EA ประเมินขั้นสูง: ใช้การทดสอบนอกตัวอย่างเพื่อยืนยันกลยุทธ์ บอกลา overfitting

ผลลัพธ์การปรับแต่ง EA ของคุณน่าเชื่อถือหรือไม่? ทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างการทดสอบภายในตัวอย่าง (In-Sample, IS) และการทดสอบนอกตัวอย่าง (Out-of-Sample, OOS) เรียนรู้วิธีใช้ข้อมูล OOS เพื่อยืนยันความมั่นคงของกลยุทธ์ หลีกเลี่ยงกับดักการฟิตเกินไป และสร้างความมั่นใจในการเทรดที่แท้จริง ห้ามพลาด!

เว็บไซต์นี้ใช้บริการแปลภาษาด้วย AI หากคุณมีคำแนะนำหรือข้อเสนอแนะ โปรดติดต่อเรา เรารอคอยคำแนะนำอันมีค่าของคุณ! [email protected]

เว็บไซต์นี้ใช้บริการแปลภาษาด้วย AI หากคุณมีคำแนะนำหรือข้อเสนอแนะ โปรดติดต่อเรา เรารอคอยคำแนะนำอันมีค่าของคุณ! [email protected]

การทดสอบภายในตัวอย่าง vs การทดสอบนอกตัวอย่าง: วิธีประเมิน EA ของคุณอย่างน่าเชื่อถือมากขึ้น?

ในบทความก่อนหน้านี้ เราได้พูดถึงวิธีการ "ปรับแต่ง " (Optimization) ผู้ให้คำแนะนำผู้เชี่ยวชาญ (EA) ของคุณ นั่นคือการปรับพารามิเตอร์เพื่อให้แสดงผลได้ดีขึ้นบนข้อมูลประวัติที่ผ่านมา
เรายังได้กล่าวถึงความระมัดระวังกับกับดักของ "การฟิตเกินไป " (Overfitting) ซึ่งหมายความว่า EA ปรับตัวเข้ากับข้อมูลในอดีตได้อย่างสมบูรณ์แบบเกินไป จนอาจทำให้ผลลัพธ์ในอนาคตแย่ลง

แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่าพารามิเตอร์ "ดีที่สุด" ที่ได้จากการปรับแต่งนั้น ได้เรียนรู้กฎของตลาดจริงๆ หรือแค่ "ท่องจำ" ข้อมูลในอดีต?
ในจุดนี้ การทดสอบภายในตัวอย่าง (In-Sample Testing) และ การทดสอบนอกตัวอย่าง (Out-of-Sample Testing) เป็นแนวคิดที่สำคัญมาก
ซึ่งจะช่วยให้เราประเมินกลยุทธ์ EA ได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้น

การทดสอบภายในตัวอย่าง (In-Sample Testing) คืออะไร?

พูดง่ายๆ:

การทดสอบภายในตัวอย่าง หมายถึงข้อมูลประวัติที่คุณใช้ในกระบวนการ ปรับแต่ง นั่นเอง

เหมือนการทบทวนหนังสือเรียน:

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังเตรียมตัวสอบ โดยทบทวนเนื้อหาที่ครูได้เน้นไว้ในหนังสือเรียน
EA ในการปรับแต่งก็เหมือนกับการ "เรียนรู้" จาก ข้อมูลภายในตัวอย่าง ช่วงนี้ เพื่อหาชุดพารามิเตอร์ที่แสดงผลดีที่สุดในข้อมูลนี้

จุดประสงค์คืออะไร?

เพื่อหาชุดพารามิเตอร์ที่ทำให้ EA แสดงผลดีที่สุด บนข้อมูลประวัติช่วงนี้

ข้อจำกัดของมัน?

การแสดงผลดีบนข้อมูลภายในตัวอย่าง ไม่ได้หมายความว่าจะดีในอนาคต
เพราะ EA อาจแค่ "จำ" รูปแบบหรือเสียงรบกวนเฉพาะในข้อมูลนี้ ไม่ใช่เรียนรู้กฎทั่วไปที่ใช้ได้จริง
นี่คือความเสี่ยงของ การฟิตเกินไป

การทดสอบนอกตัวอย่าง (Out-of-Sample Testing) คืออะไร?

พูดง่ายๆ:

การทดสอบนอกตัวอย่าง คือการใช้ข้อมูลประวัติอีกชุดหนึ่งที่ ไม่เคยถูกใช้ในกระบวนการปรับแต่ง เพื่อทดสอบชุดพารามิเตอร์ "ดีที่สุด" ที่ได้จากการทดสอบภายในตัวอย่าง

เหมือนการทำข้อสอบจำลอง:

หลังจากทบทวนหนังสือเรียน (การทดสอบภายในตัวอย่าง) แล้ว คุณจะทำข้อสอบจำลองที่ไม่เคยเห็นมาก่อน (ข้อมูลนอกตัวอย่าง) เพื่อทดสอบว่าคุณเรียนรู้ได้ดีแค่ไหน
การทดสอบนอกตัวอย่างคือการให้ EA ใช้พารามิเตอร์ที่ปรับแต่งแล้ว ไปทดสอบกับข้อมูลประวัติที่มัน "ไม่เคยเห็น " มาก่อน

จุดประสงค์คืออะไร?

เพื่อตรวจสอบว่าชุดพารามิเตอร์ "ดีที่สุด" นั้นยังแสดงผลดีเมื่อเจอกับ ข้อมูลใหม่ที่ไม่รู้จัก หรือไม่
ซึ่งช่วยตัดสินใจว่า EA ได้เรียนรู้ทักษะจริงๆ หรือแค่ทำได้ดีในข้อมูลภายในตัวอย่างเท่านั้น

มันช่วยคุณอย่างไร?

ถ้า EA แสดงผล ยังดีอยู่ บนข้อมูลนอกตัวอย่าง (อาจไม่สมบูรณ์แบบเท่าภายในตัวอย่าง แต่ยังรับได้) คุณก็จะมั่นใจมากขึ้นว่าวิธีนี้น่าเชื่อถือและไม่ใช่การฟิตเกินไปอย่างรุนแรง
ถ้า EA แสดงผล แย่มาก บนข้อมูลนอกตัวอย่าง (เช่น จากกำไรกลายเป็นขาดทุน) นี่คือ สัญญาณเตือนที่รุนแรง ว่า EA ฟิตเกินไปอย่างหนัก และชุดพารามิเตอร์ "ดีที่สุด" ที่เจอมาก่อนหน้านั้นไม่น่าเชื่อถือ

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ? (แก้ไขความกังวลของคุณ)

ลดความกลัวการขาดทุน: การทดสอบนอกตัวอย่างให้การตรวจสอบที่ใกล้เคียงกับ "สถานการณ์จริง" มากขึ้น หากกลยุทธ์แสดงผลไม่ดีในขั้นตอนนี้ ก็เหมือนกับการเตือนล่วงหน้าก่อนที่คุณจะเสี่ยงเงินจริง การเข้าใจความเสี่ยงที่แท้จริงช่วยให้คุณจัดการความคาดหวังและลดความกลัวการขาดทุนในอนาคต
ป้องกันกับดักการฟิตเกินไป: นี่คือวิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการหลีกเลี่ยงการฟิตเกินไป หลายคนมักถูกรายงานผลการทดสอบภายในตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบหลอกลวง แต่การทดสอบนอกตัวอย่างจะช่วยคุณเจาะจง "ภาพลวงตา" นี้
สร้างความมั่นใจที่เป็นจริง: มีเพียงเมื่อ EA แสดงผลที่สมเหตุสมผลทั้งในข้อมูลภายในและนอกตัวอย่าง คุณจึงจะมีความมั่นใจที่แท้จริงในกลยุทธ์นี้ ไม่ใช่ความมั่นใจปลอมจากการฟิตเกินไป

จะทำการทดสอบทั้งสองแบบนี้อย่างไร? (แนวคิดง่ายๆ)

โดยปกติจะทำการแบ่งข้อมูลประวัติที่คุณมีออกเป็นสองส่วน (หรือมากกว่า):

ภายในตัวอย่าง (In-Sample): ใช้ข้อมูลส่วนนี้ในการปรับแต่งเพื่อหาพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
นอกตัวอย่าง (Out-of-Sample): ซ่อนข้อมูลส่วนนี้ไว้ ไม่ใช้ในกระบวนการปรับแต่ง เมื่อปรับแต่งเสร็จแล้ว ใช้พารามิเตอร์ที่ได้มาทดสอบกับข้อมูลนี้อีกครั้งด้วยการทดสอบย้อนหลังปกติ

แพลตฟอร์มการเทรดบางแห่ง (เช่น MT5 ) มีฟังก์ชัน "การทดสอบล่วงหน้า" (Forward Testing) ที่ช่วยทำการแบ่งข้อมูลและทดสอบนี้โดยอัตโนมัติ

สรุป: ขั้นตอนสำคัญในการยืนยันผลการปรับแต่ง

การปรับแต่งพารามิเตอร์ EA อาจทำให้กลยุทธ์ดูดีขึ้น แต่ ต้องผ่านการยืนยัน ก่อน

การทดสอบภายในตัวอย่าง ช่วยคุณหาพารามิเตอร์ "มีศักยภาพ"
การทดสอบนอกตัวอย่าง ช่วยตรวจสอบว่าพารามิเตอร์เหล่านั้น "น่าเชื่อถือ" จริงหรือไม่

ผ่านสองขั้นตอนนี้ คุณจะเข้าใจความมั่นคงของกลยุทธ์ EA ได้ลึกซึ้งขึ้น ลดความเสี่ยงของ การฟิตเกินไป และตัดสินใจเทรดได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น

ข้อเตือนใจสุดท้าย: แม้ว่า EA จะแสดงผลดีทั้งในการทดสอบภายในและนอกตัวอย่าง ก็ยังเป็นการประเมินจากข้อมูลในอดีตเท่านั้น
ขั้นตอนสุดท้ายที่สำคัญที่สุดก่อนใช้เงินจริง คือการทดสอบแบบ บัญชีทดลอง แบบ เรียลไทม์
ให้ EA ทำงานในสภาพตลาดปัจจุบันสักระยะหนึ่ง เพื่อสังเกตผลลัพธ์จริง นี่คือการทดสอบขั้นสุดท้ายที่แท้จริง