Chất lượng mô phỏng

Nói đơn giản

Mức độ trùng khớp giữa các mức giá mà trình kiểm thử đã dùng và các mức giá thực sự đã xảy ra. Con số thấp nghĩa là mô phỏng đã bịa ra phần lớn chuyển động giữa những mức giá nó biết, và chiến lược đã giao dịch trên phần bịa đó.

Vì sao quan trọng

Mọi con số khác trong một backtest đều được tính trên chuỗi giá mà trình kiểm thử đã dùng, nên chất lượng mô phỏng là con số quyết định phần còn lại của báo cáo đang đo chiến lược hay đo phép nội suy. Nó quan trọng nhất đúng ở nơi quảng cáo EA ồn ào nhất: các chiến lược trong ngày và scalping, có toàn bộ lợi thế nằm bên trong cây nến.

• ✓Nó giới hạn mức độ tin cậy của báo cáo. Một profit factor tính trên chuyển động nội nến do máy dựng ra là một sự thật về chính phép dựng đó.
• ✓Thiệt hại không đồng đều. Chiến lược đóng lệnh theo ngày gần như không thấy khác biệt; chiến lược có mục tiêu 5 pip có thể bị phần lớn số lệnh quyết định bởi những mức giá do trình kiểm thử bịa ra.
• ✓Đây là trường hay bị bỏ trống nhất, và một ô trống có thể tệ hơn một con số thấp. Lược đồ phía sau các trang sản phẩm này đặt mặc định là 99, nên một lần chạy trên tick tạo sinh vẫn hiển thị '99% modelling quality, against a 92% minimum' cho đến khi giá trị mặc định đó bị gỡ vào 2026-08-06.

Dùng để kiểm chứng một chiến lược

Dùng ở đâu

• Đọc ở đầu mọi báo cáo của MT5 Strategy Tester, in dưới dạng 'History Quality' kèm chế độ mô phỏng bên cạnh.
• Được trích trên trang một EA để xác lập profit factor và drawdown công bố đã được tính trên cái gì.
• Được chọn có chủ đích trước khi chạy: «mỗi tick dựa trên tick thật» (mô hình 4) cho mọi thứ trong ngày, các mô hình nhanh hơn chỉ dùng để quét tham số thô.
• Được so sánh giữa hai lần chạy của cùng một EA để giải thích vì sao các con số của chúng lệch nhau.

Backtest so với giao dịch thật

• Dữ liệu nội suy tạo ra những lệnh khớp chưa từng tồn tại. Trình kiểm thử giả định một đường đi mượt giữa các mức giá đã biết, nên dừng lỗ và chốt lời kích hoạt theo thứ tự mà thị trường chưa bao giờ đưa ra.
• Mô phỏng spread cố định loại bỏ phần giãn mà tài khoản thật phải trả, và phần giãn ấy giáng mạnh nhất vào những mục tiêu nhỏ vốn đã bị mô phỏng kém định giá sai.
• Mô phỏng bằng tick thật thu hẹp khoảng cách nhưng không xóa được nó: độ trễ, requote và cách khớp lệnh của chính sàn vẫn nằm ngoài mô phỏng.
• Hãy chờ đợi độ lớn của khoảng cách backtest–thực tế bám sát chất lượng mô phỏng: dữ liệu càng thô, bất ngờ càng lớn.

Phương pháp kiểm chứng khuyến nghị

1. 1Chọn mô hình kiểm thử trước khi chạy và ghi lại cùng kết quả, thay vì báo cáo bất cứ thứ gì lần chạy trước tình cờ dùng.
2. 2Dùng tick thật cho mọi chiến lược giao dịch trong ngày, và trước hết hãy kiểm tra terminal có tick hay không — tệp ticks.dat phía sau một lần chạy công bố ở đây chỉ nặng 123 KB, tức là chẳng có kho nào cả.
3. 3Chạy lại chiến lược đã hoàn thiện trên nguồn tick thật thứ hai rồi so sánh: chính sự đồng thuận giữa các nguồn mới biến con số thành bằng chứng.
4. 4Hãy nêu con số chất lượng cùng với nguồn trong mọi lần chạy công bố, để người đọc có thể tái lập thay vì phải tin.

Ví dụ

Bốn lần chạy đã công bố trên trang này, tất cả đều đọc cùng một trường của trình kiểm thử. Ba trong số đó dùng cùng mô hình — mô hình 0, mỗi tick sinh ra từ nến M1 — trên cùng lịch sử của sàn, và chỉ khác nhau ở số công cụ mà lần chạy phải nạp.

Chính khối lượng công việc của một lần chạy rổ kéo con số của nó xuống, nên không trang sản phẩm rổ nào ở đây công bố con số chất lượng, thay vì một con số thấp mà người đọc sẽ hiểu sai.

Cách diễn giải

Hãy xem chất lượng mô phỏng như một điều kiện gắn kèm mọi con số khác trong báo cáo, và đọc thời gian nắm giữ của chiến lược trước khi quyết định nó nặng đến đâu.

• Hãy khớp dữ liệu với khung thời gian của chiến lược. Mục tiêu càng nhỏ thì phần kết quả được định đoạt giữa những mức giá trình kiểm thử biết càng lớn.
• Con số cao trên một nguồn không tên chỉ là nửa lời khẳng định. Chính nguồn mới làm nó tái lập được.
• Khi hai lần chạy cùng một EA lệch nhau, hãy kiểm tra chế độ mô phỏng trước khi đi tìm lỗi trong bộ quy tắc.

Trong 30 trang EA ở đây, 6 trang nêu chất lượng mô phỏng — tất cả đều ở mức 100 % và đều là các lần chạy trên tick thật. 24 trang còn lại không nêu gì cả: 12 chạy mô hình 0, tức trình kiểm thử dựng từng tick từ nến M1 thay vì phát lại tick đã ghi — kể cả hai lần chạy rổ mà báo cáo in ra 72 % — và 12 lần chạy tick thật khác không nêu con số nào. Một cổng kiểm tra khi build đọc chính các trang đã phát hành thay vì mã nguồn, vì giá trị mặc định 99 nằm trong lược đồ và việc soát văn bản nguồn sẽ bỏ lỡ con đường quay lại tiếp theo.

Sai lầm thường gặp

Câu hỏi thường gặp

Backtest của một EA nên có chất lượng mô phỏng bao nhiêu?

Với mọi chiến lược mở và đóng lệnh trong ngày, hãy dùng tick thật với chất lượng lịch sử ở mức 100 % hoặc gần đó. Với hệ thống đóng lệnh theo ngày, dữ liệu nội suy từ nến khoảng 90 % thường là đủ. Con số này quan trọng tương ứng với phần kết quả của chiến lược được định đoạt giữa những mức giá mà trình kiểm thử biết.

Vì sao chất lượng mô phỏng dưới 100 % ngay cả trên dữ liệu tick thật?

Vì trình kiểm thử báo cáo mức độ lịch sử phủ kín cửa sổ được yêu cầu. Lỗ hổng trong tick sàn lưu, những năm đầu được đắp lại từ nến, một cửa sổ bắt đầu trước khi có lịch sử tick, hoặc một lần chạy phải nạp nhiều công cụ cùng lúc đều làm giảm con số này ngay cả khi bản thân lần chạy dùng tick thật. Điều cuối cùng khiến con số của lần chạy nhiều mã không thể so với lần chạy một mã.

Backtest 90 % có vô dụng không?

Không vô dụng, nhưng hạn chế. Đó là bộ lọc hợp lý cho chiến lược chậm và là nền tảng tồi để công bố con số cho một chiến lược nhanh, bởi phép nội suy cung cấp đúng đường đi nội nến mà chiến lược mục tiêu ngắn đang giao dịch.

Thuật ngữ liên quan

• Backtest Backtest (kiểm thử lại): mô phỏng các quy tắc giao dịch của một EA trên dữ liệu giá lịch sử để ước lượng chiến lược đó đã hoạt động ra sao trong quá khứ.
• Dữ liệu tick Dữ liệu tick là bản ghi mọi thay đổi giá riêng lẻ của một công cụ — mỗi tick mang dấu thời gian, giá bid và giá ask của riêng nó — và đó chính là thứ MT5 phát lại trong mô hình 'Every tick based on real ticks', thay vì tự dựng ra đường đi giữa các nến.
• Tối ưu hóa quá mức Tối ưu hóa quá mức là việc tinh chỉnh tham số EA quá khớp với dữ liệu lịch sử, tạo ra chiến lược đẹp trên backtest nhưng kém trên dữ liệu chưa từng thấy, vì nó khai thác nhiễu thay vì mẫu hình thị trường thật.
• Phân tích walk-forward Phân tích walk-forward là phương pháp xác thực: tối ưu lại chiến lược trên một cửa sổ lịch sử, giao dịch nguyên vẹn bộ tham số đó trên cửa sổ liền sau, rồi trượt cả hai cửa sổ tới và lặp lại — chỉ trích dẫn những đoạn chưa bị đụng tới.

Tài nguyên liên quan

• Cách chạy backtest trong MT5 (và trong hai con số sụt giảm của báo cáo, nên tin con số nào)Hướng dẫn
• Tối ưu hóa tham số MT5: 116 tổ hợp, 252 lượt chạy, 0 thiết lập được phát hànhHướng dẫn
• Cách đọc báo cáo backtest MT5: mỗi con số là tuyên bố về tổng thể nàoHướng dẫn