ในบรรดาความได้เปรียบในการเทรดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว 13 ชุด ค่าสหสัมพันธ์ระหว่าง win rate กับกำไรจริงอยู่ที่ −0.19 ซึ่งเป็นค่าสหสัมพันธ์เชิงลบเล็กน้อย กลยุทธ์ชุดหนึ่งของผมที่มี win rate ถึง 62% ทำเงินได้ไม่ถึงครึ่งหนึ่งของอีกกลยุทธ์ที่มี win rate เพียง 37% ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ชุดนี้ เป็นสิ่งที่มือใหม่แทบทุกคนเข้าใจผิดตั้งแต่แรก
ข้อสรุปหลัก (ถ้าไม่อยากอ่านต่อ สามารถดูสามข้อสรุปด้านล่างได้เลย)
✔ การดู win rate เพียงอย่างเดียวไม่มีความหมายใดๆ มันจะมีความหมายก็ต่อเมื่อนำไปประกอบกับอัตราส่วนผลตอบแทนต่อความเสี่ยง
✔ ในบรรดาความได้เปรียบในการเทรดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว 13 ชุดของผม ค่าสหสัมพันธ์ระหว่าง win rate กับกำไรอยู่ที่ −0.19 นั่นหมายความว่า win rate ที่สูงขึ้นกลับสอดคล้องกับผลลัพธ์การเทรดที่แย่ลงเล็กน้อย
✔ กลยุทธ์ที่ประสบการณ์การเทรดแย่ที่สุด คือพวกที่มีช่วงขาดทุนติดต่อกันยาวนาน มี stop loss เล็กๆ บ่อยครั้ง กลับมักเป็นกลยุทธ์ที่ควรค่าแก่การเก็บไว้มากที่สุด
ทุกครั้งที่มีคนมาโชว์ระบบเทรดให้ผมดู คำถามแรกที่ผมได้ยินแทบจะทุกครั้งคือ
win rate เท่าไหร่?
ในอดีตผมก็เคยถามแบบนี้ คำถามนี้ฟังดูสมเหตุสมผลมาก ถ้ากลยุทธ์หนึ่งมี win rate 70% ก็เห็นได้ชัดว่ามันควรจะดีกว่ากลยุทธ์ที่มี win rate เพียง 40% ใช่ไหม? เพราะในเรื่องอื่นๆ อีกมากมายในชีวิตก็ดูเหมือนจะเป็นตรรกะแบบนี้
แต่ในการเทรด ตัวเลขนี้แทบไม่มีประโยชน์เลย
ตอนนี้ผมสามารถพิสูจน์เรื่องนี้ได้ด้วยข้อมูลของตัวเอง เพราะในสเปรดชีตของผมบันทึกความได้เปรียบในการเทรดที่ผ่านการตรวจสอบอย่างอิสระไว้ 13 ชุด แต่ละชุดมี win rate ที่คำนวณได้จริง และกำไรเฉลี่ยต่อการเทรด
ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสองคอลัมน์นี้คือ −0.19 เป็นค่าสหสัมพันธ์เชิงลบเล็กน้อย ความได้เปรียบในการเทรดที่ทำผลงานได้ดีที่สุดของผม มี win rate เพียง 37% ส่วนกลยุทธ์ที่ win rate สูงสุดของผม ซึ่งสูงถึง 62% กลับเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่ผลงานแย่ที่สุด
ด้านล่างนี้คือคำอธิบายว่าทำไม
เส้นโค้งที่ควรเข้ามาแทนที่คำถาม "win rate เท่าไหร่?" จริงๆ
win rate ไม่สามารถบอกสิ่งที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งได้ นั่นคือ เมื่อคุณตัดสินใจถูกคุณจะได้กำไรเท่าไหร่ และเมื่อคุณตัดสินใจผิดคุณจะขาดทุนเท่าไหร่
กลยุทธ์ที่มี win rate 70% ถ้าทุกครั้งที่ขาดทุนเสีย 100 ดอลลาร์ (ประมาณ 3,500 บาท) แต่ทุกครั้งที่ได้กำไรได้เพียง 50 ดอลลาร์ (ประมาณ 1,750 บาท) มันก็ยังเป็นกลยุทธ์ที่ขาดทุนอยู่ดี
ในทางกลับกัน กลยุทธ์ที่มี win rate เพียง 30% ถ้าทุกครั้งที่ได้กำไรทำได้ 300 ดอลลาร์ (ประมาณ 10,500 บาท) แต่ทุกครั้งที่ขาดทุนเสียเพียง 100 ดอลลาร์ (ประมาณ 3,500 บาท) มันก็เป็นกลยุทธ์ที่ดี
win rate ที่ต้องการเพื่อจุดคุ้มทุน สามารถคำนวณได้ด้วยสูตรที่ง่ายมาก
win rate จุดคุ้มทุน = 1 ÷ (1 + อัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน)
เมื่ออัตราส่วนกำไรต่อขาดทุนเป็น 1:1 คุณต้องมี win rate 50% จึงจะถึงจุดคุ้มทุน
เมื่ออัตราส่วนกำไรต่อขาดทุนเป็น 1:2 คุณต้องการ win rate เพียงประมาณ 33%
เมื่ออัตราส่วนกำไรต่อขาดทุนเป็น 1:3 คุณต้องการ win rate เพียง 25%
ลองคิดดูให้ดีว่าสิ่งนี้หมายความว่าอะไร
win rate 40% อาจจะยอดเยี่ยมมากหรือแย่มากก็ได้ ถ้าดูแค่ win rate คุณไม่สามารถตัดสินได้เลยว่ามันเป็นกรณีไหน คุณจำเป็นต้องรู้ตัวเลขที่สอง นั่นคืออัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน ใครก็ตามที่บอกคุณแค่ win rate แต่ไม่บอกอัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน เขาอาจจะไม่เข้าใจการเทรดจริงๆ หรือไม่ก็กำลังขายอะไรบางอย่างให้คุณ
ยกตัวอย่างจากบันทึกการเทรดของผมเอง ผลงานโดยรวมของผมประมาณนี้: win rate 40% อัตราส่วนกำไรต่อขาดทุนประมาณ 1:2.3 เมื่อคำนวณจากข้อมูลนี้ ค่าคาดหวังต่อการเทรดอยู่ที่ประมาณ +0.32R ซึ่งสามารถสร้างผลตอบแทนเชิงบวกที่ค่อนข้างมั่นคงได้แล้ว แม้ว่า win rate 40% จะฟังดูไม่ค่อยดีก็ตาม
ความได้เปรียบในการเทรดจริง 13 ชุดบอกอะไรเรา?
ทฤษฎีพูดง่าย แต่การลงมือทำยาก ดังนั้นผมจึงนำความได้เปรียบในการเทรดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว 13 ชุดของผมออกมาวิเคราะห์ รวมถึงกลยุทธ์ Fibonacci และกลยุทธ์ Bollinger Bands ที่ผมเคยแนะนำในบทความชุดนี้ แต่ละกลยุทธ์สร้างผลตอบแทนเชิงบวกได้ตลอดช่วงทดสอบหกปีเต็ม
จากนั้นผมนำ win rate ของกลยุทธ์เหล่านี้มาเปรียบเทียบกับกำไรจริงต่อการเทรด เดิมทีผมคาดว่าทั้งสองน่าจะมีความสัมพันธ์เชิงบวกแบบอ่อนๆ
มีข้อมูลเพียง 13 ชุด ผมไม่มีทางกล้าอ้างว่า "win rate สูงนำไปสู่กำไรต่ำ" แต่ข้อสรุปที่ได้จากข้อมูลนั้นชัดเจนมาก การรู้เพียง win rate ของกลยุทธ์หนึ่งแทบจะไม่สามารถบอกคุณได้เลยว่ากลยุทธ์นั้นทำเงินได้จริงหรือไม่
ลองดูกรณีสุดโต่งสองกรณี จะเห็นภาพชัดขึ้น
◔ ทำกำไรได้ดีที่สุด: กลยุทธ์ BTC Fibonacci — win rate 37% กำไรเฉลี่ยต่อการเทรด +0.63R
◔ win rate สูงที่สุด: กลยุทธ์ BTC Bollinger Bands — win rate 62% กำไรเฉลี่ยต่อการเทรด +0.28R
กลยุทธ์ที่มี win rate เพียง 37% ทำเงินได้ต่อการเทรดมากกว่ากลยุทธ์ที่มี win rate 62% ถึงสองเท่า ถ้าตอนนั้นผมคัดกรองผลการวิจัยของตัวเองด้วย win rate ผมคงตัดความได้เปรียบในการเทรดที่ทำผลงานดีที่สุดของตัวเองทิ้งไปแล้ว
ตลาดเดียวกัน สองกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน
การเปรียบเทียบที่ชัดเจนที่สุดมาจากตลาดทองคำ ผมรันทั้งสองกลยุทธ์พร้อมกันบนสินทรัพย์เดียวกันทุกประการ ในช่วงเวลาหกปีเดียวกันทุกประการ
◔ กลยุทธ์ทองคำ Fibonacci: win rate 39.0% → +0.55R ต่อการเทรด
◔ กลยุทธ์ทองคำ Bollinger Bands: win rate 54.1% → +0.22R ต่อการเทรด
ตลาดเดียวกัน ชุดข้อมูลเดียวกัน ต้นทุนการเทรดเดียวกัน ผลปรากฏว่ากลยุทธ์ที่มี win rate ต่ำกว่า 15 เปอร์เซ็นต์ กลับทำเงินได้ต่อการเทรดเป็น 2.5 เท่าของอีกกลยุทธ์
ทำไม? เพราะกลยุทธ์เข้าด้วย Fibonacci ใช้ stop loss ที่เล็กกว่า และปล่อยให้สถานะที่กำไรวิ่งต่อไปยังเป้าหมายที่ไกลกว่า กลยุทธ์นี้ผิดบ่อยครั้ง แต่ก็ไม่สำคัญ เพราะเมื่อตัดสินใจถูกครั้งเดียว กำไรต่อครั้งนั้นใหญ่พอที่จะครอบคลุมการขาดทุนเล็กๆ จำนวนมากได้
ในทางกลับกัน กลยุทธ์ Bollinger Bands จะ take profit เร็วกว่า จึงทำกำไรได้สม่ำเสมอกว่า มันตัดสินใจถูกมากกว่าจริง แต่ก็ไม่สำคัญอีกเช่นกัน เพราะกำไรแต่ละครั้งเล็กเกินไป จึงครอบคลุมการขาดทุนได้อย่างจำกัดมาก
win rate ไม่ใช่ตัวชี้วัดคุณภาพของกลยุทธ์ มันเป็นเพียงตัวอธิบายโครงสร้างผลตอบแทนของกลยุทธ์เท่านั้น กลยุทธ์บางชุดทำกำไรบ่อยแต่ได้ครั้งละน้อย กลยุทธ์บางชุดทำกำไรได้น้อยครั้งแต่เมื่อได้ก็ได้มาก
ทั้งสองแบบสามารถทำเงินได้ และทั้งสองแบบก็สามารถไร้ค่าได้เช่นกัน
จุดที่ win rate สูงเป็นอันตรายจริงๆ
ส่วนต่อไปนี้ไม่เกี่ยวกับคณิตศาสตร์เลย แต่เป็นจุดที่เทรดเดอร์ขาดทุนจริงๆ
ผมจำลองกลยุทธ์สองชุด ชุดละ 400 การเทรด
กลยุทธ์ชุดแรก:
win rate 70% อัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน 1:0.5 ค่าคาดหวัง +0.05R
กลยุทธ์ชุดที่สอง:
win rate 40% อัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน 1:2.3 ค่าคาดหวัง +0.32R
กลยุทธ์ชุดที่สองคือลักษณะที่บันทึกการเทรดของผมเองแสดงออกมา ทั้งสองกลยุทธ์ทำเงินได้ แต่ค่าคาดหวังของกลยุทธ์หนึ่งมากกว่าอีกกลยุทธ์ถึงหกเท่า
ในช่วง 130 การเทรดแรก กลยุทธ์ win rate สูงนำอยู่ตลอด ประสบการณ์การเทรดดีมาก ส่วนใหญ่คุณทำเงินได้ แม้จะขาดทุนบ้างก็เป็นจำนวนเล็กน้อยและสามารถทำคืนได้อย่างรวดเร็ว
ในขณะเดียวกัน กลยุทธ์ที่ยอดเยี่ยมจริงๆ กลับอยู่ในสถานะขาดทุนตลอดช่วง 80 การเทรดแรก มันผิดประมาณ 6 ครั้งจากการเทรด 10 ครั้ง การขาดทุนติดต่อกัน 5 ครั้ง 6 ครั้ง หรือแม้แต่ 7 ครั้งถือเป็นเรื่องปกติ สำหรับกลยุทธ์ที่มี win rate เพียง 40% นี่เป็นปรากฏการณ์ที่ปกติอย่างยิ่ง
ถ้าอย่างนั้น ในโลกความจริง เทรดเดอร์ทั่วไปมีแนวโน้มจะเลิกใช้กลยุทธ์ไหนมากที่สุด?
แทบจะทุกครั้งเป็นเช่นนั้น หลายคนพอเทรดไปถึงประมาณครั้งที่ 60 ก็จะเลิกใช้กลยุทธ์ win rate 40% เพราะตอนนั้นมันอาจยังขาดทุนอยู่ จากนั้นพวกเขาก็เริ่มมองหากลยุทธ์ที่มี "win rate สูงกว่า" พวกเขาไม่ได้โง่ นี่เป็นธรรมชาติของมนุษย์ การขาดทุนติดต่อกันทำให้เจ็บปวดมาก และกลยุทธ์ที่มี win rate เพียง 40% ก็สร้างการขาดทุนติดต่อกันแบบนี้อยู่ตลอด
นี่คือเหตุผลที่ผมคิดว่า win rate สูงไม่เพียงแต่ไม่สำคัญเท่านั้น แต่ยังอาจเป็นอันตรายจริงๆ เพราะมันเป็นตัวชี้วัดที่ทำให้รู้สึกดีที่สุด แต่สะท้อนคุณภาพที่แท้จริงของกลยุทธ์ได้น้อยที่สุด ที่อันตรายกว่านั้นคือ มันค่อยๆ ดันเทรดเดอร์ไปหากลยุทธ์ประเภทที่ทำกำไรเล็กๆ ได้บ่อย แต่偶尔เจอขาดทุนก้อนใหญ่ สุดท้ายแค่วันเทรดที่แย่เพียงวันเดียวก็อาจทำให้บัญชีทั้งหมดเสียหายหนักได้
สามข้อคิดสำหรับคุณ (คำแนะนำ)
1. อย่าพูดถึง win rate โดยแยกจากอัตราส่วนกำไรต่อขาดทุนเด็ดขาด
ตัวเลขสองตัวนี้แยกกันดูแทบไม่มีความหมาย จะสมบูรณ์ก็ต่อเมื่อนำมารวมกัน ถ้ามีคนขายระบบเทรดให้คุณแต่ไม่ยอมบอกทั้ง win rate และอัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน นั่นก็เป็นคำตอบในตัวแล้ว คุณสามารถคำนวณ win rate จุดคุ้มทุนได้เอง: win rate จุดคุ้มทุน = 1 ÷ (1 + อัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน)
2. เตรียมใจไว้ให้ดี กลยุทธ์ที่ดีที่สุดของคุณอาจมีประสบการณ์การเทรดที่แย่มาก
win rate 40% หมายความว่าการขาดทุนติดต่อกัน 5 ครั้งหรือมากกว่านั้นเป็นเรื่องปกติมาก ไม่ได้หมายความว่ากลยุทธ์ล้มเหลวแล้ว คุณควรตัดสินใจล่วงหน้า และสังเกตว่าตัดสินใจก่อนที่จะเกิดการขาดทุนติดต่อกัน สำหรับกลยุทธ์การเทรดของคุณ การขาดทุนติดต่อกันกี่ครั้งยังถือว่าอยู่ใน "เกณฑ์ปกติ" มิฉะนั้นคุณอาจเลิกใช้กลยุทธ์ที่ได้ผลดีที่สุดตอนที่มันทำผลงานแย่ที่สุดพอดี
3. ประเมินกลยุทธ์ด้วยค่าคาดหวัง ไม่ใช่ดูว่ามันตัดสินใจถูกบ่อยแค่ไหน
ค่าคาดหวังต่อการเทรด นั่นคือค่าเฉลี่ยที่คุณทำได้หรือเสียไปกี่ R ต่อการเทรด คือข้อมูลที่ผ่านการทดสอบในโลกความจริงได้จริง win rate เป็นเพียงตัวอธิบายโครงสร้างผลตอบแทนของกลยุทธ์ ไม่สามารถวัดคุณภาพของกลยุทธ์ได้
(ผู้เขียน/Lulu_fx เทรดเดอร์เต็มเวลาชาวญี่ปุ่น เคยพัฒนาและตรวจสอบระบบเทรดอัตโนมัติมากกว่า 90 ระบบ สุดท้ายมีเพียง 3 ระบบที่ผ่านการทดสอบ)