Backtest คืออะไร
Backtest หรือ การทดสอบย้อนหลัง คือ กระบวนการที่นักลงทุนหรือนักวิเคราะห์ใช้ เพื่อทดสอบความเป็นไปได้และประสิทธิภาพของระบบการเทรดหรือสูตรการลงทุนในแง่ของผลตอบแทน และความเสี่ยง จากข้อมูลราคาในอดีต หลักการคือ ถ้าระบบหรือสูตรที่คุณใช้มีประสิทธิภาพในอดีต มันก็มีโอกาสที่จะทำงานได้ดีในอนาคตด้วย แต่ต้องระวังเรื่อง “curve fitting” หรือการปรับระบบให้เหมาะสมกับข้อมูลในอดีตจนเกินไป ซึ่งอาจทำให้ประสิทธิภาพในอนาคตลดลง
Backtest จะเป็นประโยชน์ที่สุดเมื่อมีข้อมูลคุณภาพที่มีความถี่และความยาวเวลาเพียงพอ การทดสอบย้อนหลังนั้นจะต้องพิจารณาค่าคอมมิชชั่น สเปรด และสภาวะตลาดอื่น ๆ ที่อาจมีผลกระทบต่อผลลัพธ์ของการเทรด ยิ่งข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบมีคุณภาพและความถี่สูง ผลที่ได้จากการทดสอบย้อนหลังก็จะยิ่งมีความน่าเชื่อถือ
การทำ Backtest ที่ถูกต้องและเป็นวิทยาศาสตร์นั้นต้องการความรู้เฉพาะทางในการวิเคราะห์ข้อมูล การสถิติ และการโปรแกรม มักจะใช้ซอฟต์แวร์หรือเครื่องมือที่มีความสามารถในการทดสอบย้อนหลัง เช่น MetaTrader 4/5, NinjaTrader, หรือซอฟต์แวร์ที่มีความละเอียดและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้เป็นที่น่าเชื่อถือ
ต้องระวังว่า Backtest เป็นเพียงการทดสอบภายใต้เงื่อนไขและข้อมูลที่เป็นอดีต อาจไม่สามารถบ่งบอกถึงผลประสิทธิภาพในอนาคตได้ถูกต้อง 100% ดังนั้น จึงควรใช้ร่วมกับวิธีการวิเคราะห์และประเมินความเสี่ยงอื่น ๆ เพื่อให้เกิดความมั่นใจในระบบหรือสูตรการลงทุนของคุณมากขึ้น
วิธีอ่านค่าผล backtest ต้องดูอะไรที่สำคัญ
การอ่านค่าผลจากการทดสอบย้อนหลังหรือ backtest ในสิ่งที่ควรสนใจหลักๆ มีดังนี้
- ผลตอบแทนรวม (Total Returns): สิ่งนี้เป็นปัจจัยพื้นฐานที่สุด ซึ่งจะบอกถึงผลตอบแทนรวมที่ได้จากระบบในช่วงเวลาที่ทดสอบ
- สัดส่วนชาร์ป (Sharpe Ratio): มีค่าตั้งแต่ติดลบถึงบวก และมักใช้ในการประเมินความเสี่ยงต่อผลตอบแทน
- Drawdown: สิ่งนี้เป็นค่าวัดของการขาดทุนสูงสุดจากจุดสูงสุดในช่วงเวลาที่ทดสอบ ค่านี้ยิ่งต่ำยิ่งดี
- Alpha และ Beta: Alpha วัดผลประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับตัวชี้วัดของตลาด ในขณะที่ Beta วัดความเสี่ยงเมื่อเทียบกับตัวชี้วัดของตลาด
- ความเสถียรภาพของผลตอบแทน: ควรดูว่าผลตอบแทนมีการกระจายที่สม่ำเสมอหรือไม่ หรือว่ามีการขาดทุนในช่วงเวลาใดบ้าง
- อัตราชนะ: อัตราส่วนของจำนวนรอบที่ชนะต่อจำนวนรอบทั้งหมด ควรสูงกว่า 50% ถือว่าดี
- Profit Factor: คือ ผลรวมของผลตอบแทนจากการเทรดที่ชนะ หารด้วยผลรวมของผลตอบแทนจากการเทรดที่ขาดทุน
- ปริมาณการซื้อขาย: หากมีการซื้อขายอย่างต่อเนื่องและสม่ำเสมอ ถือว่าดี เนื่องจากนั่นหมายความว่าระบบมีความเสถียร
- ต้นทุนเริ่มต้นและค่าใช้จ่าย: สิ่งเหล่านี้เป็นปัจจัยที่สำคัญในการประเมินความคุ้มค่าของระบบ
- สถิติอื่น ๆ: อาจมีค่าสถิติเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการเทรด หรือเงื่อนไขตลาด ที่คุณสนใจ
วิธีอ่านค่าผล backtest ของ MT4 และ MT5
การอ่านค่าผลการทดสอบย้อนหลัง (backtest) ใน MetaTrader 4 และ MetaTrader 5 ต้องดูปัจจัยหลายอย่าง เพื่อประเมินและตัดสินใจว่าระบบการเทรดของคุณมีประสิทธิภาพหรือไม่ และตรงกับเป้าหมายการลงทุนของคุณหรือไม่ ดังนี้
- ความสามารถในการสร้างผลกำไร: สิ่งที่คุณควรมองหาก่อนเป็นอย่างไรคือระบบการเทรดของคุณสามารถสร้างผลกำไรในระยะยาวหรือไม่ จากนั้นคุณควรดูถึงการแจกแจงของผลกำไรและขาดทุน
- Drawdown: คือ การขาดทุนสูงสุดจากจุดสูงสุด ซึ่งสิ่งนี้เป็นสัญญาณแจ้งเตือนถึงความเสี่ยงที่คุณจะต้องรับ
- Profit Factor: คือ ผลรวมของผลกำไรจากการเทรดที่ชนะหารด้วยผลรวมของผลกำไรจากการเทรดที่ขาดทุน หากมีค่ามากกว่า 1 แสดงว่าระบบเป็นระบบที่ดี
- อัตราการชนะ: คือ อัตราส่วนระหว่างการเทรดที่ชนะต่อการเทรดทั้งหมด ค่านี้ยิ่งสูงยิ่งดี แต่ควรระวังระบบที่มีอัตราการชนะสูงแต่กำไรน้อย
- Expected Payoff: คือ คาดหวังว่าจะได้กำไรเท่าไหร่ในแต่ละการเทรด ค่านี้ควรเป็นบวกและยิ่งสูงยิ่งดี
- Recovery Factor: คือ อัตราส่วนของผลกำไรต่อการขาดทุนสูงสุด (Drawdown) ค่านี้ควรสูง
- Sharpe Ratio: คือ อัตราส่วนระหว่างผลตอบแทนเฉลี่ยต่อความผันผวนของผลตอบแทน ค่านี้ยิ่งสูงยิ่งดี
- Custom Criteria: ใน MT5 คุณยังสามารถสร้างเกณฑ์การประเมินเฉพาะของคุณเองได้ ที่คุณสามารถกำหนดให้ระบบคำนวณอัตโนมัติในรายงานการทดสอบย้อนหลัง
- Visual Testing: ในทั้ง MT4 และ MT5 คุณสามารถดูการทำงานของระบบการเทรดของคุณในโหมดแสดงผล ซึ่งสามารถให้คุณเห็นถึงรายละเอียดที่อาจไม่แสดงในรายงาน
- Test Duration: การทดสอบในระยะเวลาที่เพียงพอจะเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลการทดสอบ จะดีถ้าคุณสามารถทดสอบระบบในช่วงเวลาที่หลากหลายและในเงื่อนไขตลาดที่แตกต่างกัน
หลักการอ่านค่าผล backtest
การอ่านค่าผล backtest หรือการทดสอบย้อนหลังในการเทรด Forex หรือหุ้นเป็นสิ่งที่ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย แต่ละปัจจัยมีความสำคัญในการประเมินประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของระบบการเทรดที่คุณใช้งานอยู่ ในสถานที่อย่าง MetaTrader 4 หรือ MetaTrader 5 มีหลายค่าที่คุณสามารถจะดูได้ แต่จะขอยกตัวอย่างจากข้อมูลที่มักเห็นในการทดสอบย้อนหลัง
ผลกำไรและขาดทุนเป็นสิ่งแรกที่คนส่วนใหญ่จะเน้น แต่ต้องเข้าใจว่าเมื่อมีผลกำไรไม่หมายความว่าระบบนั้นเป็นระบบที่ดี คุณต้องดูทั้งหมดของสถิติ เช่น drawdown ที่บ่งบอกถึงการขาดทุนสูงสุดในระบบ Profit Factor ที่บ่งบอกถึงอัตราส่วนของกำไรและขาดทุน อัตราชนะ (Win Rate) ที่บ่งบอกถึงอัตราการชนะแต่ละครั้ง และ Expected Payoff หรือการคาดการณ์การจ่ายเงินที่คาดหวังจากระบบ
นอกจากนี้คุณยังต้องดูการกระจายของผลลัพธ์ หากผลลัพธ์เป็นบวกแต่กระจายอยู่ในช่วงที่กว้างขวาง อาจเป็นไปได้ว่าระบบมีความเสี่ยงที่สูง การดู Equity Curve หรือกราฟแสดงมูลค่าของบัญชีในช่วงเวลาต่าง ๆ ยังเป็นอีกหนึ่งวิธีในการประเมินความสามารถของระบบในการสร้างผลกำไรอย่างยั่งยืน
การเปรียบเทียบผล backtest ระหว่างประเภทของข้อมูล เช่น ข้อมูล M1 (1 นาที) หรือ H1 (1 ชั่วโมง) อาจช่วยให้คุณเข้าใจถึงประสิทธิภาพของระบบในเงื่อนไขตลาดที่แตกต่างกัน สิ่งนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าระบบเหมาะสมกับสไตล์การเทรดและความเสี่ยงที่คุณยอมรับได้หรือไม่
ดังนั้น การอ่านค่าผล backtest ไม่ใช่เรื่องของการดูผลกำไรและขาดทุนเพียงอย่างเดียว แต่คุณต้องดูรูปภาพใหญ่ พิจารณาสถิติ และค่าตัวแปรหลายๆ อย่างในการประเมินประสิทธิภาพและความเสี่ยงของระบบการเทรดที่คุณกำลังใช้งาน
ขั้นตอนการอ่านค่า backtest อย่างละเอียด
การอ่านค่าผล backtest หรือการทดสอบย้อนหลังเป็นกระบวนการที่สำคัญในการประเมินระบบการเทรดใหม่หรือระบบที่มีอยู่ นี่คือขั้นตอนและหลักการที่ควรพิจารณาเมื่อวิเคราะห์ผล backtest
- เข้าใจวัตถุประสงค์ของการทดสอบ
คุณต้องเข้าใจว่าอยากทราบอะไรจากการทดสอบ แต่ละระบบการเทรดมีเป้าหมายและความเสี่ยงที่แตกต่างกัน การเข้าใจวัตถุประสงค์จะช่วยให้คุณสามารถเลือกตัวเลขและสถิติที่มีความสำคัญ
- สังเกตุผลกำไร/ขาดทุน
ผลกำไรและขาดทุนเป็นค่าพื้นฐานที่สำคัญ แต่ควรวิเคราะห์อย่างรอบคอบ เช่น สัดส่วนระหว่างกำไรและขาดทุน การกระจายของผลกำไร/ขาดทุน อัตราชนะ และค่าเฉลี่ยของผลกำไร/ขาดทุนในแต่ละเทรด
- สังเกตุ Drawdown
Drawdown คือการขาดทุนสูงสุดจากจุดสูงสุดในการเทรด มันบ่งบอกถึงความเสี่ยงและความทนทานของระบบการเทรด
- ประเมิน Profit Factor และ Expectancy
Profit Factor คือ ผลกำไรรวมหาระยะขาดทุนรวม ค่าที่สูงกว่า 1 ถือว่าดี ในขณะที่ Expectancy คือ คาดหวังของผลกำไรหรือขาดทุนต่อเทรด
- ตรวจสอบอัตราชนะ (Win Rate)
คือ สัดส่วนของเทรดที่ชนะต่อเทรดทั้งหมด อัตราชนะที่สูงไม่ได้หมายความว่าระบบเป็นระบบที่ดี มันควรพิจารณาร่วมกับค่า Expectancy
- ตรวจสอบการกระจายของผลลัพธ์
หากผลลัพธ์มีการกระจายที่แคบ มันบ่งบอกถึงความเสถียรของระบบ ในขณะที่การกระจายที่กว้างบ่งบอกถึงความไม่แน่นอน
- สังเกตุ Equity Curve
เป็นกราฟที่แสดงถึงมูลค่าของบัญชีในช่วงเวลา มันสามารถบ่งบอกถึงประสิทธิภาพและความเสี่ยงของระบบ
- ตรวจสอบความเสี่ยงต่อกำไร (Risk-to-Reward Ratio)
คือ สัดส่วนระหว่างความเสี่ยงและผลกำไรที่คาดหวัง ค่าที่สูงแสดงถึงความเสี่ยงที่ต่ำต่อกำไรที่คาดหวัง
- ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล
คุณควรตรวจสอบว่าข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพ ไม่มีช่วงเวลาที่ขาดหายไป และเป็นการสะท้อนถึงตลาดในภาคจริง
- ทดสอบการทนทาน (Robustness Testing)
เป็นการทดสอบดูว่าระบบทำงานได้ดีในเงื่อนไขตลาดที่แตกต่างกันหรือไม่ คุณสามารถทำเช่นนั้นโดยการใช้ช่วงข้อมูลต่าง ๆ หรือปรับค่าพารามิเตอร์
เงื่อนไขของ backtest ที่เทรดเดอร์ควรรู้
การทำ backtest ในสายงานการเทรดเป็นขั้นตอนที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง แต่ เพื่อให้การทดสอบมีประสิทธิภาพและได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ มีเงื่อนไขที่ควรรู้และทำความเข้าใจดังต่อไปนี้
- คุณภาพของข้อมูล: ต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพ ครอบคลุมช่วงเวลาที่ต้องการทดสอบ และไม่มีช่วงข้อมูลที่หายไปหรือเสียหาย
- ความถูกต้องของโค้ด: โค้ดในการทำ backtest ควรถูกต้องและไร้ข้อผิดพลาด การมีข้อผิดพลาดในโค้ดจะส่งผลทำให้ผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง
- การคิดค่าคอมมิชชั่นและสเปรด: ต้องรวมค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องอย่างคอมมิชชั่น สเปรด และ slippage ในการทดสอบ เพื่อให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับความเป็นจริง
- Drawdown: ต้องสังเกตุและประเมิน drawdown ที่เกิดขึ้นในระบบ ซึ่งเป็นอัตราการขาดทุนสูงสุดที่เป็นไปได้
- Robustness: ควรทดสอบระบบในหลาย ๆ สถานการณ์และเงื่อนไขตลาดเพื่อทดสอบความทนทานของระบบ
- Curve-Fitting: ภายในการทดสอบควรหลีกเลี่ยงการใช้ค่าพารามิเตอร์ที่ทำให้ระบบดูดีเพียงแต่ในข้อมูลที่ใช้ทดสอบ แต่ไม่สามารถทำได้ดีในตลาดจริง
- การวัดผลและการประเมิน: ผลลัพธ์จากการทดสอบควรถูกวัดและประเมินอย่างครอบคลุม โดยรวมถึงอัตราชนะ อัตราความเสี่ยงต่อผลกำไร และอื่น ๆ
- เข้าใจความแตกต่างระหว่าง Backtest และการเทรดจริง: ควรรู้ว่าผลลัพธ์ในการทดสอบย้อนหลังเป็นการประเมินโดยใช้ข้อมูลที่เคยเกิดขึ้นแล้ว และอาจไม่สะท้อนถึงผลลัพธ์ในอนาคต
- การทดสอบในช่วงเวลาต่าง ๆ: การทำ backtest ควรทำในหลาย ๆ ช่วงเวลา ได้แก่ การเปลี่ยนแปลงของตลาด สภาวะตลาดที่ต่างกัน เพื่อวัดความสามารถในการปรับตัวของระบบ
- การใช้ Walk Forward Analysis (WFA): วิธีนี้เป็นการทดสอบที่สามารถประเมินประสิทธิภาพของระบบในอนาคตโดยการทดสอบในช่วงข้อมูลย้อนหลังแล้วทำการทดสอบต่อในข้อมูลที่ขยับขึ้นไป
backtest ดี และ backtest ไม่ดี ดูอย่างไร
backtest ที่ดี
- ครอบคลุมช่วงเวลาที่ยาวนาน: การทดสอบที่ทำผ่านช่วงเวลาที่ยาวนานจะทำให้คุณได้รู้ถึงประสิทธิภาพของระบบในสภาวะตลาดที่แตกต่างกัน
- ข้อมูลคุณภาพสูง: ข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบควรเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพและถูกต้อง
- ไม่ Curve-Fitting: ระบบไม่ถูกปรับให้เหมาะสมกับข้อมูลในอดีตมากเกินไป
- คำนึงถึงค่าคอมมิชชั่นและสเปรด: ค่าใช้จ่ายเหล่านี้ถูกคำนวณไปในระบบ
- ผลลัพธ์สอดคล้องกับเป้าหมายการลงทุน: ถ้าเป้าหมายคือการสร้างผลตอบแทนที่สูง การทดสอบควรแสดงถึงภาพรวมที่ดีของระบบในการส achievesรับผลตอบแทน
- Robustness ของระบบ: ระบบควรทำงานได้ดีในหลายสถานการณ์ตลาด
- Drawdown ที่ยอมรับได้: ระดับของ drawdown ในผลการทดสอบควรอยู่ในระดับที่คุณยอมรับได้
Backtest ที่ไม่ดี
- ช่วงเวลาทดสอบสั้น: ระบบที่ถูกทดสอบในช่วงเวลาที่สั้นอาจไม่สะท้อนถึงความสามารถในการปรับตัวเมื่อเกิดการเปลี่ยนแปลงในตลาด
- ข้อมูลคุณภาพต่ำหรือมีข้อผิดพลาด: ข้อมูลที่ไม่แม่นยำหรือไม่ครบถ้วนจะทำให้ผลลัพธ์เบี้ยวเบน
- Curve-Fitting: ระบบที่ถูกปรับให้เหมาะสมกับข้อมูลย้อนหลังมากเกินไป จะทำให้ระบบดูดีเฉพาะในการทดสอบแต่ไม่สามารถทำได้ดีในอนาคต
- ไม่คำนึงถึงค่าใช้จ่าย: ถ้าค่าคอมมิชชั่นและสเปรดไม่ถูกคำนวณ ผลลัพธ์ที่ได้จะไม่เป็นจริง
- Drawdown สูงเกินไป: ระบบที่มี drawdown สูงในการทดสอบคือสัญญาณของความเสี่ยงที่อาจไม่สามารถยอมรับได้
