Backtest là gì? Vì sao backtest không đủ để đánh giá mô hình?
Backtest là một bước quan trọng trong quá trình phát triển và kiểm tra chiến lược giao dịch. Tuy nhiên, nếu chỉ dựa vào kết quả backtest trên dữ liệu quá khứ, bạn rất dễ rơi vào "ảo tưởng chiến thắng". Để đánh giá mô hình một cách toàn diện, bạn cần hiểu rõ các rủi ro như overfitting và tầm quan trọng của kiểm tra out-of-sample.
1. Backtest là gì?
Backtest là quá trình kiểm tra một chiến lược giao dịch hoặc mô hình dự báo trên dữ liệu lịch sử. Bạn áp dụng các quy tắc/mô hình của mình lên dữ liệu quá khứ để xem nếu áp dụng trong thực tế thì kết quả sẽ ra sao.
Các bước cơ bản của backtest:
- Xây dựng chiến lược/mô hình giao dịch.
- Áp dụng mô hình lên dữ liệu lịch sử (in-sample).
- Đánh giá kết quả: lợi nhuận, drawdown, tỷ lệ thắng, v.v.
2. Vì sao backtest không đủ để đánh giá mô hình?
a. Nguy cơ ảo tưởng từ dữ liệu quá khứ
- Thị trường luôn thay đổi, những gì hiệu quả trong quá khứ chưa chắc sẽ hiệu quả trong tương lai.
- Nếu chỉ tối ưu mô hình cho dữ liệu lịch sử, bạn dễ rơi vào bẫy overfitting.
b. Overfitting là gì?
Overfitting là hiện tượng mô hình "học vẹt" dữ liệu quá khứ, ghi nhớ chi tiết nhiễu thay vì học quy luật tổng quát. Khi gặp dữ liệu mới, mô hình này thường hoạt động kém hiệu quả.
Dấu hiệu nhận biết:
- Kết quả backtest rất tốt, nhưng khi áp dụng thực tế lại thua lỗ.
- Mô hình quá phức tạp, có quá nhiều tham số hoặc quy tắc.
c. Tầm quan trọng của kiểm tra out-of-sample
Để đánh giá mô hình thực sự, bạn cần kiểm tra trên dữ liệu out-of-sample (dữ liệu chưa từng dùng để xây dựng mô hình).
Quy trình chuẩn:
- Chia dữ liệu thành hai phần: in-sample (dùng để xây dựng và tối ưu mô hình) và out-of-sample (dùng để kiểm tra).
- Chỉ đánh giá hiệu quả mô hình trên out-of-sample mới biết được khả năng tổng quát hóa.
3. Lời khuyên khi đánh giá mô hình giao dịch
- Luôn chia dữ liệu thành in-sample và out-of-sample.
- Không tối ưu quá mức cho dữ liệu quá khứ.
- Kết hợp backtest với forward test (test trên dữ liệu mới, thời gian thực).
- Đánh giá mô hình bằng nhiều chỉ số, không chỉ lợi nhuận.
Tóm tắt
Backtest là bước bắt buộc, nhưng không đủ để đánh giá mô hình. Hãy cẩn trọng với overfitting và luôn kiểm tra out-of-sample để đảm bảo mô hình của bạn thực sự hiệu quả trong thực tế.