แชร์แนวทางการ Backtesting หุ้นฉบับ Python + Vibe Code

🚀 แชร์แนวทางการ Backtesting หุ้นฉบับ Python + Vibe Code

(การทดสอบกลยุทธ์ด้วยการคุยกับ AI และเขียนโค้ดแบบเน้นผลลัพธ์)

1. การเตรียมขุมพลังข้อมูล (Data Preparation)

• Symbol List: ดึงรายชื่อหุ้นจำนวนมากจาก Nasdaq.com มาเป็นไฟล์ .csv (เช่น ตลาด NYSE, NASDAQ) เพื่อใช้เป็นรายชื่อตั้งต้น

• Price Data: ใช้ Library yfinance ในการดึงราคา Daily ย้อนหลัง ซึ่งครอบคลุมหลายสิบปีตามความเก๋าของหุ้นตัวนั้นๆ

• AI Fetching: สั่งให้ AI (เช่น Claude) เขียนสคริปต์อ่านไฟล์ CSV แล้วไปไล่ดึงราคาจาก yfinance มาเก็บไว้ในเครื่อง (Local Cache) เพื่อป้องกันการโดน Rate Limit (โดนแบนชั่วคราว) และช่วยให้การรัน Backtest ครั้งต่อไปทำได้รวดเร็วไม่ต้องโหลดใหม่

2. วางกลยุทธ์และสมมติฐาน (Strategy & Hypothesis)

• พิสูจน์ทฤษฎี: นำแนวคิดจากหนังสือหรืออินเทอร์เน็ตมาตั้งคำถามว่า "เชื่อถือได้แค่ไหน?" เพราะบางระบบอาจกำไรแค่ช่วงปีที่ตลาดเป็นใจ แต่ระยะยาวอาจขาดทุน

• กำหนดกรอบเวลา: ระบุระยะเวลาถือครองให้ชัดเจนเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ เช่น 30 วัน, 60 วัน หรือ 250 วัน

• Ranking System (Optional): ออกแบบระบบคะแนนเพื่อเฟ้นหา Top N (เช่น หุ้นที่คะแนนสูงสุด 5 หรือ 10 อันดับแรก) เพื่อดูว่าการกระจายความเสี่ยงแบบไหนให้ผลตอบแทนดีที่สุด

Vibe Check: คุณสามารถพิมพ์อธิบายกลยุทธ์เป็นภาษาคน หรือแนบไฟล์สรุปให้ AI แล้วสั่งว่า "ช่วยทำ Backtest ตามกลยุทธ์นี้ โดยใช้ข้อมูลใน Folder ที่เตรียมไว้ที"

3. เทคนิคเพื่อลดการ Overfitting (Anti-Overfitting)

เพื่อให้มั่นใจว่ากลยุทธ์เรา "เจ๋งจริง" ไม่ใช่แค่ "โชคดีในอดีต" ผมจะใช้ 4 เทคนิคจากคลิปที่ไปแกะมาซึ่งอ้างว่าเป็นหนึ่งในการทดสอบของของ Jim Simons จาก Renaissance Technologies

• Parameter Sensitivity: ลองเปลี่ยนค่าตัวเลขในอินดิเคเตอร์เล็กน้อย หากผลกำไรเปลี่ยนจากหน้ามือเป็นหลังมือ แสดงว่าระบบนั้นเปราะบาง (Overfit) ระบบที่ดีต้องให้ผลใกล้เคียงกันในหลายช่วงค่า

• Walk Forward Optimization: แบ่งข้อมูลเป็นส่วน "ซ้อม" (Train) เพื่อหาค่าที่ดีที่สุด และส่วน "สอบ" (Test) ที่โค้ดไม่เคยเห็นข้อมูลมาก่อน เพื่อดูว่าระบบยังทำงานได้ดีกับสภาวะตลาดใหม่ๆ หรือไม่

• Stress Testing & Execution Delay:

• จำลองช่วงวิกฤต (2008 หรือ 2020) และเพิ่มค่าคอมมิชชัน/Slippage เป็น 2 เท่า

• Execution Delay: ลองตั้งค่าให้ซื้อขายช้าลง 1-5 วัน เพื่อดูว่าถ้าเราเข้าออเดอร์ไม่ทันราคาเป๊ะๆ เรายังจะกำไรอยู่ไหม

• Monte Carlo Simulations: สลับลำดับการเทรดในอดีตนับพันครั้งเพื่อหาค่าความเสี่ยงสูงสุด (Max Drawdown) ที่อาจเกิดขึ้นจริง

4. การตรวจสอบผลลัพธ์และการบันทึก (Logging & Agentic Memory)

• Reality Check: ปรับปรุงเงื่อนไขให้เข้ากับชีวิตจริง เช่น "ซื้อที่ราคาเปิดวันถัดไป" (Next Day Open) เพราะตลาดอเมริกาปิดเช้ามืดของไทย ราว ๆ ตี 3-4 ตาม daylight saving time

• AGENTS.md (The Smart Memory): บันทึกระบบและ Documentation ทั้งหมดไว้ในไฟล์ Markdown แบบย่อ (Compressed Index) เพื่อให้ AI สามารถอ่านและเข้าใจบริบททั้งหมดของโปรเจกต์ได้ทันทีในทุก Turn ที่เราคุยต่อ

• พร้อมพ์สำหรับ AGENTS.md (ได้มาจากใน FB) : สร้าง agent.md บันทึกระบบด้วยพร้อมพ์ (อันนี้ได้จากในเฟซบุ๊ก) : ทีนี้สร้าง AGENTS.md (The "Dumb" Way): แค่ไฟล์ Markdown ธรรมดาๆ ที่ยัด Documentation ฉบับย่อ (Compressed Docs Index) ใส่ลงไปดื้อๆ กระบวนการทำงาน: 1. บีบอัดเอกสารสำคัญเป็น index ขนาดเล็ก (ประมาณ 8KB) 2. ฝังไว้ในไฟล์ AGENTS.md 3. โมเดลเข้าถึงข้อมูลได้ทันทีทุก turn ข้อได้เปรียบ: - ไม่มี decision point ที่อาจผิดพลาด - ข้อมูลพร้อมใช้งานตลอดเวลา - ลดความซับซ้อนของระบบโดยรวม

⚠️ ข้อจำกัดและจุดอ่อนที่ต้องระวัง (The Blind Spots)

แม้เราจะทำ Backtest มาดีแค่ไหน แต่ข้อมูลจากไฟล์ .csv ทั่วไปมักมีข้อผิดพลาดที่เรียกว่า "Survivorship Bias":

1. หุ้นที่ล้มละลายหายไป (Delisted Stocks): รายชื่อหุ้นที่เราโหลดมาวันนี้ คือหุ้นที่ "รอดชีวิต" อยู่ในปัจจุบัน แต่ในอดีตมีหุ้นหลายตัวที่ล้มละลายหรือถูกถอดออกจากตลาด ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มักไม่มีในไฟล์ CSV ปัจจุบัน ทำให้ผลการ Backtest ดูดีเกินจริง (เพราะเราทดสอบแต่กับผู้ชนะ)

2. การรวมหุ้น/แตกหุ้น (Corporate Actions): หากข้อมูลราคาไม่ได้ปรับค่า (Adjusted Price) ให้ถูกต้อง การแตกหุ้นหรือรวมหุ้นอาจทำให้กราฟราคากระโดด จนระบบคำนวณกำไรผิดพลาดมหาศาล

3. ข้อมูลเป็นข้อมูลในอดีต ไม่สะท้อนอนาคต : ในการเทรดจริงไม่มีอะไรแน่นอน และยังมีเรื่องของสภาพจิตใจเข้ามาเกี่ยว ทำให้การเทรดจริงไม่เป็นไปตาม strategy หรือ ผลทดสอบย้อนหลังที่เราทดลอง

4. ข้อมูลไม่ครบถ้วน: หุ้นบางตัวอาจมีข้อมูลขาดหายไปบางช่วงใน yfinance ซึ่งหาก AI ไม่ได้จัดการ Error handling ไว้ อาจทำให้การคำนวณค่าเฉลี่ยผิดเพี้ยนไปจากความจริง