Nghiên cứu & kiểm chứng giao dịch
Đọc số liệu backtest đúng cách và tránh tự đánh lừa mình bằng kết quả quá khứ.
Win rate và Avg R: con số nào quan trọng hơn?
Tỷ lệ thắng chỉ có ý nghĩa khi đọc cùng lãi và lỗ trung bình; R trung bình mỗi lệnh (kỳ vọng) gộp cả hai và là con số quyết định hệ thống có lợi thế hay không.
Profit Factor là gì?
Profit Factor là tổng lãi chia tổng lỗ của các lệnh trong giai đoạn kiểm tra; lớn hơn 1 là có lãi trên dữ liệu đó, nhưng phải đọc cùng cỡ mẫu, drawdown và chi phí.
Drawdown là gì?
Drawdown là mức sụt giảm từ đỉnh vốn cao nhất xuống đáy gần nhất; nó cho biết bạn phải chịu đựng chuỗi thua sâu đến đâu, và phụ thuộc trực tiếp vào % rủi ro mỗi lệnh.
Bao nhiêu lệnh thì đủ để kết luận?
Cỡ mẫu là số lệnh dùng để đánh giá một hệ thống; mẫu càng nhỏ thì R trung bình đo được càng dao động, và khó phân biệt lợi thế thật với may mắn.
In-sample và Out-of-sample
In-sample là giai đoạn dữ liệu dùng để chọn cài đặt; Out-of-sample là giai đoạn để riêng, chỉ dùng để kiểm tra cài đặt đã chọn có còn hoạt động trên dữ liệu chưa thấy hay không.
Overfitting: khi hệ thống chỉ giỏi với quá khứ
Overfitting là khi cài đặt được chỉnh quá sát với dữ liệu quá khứ, ghi nhận cả nhiễu ngẫu nhiên, nên kết quả đẹp trên lịch sử nhưng kém trên dữ liệu mới.
Phí và trượt giá: lợi thế nhỏ biến mất thế nào
Phí và trượt giá là phần bị trừ vào mỗi lệnh; tính theo R, chi phí bằng chi phí khứ hồi chia khoảng cách Stoploss, nên Stoploss càng gần thì chi phí càng ăn mòn lợi thế.
Lệnh bị lọc và lệnh ma: đo giá trị thật của một bộ lọc
Lệnh ma là setup bị bộ lọc chặn nhưng vẫn được theo dõi ngầm như thể đã vào lệnh, để so sánh xem bộ lọc đang loại bỏ lệnh xấu hay chặn nhầm lệnh tốt.
Nguồn gốc dữ liệu: biết con số trên biểu đồ đến từ đâu
Nguồn gốc dữ liệu là việc biết mỗi con số trên biểu đồ được tạo ra thế nào: volume thật của sàn, tick volume của broker, volume tham chiếu từ thị trường khác, hay một giá trị ước lượng.