ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทำ Backtesting

การทดสอบย้อนหลัง (Backtesting) เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการพัฒนาและประเมินกลยุทธ์หรือรูปแบบการซื้อขาย แต่มีคนจำนวนไม่น้อยที่ขาดความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับกระบวนการนี้ รวมถึงหลุมพรางที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดได้ นี่จึงเป็นความผิดพลาดที่พบบ่อยเมื่อมีการออกแบบระบบทดสอบย้อนหลัง วันนี้เราจะมาพูดถึงข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทำ Backtesting

ทำไมต้องทำ Backtesting

การทำ Backtesting เป็นกระบวนการที่สำคัญในการพัฒนาและประเมินกลยุทธ์การลงทุนหรือการซื้อขาย เนื่องจากช่วยให้เราสามารถทดสอบประสิทธิภาพของกลยุทธ์ในอดีตได้ ซึ่งช่วยให้เราประเมินความน่าเชื่อถือและความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์นั้นได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ การทดสอบย้อนหลังยังช่วยให้เราระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของกลยุทธ์ ผ่านการวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบ ทำให้เราสามารถปรับปรุงกลยุทธ์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดความเสี่ยงในการลงทุนจริง เนื่องจากสามารถประเมินความเสี่ยงและความเป็นไปได้ของการทำกำไรก่อนที่จะลงเงินจริงได้อีกทั้งยังช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร เนื่องจากสามารถทดสอบหลายๆ กลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็วในระบบจำลองโดยไม่ต้องลงทุนเงินจริง การทำ Backtesting ที่ประสบความสำเร็จยังเสริมสร้างความมั่นใจในกลยุทธ์ให้กับนักลงทุนหรือผู้จัดการพอร์ตว่าแนวทางที่วางไว้มีศักยภาพในการทำงานจริง และช่วยให้สามารถปรับปรุงและพัฒนากลยุทธ์อย่างต่อเนื่องให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การทดสอบย้อนหลังยังช่วยให้เราสามารถตรวจสอบความสอดคล้องของกลยุทธ์กับทฤษฎีการลงทุนที่นำมาใช้ได้อีกด้วย อย่างไรก็ตาม ควรระลึกไว้ว่า Backtesting มีข้อจำกัด เช่น อาจเกิดอคติจากข้อมูลย้อนหลังหรือปัจจัยอื่นๆ ที่ไม่สามารถทำนายได้ล่วงหน้า ดังนั้นควรใช้ Backtesting เป็นเครื่องมือหนึ่งในการประเมินกลยุทธ์ร่วมกับการวิเคราะห์และการจัดการความเสี่ยงอื่นๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความน่าเชื่อถือและเป็นประโยชน์สูงสุด

Simplification

ปัญหา Simplification Problem เป็นปัญหาที่พบได้บ่อยในการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายเชิงอัลกอริทึมย้อนหลัง (Backtesting) เกิดจากการที่เราลดความซับซ้อนของโลกการเป็นจริงให้ง่ายขึ้น

ต้นทุนการทำธุรกรรม: ต้นทุนการทำธุรกรรมหมายถึงค่าธรรมเนียม ค่านายหน้า และภาษีที่เกิดขึ้นเมื่อซื้อหรือขายสินทรัพย์ทางการเงิน ต้นทุนเหล่านี้สามารถมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขาย โดยเฉพาะสำหรับกลยุทธ์ที่มีการซื้อขายความถี่สูงหรือปริมาณมาก การจำลองต้นทุนการทำธุรกรรมอย่างแม่นยำในการทดสอบเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ภาพรวมที่สมจริงของประสิทธิภาพกลยุทธ์

ต้นทุนสว็อป: ต้นทุนสว็อปหมายถึงค่าธรรมเนียมที่เกี่ยวข้องกับการถือครองสถานะข้ามคืนต้นทุนเหล่านี้อาจมีนัยสำคัญสำหรับสินทรัพย์บางประเภท เช่น คู่สกุลเงินหรือสัญญาฟิวเจอร์ส และอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยรวมของกลยุทธ์การซื้อขาย การจำลองต้นทุนสว็อปอย่างแม่นยำในการทดสอบย้อนหลังเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ภาพรวมที่สมจริงของประสิทธิภาพกลยุทธ์

Slippage: Slippage เกิดขึ้นเมื่อราคาที่คำสั่งซื้อขายถูกดำเนินการแตกต่างจากราคาที่ตั้งใจจะดำเนินการ สิ่งนี้อาจเกิดจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความผันผวนของตลาดหรือขนาดของการซื้อขาย เมื่อทำการทดสอบกลยุทธ์หรือโมเดลการซื้อขายย้อนหลัง มักจำเป็นต้องทำสมมติฐานเกี่ยวกับสลิปเพจและผลกระทบต่อการซื้อขาย ซึ่งอาจนำไปสู่การประเมินกำไรหรือขาดทุนของการซื้อขายที่มากเกินไปหรือน้อยเกินไป

Market Impact : ขนาดและลักษณะของการซื้อขายสามารถส่งผลต่อราคาตลาดของสินทรัพย์ เมื่อทำการทดสอบกลยุทธ์หรือโมเดลการซื้อขายย้อนหลัง มักจำเป็นต้องทำสมมติฐานเกี่ยวกับผลกระทบต่อตลาดของการซื้อขายและผลกระทบต่อกำไรของการซื้อขาย ซึ่งอาจนำไปสู่การประเมินกำไรหรือขาดทุนของการซื้อขายที่มากเกินไปหรือน้อยเกินไป

Overfitting

Overfitting เกิดจากการที่เรารู้ข้อมูลล่วงหน้าอยู่แล้วมาสร้างกลยุทธ์การลงทุนและกลยุทธ์การลงทุนถูกปรับให้เข้ากับข้อมูลในอดีตมากเกินไป จนสามารถจับรายละเอียดหรือสัญญาณรบกวนเฉพาะเจาะจงที่ไม่ได้สะท้อนถึงรูปแบบทั่วไปของตลาด เมื่อถูกนำไปใช้ในอนาคต โมเดลเหล่านี้อาจไม่สามารถทำงานได้ดีหรือทำนายได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากไม่สามารถทั่วไปกับข้อมูลใหม่หรือสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง

เป็นไปได้ที่จะสร้างกลยุทธ์หรือโมเดลที่ลด Overfitting เพื่อให้สอดคล้องกับข้อมูลในอดีต แต่ไม่สามารถทำงานได้ดีในอนาคต เพื่อหลีกเลี่ยงการฟิตเกิน (overfitting) สิ่งสำคัญคือต้องใช้ตัวอย่างข้อมูลที่มากพอและตรวจสอบผลลัพธ์โดยใช้ข้อมูลนอกตัวอย่างหรือเทคนิคการตรวจสอบไขว้ (cross-validation)

Survivor bias

Survivor bias เป็นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในระบบการทดสอบย้อนหลัง เมื่อรวมเฉพาะข้อมูลของบริษัทหรือการลงทุนที่ "อยู่รอด" ในช่วงเวลาที่ทดสอบย้อนหลัง และละเลยข้อมูลของบริษัทหรือการลงทุนที่ล้มเหลวในช่วงเวลานั้น สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพ เนื่องจากข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบย้อนหลังไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดของบริษัทหรือการลงทุน

ตัวอย่างเช่น หากโมเดลการทดสอบย้อนหลังถูกทดสอบโดยใช้เฉพาะข้อมูลของบริษัทที่มีการซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ที่ดำเนินงานมาอย่างน้อยห้าปี จะไม่รวมถึงข้อมูลของบริษัทที่ล้มละลาย ถูกซื้อกิจการ หรือถูกถอดออกจากตลาดหลักทรัพย์ในช่วงเวลานั้น ซึ่งนำไปสู่ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพ

Survivor bias ยังสามารถเกิดขึ้นในการติดตามผลการดำเนินงานเมื่อกองทุนรวม, ETF หรือเครื่องมือการลงทุนอื่น ๆ ที่มีผลการดำเนินงานต่ำและปิดตัวลง ไม่ถูกนำมาพิจารณาในการติดตามผลการดำเนินงาน สิ่งนี้สามารถทำให้กองทุน, ETF หรือเครื่องมือการลงทุนที่ยังคงอยู่ดูมีกำไรมากกว่าที่เป็นจริง

เพื่อหลีกเลี่ยง Survivor bias สิ่งสำคัญคือต้องรวมข้อมูลจากบริษัทหรือการลงทุนทั้งหมด รวมถึงที่ล้มเหลว ในกระบวนการทดสอบย้อนหลัง นอกจากนี้ ยังควรพิจารณาผลกระทบของอคติจากการอยู่รอดในการติดตามผลการดำเนินงาน และลงทุนในพอร์ตการลงทุนที่มีการกระจายความเสี่ยง

look ahead bias

look ahead bias หรือที่เรียกว่าอคติการแอบดูหรือการเห็นข้อมูลในอนาคต เป็นอคติประเภทหนึ่งที่เกิดขึ้นเมื่อกลยุทธ์การซื้อขายหรือโมเดลใช้ข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ในเวลาที่ทำการซื้อขาย สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มองโลกในแง่ดีเกินไปเมื่อทดสอบย้อนหลังกลยุทธ์หรือโมเดล เนื่องจากไม่สะท้อนถึงสภาพการณ์ที่แท้จริงในเวลาที่ทำการซื้อขาย

การไม่เข้าใจโครงสร้างตลาด

ตลาดมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ และสิ่งที่ทำงานได้ในสภาพแวดล้อมตลาดหนึ่งอาจไม่ทำงานในอีกสภาพแวดล้อมหนึ่ง สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อนี้และประเมินกลยุทธ์หรือโมเดลของคุณใหม่เป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงมีประสิทธิภาพดี

การทดสอบย้อนหลังไม่ใช่เครื่องมือวิจัย การทดสอบย้อนหลังไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่ากลยุทธ์เป็นบวกแท้ และอาจให้เพียงหลักฐานว่ากลยุทธ์เป็นบวกเท็จ อย่าพัฒนากลยุทธ์โดยอาศัยการทดสอบย้อนหลังเพียงอย่างเดียว กลยุทธ์ต้องได้รับการสนับสนุนโดยทฤษฎี ไม่ใช่การจำลองอดีต

กลยุทธ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพไม่ใช่แค่การสร้างแผนในการจัดสรรสินทรัพย์ แต่ยังต้องสามารถอธิบายและให้เหตุผลเบื้องหลังได้ด้วย การทดสอบย้อนหลัง ซึ่งเป็นการจำลองว่ากลยุทธ์การลงทุนจะมีผลลัพธ์อย่างไรในอดีต อาจมีประโยชน์ในการเข้าใจความเสี่ยงและผลตอบแทนที่เป็นไปได้ของกลยุทธ์ แต่สิ่งสำคัญคือต้องยอมรับว่ามันเป็นเพียงการจำลองและอาจไม่สะท้อนถึงประสิทธิภาพในโลกความเป็นจริงอย่างถูกต้อง

เพื่อเข้าใจประสิทธิภาพของกลยุทธ์การลงทุนอย่างแท้จริง สิ่งสำคัญคือต้องมุ่งเน้นที่ทฤษฎีพื้นฐานที่ขับเคลื่อนมัน ทฤษฎีที่ได้รับการวิจัยมาอย่างดีควรสามารถระบุกลไกของสาเหตุและผลที่เกิดขึ้น และให้หลักฐานที่เป็นข้อเท็จจริงว่าทำไมกลยุทธ์จึงคาดว่าจะประสบความสำเร็จ สิ่งนี้สามารถช่วยให้ผู้จัดการสินทรัพย์ตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการจัดสรรสินทรัพย์ของพวกเขา และอาจดึงผลกำไรจากภูมิปัญญารวมของตลาด

ส่งท้าย

การทดสอบย้อนหลังเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการพัฒนาและประเมินกลยุทธ์หรือสไตล์การซื้อขาย อย่างไรก็ตาม หลายคนทำผิดพลาดในกระบวนการทดสอบย้อนหลังเนื่องจากขาดความเข้าใจในข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น ปัญหาทั่วไปที่สามารถเกิดขึ้นในระบบการทดสอบย้อนหลังได้แก่ การทำให้เรียบง่ายเกินไป, การฟิตเกิน (overfitting), อคติจากการอยู่รอด (survivorship bias), อคติมองไปข้างหน้า (look-ahead bias), และปัญหาคุณภาพข้อมูลล่าช้า

ปัญหาการทำให้เรียบง่ายเกินไปหมายถึงแนวโน้มที่จะทำให้ระบบและกลยุทธ์ที่ซับซ้อนง่ายขึ้นเพื่อให้ง่ายต่อการทดสอบ ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ การฟิตเกินเกิดขึ้นเมื่อโมเดลถูกฝึกฝนกับข้อมูลประวัติศาสตร์มากเกินไป ทำให้มันทำงานได้ไม่ดีเมื่อเจอกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน อคติจากการอยู่รอดเกิดขึ้นเมื่อรวมเฉพาะข้อมูลของบริษัทหรือการลงทุนที่ "อยู่รอด" ในช่วงการทดสอบย้อนหลัง และละเลยข้อมูลของบริษัทหรือการลงทุนที่ล้มเหลวในช่วงเวลานั้น อคติมองไปข้างหน้าเกิดขึ้นเมื่อโมเดลสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ไม่สามารถใช้ได้ในเวลาที่ทำการซื้อขายในสถานการณ์จริง ปัญหาคุณภาพข้อมูลล่าช้าหมายถึงการใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์ที่ไม่ทันสมัยหรือไม่แม่นยำ ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้ สิ่งสำคัญคือต้องใช้ข้อมูลที่ทันสมัยและแม่นยำ พิจารณาผลกระทบของต้นทุนการทำธุรกรรมและslippage และใช้ข้อมูลนอกตัวอย่างในการทดสอบโมเดล พร้อมทั้งคำนึงถึงอคติจากการอยู่รอดและอคติมองไปข้างหน้า