึ่งอาจไม่สามารถทำให้การคาดการณ์ราคาในการทดสอบย้อนหลังตรงกับการซื้อขายจริงได้ การปรับสัญญาณล่วงหน้าหนึ่งวันหรือตั้งค่า Slippage เพื่อสะท้อนถึงความผันผวนที่อาจเกิดขึ้นในช่วงปิดตลาด จะช่วยให้ผลลัพธ์การทดสอบย้อนหลังสอดคล้องกับสถานการณ์จริงมากขึ้น
การเลือกใช้ราคาปิดในการทดสอบย้อนหลังอาจเป็นข้อผิดพลาดใหญ่ เนื่องจากเมื่อเวลาผ่านไป ตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในช่วงท้ายวัน และอาจทำให้การคาดการณ์ราคาปิดขาดความแม่นยำ หากใช้ราคาปิดในการทดสอบย้อนหลัง ควรปรับวิธีการให้สอดคล้องกับตลาดจริง โดยอาจใช้การทดสอบที่หลากหลายและกำหนดราคาที่แน่นอนในเวลาที่ตลาดยังเปิดอยู่ เพื่อหลีกเลี่ยงความคลาดเคลื่อนในผลลัพธ์
4. ไม่สนใจผลกระทบต่อตลาด (Ignore Market Impact)
การไม่สนใจ Market Impact ผลกระทบต่อตลาด อาจทำให้การทดสอบย้อนหลังมีผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ โดยเฉพาะเมื่อคำสั่งซื้อหรือขายมีขนาดใหญ่ในตลาดที่มีวอลุ่มการซื้อขายน้อย คำสั่งซื้อขนาดใหญ่สามารถส่งผลต่อราคาหลักทรัพย์และทำให้ราคาเปลี่ยนแปลงไปจากที่ตั้งใจไว้ การตั้งค่า Slippage ในระบบทดสอบ เช่น ใน AmiBroker ช่วยให้ผลการทดสอบใกล้เคียงกับตลาดจริงมากขึ้น และลดผลกระทบจากคำสั่งซื้อหรือขายขนาดใหญ่ในตลาดที่มีวอลุ่มต่ำ
คำแนะนำที่ดีคือ การตั้งค่าที่เหมาะสมสำหรับการทดสอบให้ครอบคลุมถึงผลกระทบจากคำสั่งซื้อขายขนาดใหญ่ หากการทดสอบไม่คำนึงถึงผลกระทบนี้ ผลลัพธ์ที่ได้อาจดูดีเกินจริงและไม่สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นในตลาดจริง โดยการปรับค่า Slippage และวอลุ่มที่เหมาะสม ผู้เรียนสามารถลดความเสี่ยงจากการลงทุนในสภาพตลาดจริงและสร้างผลลัพธ์ที่มีความน่าเชื่อถือ
5. การซื้อหุ้นมากเกินมูลค่าของบริษัท (Buy $10M of a $1M Company)
การลงทุนในหุ้นของบริษัทขนาดเล็กที่มีมูลค่าตลาดต่ำด้วยจำนวนเงินสูงเกินกว่ามูลค่าของบริษัท เช่น การซื้อหุ้นมูลค่า $10 ล้านในบริษัทที่มีมูลค่าเพียง $1 ล้าน อาจทำให้ราคาหุ้นปรับตัวอย่างรวดเร็วและผิดปกติจากสภาวะตลาดจริง การกำหนดขนาดคำสั่งซื้อที่เหมาะสมและคำนึงถึงขนาดของบริษัทในการทดสอบย้อนหลังจะช่วยให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความน่าเชื่อถือและใกล้เคียงกับตลาดจริงมากขึ้น
การคำนึงถึงขนาดของบริษัทที่ลงทุนเป็นสิ่งสำคัญในการทดสอบย้อนหลัง การสั่งซื้อหุ้นในปริมาณที่เกินความเหมาะสมของตลาดสามารถทำให้ราคาหุ้นผันผวนได้อย่างมาก คำแนะนำที่ดีคือ ควรกำหนดขนาดคำสั่งซื้อไม่ให้เกินเปอร์เซ็นต์ที่เหมาะสมของวอลุ่มเฉลี่ยในวันนั้น ๆ เพื่อให้การทดสอบสะท้อนถึงความเป็นจริงในตลาด
คำถาม
- การทำ In-Sample Backtesting สร้างปัญหาอย่างไร
- Survivor Bias มีผลต่อการทำ Backtesting อย่างไร
- Look-Ahead Bias มีผลต่อการใช้ข้อมูลผลประกอบการอย่างไร
- Market Impact ส่งผลต่อการทำ Backtesting อย่างไร
- การซื้อขายที่มีมูลค่าสูงกว่าตลาดส่งผลต่อ Backtesting อย่างไร
สรุป
การทดสอบย้อนหลังเป็นเครื่องมือที่ทรงคุณค่าในการวิเคราะห์กลยุทธ์การลงทุน แต่ผู้เรียนควรตระหนักถึง หลุมพราง ที่อาจเกิดขึ้นในระหว่างการทดสอบเพื่อป้องกันไม่ให้ผลลัพธ์นำไปสู่ความเข้าใจผิด เช่น ข้อมูลเฉพาะกลุ่ม, อคติของผู้รอด, และ ผลกระทบต่อตลาด การปรับใช้กลยุทธ์ที่มีการคำนึงถึงปัจจัยเหล่านี้จะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือในการทดสอบย้อนหลังและทำให้ผลลัพธ์สอดคล้องกับความเป็นจริงในสภาพตลาดจริง
คำสำคัญ: การทดสอบย้อนหลัง, หลุมพราง, อคติ, ผลกระทบ, กลยุทธ์
อ้างอิง: D408 Ten Ways Backtest Lies Part 1 of 2
โพสนี้ถูกสรุปสั้นๆโดย A.I. เพื่อใช้ทวนจาก VDO อ้างอิง ผู้เรียนควรต้องดูวิดีโอนั้นๆ