اختبار داخل العينة مقابل اختبار خارج العينة: كيف تقيم EA الخاص بك بشكل أكثر موثوقية؟
في المقالة السابقة، تحدثنا عن كيفية "التحسين" (Optimization) لمستشارك الخبير (EA) ، أي تعديل إعدادات المعلمات لجعله يعمل بشكل أفضل على بيانات التاريخ السابقة.كما ذكرنا ضرورة الحذر من فخ "الملاءمة المفرطة" (Overfitting) ، حيث يتكيف EA بشكل مثالي جدًا مع البيانات الماضية، مما قد يؤدي إلى أداء ضعيف في المستقبل.
فكيف نعرف أن إعدادات المعلمات "الأفضل" التي تم العثور عليها من خلال التحسين قد تعلمت فعلاً قواعد السوق، أم أنها مجرد "حفظ أعمى" للبيانات الماضية؟
هنا يصبح مفهوما اختبار داخل العينة (In-Sample Testing) و اختبار خارج العينة (Out-of-Sample Testing) مهمين جدًا.
فهما يساعداننا على تقييم استراتيجية EA بشكل أكثر موثوقية.
ما هو اختبار داخل العينة (In-Sample Testing) ؟
ببساطة:
اختبار داخل العينة يشير إلى جزء بيانات التاريخ التي تستخدمها أثناء عملية التحسين.مثل مراجعة الكتاب المدرسي:
تخيل أنك تراجع محتوى الكتاب المدرسي الذي وضع المعلم عليه النقاط المهمة استعدادًا للامتحان.يقوم EA أثناء التحسين بـ "تعلم" هذه بيانات داخل العينة ، ليجد إعدادات المعلمات التي تحقق أفضل أداء على هذه البيانات.
ما الهدف؟
إيجاد مجموعة المعلمات التي تجعل EA يؤدي بأفضل شكل على هذه الفترة المحددة من بيانات التاريخ.ما هي القيود؟
الأداء الجيد على بيانات داخل العينة لا يعني بالضرورة أداء جيد في المستقبل.لأن EA قد يكون فقط "حفظ" الأنماط أو الضوضاء الخاصة بهذه البيانات، وليس تعلم القواعد العامة الحقيقية.
وهذا هو خطر الملاءمة المفرطة.
ما هو اختبار خارج العينة (Out-of-Sample Testing) ؟
ببساطة:
اختبار خارج العينة يعني استخدام جزء آخر من بيانات التاريخ لم يُستخدم إطلاقًا أثناء عملية التحسين لاختبار إعدادات المعلمات "الأفضل" التي وجدت في اختبار داخل العينة.مثل إجراء اختبار محاكاة:
بعد مراجعة الكتاب المدرسي (اختبار داخل العينة) ، تقوم بحل اختبار محاكاة لم تره من قبل (بيانات خارج العينة) لاختبار مدى تعلمك.اختبار خارج العينة يجعل EA يستخدم المعلمات المحسنة ليعمل على فترة بيانات تاريخية "لم يرها من قبل".
ما الهدف؟
معرفة ما إذا كانت مجموعة المعلمات "الأفضل" لا تزال تؤدي جيدًا عند مواجهة بيانات تاريخية جديدة وغير معروفة.وهذا يساعد في تحديد ما إذا كان EA قد تعلم مهارة حقيقية، أم أنه فقط "نجح" في اختبار داخل العينة.
كيف يساعدك؟
- إذا كان أداء EA على بيانات خارج العينة لا يزال جيدًا (قد لا يكون مثاليًا مثل داخل العينة، لكنه مقبول) ، يمكنك أن تكون أكثر ثقة بأن الاستراتيجية ربما تكون أكثر موثوقية وليست ملاءمة مفرطة شديدة.
- إذا كان أداء EA على بيانات خارج العينة سيئًا جدًا (مثلاً تحول من الربح إلى الخسارة) ، فهذا إشارة تحذير قوية ! من المحتمل أن EA يعاني من ملاءمة مفرطة شديدة، والمعلمات "الأفضل" التي وجدت غير موثوقة.
لماذا هذا مهم؟ (حل مخاوفك)
- تقليل الخوف من الخسائر: اختبار خارج العينة يوفر فحصًا أقرب إلى "الواقع". إذا كانت الاستراتيجية تؤدي بشكل سيئ في اختبار خارج العينة، فهذا يعني أنها أرسلت تحذيرًا قبل أن تخاطر بأموال حقيقية. فهم المخاطر الحقيقية للاستراتيجية يساعدك على إدارة توقعاتك وتقليل الخوف من الخسائر المستقبلية.
- مواجهة فخ الملاءمة المفرطة: هذه واحدة من أكثر الطرق فعالية لتجنب الملاءمة المفرطة. كثير من الناس ينخدعون بتقارير اختبار داخل العينة المثالية بعد التحسين، واختبار خارج العينة يساعدك على كشف هذا "الوهم".
- بناء ثقة أكثر واقعية: فقط عندما يؤدي EA بشكل معقول على بيانات داخل وخارج العينة، يمكنك بناء ثقة أكثر واقعية في الاستراتيجية، وليس ثقة زائفة ناتجة عن الملاءمة المفرطة.
كيف تجري هذين الاختبارين؟ (مفهوم بسيط)
الطريقة المعتادة هي تقسيم بيانات التاريخ التي لديك إلى جزأين (أو أكثر):- داخل العينة (In-Sample): تستخدم هذه البيانات للتحسين وإيجاد أفضل المعلمات.
- خارج العينة (Out-of-Sample): تخفي هذه البيانات تمامًا ولا تستخدمها في التحسين. بعد الانتهاء من التحسين، تستخدم المعلمات الأفضل التي وجدت لتشغيل اختبار عادي على هذه البيانات لترى النتائج.
بعض منصات التداول (مثل MT5 ) توفر أداة اختبار الاستراتيجية مع خاصية الاختبار الأمامي (Forward Testing) ، التي تساعد على إتمام عملية تقسيم البيانات والاختبار تلقائيًا.
الملخص: الخطوة الأساسية للتحقق من نتائج التحسين
تحسين معلمات EA قد يجعل الاستراتيجية تبدو أفضل، لكن يجب التحقق منها.- اختبار داخل العينة يساعدك في إيجاد المعلمات "الواعدة".
- اختبار خارج العينة يساعدك في التحقق مما إذا كانت هذه المعلمات فعلاً "موثوقة".
من خلال هذين الاختبارين، يمكنك فهم متانة استراتيجية EA بشكل أعمق، وتقليل خطر الملاءمة المفرطة بفعالية، مما يمكنك من اتخاذ قرارات تداول أكثر حكمة.
تذكير أخير: حتى إذا كان EA يؤدي جيدًا في اختبار داخل وخارج العينة، فهذا لا يزال يعتمد على بيانات الماضي.
الخطوة الأخيرة والأهم قبل استثمار أموال حقيقية هي دائمًا إجراء اختبار حي في حساب تجريبي.
دع EA يعمل في بيئة السوق الحالية لفترة من الوقت، وراقب الأداء الفعلي، فهذا هو الاختبار النهائي.
إذا كنت تعتقد أن هذه المقالة كانت مفيدة لك، فلا تتردد في مشاركتها مع أصدقائك.
دع المزيد من الناس يتعلمون معًا عن معرفة تداول الفوركس!
دع المزيد من الناس يتعلمون معًا عن معرفة تداول الفوركس!
繁體中文 
العربية 
বাংলা 
简体中文 
香港中文 
Čeština 
Dansk 
Nederlands 
English 
Français 
Deutsch 
Ελληνικά 
हिन्दी 
Magyar 
Bahasa Indonesia 
Italiano 
日本語 
한국어 
Bahasa Melayu 
Norsk bokmål 
Polski 
Português do Brasil 
Português 
Română 
Русский 
Español de Argentina 
Español de México 
Español 
Svenska 
ไทย 
Türkçe 
Українська 
اردو 
Tiếng Việt