ทั้งจุดตัดขาดทุนและเป้าทำกำไรของคุณอยู่ในแท่งเดียวกัน แบ็กเทสต์เลือกจุดไหน?

เปิดสถานะ Long ที่ 84,120 จุดตัดขาดทุนที่ 84,036 เป้าทำกำไรที่ 84,271 แท่งของนาทีถัดมาเข้ามา: ราคาเปิด 84,118 จุดสูงสุด 84,290 จุดต่ำสุด 84,010 ราคาปิด 84,240

ระดับทั้งสองอยู่ภายในแท่งนั้น จุดตัดขาดทุนถูกแตะและเป้าทำกำไรก็ถูกแตะ แต่ตัวเลข OHLC ทั้ง 4 ค่าไม่มีข้อมูลเลยว่าจุดไหนเกิดก่อน แบ็กเทสต์ของคุณก็ยังให้ผลลัพธ์ออกมาได้สักตัวเลข ระหว่างทางในลูปมีบรรทัดหนึ่งตัดสินใจไปแล้ว ซึ่งน่าจะเป็นบรรทัดที่ตอนเขียนคุณไม่ได้คิดว่าเป็นสมมติฐานในการจำลอง

นี่คือแหล่งที่มาที่ใหญ่ที่สุดเพียงอย่างเดียวของผลตอบแทนปลอมที่ผมพบในกลยุทธ์ระยะสั้น มากกว่าค่าธรรมเนียมและ slippage เพราะมันไม่ได้ดูเหมือนสมมติฐาน แต่มันดูเหมือนแค่การต่อระบบเข้าด้วยกัน

วิธีผิดแบบที่หนึ่ง: ปล่อยให้ if-chain ตัดสินใจ

รูปแบบที่พบกันทั่วไป:

if bar.high >= target:
    exit(target, "tp")
elif bar.low <= stop:
    exit(stop, "sl")

ไม่มีใครเลือกให้ "เป้าทำกำไรถูกตัดสินก่อนจุดตัดขาดทุน" แค่มีการเขียนเงื่อนไขตรวจเป้าทำกำไรก่อน เพราะเป็นกรณีที่ทำให้ผลลัพธ์ดีและเป็นสิ่งที่คุณกำลังคิดถึงอยู่ สลับลำดับสอง branch แล้วเส้นกราฟทุนก็เปลี่ยน แค่นี้ก็น่าจะบอกได้แล้วว่า P&L ของกลยุทธ์ส่วนหนึ่งขึ้นอยู่กับโปรแกรมแก้ไขโค้ดของคุณ

ผมลองใช้กลยุทธ์ scalper แบบกลับสู่ค่าเฉลี่ยที่ธรรมดาจงใจ บนสัญญา perp ของ BTCUSDT ข้อมูลแท่ง 1 นาทีเป็นเวลา 3 เดือน มี 4,812 เทรด จุดตัดขาดทุน 0.10% และเป้าทำกำไร 0.18% จากราคาเข้า สัญญาณเดิม ค่าธรรมเนียมเดิม เปลี่ยนแค่ธรรมเนียมตัดสินกรณีระดับชนกัน

เทรด 1 ใน 8 รายการเป็นตัวกำหนดผลลัพธ์ทั้งหมด นี่คือคณิตศาสตร์ของคู่จุดตัดขาดทุนและเป้าทำกำไรที่วางไว้ใกล้กัน: เทรดที่คลุมเครือคือเทรดที่ราคาวิ่งไปทั้งสองทาง ซึ่งเป็นกรณีที่น่าสนใจส่วนใหญ่ และแต่ละรายการมีมูลค่าเท่ากับระยะห่างจากจุดตัดขาดทุนถึงเป้าทำกำไรทั้งหมด ขึ้นอยู่กับการโยนเหรียญ 12.6% ของเทรด × ระยะห่าง 0.28% เท่ากับ 3.5% ของมูลค่าซื้อขายรวมต่อหนึ่งหน่วยของตัวอย่าง ซึ่งมากกว่า edge จริงของกลยุทธ์อย่างเทียบกันไม่ได้

อัตรานี้ขึ้นอยู่กับขนาดแท่งเมื่อเทียบกับระยะห่างระหว่างระดับของคุณ และแย่ลงอย่างรวดเร็วเมื่อใช้แท่งที่ยาวขึ้น จุดตัดขาดทุนและเป้าทำกำไรเดิม สัญญาณเดิม แต่เปลี่ยนความถี่ของแท่ง:

ลองดูว่าตารางนี้กำลังบอกอะไรจริง ๆ แท่งที่หยาบขึ้นทำให้แบ็กเทสต์ดีขึ้น สัญชาตญาณของนักวิจัยทุกคนบอกว่าแท่งรายชั่วโมงเป็นทางเลือกที่ระมัดระวัง เพราะมี noise น้อยกว่าและ overfit กับโครงสร้างจุลภาคของตลาดน้อยกว่า แต่เมื่อใช้ธรรมเนียมตัดสินภายในแท่งที่เข้าข้างคุณ แท่งที่หยาบขึ้นก็เป็นแค่กล่องที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งเปิดโอกาสให้สมมติว่าคุณโชคดี ในแท่ง 1h เทรด 7 ใน 10 รายการขึ้นอยู่กับธรรมเนียมล้วน ๆ แบ็กเทสต์นั้นไม่ได้ทดสอบกลยุทธ์ แต่กำลังทดสอบลำดับของคำสั่ง `if` 2 คำสั่งซ้ำ 3,400 ครั้ง

วิธีผิดแบบที่สอง: สมมติว่าคำสั่งตัดขาดทุนจับคู่ที่ราคาตัดขาดทุน

สมมติว่าคุณแก้ลำดับแล้ว จุดตัดขาดทุนถูกตัดสินก่อน คุณบันทึกขาดทุนเท่ากับ 0.10% พอดีบวกค่าธรรมเนียม taker แล้วรู้สึกว่าทำอย่างรอบคอบ แต่ก็ยังมีข้อผิดพลาดอีก 2 อย่าง

ข้อแรก จุดตัดขาดทุนเป็นเงื่อนไขกระตุ้น ไม่ใช่การจับคู่คำสั่ง บน Binance USDⓈ-M คำสั่ง STOP_MARKET จะกลายเป็นคำสั่ง market ทันทีที่ตรงตามเงื่อนไขกระตุ้น จากนั้นจึงกินสภาพคล่องที่มีอยู่ใน order book ในนาทีที่เงียบสงบ อาจเกิด slippage แค่ 1 หรือ 2 tick แต่นาทีที่กระตุ้นจุดตัดขาดทุนของคุณจริง ๆ ซึ่งเป็นนาทีที่แท่งมีตัวแท่ง 40 จุดและมีการล้างสถานะต่อเนื่องอยู่ด้านล่าง order book จะบางพอดีที่ฝั่งซึ่งคุณกำลังข้ามไป ในตัวอย่างของผม เมื่อนำการกระตุ้นจุดตัดขาดทุนไปเทียบกับข้อมูล tick ค่ามัธยฐานของราคาจับคู่แย่กว่าราคากระตุ้น 1.4 bps และเปอร์เซ็นไทล์ที่ 95 อยู่ที่ 11 bps สำหรับจุดตัดขาดทุน 10 bps ส่วนหางของการกระจายทำให้คุณเสียความเสี่ยงเพิ่มอีก 1 ใน 10 จากที่คิดว่ากำหนดไว้

ข้อที่สองละเอียดกว่าและเฉพาะกับ perp: ราคาใดเป็นตัวกระตุ้น Binance ตั้งค่าเริ่มต้นให้คำสั่งตัดขาดทุนใช้ mark price และ mark price คำนวณจากดัชนีบวก basis ที่ปรับให้เรียบ ไม่ได้ใช้ราคาซื้อขายล่าสุดบน venue นั้น ชุดข้อมูล OHLC ของคุณเป็นราคาซื้อขายล่าสุด ซึ่งเป็นคนละชุดข้อมูลกัน และจะแตกต่างกันมากที่สุดในช่วงเหตุการณ์ที่กระตุ้นจุดตัดขาดทุนพอดี

ดังนั้น ไส้เทียน 25 bps ในข้อมูลราคาซื้อขายล่าสุดทำให้แบ็กเทสต์ปิดสถานะขาดทุน ทั้งที่ mark price แบบ live ไม่เคยเข้าใกล้จุดกระตุ้นในระยะ 10 bps ด้วยซ้ำ หรืออาจเกิดกลับกันในวันที่ดัชนีขยับแต่ venue ของคุณตามไม่ทัน ถ้าคุณตั้ง workingType เป็น CONTRACT_PRICE อย่างน้อยก็ทำให้พฤติกรรม live สอดคล้องกับข้อมูลของคุณ ซึ่งโดยทั่วไปเป็นทางเลือกที่เหมาะสำหรับนักวิจัย เพราะการจำลองการกระตุ้นด้วย mark price อย่างถูกต้องหมายถึงต้องนำข้อมูลอีกชุดผ่าน fill engine ทั้งระบบ

กรณีที่ผมจำได้แม่นที่สุดคือ มีคนในทีมเรา "ปรับปรุง" กลยุทธ์โดยขยับ take-profit จาก 0.18% เป็น 0.21% Sharpe เพิ่มจาก 2.3 เป็น 3.1 ไม่มี edge ใหม่เกิดขึ้น เป้าทำกำไรแค่ขยับออกไปพ้นส่วนหนาแน่นของการกระจายไส้เทียน 1 นาที ทำให้มีเทรดน้อยลงที่ตกอยู่ในกลุ่มคลุมเครือ ซึ่งโค้ดกำลังให้ชนะอย่างเงียบ ๆ พวกเขาปรับค่า tie-breaker ให้เหมาะที่สุด

วิธีผิดแบบที่สาม: สมมติให้แย่ที่สุดเสมอแล้วเรียกว่าระมัดระวัง

วิธีแก้ตามสัญชาตญาณคือมองในแง่ร้าย หากแตะทั้ง 2 ระดับ ให้เลือกจุดตัดขาดทุน จบ ไม่มองโลกในแง่ดีอีกแล้ว พร้อมปล่อยใช้งาน

เมื่อก่อนผมก็ทำแบบนี้ ดีกว่าทางเลือกอื่น แต่ก็ยังผิด ด้วยเหตุผล 2 ข้อ

มันทำให้กลยุทธ์ที่ใช้ได้ถูกปัดทิ้ง การตัดสินแบบมองแง่ร้ายใน 12.6% ของเทรดทำให้กลยุทธ์นี้เสีย Sharpe ไป 2.1 จุด เมื่อเทียบกับค่า 0.94 ที่ได้จากการตัดสินด้วย tick ถ้าค่าจริงคือ 0.94 แต่ธรรมเนียมของคุณรายงาน 0.18 คุณก็ทิ้งแนวคิดนั้นแล้วไปทำงานกับสิ่งที่แย่กว่า การระมัดระวังที่คลาดไป 2 จุด Sharpe ไม่ใช่ความระมัดระวัง แต่เป็น noise ที่วางท่าเหมือนมีหลักการ

ที่แย่กว่านั้นคือมันทำให้การหาค่าที่เหมาะสมผิดเพี้ยน ป้อนการกวาดพารามิเตอร์ด้วย tie-break แบบมองแง่ร้าย แล้ว optimizer จะเรียนรู้ให้หลีกเลี่ยงความคลุมเครือ เพราะตอนนี้ความคลุมเครือกลายเป็นโทษล้วน ๆ มันจะขยับไปหาจุดตัดขาดทุนที่กว้างและเป้าทำกำไรที่ใกล้ หรือไปหาแท่งที่ช้าลงซึ่งระดับทั้ง 2 แทบไม่เกิดร่วมกัน แล้วนำเสนอพารามิเตอร์ที่ถูกเลือกให้เข้ากับธรรมเนียมการจับคู่คำสั่งของคุณ ไม่ใช่กับตลาด เป็นความล้มเหลวแบบเดียวกับกรณีมองแง่ดี ต่างกันแค่ทิศทาง และใน tearsheet ก็มองไม่เห็นพอกัน

สิ่งที่ได้ผลจริง

เส้นทางราคาภายในแท่งคือข้อมูล ไปหามา หรือไม่ก็จำกัดขอบเขตของส่วนที่หาไม่ได้

1. ตัดสินด้วยชุดข้อมูลที่ละเอียดที่สุดเท่าที่มี Binance aggTrades สำหรับนาทีที่เกี่ยวข้องมีข้อมูลเพียงไม่กี่ร้อยแถว และตอบได้ชัดเจนเลยว่าระดับใดถูกแตะก่อน รวมถึงการกวาดคำสั่งจับคู่ที่ราคาใด คุณไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูล tick กับแบ็กเทสต์ทั้งหมด ใช้เฉพาะแท่งที่คลุมเครือก็พอ ในตัวอย่างของผมมี 606 นาที จากทั้งหมด 129,600 นาที ดาวน์โหลดข้อมูลเล็กน้อย ไม่ใช่โครงการวางระบบโครงสร้างพื้นฐาน
2. ถ้าไม่มีข้อมูล tick ให้ลดช่วงเวลาลง 1 หรือ 2 ระดับเพื่อใช้ตัดสินเท่านั้น ใช้สัญญาณจาก 15m แล้วตัดสินการออกด้วยแท่ง 1s หรือ 1m ความคลุมเครือลดจาก 49% เหลือเพียงเศษเสี้ยวของเปอร์เซ็นต์ และส่วนที่เหลือก็น้อยพอที่จะละไว้ได้โดยไม่ปิดบัง
3. รายงานช่วงผลลัพธ์ไว้เสมอ รันแบ็กเทสต์ทุกชุด 2 ครั้ง ใช้การตัดสินแบบมองแง่ดีและมองแง่ร้าย แล้วพิมพ์ค่า Sharpe ทั้ง 2 ค่าคู่กับค่าที่ได้จากการตัดสินจริง ส่วนต่างนี้คือความไม่แน่นอนภายในแท่ง และควรอยู่ใน tearsheet ข้างช่วงความเชื่อมั่นที่คุณจะแสดงให้ค่า Sharpe เอง เมื่อช่วงอยู่ระหว่าง 0.2–2.3 ข้อสรุปใด ๆ ภายในช่วงนั้นก็เชื่อถือไม่ได้
4. ติดตามอัตราความคลุมเครือเป็นตัวชี้วัดหลัก เราแสดงค่านี้ไว้ด้านบนของการ์ดกลยุทธ์ทุกใบ ข้างจำนวนเทรดและ turnover หากอัตราสูงกว่า 5% โดยประมาณ แสดงว่าสิ่งที่กำลังทดสอบคือ logic การออกสถานะ ไม่ใช่ logic การเข้า
5. จำลองเงื่อนไขกระตุ้นแยกจากการจับคู่คำสั่ง ใช้ชุดราคาที่ venue ใช้จริงในการกระตุ้น แล้วจับคู่คำสั่งที่ราคากระตุ้นบวกค่า slippage ที่สุ่มจากการกระจายซึ่งปรับเทียบกับข้อมูลเทป ไม่ใช่ที่ราคากระตุ้น

หุ้นก็มีปัญหาเดียวกัน แค่ปรากฏในรูปแบบที่ต่างออกไป จุดตัดขาดทุนที่ 62.00 สำหรับหุ้นที่เปิดกระโดดลงมาอยู่ที่ 58.40 ในชั่วข้ามคืน ไม่ได้จับคู่ที่ 62.00 แต่จับคู่ที่ราคาต่ำกว่าราคาเปิด และแบ็กเทสต์ข้อมูลแท่งรายวันที่คิด slippage เป็น −$0.00 เมื่อราคาเปิดกระโดดข้ามจุดตัดขาดทุน ก็พร้อมจะบอกคุณว่าการครอบด้วยคำสั่ง stop-loss ช่วยลด drawdown ทั้งที่ไม่จริง มันแค่ไม่เคยถูกทดสอบในวันที่สำคัญ การหยุดซื้อขายก็ทำให้เกิดปัญหาเช่นกัน: คำสั่งของคุณจะถูกจับคู่จริงตอนประมูลเปิดซื้อขายอีกครั้ง ที่ราคาซึ่งไม่ปรากฏในจุดต่ำสุดของแท่ง

เรื่องเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่ แค่ต้องยอมรับว่าแท่งเป็นข้อมูลสรุป และกลยุทธ์ที่ใช้จุดตัดขาดทุนกับเป้าทำกำไรคือการเดิมพันกับลำดับเหตุการณ์ที่ข้อมูลสรุปตัดทิ้งไป เมื่อ engine สำหรับ paper trading รันกลยุทธ์นี้กับข้อมูลเทปจริงในที่สุด เทปก็มีคำตอบเรื่องลำดับเหตุการณ์ และไม่เคยสนเลยว่าคุณพิมพ์ branch ไหนของคำสั่ง if ก่อน