Cuộc tranh luận về hiệu quả của tỷ lệ Fibonacci đã tồn tại từ lâu đời như chính phân tích kỹ thuật. Những người ủng hộ xem nó như một bản đồ dẫn đến cấu trúc tiềm ẩn của thị trường, trong khi những người chỉ trích lại coi nó là chiêm tinh học tài chính, cho rằng thành công được nhận thức của nó chỉ là sản phẩm của thiên kiến xác nhận. Cách duy nhất để vượt qua ý kiến cá nhân và đi vào thực tế là thông qua các thử nghiệm khách quan và nghiêm ngặt.
Kiểm tra ngược là quá trình áp dụng một bộ quy tắc giao dịch cụ thể vào dữ liệu thị trường lịch sử để xác định xem chiến lược đó có sinh lời trong quá khứ hay không. Đối với một công cụ mang tính chủ quan như Fibonacci, quá trình này khá khó khăn, nhưng đó là cách duy nhất để trả lời câu hỏi quan trọng: Liệu chiến lược này có thực sự có lợi thế về mặt thống kê hay không?
Thử thách: Vượt qua tính chủ quan
Không giống như một chỉ báo như đường trung bình động cắt nhau, vốn tạo ra tín hiệu rõ ràng, khách quan và có thể dễ dàng tự động hóa, phân tích Fibonacci vốn mang tính tùy ý. Việc lựa chọn các điểm đỉnh và đáy dao động có thể được diễn giải theo nhiều cách, nghĩa là hai nhà giao dịch có thể xem xét cùng một biểu đồ và vẽ các mức khác nhau.
Tính chủ quan này khiến việc kiểm thử ngược tự động gần như bất khả thi đối với hầu hết các nền tảng. Do đó, cần phải kiểm thử ngược thủ công, đòi hỏi một khuôn khổ nghiêm ngặt, được xác định trước để loại bỏ sự tùy tiện khỏi quy trình.
Hướng dẫn từng bước về Backtesting thủ công
Một backtest thành công phụ thuộc vào việc tạo ra một kế hoạch giao dịch với các quy tắc rõ ràng và mang tính cơ học đến mức không có chỗ cho việc diễn giải trong quá trình thử nghiệm.
Bước 1: Xác định Chiến lược giao dịch mục tiêu
Trước tiên, hãy tạo ra một bộ quy tắc cụ thể cho việc tham gia, thoát ra và quản lý rủi ro. Sự mơ hồ là kẻ thù của một bài kiểm tra hợp lệ. Một chiến lược được xác định rõ ràng có thể trông như thế này:
Tài sản và Khung thời gian : EUR/USD, sử dụng biểu đồ Ngày để biết xu hướng và biểu đồ 4 giờ để biết tín hiệu.
Bộ lọc xu hướng: Đường EMA 50 kỳ phải nằm trên đường EMA 200 kỳ trên biểu đồ hàng ngày để xác nhận xu hướng tăng. Chỉ các giao dịch mua mới được xem xét.
Định nghĩa về điểm dao động : Sóng xung lực được định nghĩa là một đợt dịch chuyển ít nhất 300 pip từ đáy dao động lên đỉnh dao động. Đáy dao động là điểm thấp nhất trong ba nến, với đáy cao hơn ở mỗi bên.
Tín hiệu vào lệnh : Vào lệnh mua nếu giá thoái lui và chạm vùng giữa mức Fibonacci 50% và 61,8%. Lệnh vào lệnh chỉ có hiệu lực nếu một nến engulfing tăng giá hình thành trong vùng này trên biểu đồ 4 giờ.
Dừng lỗ : Đặt lệnh dừng lỗ cách mức thấp nhất của đợt dao động kết thúc quá trình thoái lui 10 pip (Điểm C).
Mục tiêu lợi nhuận : Mục tiêu lợi nhuận đầu tiên là đỉnh trước đó (Điểm B). Mục tiêu thứ hai là mức mở rộng Fibonacci 127,2%.
Bước 2: Chọn Dữ liệu Lịch sử
Chọn một thị trường cụ thể và một khoảng thời gian dữ liệu lịch sử đáng kể. Dữ liệu nên bao gồm nhiều điều kiện thị trường, bao gồm xu hướng mạnh, thị trường giá xuống và dao động đi ngang. Khuyến nghị nên sử dụng dữ liệu ít nhất năm năm để đảm bảo chiến lược được triển khai hiệu quả.
Bước 3: Mô phỏng và ghi lại giao dịch
Sử dụng nền tảng biểu đồ với dữ liệu lịch sử, hãy quay lại thời điểm bắt đầu của giai đoạn bạn đã chọn. Di chuyển từng thanh biểu đồ một, như thể mọi thứ đang diễn ra theo thời gian thực. Đừng nhìn về phía trước. Khi đã đáp ứng chính xác bộ quy tắc của bạn từ Bước 1, hãy ghi lại giao dịch vào bảng tính với các cột sau:
- Số giao dịch
- Ngày nhập cảnh
- Giá nhập cảnh
- Giá dừng lỗ
- Giá mục tiêu lợi nhuận
- Rủi ro tính bằng Pip (Giá vào lệnh – Giá dừng lỗ)
- Phần thưởng tính bằng Pip (Mục tiêu lợi nhuận – Giá vào lệnh)
- Tỷ lệ rủi ro/phần thưởng
- Kết quả (Thắng/Thua)
- Lợi nhuận/Lỗ theo Pip
Lặp lại quá trình này cho đến khi ghi lại được số lượng giao dịch có ý nghĩa thống kê, lý tưởng nhất là 100 giao dịch trở lên.
Bước 4: Phân tích các số liệu hiệu suất
Sau khi thu thập dữ liệu, hãy phân tích kết quả để đánh giá tính khả thi của chiến lược.
Tỷ lệ thắng : Tỷ lệ phần trăm giao dịch có lợi nhuận.
Tỷ lệ Rủi ro/Phần thưởng Trung bình (RRR) : Tỷ lệ thắng cao không bắt buộc nếu RRR mạnh. Ví dụ, một chiến lược có tỷ lệ thắng 40% có thể mang lại lợi nhuận cao nếu số người thắng trung bình lớn gấp ba lần số người thua trung bình (RRR 1:3).
Hệ số lợi nhuận : Được tính bằng Lợi nhuận gộp/Lỗ gộp. Giá trị trên 1 biểu thị khả năng sinh lời. Giá trị trên 1,5 thường được coi là tốt.
Mức giảm tối đa: Mức lỗ phần trăm đáng kể nhất từ đỉnh giá trị cổ phiếu đến đáy tiếp theo. Chỉ số này đo lường mức độ tổn thất tiềm ẩn của một chuỗi thua lỗ và là một thước đo quan trọng cho việc quản lý rủi ro .
Kỳ vọng : Tính toán số tiền trung bình mà một nhà giao dịch có thể mong đợi thắng hoặc thua trong mỗi giao dịch.
- Kỳ vọng = (Tỷ lệ thắng x Quy mô thắng trung bình) – (Tỷ lệ thua x Quy mô thua trung bình)
- Kỳ vọng dương có nghĩa là chiến lược có lợi thế về mặt thống kê.
Diễn giải kết quả và tiến về phía trước
Mục tiêu của việc kiểm tra ngược không phải là để chứng minh Fibonacci hoạt động trên mọi thị trường, mà là để xác định xem chiến lược dựa trên quy tắc cụ thể của bạn có hiệu quả trên một thị trường và khung thời gian cụ thể hay không. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng các chiến lược Fibonacci cơ bản không hiệu quả hơn việc tung đồng xu, với tỷ lệ thành công dưới 50%. Tuy nhiên, một kế hoạch được xác định rõ ràng, kết hợp các yếu tố hội tụ, chẳng hạn như đường trung bình động hoặc bộ dao động động lượng, có thể tạo ra kỳ vọng tích cực.
Nếu backtest cho kết quả khả quan, bước cuối cùng trước khi mạo hiểm vốn thực tế là forward testing, còn được gọi là giao dịch giấy. Điều này bao gồm việc áp dụng chiến lược vào mô phỏng thị trường thực tế trong vài tuần hoặc vài tháng.
Kiểm thử thuận chiều xác nhận chiến lược hoạt động hiệu quả trong điều kiện thị trường hiện tại và, quan trọng không kém, là nhà giao dịch sở hữu kỷ luật tâm lý cần thiết để thực hiện kế hoạch mà không bị chệch hướng. Kiểm thử ngược biến một công cụ chủ quan thành một hệ thống dựa trên dữ liệu, thay thế hy vọng bằng xác suất.