Δοκιμή εντός δείγματος vs Δοκιμή εκτός δείγματος: Πώς να αξιολογήσετε πιο αξιόπιστα τον EA σας;
Στο προηγούμενο άρθρο, μιλήσαμε για το πώς να «βελτιστοποιήσετε» (Optimization) τον Εξειδικευμένος Σύμβουλος (EA) σας, δηλαδή να προσαρμόσετε τις παραμέτρους ώστε να αποδίδει καλύτερα στα ιστορικά δεδομένα.Αναφέραμε επίσης να προσέχετε την παγίδα της «υπερεκπαίδευσης» (Overfitting), όπου ο EA προσαρμόζεται υπερβολικά στα παρελθόντα δεδομένα και ενδέχεται να αποδίδει πολύ άσχημα στο μέλλον.
Πώς λοιπόν ξέρουμε αν οι «βέλτιστες» παράμετροι που βρέθηκαν με τη βελτιστοποίηση έχουν πραγματικά μάθει τους κανόνες της αγοράς ή απλώς «έμαθαν απέξω» τα παρελθόντα δεδομένα;
Εδώ, οι έννοιες της δοκιμής εντός δείγματος (In-Sample Testing) και της δοκιμής εκτός δείγματος (Out-of-Sample Testing) είναι πολύ σημαντικές.
Μπορούν να μας βοηθήσουν να αξιολογήσουμε πιο αξιόπιστα τη στρατηγική του EA.
Τι είναι η δοκιμή εντός δείγματος (In-Sample Testing) ;
Απλά:
Η δοκιμή εντός δείγματος αναφέρεται στο τμήμα των ιστορικών δεδομένων που χρησιμοποιείτε κατά τη διαδικασία βελτιστοποίησης.Σαν να μελετάτε το βιβλίο:
Φανταστείτε ότι προετοιμάζεστε για μια εξέταση, μελετώντας τις σημειώσεις που έχει επισημάνει ο καθηγητής στο βιβλίο.Ο EA, κατά τη βελτιστοποίηση, «μαθαίνει» αυτά τα εντός δείγματος δεδομένα, αναζητώντας τις παραμέτρους που αποδίδουν καλύτερα σε αυτά.
Ποιος είναι ο σκοπός;
Να βρεθεί ο συνδυασμός παραμέτρων που αποδίδει καλύτερα σε αυτό το συγκεκριμένο ιστορικό τμήμα.Ποιός είναι ο περιορισμός;
Καλή απόδοση στα εντός δείγματος δεδομένα δεν σημαίνει απαραίτητα καλή απόδοση στο μέλλον.Ο EA μπορεί απλώς να «θυμάται» τα ειδικά μοτίβα ή τον θόρυβο αυτών των δεδομένων, χωρίς να έχει μάθει πραγματικούς γενικούς κανόνες.
Αυτό είναι ο κίνδυνος της υπερεκπαίδευσης.
Τι είναι η δοκιμή εκτός δείγματος (Out-of-Sample Testing) ;
Απλά:
Η δοκιμή εκτός δείγματος αναφέρεται στη χρήση ενός άλλου τμήματος ιστορικών δεδομένων που δεν χρησιμοποιήθηκε καθόλου στη βελτιστοποίηση, για να δοκιμάσετε τις «βέλτιστες» παραμέτρους που βρήκατε στα εντός δείγματος δεδομένα.Σαν να κάνετε προσομοίωση εξέτασης:
Μετά τη μελέτη του βιβλίου (εντός δείγματος), κάνετε ένα τεστ προσομοίωσης που δεν έχετε ξαναδεί (εκτός δείγματος) για να ελέγξετε πόσο καλά μάθατε.Η δοκιμή εκτός δείγματος επιτρέπει στον EA να τρέξει με τις βελτιστοποιημένες παραμέτρους σε ιστορικά δεδομένα που «δεν έχει δει» ποτέ.
Ποιος είναι ο σκοπός;
Να δούμε αν οι «βέλτιστες» παράμετροι αποδίδουν καλά όταν αντιμετωπίζουν νέα, άγνωστα ιστορικά δεδομένα.Αυτό βοηθά να κρίνουμε αν ο EA έχει μάθει πραγματικά ή απλώς «ξέρει» να περνάει το εντός δείγματος τεστ.
Πώς σας βοηθά;
- Αν ο EA αποδίδει καλά και στα εκτός δείγματος δεδομένα (ίσως όχι τόσο τέλεια όσο εντός δείγματος, αλλά αποδεκτά), τότε μπορείτε να έχετε μεγαλύτερη εμπιστοσύνη ότι η στρατηγική είναι πιο αξιόπιστη και δεν έχει υπερεκπαιδευτεί σοβαρά.
- Αν ο EA αποδίδει πολύ άσχημα στα εκτός δείγματος δεδομένα (π.χ. από κέρδη σε ζημιές), αυτό είναι ένα ισχυρό προειδοποιητικό σήμα! Πιθανότατα ο EA έχει υπερεκπαιδευτεί σοβαρά και οι «βέλτιστες» παράμετροι δεν είναι αξιόπιστες.
Γιατί είναι σημαντικό; (Αντιμετωπίζοντας τις ανησυχίες σας)
- Μείωση του φόβου για ζημιές: Η δοκιμή εκτός δείγματος παρέχει μια πιο ρεαλιστική «δοκιμή πεδίου». Αν η στρατηγική αποτυγχάνει ήδη στη δοκιμή εκτός δείγματος, αυτό σημαίνει ότι προειδοποιεί πριν ρισκάρετε πραγματικά χρήματα. Η κατανόηση των πραγματικών κινδύνων της στρατηγικής βοηθά στη διαχείριση των προσδοκιών και μειώνει το φόβο για μελλοντικές ζημιές.
- Καταπολέμηση της παγίδας της υπερεκπαίδευσης: Είναι ένας από τους πιο άμεσους και αποτελεσματικούς τρόπους για να αποφύγετε την υπερεκπαίδευση. Πολλοί παρασύρονται από τα τέλεια αποτελέσματα της βελτιστοποίησης εντός δείγματος, ενώ η δοκιμή εκτός δείγματος μπορεί να αποκαλύψει αυτή την «ψευδαίσθηση».
- Δημιουργία πιο ρεαλιστικής εμπιστοσύνης: Μόνο όταν ο EA αποδίδει λογικά και εντός και εκτός δείγματος, μπορείτε να έχετε πιο ρεαλιστική εμπιστοσύνη στη στρατηγική, αντί για ψευδή εμπιστοσύνη που προκύπτει από υπερεκπαίδευση.
Πώς να κάνετε αυτές τις δύο δοκιμές; (Απλή ιδέα)
Η συνήθης πρακτική είναι να χωρίσετε τα ιστορικά δεδομένα που έχετε σε δύο (ή περισσότερα) τμήματα:- Εντός δείγματος (In-Sample): Χρησιμοποιήστε αυτό το τμήμα για βελτιστοποίηση και εύρεση βέλτιστων παραμέτρων.
- Εκτός δείγματος (Out-of-Sample): Κρύψτε αυτό το τμήμα και μην το χρησιμοποιήσετε στη βελτιστοποίηση. Μετά την ολοκλήρωση της βελτιστοποίησης, τρέξτε μια απλή δοκιμή με τις βέλτιστες παραμέτρους σε αυτά τα δεδομένα και δείτε τα αποτελέσματα.
Ορισμένες πλατφόρμες συναλλαγών (όπως το MT5) διαθέτουν λειτουργία «Προώθησης Δοκιμής» (Forward Testing) που βοηθά στην αυτόματη διαίρεση και δοκιμή των δεδομένων.
Συμπέρασμα: Κρίσιμο βήμα για την επαλήθευση των αποτελεσμάτων βελτιστοποίησης
Η βελτιστοποίηση των παραμέτρων του EA μπορεί να κάνει τη στρατηγική να φαίνεται καλύτερη, αλλά πρέπει να επαληθευτεί.- Η δοκιμή εντός δείγματος σας βοηθά να βρείτε τις «υποσχόμενες» παραμέτρους.
- Η δοκιμή εκτός δείγματος σας βοηθά να ελέγξετε αν αυτές οι παράμετροι είναι πραγματικά «αξιόπιστες».
Μέσω αυτών των δύο δοκιμών, μπορείτε να κατανοήσετε βαθύτερα τη σταθερότητα της στρατηγικής του EA, μειώνοντας αποτελεσματικά τον κίνδυνο υπερεκπαίδευσης και λαμβάνοντας πιο συνετές αποφάσεις συναλλαγών.
Τελευταία υπενθύμιση: Ακόμα κι αν ένας EA αποδίδει καλά και εντός και εκτός δείγματος, αυτό βασίζεται πάντα σε παρελθόντα δεδομένα.
Το πιο σημαντικό τελευταίο βήμα πριν επενδύσετε πραγματικά χρήματα είναι πάντα να κάνετε ζωντανή δοκιμή σε «Λογαριασμός Demo».
Αφήστε τον EA να λειτουργήσει για κάποιο διάστημα στο τρέχον περιβάλλον της αγοράς και παρακολουθήστε την πραγματική απόδοση – αυτή είναι η τελική δοκιμασία.
Αν νομίζετε ότι αυτό το άρθρο σας βοήθησε, μη διστάσετε να το μοιραστείτε με φίλους.
Ας μάθουν περισσότεροι άνθρωποι για τις γνώσεις του Forex trading!
Ας μάθουν περισσότεροι άνθρωποι για τις γνώσεις του Forex trading!
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