ความคิดเห็นที่ 1 1. อาจจะมาจาก 1 ปี มีวันเทรด 21วัน*12เดือน = 252   2-3. ขอตอบแบบวิธีที่ผมใช้นะครับ ผมว่าข้อมูลยิ่งมาก ยิ่งดี ยิ่งนำมาปรับใช้ได้มาก เช่น ผมมีข้อมูลย้อนหลัง 2 ปี จาก มค 54 - ธค 55 ผมจะ back test ย้อนตั้งแต่ มค 54 ถึง ธค 55 แล้ว plot graph ดู ผลตอบแทน จากนั้น จะ update กราฟ ทุก ๆ เดือน เพิ่มเข้าไป มค 54 - มค56 (หรือทุกสัปดาห์ กรณีเทรด intraday) เพิ่มเข้าไป เพื่อดูแนวโน้มของระบบ ข้อมูลจากการทำ back test มีประโยชน์มาก ต่อยอดของระบบได้อีกเยอะเลยครับ จากคุณ : ปู้ต่ง เขียนเมื่อ : 20 ธ.ค. 55 17:51:07

ความคิดเห็นที่ 2 ขอบคุณมากครับ จากคุณ : passionoflabyrinth เขียนเมื่อ : 20 ธ.ค. 55 18:36:24

ความคิดเห็นที่ 3 ขอเอาหลักของ medical statistics มาประยุกต์นะครับ อ้างอิง http://www.mahidol.ac.th/mueng/research/human/sample_size_estimation.pdf ให้ดูตรงสูตร estimation of single proportion ซึ่งกรณีที่ใช้ p=0.5 และ alpha=0.05 จะได้ n=96 ซึ่งผมคิดว่ามันเป็นการบอก probability ของ winning trade ได้ในระดับหนึ่ง แต่อย่าลืมนะครับ ต่อให้ได้ค่านี้มา ไม่ใช่ว่าจะเชื่อถือได้ตลอด เนื่องจากจะมีช่วงเวลาหนึ่ง (ซึ่งไม่รู้ว่าจะยาวนานแค่ไหน) ที่ระบบจะมี preformance drop ลงตามธรรมชาติของการสุ่มแบบใส่กลับ ต่อมาตรงสูตร estimation of single mean ผมคิดว่าจะใช้เมื่ออยากรู้ค่า avg. loss, avg. win ว่ะจะมีประมาณซักเท่าไหร่ ถ้าใช้ alpha ที่ 0.05, d 1% ถ้าจำไม่ผิด n=2xx ซึ่งใกล้กับที่ จขกท. บอก แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น อย่าลืมนะครับ ที่มาที่ไปของสูตรเหล่านี้ มี assumption ว่าการกระจายตัวของข้อมูลจะต้องเป็น normal distribution ถามตัวเองดูให้ดีว่าค่าสถิติของ จขกท. กระจายตัวแบบ normal หรือไม่ จากคุณ : We are X . เขียนเมื่อ : 20 ธ.ค. 55 19:16:53

ความคิดเห็นที่ 4 ขอบคุณทุกท่านนะครับ ผมกลับไปนั่งคิด แล้วได้มาอีกบางประเด็นครับ -ถ้าเราใช้ข้อมูลตั้งแต่จุดเริ่มต้นตลอด ระบบของเราจริงๆอาจจะใช้ไม่ได้แล้วก็ได้ใน1หรือครึ่งปีที่ผ่านมา แต่ด้วยความที่เราใช้ข้อมูลตั้งแต่เริ่ม อาจทำให้เราจับข้อผิดพลาดไม่ได้รึเปล่าครับ ดังนั้นเราควรจะขยับจุดเริ่มต้นของข้อมูลไปเรื่อยๆ?? -การกระจายข้อมูลของราคาหุ้น ผมว่า มันไม่ใช่normal distributionนะครับ แบบนี้ ยิ่งงานยากไปใหญ่ จากคุณ : passionoflabyrinth เขียนเมื่อ : 21 ธ.ค. 55 12:19:16