ข้อเสนอแนะของ EA④: เรื่องการโอเวอร์ฟิตติ้ง สิ่งที่คิด และรวมถึงเรื่องที่ลองทำโดยตั้งใจในทางกลับกัน
สวัสดีทุกท่าน ผม/ฉันเป็น Lenmi (RENMII) ครับ/ค่ะ
นี่เป็นบทความที่สี่ที่ไม่คาดคิด ใจริงๆ แล้วตอนที่เขียนบทความก่อนหน้าผมคิดว่า“อาจจะจบตรงนี้นะ” แต่มีคนมาคอมเมนต์บน X (formerly Twitter) ว่า “กำลังอ่านอยู่นะครับ/ค่ะ” ถึงจะเป็นแค่คอมเมนต์หนึ่ง แต่ก็เพียงพอให้ผมเขียนต่ออีกหนึ่งบทความ ดังนั้นครั้งนี้ผมก็หันมาที่คอมพิวเตอร์เช่นกัน
คราวก่อนผมเขียนถึงความแตกต่างระหว่าง discretionary (การใช้อิสระในการตัดสินใจ) กับค่าเฉลี่ยประเมิน EA (Expectation Value) พร้อมกับความคิดเห็นของเพื่อนเทรดเดอร์พันล้าน บทความนี้ยังมีลิงก์ให้ผู้อ่านที่ยังไม่ได้อ่านได้ไปดูด้านล่างนี้
https://www.gogojungle.co.jp/finance/navi/articles/82912
สำหรับหัวข้อในครั้งนี้คือ “โอเวอร์ฟิตติ้ง” โดยทั่วไปการโอเวอร์ฟิตติ้งควรหลีกเลี่ยง อย่างไรก็ตาม ผมอยากพูดไปพร้อมกับการทดลองว่า “ถ้าทำมันตั้งใจจนสุดขอบจะเป็นอย่างไรบ้าง?”
โอเวอร์ฟิตติ้งคืออะไร?
โอเวอร์ฟิตติ้งหมายถึงการปรับแต่งโลจิกของ EA มากเกินไปให้เข้ากับข้อมูลในอดีต
ตัวอย่าง เช่น บททดสอบย้อนหลัง (backtest) ที่พบ EA ที่มีอัตราชนะสูงผิดปกติ ผู้คนมักเห็นข้อความว่า “จากข้อมูลถึง 10 ปีล่าสุดชนะ 90%! ดรอว์ดาวน์แทบศูนย์!” อย่างไรก็ตาม EA แบบนี้โดยทั่วไปจะใช้งานในการเทรดจริงไม่ได้
ทำไมล่ะ?
เพราะ EA ถูกปรับให้เหมาะกับ“สภาวะในอดีต” มากเกินไป ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับ“สภาวะในอนาคต” ได้
ความสัมพันธ์ระหว่างการพัฒนา EA กับการปรับแต่งและโอเวอร์ฟิตติ้ง
ผมคิดว่าโอเวอร์ฟิตติ้งคือศัตรูอันดับหนึ่งของนักพัฒนา EA
ในกระบวนการพัฒนา EA จะมีการทำ“การปรับแต่ง” เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ EA เช่น ปรับระยะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่า RSI เกณฑ์ และจังหวะเข้าออก รวมถึงรายละเอียดต่างๆ
แต่ที่นี่มีกับดักของโอเวอร์ฟิตติ้งซ่อนอยู่
หากนักพัฒนาผู้มีประสบการณ์จะพยายามรักษาสมดุลของการปรับแต่งเพื่อให้โลจิกมีความยืดหยุ่นสูง แต่หากมือใหม่ทำการปรับแต่ง อาจได้ EA ที่เข้ากับข้อมูลอดีตเพียงจุดเดียว จึงไม่ได้ทำงานในตลาดอนาคตอย่างแท้จริง ซึ่งเป็น“โอเวอร์ฟิตติ้ง EA”
ลองทำโอเวอร์ฟิตติ้งโดยตั้งใจดูบ้าง?
“ถ้าหากตั้งใจทำโอเวอร์ฟิตติ้งจนสุดขอบจะไปได้ถึงไหน?”
มีคำถามแบบนี้ผุดขึ้นมา
โอเวอร์ฟิตติ้งโดยทั่วไปควรหลีกเลี่ยง แต่ถ้าคิดจะทำให้ถึงขีดสุด จะสร้าง EA แบบไหนได้บ้าง? แล้วมันจะใช้ได้กับตลาดอนาคตหรือไม่?
ความสนใจทนไม่ไหว จึงตัดสินใจทดลองดู
วิธีการทดลอง
สิ่งที่ทำก็ง่ายๆ
สร้างเครื่องมือโอเวอร์-ออมนิไลส์ด้วย Python
วิเคราะห์พารามิเตอร์ของ EA ที่เลือก และพัฒนาเครื่องมือที่ทำให้ผลทดสอบย้อนหลังสูงสุดโดยการปรับแต่งอย่างสุดโต่ง
สร้าง EA breakout แบบสุ่ม
เข้าเมื่อราคาทำ high/low ในระยะสั้น แล้วทำกำไร/จำกัดขาดทุนด้วยระยะราคาคงที่ เป็นโลจิกที่เรียบง่าย
นำ EA ไปสู่เครื่องมือปรับแต่งเกินพอดี
ทำการโอเวอร์ฟิตติ้งอย่างสุดขีดในช่วงระยะเวลา 2005/08/01–2020/07/31
ผลการทดสอบ
1. ช่วงโอเวอร์-ออออสมิไลส์ (2005/08/01–2020/07/31)
เมื่อทดสอบย้อนหลัง EA ที่สร้างไว้ด้วยช่วงเวลาที่ถูกปรับแต่งอย่างเกินพอดี ผลทดสอบออกมาเป็นกราฟทรงขวางขึ้นอย่างเด่นชัด
อัตราชนะ：96.31%
โปรฟิตฟักเตอร์：8.57
กราฟทรัพย์สินที่ทรงขึ้นอย่างสมบูรณ์
ดูเหมือน EA ที่สมบูรณ์แบบใช่ไหม? มี EA ที่ปรับเข้ากับตลาดในอดีตได้อย่างดีที่สุดจึงเกิดขึ้นมา
2. ตลาดอนาคต (2020/08/02–2023/07/21)
แล้วหากทดสอบ EA นี้นอกช่วงการโอเวอร์-อออสมิไลส์จะเป็นอย่างไร?
อัตราชนะ：77.97%
โปรฟิตฟักเตอร์：1.15
กราฟสินทรัพย์ไม่เสถียร ทำกำไรได้น้อยลง
อัตราชนะลดลงอย่างมากและกำไรน้อยลง กล่าวได้ว่าเป็นตัวอย่างที่ EA ที่ถูกปรับแต่งไปอดีตแต่อยู่ในอนาคตไม่ได้
ผู้ที่มีทักษะน้อยจะเป็นอย่างไร?
หาก EA นี้ถูกขายจริง ผู้ที่มีทักษะด้าน FX และ EA ต่ำจะคิดอย่างไร?
“อัตราชนะในการทดสอบย้อนหลัง 96%?! EA ที่ชนะมากจริงๆ”
คิดแบบนั้นและซื้อ แล้วพอเริ่มเทรดจริง…
“ไม่ชนะเลย…กลายเป็นขาดทุนไปซะแล้ว…”
ด้วยเหตุนี้ เงินทุนก็หายไป
กรณีส่วนใหญ่ของ EA หลอกลวงคือใช้ผลการทดสอบย้อนหลังที่ถูกโอเวอร์-ฟิตเพื่อล่อลวงผู้เริ่มต้นขาย EA เมื่อเลือก EA ควรตรวจสอบนอกเหนือจากผลทดสอบย้อนหลังด้วยผลทดสอบฟอเวิร์ดและผลการใช้งานจริงเสมอ
ผลการเทรดจริงของ GTX EA
ในด้านการทดสอบฟอเวิร์ดและการใช้งจริง GTX EA ที่ผมขายมีผลงานดังนี้ ขอเชิญเข้าชมดูได้
โปรฟิตฟักเตอร์: 1.62
(ข้อมูลการเทรดจริงตั้งแต่ 2021/12/13–2025/02/01)
ผลงานการเทรดจริง GTX https://real-trade.tech/accounts/52392
เว็บไซต์จำหน่าย GTX https://www.gogojungle.co.jp/systemtrade/fx/34527
สรุป
จากการทดลองครั้งนี้ ผมยืนยันอีกครั้งว่าโอเวอร์ฟิตติ้งอันตรายอย่างยิ่ง
ถึงแม้จะมี EA ที่เข้ากับข้อมูลอดีตก็ไม่ได้หมายความว่าจะใช้งานได้กับตลาดในอนาคตเสมอไป
การปรับแต่งเป็นสิ่งจำเป็น แต่ห้ามทำมากเกินไป เพราะจะสร้างพฤติกรรมที่ดูดีเกินจริง
EA ที่จะอยู่รอดในตลาดอนาคตคือสิ่งที่ทำให้มันมีชีวิตอยู่ในอนาคต
เมื่อเลือก EA ควรดูผลการทดสอบฟอเวิร์ดและการใช้งานจริงเพิ่มเติมนอกเหนือจากการทดสอบย้อนหลัง
สิ่งที่นักพัฒนา EA ทำได้คือสร้าง EA ที่สามารถตอบสนองต่อตลาดในอนาคตมากกว่า “EA ที่เข้ากับข้อมูลในอดีต”
ถ้าเช่นนั้น พบกันในบทความหน้าครับ/ค่ะ！
รายการ EA ของ Lenmi
https://www.gogojungle.co.jp/users/189446/products
ด้านล่างเป็นโซนที่มีค่าใช้จ่าย แต่ไม่มีอะไรที่มีประโยชน์เป็นพิเศษบอกไว้ผมแค่อยากใช้งานฟังก์ชันบริจาคเท่านั้น