ระบบเทรดอัตโนมัติ (Expert Advisor: EA) ได้รับความนิยมในหมู่นักลงทุนและนักเทรด เนื่องจากความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการซื้อขายโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม มีหลายกรณีที่ระบบ EA สามารถทำกำไรได้ดีใน Backtest แต่เมื่อใช้งานจริงกลับล้มเหลว บทความนี้วิเคราะห์สาเหตุหลักที่ทำให้ EA ไม่สามารถทำงานได้ดีในตลาดจริง ได้แก่ การปรับจูนมากเกินไป (Overfitting), ความแตกต่างระหว่างเงื่อนไข Backtest และตลาดจริง, กลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงสูง และการเปลี่ยนแปลงของตลาด การทำความเข้าใจปัจจัยเหล่านี้จะช่วยให้นักลงทุนเลือกและพัฒนาระบบ EA ที่มีความเสถียรและเหมาะสมกับตลาดจริงมากขึ้น

1. บทนำ

การใช้ระบบเทรดอัตโนมัติ (EA) ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในหมู่นักลงทุน เนื่องจากสามารถลดอารมณ์ในการซื้อขายและดำเนินกลยุทธ์ตามที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อย่างไรก็ตาม ปัญหาสำคัญที่พบคือ EA หลายตัวสามารถสร้างผลตอบแทนสูงในการทดสอบย้อนหลัง (Backtest) แต่เมื่อนำไปใช้งานจริงกลับล้มเหลว บทความนี้จะวิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้เกิดความแตกต่างระหว่าง Backtest และการใช้งานจริง รวมถึงแนวทางการพัฒนา EA ให้มีความเสถียรมากขึ้น

2. ปัจจัยที่ทำให้ EA ไม่สามารถทำกำไรในตลาดจริง

2.1 การปรับจูนมากเกินไป (Overfitting)

Overfitting เกิดขึ้นเมื่อ EA ถูกออกแบบให้เหมาะสมกับข้อมูลในอดีตมากเกินไป แต่ไม่สามารถปรับตัวกับข้อมูลใหม่ได้ ระบบที่ผ่านการปรับแต่งมากเกินไปอาจสามารถจับสัญญาณการเคลื่อนไหวของตลาดในอดีตได้อย่างแม่นยำ แต่เมื่อตลาดมีการเปลี่ยนแปลง ระบบจะไม่สามารถตอบสนองได้ ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างมาก

ตัวอย่างเช่น EA ที่ถูกออกแบบให้ซื้อขายตามแนวโน้ม (Trend Following) โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) ที่เหมาะสมกับข้อมูลของปี 2020-2022 อาจทำกำไรได้ดีในช่วงเวลาดังกล่าว แต่เมื่อเงื่อนไขตลาดเปลี่ยนเป็นภาวะไร้แนวโน้ม (Sideway) ในปี 2023 ระบบจะไม่สามารถทำกำไรได้

2.2 ความแตกต่างระหว่าง Backtest และตลาดจริง

Backtest ใช้ข้อมูลย้อนหลังและจำลองสภาพตลาด แต่ไม่สามารถสะท้อนสภาพแวดล้อมการซื้อขายจริงได้อย่างสมบูรณ์ โดยมีปัจจัยที่แตกต่างกัน ได้แก่:

• Slippage และ Spread: ใน Backtest การซื้อขายมักถูกจำลองให้เกิดขึ้นในราคาที่กำหนด แต่ในตลาดจริง อาจเกิด Slippage ทำให้ราคาซื้อขายคลาดเคลื่อนจากที่คาดการณ์ไว้

• Liquidity และ Market Impact: ในตลาดจริง ปริมาณการซื้อขาย (Liquidity) อาจไม่เพียงพอสำหรับคำสั่งขนาดใหญ่ ทำให้ราคามีการเคลื่อนไหวที่คาดเดาไม่ได้

• Execution Delay: การส่งคำสั่งซื้อขายในตลาดจริงอาจมีความล่าช้า ส่งผลให้ผลลัพธ์แตกต่างจาก Backtest

ตัวอย่างเช่น EA ที่ใช้กลยุทธ์ Scalping โดยตั้งค่า Stop Loss ที่ 5 pips และ Take Profit ที่ 10 pips อาจดูเหมือนทำกำไรได้ดีใน Backtest แต่เมื่อใช้งานจริง พบว่า Slippage และ Spread ส่งผลให้ Take Profit ถูกลดลง และ Stop Loss ถูกขยายขึ้น ทำให้กำไรลดลงหรือขาดทุน

2.3 กลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงสูง

EA ที่โฆษณาว่าสามารถทำกำไรสูงมักใช้กลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น:

• Martingale: เพิ่มขนาดการเทรดเมื่อขาดทุน เพื่อให้สามารถคืนทุนและทำกำไรเมื่อราคาเคลื่อนกลับไปทิศทางที่ต้องการ อย่างไรก็ตาม หากตลาดเคลื่อนที่ผิดทางเป็นระยะเวลานาน อาจทำให้พอร์ตการลงทุนล้มเหลว

• Grid Trading: เปิดคำสั่งซื้อและขายจำนวนมากโดยหวังว่าราคาจะกลับมาที่จุดสมดุล แต่หากตลาดเกิดแนวโน้มที่รุนแรง อาจทำให้เกิดการขาดทุนอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น EA ที่ใช้ Martingale ในการซื้อขาย EUR/USD เริ่มต้นที่ 0.1 lot หากขาดทุนจะเพิ่มเป็น 0.2 → 0.4 → 0.8 lot ซึ่งหากราคาเคลื่อนไหวผิดทางอย่างต่อเนื่อง อาจทำให้พอร์ตถูกล้างได้

2.4 การเปลี่ยนแปลงของตลาด

ตลาดการเงินมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา เช่น นโยบายทางเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ย และปัจจัยทางการเมือง ทำให้กลยุทธ์ที่เคยใช้ได้ผลอาจไม่สามารถนำมาใช้ได้อีก

ตัวอย่างเช่น กลยุทธ์ Mean Reversion ซึ่งอาศัยหลักการที่ว่าราคามักจะกลับไปสู่ค่าเฉลี่ย หากใช้ในช่วงที่ตลาดมีแนวโน้มที่รุนแรง (เช่น ในช่วงวิกฤตเศรษฐกิจ) อาจทำให้เกิดการขาดทุนหนัก

3. แนวทางแก้ไขและการพัฒนา EA ที่มีความเสถียร

เพื่อให้ EA สามารถทำงานได้ดีในตลาดจริง ควรพิจารณาหลักการดังต่อไปนี้:

• การทดสอบ Forward Test: ใช้บัญชีเดโม่หรือบัญชีจริงที่มีขนาดเล็กเพื่อทดสอบผลลัพธ์ของ EA ในสภาวะตลาดจริง

• การออกแบบระบบที่มีการบริหารความเสี่ยง: หลีกเลี่ยงการใช้ Martingale หรือ Grid Trading และกำหนด Stop Loss ที่เหมาะสม

• การทดสอบด้วยข้อมูลตลาดที่แตกต่างกัน: ใช้ข้อมูลที่ครอบคลุมช่วงเวลาหลายปีและตลาดที่แตกต่างกันเพื่อตรวจสอบความยืดหยุ่นของระบบ

• การคำนึงถึง Slippage และ Spread: ใช้ Backtest ที่มีการจำลองเงื่อนไขตลาดจริงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สมจริง

4. บทสรุป

แม้ว่า EA จะสามารถทำกำไรใน Backtest ได้ดี แต่มีหลายปัจจัยที่อาจทำให้ไม่สามารถทำกำไรในตลาดจริงได้ เช่น Overfitting, ความแตกต่างของสภาวะตลาดจริง, กลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงสูง และการเปลี่ยนแปลงของตลาด การพัฒนา EA ที่มีความเสถียรต้องอาศัยการทดสอบที่รอบคอบและการบริหารความเสี่ยงที่เหมาะสม เพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพในตลาดการเงินที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา