Kiểm tra trong mẫu vs Kiểm tra ngoài mẫu: Làm thế nào để đánh giá EA của bạn một cách đáng tin cậy hơn?
Trong bài viết trước, chúng ta đã nói về cách “tối ưu hóa ” (Optimization) Cố vấn chuyên gia (EA) của bạn, tức là điều chỉnh các tham số để nó hoạt động tốt hơn trên dữ liệu lịch sử trong quá khứ.Chúng ta cũng đã đề cập đến việc cần cẩn thận với bẫy “quá khớp ” (Overfitting), tức là EA quá hoàn hảo trong việc thích nghi với dữ liệu quá khứ, nhưng có thể hoạt động rất kém trong tương lai.
Vậy làm sao để biết các tham số “tối ưu” tìm được thực sự học được quy luật thị trường, hay chỉ là “học thuộc lòng” dữ liệu quá khứ?
Lúc này, kiểm tra trong mẫu (In-Sample Testing) và kiểm tra ngoài mẫu (Out-of-Sample Testing) là hai khái niệm rất quan trọng.
Chúng giúp chúng ta đánh giá chiến lược EA một cách đáng tin cậy hơn.
Kiểm tra trong mẫu (In-Sample Testing) là gì?
Nói đơn giản:
Kiểm tra trong mẫu là đoạn dữ liệu lịch sử mà bạn sử dụng trong quá trình tối ưu hóa.Giống như ôn tập sách giáo khoa:
Hãy tưởng tượng bạn đang ôn tập sách giáo khoa có đánh dấu các điểm quan trọng để chuẩn bị cho kỳ thi.EA khi tối ưu cũng đang “học” đoạn dữ liệu trong mẫu này, tìm ra bộ tham số hoạt động tốt nhất trên đoạn dữ liệu đó.
Mục đích là gì?
Tìm ra bộ tham số giúp EA hoạt động tốt nhất trên đoạn dữ liệu lịch sử cụ thể này.Hạn chế của nó?
Hoạt động tốt trên dữ liệu trong mẫu không có nghĩa là sẽ tốt trong tương lai.Bởi vì EA có thể chỉ “ghi nhớ” các mẫu đặc biệt hoặc nhiễu trên đoạn dữ liệu đó, chứ không học được quy luật chung thực sự.
Đây chính là rủi ro của quá khớp.
Kiểm tra ngoài mẫu (Out-of-Sample Testing) là gì?
Nói đơn giản:
Kiểm tra ngoài mẫu là dùng một đoạn dữ liệu lịch sử hoàn toàn không được sử dụng trong quá trình tối ưu hóa để kiểm tra bộ tham số “tối ưu” tìm được trong kiểm tra trong mẫu.Giống như làm đề thi thử:
Sau khi ôn xong sách giáo khoa (kiểm tra trong mẫu), bạn làm một đề thi thử hoàn toàn mới (dữ liệu ngoài mẫu ) để kiểm tra kiến thức.Kiểm tra ngoài mẫu là để EA chạy với bộ tham số đã tối ưu trên một đoạn dữ liệu lịch sử mà nó “chưa từng thấy ”.
Mục đích là gì?
Xem bộ tham số “tối ưu” đó có còn hoạt động tốt trên dữ liệu lịch sử mới, chưa biết trước hay không.Điều này giúp đánh giá xem EA có thực sự học được kiến thức hay chỉ biết làm tốt bài kiểm tra trong mẫu.
Nó giúp bạn như thế nào?
- Nếu EA vẫn hoạt động tốt trên dữ liệu ngoài mẫu (có thể không hoàn hảo như trong mẫu nhưng vẫn chấp nhận được), bạn có thể tự tin hơn rằng chiến lược này có thể đáng tin cậy, không bị quá khớp nghiêm trọng.
- Nếu EA hoạt động rất kém trên dữ liệu ngoài mẫu (ví dụ từ có lời thành lỗ), đó là tín hiệu cảnh báo mạnh mẽ ! Rất có thể EA của bạn đã bị quá khớp nghiêm trọng, bộ tham số “tối ưu” trước đó không đáng tin cậy.
Tại sao điều này quan trọng? (Giải tỏa nỗi lo của bạn)
- Giảm nỗi sợ thua lỗ: Kiểm tra ngoài mẫu cung cấp một phép thử gần với “thực chiến” hơn. Nếu chiến lược không tốt ngay từ kiểm tra ngoài mẫu, nó như một cảnh báo trước khi bạn mạo hiểm bằng tiền thật. Hiểu rõ rủi ro tiềm ẩn giúp bạn quản lý kỳ vọng và giảm nỗi sợ thua lỗ trong tương lai.
- Chống lại bẫy quá khớp: Đây là một trong những cách hiệu quả nhất để tránh quá khớp. Nhiều người dễ bị đánh lừa bởi báo cáo kiểm tra trong mẫu hoàn hảo sau tối ưu, nhưng kiểm tra ngoài mẫu sẽ giúp bạn vạch trần “ảo tưởng” đó.
- Xây dựng sự tự tin thực tế hơn: Chỉ khi EA hoạt động hợp lý trên cả dữ liệu trong mẫu và ngoài mẫu, bạn mới có thể xây dựng sự tự tin thực tế cho chiến lược, thay vì sự tự tin giả tạo do quá khớp gây ra.
Làm thế nào để thực hiện hai loại kiểm tra này? (Khái niệm đơn giản)
Cách làm phổ biến là chia dữ liệu lịch sử bạn có thành hai phần (hoặc nhiều phần hơn):- Trong mẫu (In-Sample): Dùng phần dữ liệu này để tối ưu, tìm bộ tham số tốt nhất.
- Ngoài mẫu (Out-of-Sample): Giữ phần dữ liệu này “ẩn đi”, không dùng trong quá trình tối ưu. Sau khi tối ưu xong, dùng bộ tham số tìm được để chạy lại kiểm tra trên phần dữ liệu này xem kết quả thế nào.
Một số nền tảng giao dịch (ví dụ MT5 ) có công cụ kiểm tra chiến lược cung cấp chức năng “kiểm tra tiến tới ” (Forward Testing), giúp tự động thực hiện quá trình chia dữ liệu và kiểm tra này.
Tóm lại: Bước then chốt để xác thực kết quả tối ưu
Tối ưu tham số EA có thể làm chiến lược trông tốt hơn, nhưng phải được xác thực.- Kiểm tra trong mẫu giúp bạn tìm ra các tham số “tiềm năng”.
- Kiểm tra ngoài mẫu giúp bạn kiểm tra xem các tham số đó có thực sự “đáng tin cậy” hay không.
Thông qua hai bước kiểm tra này, bạn có thể hiểu sâu hơn về độ bền vững của chiến lược EA, giảm thiểu rủi ro quá khớp, từ đó đưa ra quyết định giao dịch thông minh hơn.
Lưu ý cuối cùng: Dù EA có hoạt động tốt trên cả kiểm tra trong mẫu và ngoài mẫu, đó vẫn chỉ là dựa trên dữ liệu quá khứ.
Bước quan trọng cuối cùng trước khi đầu tư tiền thật luôn là thực hiện kiểm tra trực tiếp trên Tài khoản demo.
Hãy để EA chạy trong môi trường thị trường hiện tại một thời gian, quan sát hiệu quả thực tế, đó mới là bài kiểm tra cuối cùng.
Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ cho bạn bè.
Để nhiều người cùng học hỏi kiến thức về giao dịch ngoại hối!
Để nhiều người cùng học hỏi kiến thức về giao dịch ngoại hối!
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