พอจะทำให้วิธีการ discretionary ที่มีอัตราชนะ 84.7% กลายเป็น EA ได้ เห็นเส้นแบ่ง “กำแพงการทำซ้ำ” — เปรียบเทียบระยะห่างระหว่าง ตัวบุคคล vs EA โดยวัดด้วยข้อมูลหกเดือน

“ถ้าคุณทำให้วิธีควบคุมการซื้อขายที่คุณสามารถชนะตนเองเป็น EA จะสามารถทำเงินได้ในขณะที่คุณนอนหลับใช่ไหม”—นักเทรดที่ใช้ดุลยพินิจมักคิดกันสักครั้ง และฉันก็เช่นกัน หกเดือนที่แล้ว เมื่อวิเคราะห์ประวัติการควบคุม GOLD ด้วยดุลยพินิจของตัวเอง ผลลัพธ์มีอัตราชนะ 84.7% ค่าเฉลี่ยคาดหวัง +$4.95/oz ยอดรวม +501万เยน และ Maximum Drawdown 11.6万เยน ซึ่งเป็นตัวเลขที่มี edge ที่แทบจะแน่นอนทางสถิติ

“ถ้าแปลงเป็น EA ก็น่าจะดีใช่ไหม” จึงเริ่มทำการทำ EA ด้วย Claude และ MQL4

สรุปก็คือตั้งแต่ v1 ถึง v6 ล้มเหลวทั้งหมด ในขณะที่ v7 เพิ่งจะพินัยข้อได้เปรียบและขาดทุนเริ่มกลับมามำไรในการทดสอบย้อนหลัง Backtest ไม่สามารถทัดเทียมประวัติจริงได้

บทความนี้จะไม่เปิดเผยรายละเอียดวิธีการโดยตรง แต่จะบอกเป็นตัวเลขว่า “ดุลยพินิจของบุคคลกับสำเนาที่ EA ทำไว้” มีระยะห่างกันมากน้อยเพียงใด เพื่อให้ผู้ที่กำลังพิจารณาแปลง裁量เป็น EA ได้รับรู้ข้อเท็จจริงที่ควรทราบก่อนลงมือ

บทความนี้มี① หลักฐานว่าความได้เปรียบของดุลยพินิจเป็นของจริงในเชิงสถิติ ② แนวโน้มการทำซ้ำ 7 รุ่นของ EA ③ ความแตกต่างระหว่างบุคคลกับ EA ที่ดูในตัวเลข ④ ลักษณะที่ไม่สามารถทำซ้ำได้จะเขียนด้วยตัวเลขจริงเท่านั้น เพื่อช่วยลดการเดินทางที่ไร้ประโยชน์สำหรับผู้ที่ทดสอบ/ต้องการทดสอบ裁量 EA

---

หลักฐานว่าความได้เปรียบจาก裁量เป็นของจริงทางสถิติ

ก่อนเริ่มทำ EA ได้ตรวจสอบจริงๆ ว่าความได้เปรียบจาก裁量ของตนเองมีจริงหรือไม่

ผลจากการวิเคราะห์ประวัติการซื้อขายจริง 85 รายการ (มิถุนายน–ตุลาคม 2025, GOLD) + รายการเดโม 19 รายการ (กรกฎาคม–สิงหาคม 2026) ทั้งหมด

ตัวเลขทั้งหมดของการซื้อขายจริง 85 รายการ

• อัตราชนะ: 84.7%
• ค่า pay-off: 2.68
• ค่าเฉลี่ยคาดหวัง: +$4.95 ต่อออนซ์
• กำไรสะสม (เยน): +501万円
• 最大 DD (เยน): 11.6万円
• ช่วงเวลาในการทำกำไร ÷ 最大DD: 43.3 เท่า
• การซื้อ/ขาย: ซื้อ 56 รายการ, ขาย 29 รายการ
• อัตราชนะของการขาย: 89.7% (สภาวะ GOLD เพิ่มขึ้น 18.4% ตลอดช่วง)

ทำไมถึงเรียกว่าเป็น “จริงทางสถิติ”

อัตราชนะ 84.7% × ค่าเฉลี่ยคาดหวัง 2.68 คือระดับหลายสิบเท่าของผู้เทรดรายบุคคลทั่วไป

ยิ่งไปกว่านั้น ในช่วงที่ GOLD บูมขึ้น 18.4%อัตราชนะในการขาย 29 รายการสูงถึง 89.7% มากกว่าการซื้อดังนั้นคำอธิบายว่า “ชนะด้วย β ของแนวตลาด” จึงไม่ถูกต้อง การขายในทิศทางที่ตรงกันข้ามกับตลาดแต่ยังชนะ แสดงให้เห็นว่ามี alpha ที่ชัดเจนในการเลือกทิศทางและการออกจากการเทรด

นั่นหมายถึง “ความได้เปรียบ裁量มีอยู่จริง”ทางสถิติยืนยันแล้วหากเช่นนั้นการทำ EA ให้สามารถชนะได้ก็เป็นไปได้ คือความคาดหมายในขณะเริ่มทำ

---

แนวโน้มการทำซ้ำ 7 รุ่นของ EA

Claude กับ MQL4 สร้าง 7 รุ่นทีละลำดับ โดยแต่ละเวอร์ชันจะ “เพิ่มกฎระบบภาษาของบุคคลอีกหนึ่งอย่าง” และประเมินผลด้วย backtest

จะไม่เปิดเผยรายละเอียดของวิธีการ แต่จะเรียงตัวเลขของแต่ละเวอร์ชัน

v1〜v7 อัตราชนะและค่าเฉลี่ยคาดหวัง

• v1: อัตราชนะ 43%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง -0.421R
• v2: อัตราชนะ 47%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง -0.298R
• v3: อัตราชนะ 49%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง -0.256R
• v4: อัตราชนะ 51%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง -0.201R
• v5: อัตราชนะ 53%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง -0.187R
• v6: อัตราชนะ 58%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง -0.108R
• v7: อัตราชนะ 64.3%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง+0.021R(ครั้งแรกที่มีกำไร)

ระยะห่างจากประวัติจริงของบุคคล

• บุคคล: อัตราชนะ 84.7%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง +$4.95/oz (ประมาณ +0.35R เมื่อแปลงเป็นเยน)
• EA(v7): อัตราชนะ 64.3%, ค่าเฉลี่ยคาดหวัง +0.021R
• ความแตกต่าง: อัตราชนะที่ -20.4%, ค่าเฉลี่ยคาดหวังประมาณ-0.35R

ถึงแม้ v7 จะผ่านจุดคงที่ทำกำไรครั้งแรก แต่บุคคลยังแพ้ประมาณ 0.35R ต่อการเทรดหนึ่งรายการ.

การเทรด 100 รายการ ทำให้ยังคงเหลือกำไร 35R ซึ่งเป็นส่วนที่ EA ชนะหายไปมากกว่า ครึ่งหนึ่ง

นี่คือจุดหมายที่เป็นจริงในการทำ裁量เป็น EA

“บุคคล vs EA” ระยะห่างจะตีความอย่างไร

ความแตกต่างนี้หมายถึง“ส่วนของ edge ที่บุคคลใช้อยู่ที่ถูกแปลงเป็นโค้ดยังไม่ถึงครึ่งหนึ่ง”

ส่วนที่เหลือมากกว่านั้นขึ้นกับการตัดสินใจที่ไม่ถูกเปิดเผยในสมองของบุคคล

---

จากนี้ไปจะบันทึกการเปรียบเทียบระหว่างบุคคลกับ EA ในมิติ PF, DD, และเวลาถือครอง, กระบวนการยืนยันด้วยสามทิศทางว่า edge ของบุคคลเป็นจริง, โครงสร้างทางออกที่ไม่ถูกภาษีจากเดโม 19 รายการ, สาเหตุที่ residual 0.35Rไม่ถูกเติม (การเลือกสรรแบบถูกต้องไม่สอนด้วยข้อมูลตัวอย่างเท่านั้น)จนถึงขั้นตอนนี้

สำหรับผู้ที่กำลังลอง裁量 EA หรือจะลองในอนาคต เนื้อหานี้ควรเข้าถึงได้อย่างลึกซึ้ง

---

undefined