الاختبار الرجعي والاختبار الأمامي لنموذج دخول

ما الذي ستتعلمه

• كيف تكتب قواعد دقيقة بما يكفي لاختبارها.
• كيف تسجّل النتائج بوحدة R وتحسب القيمة المتوقعة ومعامل الربح.
• لماذا يهم حجم العيّنة وكيف يمكن لعدد قليل من الصفقات أن يغيّر كل شيء.
• كيف تتجنب الإفراط في المواءمة وانحياز استباق المعلومات، وكيف يساعد الاختبار الأمامي.

الشرح

الاختبار الرجعي (backtesting) يعني تطبيق قواعد ثابتة على بيانات سابقة وتسجيل ما كان سيحدث. والاختبار الأمامي (forward-testing) يعني تطبيق القواعد نفسها على بيانات جديدة لحظة حدوثها، في حساب تجريبي أو بحجم صغير جدًا. والاختبار الرجعي الجيد دليل على الماضي، لا وعد بشأن المستقبل.

قواعد قابلة للاختبار

يجب أن تكون الإجابة عن كل قاعدة بنعم أو لا. فعبارة «اتجاه قوي» غير قابلة للاختبار. أما «إغلاق يومي فوق SMA لـ 50 يومًا، وآخر قاع متأرجح يومي لم يُكسر» فقابلة للاختبار. اكتب: السوق، والأطر الزمنية، وشروط نموذج الدخول، ومحفّز الدخول، ووقف الخسارة، والهدف أو طريقة الخروج، والحد الأقصى للمخاطرة لكل صفقة.

التسجيل بوحدة R

سجّل كل نتيجة بوصفها مضاعفًا للمخاطرة المخططة. ومن القائمة تحسب:

• نسبة الصفقات الرابحة = الصفقات الرابحة ÷ جميع الصفقات
• القيمة المتوقعة = مجموع R ÷ عدد الصفقات
• معامل الربح = مجموع R الرابحة ÷ مجموع R الخاسرة (كرقم موجب)
• أطول سلسلة خسائر وأكبر تراجع (drawdown، أي أكبر هبوط من قمة في رصيدك التراكمي)

أدرج التكاليف المقدّرة (فروق الأسعار، والرسوم، والانزلاق السعري) خصمًا بوحدة R لكل صفقة.

حجم العيّنة

العيّنة الصغيرة كثيرة الضوضاء. فكلما قلّ عدد الصفقات، زاد تحكّم صفقة أو صفقتين محظوظتين في النتيجة. اجمع أكبر عدد ممكن من الصفقات بشكل معقول، من ظروف سوق مختلفة (اتجاهات، ونطاقات عرضية، وتقلب مرتفع ومنخفض)، قبل أن تثق برقم ما.

الإفراط في المواءمة وانحياز استباق المعلومات

الإفراط في المواءمة (curve-fitting، أو الإفراط في التحسين) يعني تعديل القواعد والإعدادات حتى يبدو الماضي مثاليًا. فتصف القواعد حينئذٍ ضوضاء الماضي، لا سلوكًا قابلًا للتكرار. والحماية: أبقِ القواعد بسيطة، وثبّتها قبل الاختبار، واختبر على فترة منفصلة لم تستخدمها أثناء بناء القواعد.

انحياز استباق المعلومات (look-ahead bias) يعني استخدام معلومات لم تكن متاحة وقت اتخاذ القرار. ومن الأمثلة: استخدام نقطة تأرجح قبل تأكيدها، أو استخدام إغلاق اليوم لتقرير دخول خلال ذلك اليوم. وعند الاختبار يدويًا، مرّر الرسم البياني إلى الأمام شمعة واحدة في كل مرة.

مثال محلول

مثال افتراضي: 40 صفقة مسجّلة في اختبار رجعي لنموذج دخول واحد. المخاطرة المخططة €100 لكل صفقة (1R).

1. الأرباح: 16 صفقة، بمجموع +33.6R (متوسط +2.1R). الخسائر: 24 صفقة، بمجموع −24.0R.
2. نسبة الصفقات الرابحة: 16 ÷ 40 = 40%
3. النتيجة الصافية: 33.6R − 24.0R = +9.6R. القيمة المتوقعة: 9.6R ÷ 40 = +0.24R لكل صفقة
4. معامل الربح: 33.6 ÷ 24.0 = 1.4
5. التكاليف المقدّرة 0.1R لكل صفقة: 40 × 0.1R = 4.0R. الصافي بعد التكاليف: 9.6R − 4.0R = +5.6R، أي 0.14R لكل صفقة (نحو €14 لكل صفقة عند مخاطرة €100). الضرائب غير محتسبة.

اختبار الحساسية، قبل التكاليف: احذف أفضل صفقتين (+4.5R و+4.0R، بمجموع +8.5R). عندها 9.6R − 8.5R = +1.1R على 38 صفقة ≈ +0.03R لكل صفقة. تكاد الأفضلية تختفي. هذه العيّنة أصغر بكثير من أن يُوثق بها، لذا فالخطوة التالية هي مزيد من بيانات الاختبار الرجعي واختبار أمامي.

خطأ شائع

نشاط تطبيقي

نتائج افتراضية بوحدة R لعشر صفقات: +2، −1، −1، +3، −1، +1.5، −1، −1، +2، −1. احسب نسبة الصفقات الرابحة، وصافي R، والقيمة المتوقعة، ومعامل الربح. ثم اكتب سببًا واحدًا يجعل 10 صفقات غير كافية.

أهم النقاط

• لا يمكن اختبار سوى القواعد التي إجابتها نعم/لا اختبارًا أمينًا.
• سجّل كل صفقة بوحدة R، بما في ذلك التكاليف، واحسب القيمة المتوقعة ومعامل الربح والتراجع.
• العيّنات الصغيرة مضلِّلة؛ تحقّق من مدى تحكّم عدد قليل من الصفقات في النتيجة.
• تجنّب الإفراط في المواءمة وانحياز استباق المعلومات؛ وأكّد النتائج باختبار أمامي على بيانات جديدة.

الخطوة التالية

لقد أنهيت هذه الدورة؛ تابِع مع دورة «إدارة المخاطر والصفقات» (Risk & Trade Management) لتحويل نموذج دخول مُختبَر إلى خطة متكاملة لتحديد حجم المراكز والتحكم في التراجعات وإدارة الصفقات.