Cùng số lệnh, độ tin cậy vẫn khác nhau: điều kiện độc lập

Kết luận: hãy đếm lại số lệnh thành "số lần thử độc lập"

Số lệnh trong backtest càng nhiều thì kết quả càng đáng tin. Tuy nhiên, điều này chỉ đúng khi từng lệnh độc lập với nhau. Với EA mở nhiều vị thế cùng chiều tại cùng một thời điểm, hoặc nhiều EA trên các mã khác nhau nhưng cùng phản ứng với một nhịp thị trường, số mẫu thực sự có thể thấp hơn khá nhiều so với số lệnh ghi trong báo cáo.

Khi đánh giá EA, chúng tôi cũng xem "có bao nhiêu quyết định độc lập" trước khi xem "đã vào bao nhiêu lệnh". Bài viết này tổng hợp cách nghĩ và quy trình kiểm tra đó.

Vì sao tương quan làm giảm số mẫu

Có thể bạn chỉ đang đếm cùng một quyết định 5 lần

Giả sử một EA mỗi khi có tín hiệu lại mở đồng thời 5 vị thế, và cả 5 đều đóng theo cùng một biến động giá. Báo cáo ghi 100 lệnh, nhưng thực tế EA chỉ đưa ra 20 quyết định đối với thị trường. Tung đồng xu 100 lần và tung 20 lần rồi chép mỗi kết quả 5 lần là hai chuyện hoàn toàn khác nhau về khả năng loại trừ yếu tố may rủi.

Trong thống kê, tương quan giữa các lệnh càng mạnh thì số mẫu thực sự càng nhỏ. Theo một mô hình đơn giản, nếu số lệnh là n và tương quan trung bình giữa các lệnh là ρ, số mẫu thực sự xấp xỉ n ÷ (1 + (n − 1) × ρ). Khi ρ bằng 0, số mẫu giữ nguyên bằng số lệnh; nhưng chỉ cần ρ dương một chút là số mẫu thực sự giảm mạnh. Tương quan thực tế không đều đặn như vậy, nên hãy xem công thức này như một thước đo để lấy cảm giác.

"EA khác nhau" chưa chắc đã độc lập

Vấn đề này không dừng lại ở một EA. Ví dụ, MEGAMAX DONCHIAN và DONCHIAN ENGINE của chúng tôi đều được backtest trên USDJPY H1 với cùng giai đoạn kiểm tra (2017.01.01 - 2026.06.01): số lệnh lần lượt là 629 và 631, thời gian giữ lệnh trung bình là 32:58:21 và 32:42:37. Các con số gần nhau đến vậy nên hợp lý khi cho rằng thời điểm vào/ra lệnh trùng nhau khá nhiều (chúng tôi chưa đối chiếu từng lệnh, nên không thể khẳng định mức độ trùng khớp). Dù chạy cả hai cùng lúc, mức phân tán cũng không thể được xem là có bằng chứng từ 1,260 lần kiểm chứng độc lập.

Các mẫu hình chính làm mất tính độc lập

Với các EA dạng danh mục nhiều mã như ATLAS, chính cách kết hợp các mã quyết định chất lượng của sự phân tán. Trong 1193 lệnh của backtest, có bao nhiêu lệnh đến từ giai đoạn tương quan thấp thì không thể biết chỉ bằng cách nhìn số lệnh.

Quy trình kiểm tra cụ thể

1. Xuất lịch sử giao dịch ra CSV. Có thể xuất từ tab "Giao dịch" (Deals) trong báo cáo backtest của MT5.
2. Gộp theo thời điểm vào lệnh. Các lệnh vào cùng chiều trong cùng một nến (với H1 là cùng một giờ) được gộp thành một nhóm. Số nhóm là thước đo gần đúng cho "số quyết định độc lập".
3. Xem mức chồng lấn của thời gian giữ lệnh. EA có thời gian giữ trung bình dài hơn khoảng cách giữa các lệnh có thể luôn nắm nhiều vị thế cùng lúc.
4. Đếm lại theo lãi/lỗ hằng ngày. Thay vì theo từng lệnh, hãy lấy "lãi/lỗ của một ngày" làm một mẫu rồi tính lại tỷ lệ thắng và PF; cách này loại bỏ được phần lớn hiệu ứng thổi phồng do mở lệnh đồng thời.
5. So sánh các EA định chạy chung. Xếp lãi/lỗ hằng ngày của hai EA cạnh nhau để xem chúng có thắng/thua cùng ngày hay không.

Cách nghĩ cơ bản về kiểm chứng cũng được chúng tôi tổng hợp trong Kiến thức về EA và MT5.

Giới hạn và lưu ý

Những điều nói ở trên cũng có giới hạn.

• Tương quan không cố định. Ngay cả các mã thường ít tương quan cũng dễ đồng loạt đi cùng chiều khi thị trường biến động mạnh. Dù dữ liệu thời bình trông "độc lập", giả định này có thể sụp đổ đúng lúc bạn cần nó nhất.
• Gộp theo ngày cũng làm mất thông tin. Bạn tiến gần hơn tới tính độc lập, nhưng đổi lại số mẫu nhỏ đi và việc đánh giá trở nên khó theo một nghĩa khác. Không có đáp án cố định cho việc nên gộp theo đơn vị nào.
• Chúng tôi cũng chưa đếm lại được toàn bộ EA của mình. Kết quả áp dụng quy trình trong bài cho tất cả EA vẫn chưa ở dạng có thể công bố. Số lệnh hiển thị là số lệnh khớp trong báo cáo.
• Kiểm tra tính độc lập không đảm bảo có lợi nhuận. Thứ bạn biết được chỉ là thước đo mức độ mà kết quả đó có thể được giải thích bằng may rủi, chứ không phải kết quả trong tương lai.

Tóm tắt

• Dù số lệnh bằng nhau, nếu các lệnh có tương quan thì độ tin cậy thống kê vẫn giảm
• Mở lệnh đồng thời, thời gian giữ lệnh chồng lấn, các mã tương quan cao và chạy kết hợp EA có logic giống nhau đều làm giảm số mẫu thực sự
• Có thể ước lượng "số quyết định độc lập" bằng cách gộp theo thời điểm vào lệnh hoặc đếm lại theo lãi/lỗ hằng ngày
• Dù thời bình trông độc lập, tương quan có thể tăng mạnh khi thị trường biến động đột ngột
• Khi kết hợp nhiều EA, hãy đánh giá theo việc thời điểm giao dịch có trùng nhau hay không, chứ không dựa vào mã giao dịch hay tên EA