อ่านรายงาน Backtest ให้เป็น: Profit Factor, Drawdown และตัวเลขที่ควรดู

รายงานผลทดสอบของ MT5 มีตัวเลขหลายสิบค่า คนส่วนใหญ่ดูแค่กำไรสุทธิแล้วตัดสินทันที ทั้งที่กำไรเท่ากันอาจมาจากระบบที่ต่างกันมากในเรื่องความเสี่ยง บทความนี้อธิบายตัวเลขสำคัญทีละตัว โดยคำนวณจากรายการเทรดตัวอย่าง 16 ไม้ เพื่อให้เห็นว่าแต่ละค่ามาจากไหน

ตัวเลขเป็นตัวอย่างเพื่อประกอบบทความ · ตรวจเงื่อนไขของโบรกเกอร์ก่อนเทรดจริง

สรุปสาระสำคัญ

• กำไรสุทธิอย่างเดียวบอกอะไรน้อยมาก ต้องดูคู่กับ Drawdown และจำนวนไม้
• Profit Factor = กำไรรวม ÷ ขาดทุนรวม ค่าต่ำกว่า 1 คือขาดทุนสุทธิ
• Expected Payoff คือผลเฉลี่ยต่อไม้ ต้องมากพอจะรับต้นทุนจริงที่การทดสอบไม่เห็น
• Drawdown ของ Equity มักลึกกว่าของ Balance เพราะนับขาดทุนลอยระหว่างถือ
• จำนวนไม้น้อยทำให้ทุกตัวเลขในรายงานเชื่อถือได้น้อยลง

อ่านรายงานเป็นหน่วย R

รายงานแสดงผลเป็นเงินในสกุลของบัญชีทดสอบ ซึ่งขึ้นกับเงินฝากและขนาดไม้ที่ตั้งไว้ เพื่อเทียบระบบกันได้ง่ายขึ้น ให้แปลงเป็นหน่วย R คือผลของไม้หารด้วยความเสี่ยงของไม้นั้น ตัวอย่างในบทความนี้ทุกไม้เสี่ยง 1R เท่ากัน แนวคิดเรื่องหน่วย R อยู่ใน แผนการเทรดและบันทึกการเทรด

ตัวอย่างรายการเทรด 16 ไม้

ภาพด้านล่างแสดงผลปิดของแต่ละไม้ เส้น Balance สะสม และจุดต่ำสุดของ Equity ระหว่างที่ไม้ยังเปิดอยู่ ตัวเลขทางขวาคำนวณจากรายการนี้ทั้งหมด

รายการนี้ชนะ 8 ไม้และแพ้ 8 ไม้ ไม้แพ้ 7 ไม้เสีย −1R และอีกไม้เสีย −0.5R กำไรรวม (Gross Profit) คือ 13.1R ขาดทุนรวม (Gross Loss) คือ 7.5R กำไรสุทธิ (Total Net Profit) จึงเป็น 13.1 − 7.5 = +5.6R

Profit Factor

Profit Factor คือกำไรรวมหารด้วยขาดทุนรวม ในตัวอย่างคือ 13.1 ÷ 7.5 = 1.75 แปลว่าทุก 1R ที่เสีย ระบบได้กลับมา 1.75R ค่าที่ต่ำกว่า 1 คือขาดทุนสุทธิ ค่าที่สูงผิดปกติจากการทดสอบไม่กี่สิบไม้ หรือหลังการหาค่าตั้งหลายรอบ ควรทำให้ระวังมากกว่าดีใจ เพราะมักสะท้อนการปรับให้เข้ากับข้อมูลอดีตมากเกินไป

Expected Payoff

Expected Payoff คือกำไรสุทธิหารด้วยจำนวนไม้ ในตัวอย่างคือ 5.6 ÷ 16 = +0.35R ต่อไม้ ตัวเลขนี้ต้องเทียบกับต้นทุนที่การทดสอบอาจไม่เห็น ถ้า Spread และ Slippage จริงกินไป 0.05R ต่อไม้ ค่าคาดหวังจริงจะเหลือราว 0.30R ระบบที่ Expected Payoff เล็กมากจึงเปราะบางต่อต้นทุนที่เพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อย

Drawdown: Balance กับ Equity

Balance Drawdown วัดจากยอดหลังปิดไม้ ในตัวอย่าง Balance ขึ้นไปสูงสุด +2.5R หลังไม้ที่ 3 แล้วลงไปต่ำสุด −0.3R หลังไม้ที่ 8 จึงเป็น 2.8R แต่ไม้ที่ 9 ติดลบลอย 0.8R ก่อนจะปิดกำไร +2.5R Equity ระหว่างนั้นลงไปถึง −1.1R ทำให้ Equity Drawdown เป็น 3.6R

รายงานของ MT5 แสดงทั้งแบบ Absolute (ต่ำกว่าเงินเริ่มต้นเท่าไร) Maximal (จากยอดสูงสุดลงมาถึงต่ำสุด) และ Relative (เป็นเปอร์เซ็นต์) ระบบที่ถือหลายไม้พร้อมกันมักมีส่วนต่างระหว่าง Balance กับ Equity มาก เพราะไม้ที่ขาดทุนลอยยังไม่ถูกนับใน Balance จนกว่าจะปิด ตามที่อธิบายใน การบริหารทั้งตะกร้า และผลของ Drawdown ต่อการฟื้นตัวอยู่ใน Risk Management

Recovery Factor และ Sharpe Ratio

Recovery Factor คือกำไรสุทธิหารด้วย Drawdown สูงสุด ใช้ Drawdown ของ Equity จะได้ภาพที่ระวังกว่า ในตัวอย่างคือ 5.6 ÷ 3.6 ≈ 1.56 บอกว่ากำไรทั้งหมดใหญ่กว่าการลดลงที่หนักที่สุดราวหนึ่งเท่าครึ่ง ค่ายิ่งสูงยิ่งแปลว่าระบบฟื้นจากช่วงแย่ได้เร็วเมื่อเทียบกับกำไร

Sharpe Ratio วัดผลตอบแทนเทียบกับความแกว่ง แบบง่ายคือผลเฉลี่ยต่อไม้หารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ในตัวอย่างคือ 0.35 ÷ 1.39 ≈ 0.25 MT5 คำนวณ Sharpe ด้วยวิธีของตัวเอง ตัวเลขในรายงานจึงอาจต่างจากนี้ ใช้เทียบระหว่างการทดสอบที่ตั้งค่าเหมือนกันจะมีความหมายที่สุด

จำนวนไม้และตัวเลขประกอบ

• Total Trades — ยิ่งน้อย ทุกตัวเลขยิ่งแกว่งตามโชค 16 ไม้ในตัวอย่างนี้ใช้เพื่ออธิบายเท่านั้น
• Maximum consecutive losses — แพ้ติดกันสูงสุด ในตัวอย่างคือ 2 ไม้ ใช้เตรียมใจและเตรียมทุน
• Largest loss trade — ไม้ที่เสียมากที่สุด ถ้าใหญ่กว่าความเสี่ยงที่ตั้งไว้มาก ควรหาสาเหตุ
• Short และ Long trades — ผลแยกฝั่งซื้อฝั่งขาย ถ้ากำไรมาจากฝั่งเดียว อาจพึ่งเทรนด์ของช่วงทดสอบ

ความผิดพลาดที่พบบ่อย

• ดูกำไรสุทธิอย่างเดียว — ไม่ดูว่าต้องผ่าน Drawdown ลึกแค่ไหนกว่าจะได้มา
• ดูแค่ Balance Drawdown — ทั้งที่ Equity คือสิ่งที่บัญชีต้องทนจริง
• สรุปจากไม้จำนวนน้อย — ผลที่ดีจากไม่กี่สิบไม้อาจเป็นโชค
• เทียบรายงานที่ตั้งค่าต่างกัน — โหมดจำลองราคาหรือ Spread ต่างกันทำให้เทียบกันไม่ได้

สรุป

รายงาน Backtest ที่ดีต้องอ่านเป็นชุด กำไรสุทธิบอกว่าได้เท่าไร Profit Factor และ Expected Payoff บอกว่าได้มาอย่างไร Drawdown บอกว่าต้องทนอะไร และจำนวนไม้บอกว่าเชื่อได้แค่ไหน ก่อนหาค่าตั้งที่ทำให้ตัวเลขเหล่านี้ดีขึ้น ควรอ่าน Optimization และ Overfitting ส่วนการเทียบกับผลจริงอยู่ใน Forward Test