ผู้ค้าที่กระตือรือร้นที่จะลองใช้แนวคิดการซื้อขายในตลาดออนไลน์มักทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการพึ่งพาผลการทดสอบย้อนหลังเพื่อหาว่าระบบนี้จะทำกำไรได้หรือไม่ แม้ว่าการทดสอบย้อนหลังจะช่วยให้ผู้ค้าทราบข้อมูลที่มีค่า แต่ก็มักทำให้เข้าใจผิดและเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการประเมินผลเท่านั้น การทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่างและการทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องให้การยืนยันเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของระบบและสามารถแสดงสีที่แท้จริงของระบบก่อนที่เงินสดจริงจะอยู่ในบรรทัด ความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างการทำ backtesting, out-of-sample และผลการทดสอบสมรรถนะข้างหน้าเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการกำหนดความมีชีวิตของระบบการซื้อขาย (เราให้คำแนะนำในกระบวนการนี้เพื่อช่วยในการปรับกลยุทธ์การซื้อขายของคุณในปัจจุบัน) อ่านเพิ่มเติม Backtesting: Interpreting the Past .

Backtesting Basics Backtesting หมายถึงการใช้ระบบการซื้อขายกับข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อยืนยันว่าระบบจะดำเนินการในช่วงเวลาที่ระบุได้อย่างไร หลายแพลตฟอร์มการซื้อขายของวันนี้รองรับ backtesting ผู้ค้าสามารถทดสอบแนวคิดด้วยการกดแป้นพิมพ์เพียงไม่กี่ขั้นตอนและทำความเข้าใจกับประสิทธิภาพของแนวคิดโดยไม่ต้องเสี่ยงกับเงินในบัญชีการซื้อขาย การทำย้อนหลังสามารถประเมินความคิดง่ายๆเช่นการครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำข้อมูลย้อนหลังหรือระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยอินพุตและทริกเกอร์ที่หลากหลาย

ตราบเท่าที่ความคิดสามารถวัดได้ก็สามารถ backtested ผู้ค้าและนักลงทุนบางรายอาจแสวงหาความชำนาญของโปรแกรมเมอร์ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเพื่อพัฒนาแนวคิดในแบบทดสอบได้ โดยปกติจะเกี่ยวข้องกับโปรแกรมเมอร์ที่เขียนโค้ดไว้ในภาษาที่เป็นเจ้าของโดยแพลตฟอร์มการซื้อขาย โปรแกรมเมอร์สามารถรวมตัวแปรอินพุตที่ผู้ใช้กำหนดไว้เพื่อให้ผู้ประกอบการสามารถ "ปรับแต่ง" ระบบได้ ตัวอย่างของเรื่องนี้จะอยู่ในระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยแบบเคลื่อนไหวโดยทั่วไปที่กล่าวข้างต้น: ผู้ประกอบการค้าจะสามารถป้อนข้อมูล (หรือเปลี่ยน) ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวที่ใช้ในระบบได้ ผู้ขายสามารถทำ backtest เพื่อพิจารณาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะได้รับจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ดีที่สุด (เข้าใจมากขึ้นใน การสอนการซื้อขายทางอิเล็กทรอนิกส์ .)

การศึกษาด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ

แพลตฟอร์มการซื้อขายจำนวนมากยังช่วยให้มีการศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพ นี้ป้อนข้อมูลช่วงป้อนข้อมูลที่ระบุและปล่อยให้คอมพิวเตอร์ "ทำคณิตศาสตร์" เพื่อหาสิ่งที่ใส่จะมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด การเพิ่มประสิทธิภาพหลายตัวแปรสามารถทำคณิตศาสตร์สำหรับตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไปรวมกันเพื่อกำหนดว่าระดับใดจะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่นผู้ค้าสามารถบอกโปรแกรมที่ปัจจัยการผลิตที่พวกเขาต้องการที่จะเพิ่มลงในกลยุทธ์ของพวกเขา; จากนั้นจะได้รับการปรับให้เหมาะสมกับน้ำหนักที่กำหนดไว้ในข้อมูลที่ผ่านการทดสอบแล้ว
Backtesting อาจเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นที่ระบบไม่ได้ทำกำไรมักจะเปลี่ยนเป็นเครื่องทำเงินได้อย่างน่าอัศจรรย์ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพเพียงไม่กี่ แต่น่าเสียดายที่การปรับระบบเพื่อให้ได้ระดับผลกำไรสูงสุดในอดีตมักนำไปสู่ระบบที่มีประสิทธิภาพในการซื้อขายจริง การเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปนี้จะสร้างระบบที่ดูดีบนกระดาษเท่านั้น

การปรับเส้นโค้งคือการใช้การวิเคราะห์การเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อสร้างธุรกิจการค้าที่ชนะมากที่สุดโดยมีกำไรสูงสุดจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้ในช่วงทดสอบ แม้ว่าผลลัพธ์จะน่าประทับใจในผลการทดสอบย้อนหลัง แต่การปรับเส้นโค้งจะนำไปสู่ระบบที่ไม่น่าเชื่อถือเนื่องจากผลลัพธ์จะได้รับการออกแบบเฉพาะสำหรับเฉพาะข้อมูลและช่วงเวลาเท่านั้น

Backtesting และการเพิ่มประสิทธิภาพให้ประโยชน์มากมายแก่ผู้ประกอบการค้า แต่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการเมื่อประเมินระบบการค้าที่มีศักยภาพ ขั้นตอนต่อไปของผู้ค้าคือการใช้ระบบกับข้อมูลที่ผ่านมาซึ่งไม่ได้ใช้ในขั้นตอนการทำ backtesting เริ่มต้น (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณได้ง่ายและเมื่อพล็อตบนแผนภูมิแล้วจะเป็นเครื่องมือที่มีความสามารถในการมองเห็นภาพที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมอ่าน

Simple Moving Averages ทำให้เทรนด์โดดเด่น ) ตัวอย่างเทียบกับข้อมูลที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

เมื่อทดสอบแนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตจะเป็นประโยชน์ในการสงวนช่วงเวลาของข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อการทดสอบ ข้อมูลที่ผ่านมาซึ่งแนวคิดนี้ได้รับการทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพจะเรียกว่าข้อมูลในตัวอย่าง ชุดข้อมูลที่สงวนไว้เรียกว่าข้อมูลที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง การตั้งค่านี้เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการประเมินผลเนื่องจากเป็นวิธีทดสอบความคิดเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่ได้เป็นส่วนประกอบในรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ ดังนั้นแนวคิดนี้จะไม่ได้รับผลกระทบใด ๆ จากข้อมูลตัวอย่างและผู้ค้าจะสามารถตรวจสอบว่าระบบสามารถทำงานกับข้อมูลใหม่ได้ดีเพียงใด ผม. อี ในการซื้อขายในชีวิตจริง ก่อนที่จะเริ่มต้นการทำ backtesting หรือการเพิ่มประสิทธิภาพผู้ค้าสามารถตั้งค่าเปอร์เซ็นต์ของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่จะสงวนไว้สำหรับการทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่าง วิธีหนึ่งคือการแบ่งข้อมูลที่ผ่านมาออกเป็นสามส่วนและแบ่งแยกออกเป็นสามส่วนเพื่อใช้ในการทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่าง เฉพาะข้อมูลตัวอย่างเท่านั้นที่ควรใช้สำหรับการทดสอบครั้งแรกและการเพิ่มประสิทธิภาพใด ๆ รูปที่ 1 แสดงเส้นเวลาที่หนึ่งในสามของข้อมูลทางประวัติศาสตร์สงวนไว้สำหรับการทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่างและสองในสามใช้สำหรับการทดสอบในตัวอย่าง แม้ว่ารูปที่ 1 จะแสดงข้อมูลที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่างในช่วงเริ่มต้นของการทดสอบ แต่ขั้นตอนทั่วไปจะมีส่วนที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่างก่อนที่จะมีประสิทธิภาพไปข้างหน้า

รูปที่ 1: เส้นเวลาแสดงความยาวสัมพัทธ์ของข้อมูลในตัวอย่างและข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในตัวอย่างที่ใช้ในขั้นตอนการทำ backtesting

เมื่อระบบการซื้อขายได้รับการพัฒนาโดยใช้ข้อมูลในตัวอย่างข้อมูลแล้วจะพร้อมใช้งานกับข้อมูลที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง ผู้ค้าสามารถประเมินและเปรียบเทียบผลการปฏิบัติงานระหว่างข้อมูลในตัวอย่างและข้อมูลที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่างได้

ความสัมพันธ์หมายถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างการแสดงและแนวโน้มโดยรวมของชุดข้อมูลสองชุดเมตริกความสัมพันธ์สามารถใช้ในการประเมินรายงานประสิทธิภาพของกลยุทธ์ที่สร้างขึ้นในช่วงทดสอบ (คุณลักษณะที่มีให้มากที่สุดแพลตฟอร์มการซื้อขาย) ความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองมีความสัมพันธ์ที่ดีขึ้นความน่าจะเป็นที่ระบบจะทำงานได้ดีขึ้นในการทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องและการซื้อขายหลักทรัพย์สด ภาพที่ 2 แสดงให้เห็นถึงสองระบบที่แตกต่างกันซึ่งได้รับการทดสอบและปรับปรุงข้อมูลตัวอย่างแล้วนำไปประยุกต์ใช้กับข้อมูลที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง แผนภูมิด้านซ้ายแสดงระบบที่โค้งมนได้อย่างชัดเจนเพื่อทำงานได้ดีกับข้อมูลในตัวอย่างและทำให้ข้อมูลไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่างไม่สมบูรณ์ แผนภูมิด้านขวาแสดงระบบที่ทำงานได้ดีทั้งในและนอกของตัวอย่างข้อมูล

รูปที่ 2: เส้นโค้งส่วนได้สองส่วน ข้อมูลการค้าก่อนแต่ละลูกศรสีเหลืองแสดงถึงการทดสอบในตัวอย่าง ธุรกิจการค้าที่สร้างขึ้นระหว่างลูกศรสีเหลืองและสีแดงแสดงถึงการทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่าง การค้าหลังจากที่ลูกศรสีแดงมาจากขั้นตอนการทดสอบประสิทธิภาพไปข้างหน้า

หากมีความสัมพันธ์กันระหว่างการทดสอบในตัวอย่างและการทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่างเช่นแผนภูมิด้านซ้ายในรูปที่ 2 อาจเป็นไปได้ว่าระบบได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปและไม่สามารถทำงานได้ดีในการซื้อขายหลักทรัพย์สด หากมีความสัมพันธ์กันอย่างมากในประสิทธิภาพดังที่แสดงในแผนภูมิด้านขวาในรูปที่ 2 ขั้นตอนต่อไปของการประเมินจะเกี่ยวข้องกับการทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่างเพิ่มเติมซึ่งเรียกว่าการทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่อง (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคาดการณ์โปรดดูที่

การพยากรณ์ทางการเงิน: The Bayesian Method .) การทดสอบเบื้องต้นเกี่ยวกับการปฏิบัติงานเบื้องต้น

การทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องหรือที่รู้จักกันในชื่อการซื้อขายกระดาษให้ผู้ค้ารายอื่น ๆ - ตัวอย่างของข้อมูลที่จะประเมินระบบ การทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องคือการจำลองการซื้อขายจริงและเกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามตรรกะของระบบในตลาดออนไลน์ เรียกอีกอย่างว่าการซื้อขายกระดาษเนื่องจากธุรกิจการค้าทั้งหมดดำเนินการบนกระดาษเท่านั้น นั่นคือรายการการค้าและออกเป็นเอกสารพร้อมกับผลกำไรหรือขาดทุนสำหรับระบบ แต่ไม่มีการค้าที่แท้จริงจะดำเนินการ สิ่งสำคัญในการทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องคือการปฏิบัติตามตรรกะของระบบ มิฉะนั้นจะกลายเป็นเรื่องยากหากไม่เป็นไปไม่ได้ในการประเมินขั้นตอนนี้อย่างถูกต้อง ผู้ค้าควรจะซื่อสัตย์เกี่ยวกับรายการการค้าและการออกและหลีกเลี่ยงพฤติกรรมเช่นการค้าหยิบเชอร์รี่หรือไม่รวมถึงการค้าบนกระดาษที่มีเหตุผลว่า "ฉันจะไม่เคยนำการค้านั้น" หากการค้าเกิดขึ้นตามตรรกะของระบบควรมีการจัดทำเป็นเอกสารและประเมินผล โบรกเกอร์หลายรายเสนอบัญชีซื้อขายแบบจำลองที่สามารถคำนวณการซื้อขายและคำนวณหากำไรและขาดทุนที่เกี่ยวข้องได้ การใช้บัญชีซื้อขายแบบจำลองสามารถสร้างบรรยากาศกึ่งสมจริงในการซื้อขายและประเมินระบบได้

รูปที่ 2 แสดงผลลัพธ์สำหรับการทดสอบสมรรถนะในสองระบบด้วย อีกครั้งระบบที่แสดงในแผนภูมิด้านซ้ายไม่สามารถทำได้ดีกว่าการทดสอบเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลในตัวอย่าง ระบบที่แสดงในแผนภูมิด้านขวายังคงทำงานได้ดีในทุกขั้นตอนรวมทั้งการทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องระบบที่แสดงผลลัพธ์ที่เป็นบวกซึ่งมีความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างการทดสอบในตัวอย่างการทดสอบนอกกลุ่มตัวอย่างและการทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องพร้อมที่จะนำมาใช้ในตลาดออนไลน์

Bottom Line

Backtesting เป็นเครื่องมือที่มีค่าที่มีอยู่ในแพลตฟอร์มการซื้อขายส่วนใหญ่ การแบ่งข้อมูลในอดีตเป็นชุดหลายชุดเพื่อจัดเตรียมการทดสอบในตัวอย่างและนอกกลุ่มตัวอย่างจะช่วยให้ผู้ค้ามีวิธีการปฏิบัติและมีประสิทธิภาพในการประเมินความคิดและระบบการซื้อขาย เนื่องจากผู้ค้าส่วนใหญ่ใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพในการทำ backtesting จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องประเมินระบบข้อมูลที่สะอาดเพื่อพิจารณาความมีชีวิต การทดสอบตัวอย่างต่อเนื่องโดยใช้การทดสอบสมรรถนะไปข้างหน้าทำให้เกิดความปลอดภัยอีกขั้นหนึ่งก่อนที่จะวางระบบในตลาดที่เสี่ยงต่อความเป็นจริง ผลลัพธ์ที่เป็นบวกและความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างการทดสอบย้อนหลังในตัวอย่างและการทดสอบย้อนหลังและการทดสอบประสิทธิภาพต่อเนื่องจะเพิ่มความน่าจะเป็นที่ระบบจะทำงานได้ดีในการซื้อขายจริง (สำหรับภาพรวมโดยละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางเทคนิคโปรดดู การวิเคราะห์ทางเทคนิค: บทนำ .)