การสร้างผลทดสอบย้อนหลัง
เป็นการวิเคราะห์เชิงปริมาณในอดีต ที่เชื่อในทางทฤษฎีว่าตลาดหุ้นไม่มีประสิทธิภาพ
เมื่อมีการแจกแจงไม่ปกติเกิดขึ้น
ราคาหุ้นเบี่ยงเบนออกไปจากแนวโน้มที่ได้จากการวิเคราะห์เชิงปริมาณ สิ่งนี้คือ “โอกาสในการทำกำไร” หากสิ่งที่วิเคราะห์ได้นี้มีความเชื่อมั่นสูง 95 %
เราก็จะเชื่อถือไปตามนั้น
สิ่งที่นักทดสอบระบบทำในขั้นต้นคือ
คำนวณราคาและปริมาณการซื้อขาย หาการแจกแจงไม่ปกติในอดีต
พยายามจะหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่คำนวณ เราลองมาดูในสิ่งที่เริ่มต้นกันว่ามันผิดพลาดกันขนาดไหน
ข้อมูลหุ้น AMATA ย้อนหลัง |
ภาพที่ 1 หุ้น AMATA ข้อมูลปริมาณการซื้อขายของ Siamchart หายไป การคำนวณหาค่าเฉลี่ยของปริมาณการซื้อขายย่อมผิดแน่นอน
และเราจะเห็นได้ว่าข้อมูลย้อนหลัง Historical Data ของแหล่งที่
นลท บ้านเรานิยมใช้ 2 ที่แตกต่างกัน โดยข้อมูล
Chaloke จะมีปริมาณซื้อขายที่มากกว่า
Siamchart ในวันเดียวกัน
โดยมีปริมาณมากกว่า
10-20 % โดยประมาณ
ข้อมูลหุ้น PTT ย้อนหลัง |
ภาพที่ 2 หุ้น PTT ข้อมูล Chaloke จะมีปริมาณซื้อขายที่มากกว่า Siamchart ในวันเดียวกัน โดยมีปริมาณมากกว่า 10-100 %
โดยประมาณ
ข้อมูลหุ้น AOT ย้อนหลัง |
ภาพที่ 3
หุ้น AOT เมื่อมีการปรับราคาพาร์ของหุ้น
เมื่อ นลท ปรับราคาพาร์ของหุ้น AOT ก่อนทดสอบระบบ
แต่ปริมาณการซื้อขายก็ยังไม่ได้ถูกปรับตามไปด้วยจากข้อมูลของ Siamchart ในวันเดียวกัน ที่แตกต่างจาก Chaloke เป็น
10 เท่าตัว การคำนวณหาค่าเฉลี่ยของปริมาณการซื้อขายย่อมผิดแน่นอน
ข้อมูลหุ้น PTG ย้อนหลัง |
ภาพที่ 4 หุ้น PTG
ข้อมูลปริมาณซื้อขายจริงที่รวมการซื้อขายแบบปิดปริมาณการซื้อขาย
การขายบิ๊กล็อตของนักลงทุนสถาบัน เมื่อเทียบกับข้อมูล
Siamchart ในวันเดียวกันเป็นข้อมูลแตกต่างจำนวนมหาศาล
คำถามคือ
นักลงทุนสถาบันมีผลต่อราคาหุ้นหรือไม่
และเราควรจะคำนวณเพื่อหาการแจกแจงไม่ปกติที่แปรปรวนขนาดนี้ด้วยหรือเปล่า
ข้อมูลที่นำมาแสดงเป็นแค่หุ้นบางตัวที่เอามาเป็นตัวอย่าง
ในฐานข้อมูลจากแหล่งของข้อมูลหลายแหล่ง มีหุ้นไม่รู้เป็นจำนวนเท่าไหร่ที่มีข้อมูลผิดพลาดและแตกต่างกันขนาดนี้
ข้อมูลที่ผิด ไม่สามารถนำมาวิเคราะห์ความเป็นไปของกลุ่มตัวอย่างวิจัยได้แน่นอน
นี่เป็นจุดเริ่มต้นของความล้มเหลวของข้อมูลเพื่อการทดสอบระบบ แต่ ผู้ทดสอบระบบยังต้องมีความรู้จริงในเรื่อง
1.ระเบียบวิธีวิจัย 2.สถิติเพื่อการวิจัย 3.หลักการจัดการเงินทุน และ 4.หลักการจัดการความเสี่ยง ถึงจะสามารถนำการทดสอบระบบที่ได้มาใช้ ด้วยความเสี่ยงของตัวเองว่าผลที่ได้เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตและสภาพการณ์แตกต่างจากปัจจุบันหรือไม่ทั้งพฤติกรรมของผู้ลงทุน เม็ดเงินจากผู้เล่นรายใหม่
1.ระเบียบวิธีวิจัย 2.สถิติเพื่อการวิจัย 3.หลักการจัดการเงินทุน และ 4.หลักการจัดการความเสี่ยง ถึงจะสามารถนำการทดสอบระบบที่ได้มาใช้ ด้วยความเสี่ยงของตัวเองว่าผลที่ได้เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตและสภาพการณ์แตกต่างจากปัจจุบันหรือไม่ทั้งพฤติกรรมของผู้ลงทุน เม็ดเงินจากผู้เล่นรายใหม่
ความเสี่ยงอาจน้อยกว่า หากเราวิเคราะห์ที่สภาพตลาดในปัจจุบัน
ผลประกอบการของบริษัทจดทะเบียน และการใกล้จะทำราคาใหม่ที่ตอบรับกับผลประกอบการ
Building a Backtest System แค่เริ่มต้นก็ผิดแล้ว