Walk Forward Analysis คือ การวิเคราะห์ระบบแบบก้าวเดินไปข้างหน้า โดยใช้ Optimization หาค่า optimized parameters จาก In-Sample Period ไปใช้ใน Backtesting ใน Out-Of-Sample Period ถัดๆไป  เพื่อทดสอบระบบว่าเมื่อนำมาใช้งานจริงๆ (Out-Of-Sample Period) แล้วจะได้ผลลัพท์ที่ดีหรือใกล้เคียงจาก In-Sample Period แค่ไหน แล้วยังเป็นการทดสอบเรื่อง Curve Fitting ด้วย

Walk Forward Analysis (WFA) แบ่งหลักๆ ได้ 2 แบบ คือ

1. AmiBroker’s Built-in  Walk Forward Analysis จาก
   1. Easy Mode
   2. Advanced Mode
2. Monte Carlo Walk Forward Analysis (User’s Code)

WFA Parameters in AmiBroker

ในวีดีโอชุดนี้จะทำการแนะนำ AmiBroker’s Built-in Walk Forward Analysis ซึ่งทาง ThaiQuants เรียกทั้ง Easy และ Advanced Modes รวมกันว่าเป็น Basic WFA ซึ่งมี parameters หลักๆดังนี้

• Start จุดเริ่มต้น Optimize ของช่วงที่ 1 ในการทำ Walk Forward
• End จุดสิ้นสุด Optimize ของช่วงที่ 1 (End – Start = ระยะเวลาทดสอบในช่วงหนึ่งๆ)
• Step เวลาที่จะเลื่อนไปยังช่วงถัดไป เช่น 1 ปี หรือ 6 เดือน
• Last สิ้นสุด Optimize ระยะสุดท้าย
• Anchored/Unanchored จะทำการล๊อคจุดเริ่มต้นของช่วงที่ 1 เพื่อทำการ Optimization หรือไม่

Easy Mode VS Advanced Mode

Advanced Mode  จะแตกต่างจาก Easy Mode คือ สามารถปิด Out Of Sample Period ได้ หรือ  สามารถปิด In Sample Period ได้  และ ค่าของ Out Of Sample Period ไม่จำเป็นต้องเท่ากับ Step Period ( ใน Basic Mode ค่าของ STEP และ Out Of Sample Period มีค่าเท่ากัน )

Advantages of Basic WFA (AmiBroker’s Built-in WFA)

1. ใช้งานง่าย แค่ใส่ข้อมูลที่ AmiBroker ต้องการ
2. ทำการวิเคราะห์ระบบเบื้องต้น อย่างรวดเร็ว ไม่ต้องโค้ดอะไรเพิ่ม
3. วิเคราะห์ตัวแปรที่จะถูก Optimized ได้งานในขั้นต้น
4. สามารถตรวจสอบกรณี Curve Fitting ได้
5. ได้ผลลัพท์คร่าวๆ ในการประเมินระบบ
6. รวดเร็วเมื่อเทียบกับผลลัพท์ที่ได้ ถ้าไม่ต้องการวิเคราะห์ต่ออย่างละเอียด

Disadvantages of Basic WFA (AmiBroker’s Built-in WFA)

1. Missing Trades แบบสุ่ม (Random) ไม่สามารถวิเคราะห์ได้
2. Slippage แบบสุ่ม (Random) ไม่สามารถวิเคราะห์ได้
3. ไม่ทำ Sensitivity Analysis จากข้างต้นได้อย่างละเอียด
4. ถูกจำกัดจากข้อมูลโดยข้อมูลชุดเดียวถูกนำไปใช้ใน Out Of Sample Period เหมือนมี Simulation ชุดเดียว
5. ผลจากข้อ 6 ทำให้ขาดข้อมูลทางสถิติ ในการวิเคราะห์ระบบต่อไปได้
6. เสียเวลา เทียบกับผลที่ได้มา ถ้าต้องการนำไปวิเคราะห์ต่ออย่างละเอียด

วีดีโอ (ดีมากๆครับ)

[sociallocker]

[/sociallocker]

เพิ่มเติม:

• Monte Carlo Simulation in AmiBroker
• Walk Forward Testing by AmiBroker
• Walk Forward Optimization by Wikipedia