วิธีทดสอบและที่มาข้อมูล

แหล่งข้อมูลราคา

• OANDA (ผ่าน TradingView): แท่ง H1 ของทองและคู่เยน 2005–2026 ใช้ทั้งใน TradingView Strategy Tester และเอนจิน Python
• Dukascopy: ข้อมูล 1 นาที bid/ask จริง สำหรับ Quant Prototype (2019–2026) และ News Radar (2013–2026)

สองวิธีทดสอบ

1. TradingView Strategy Tester: รันสคริปต์จริงบน TradingView ด้วย Bar Replay ทีละช่วง แล้วนำรายการไม้มาต่อกัน ใช้กับ Gold Swing, Gold H1, Gold Breakout และ Trend Rider
2. เอนจิน Python: เขียนกฎเดียวกับสคริปต์ใหม่ใน Python แล้วตรวจกับ TradingView จนจุดเข้าตรงกัน 99.7% ใช้กับ Ichimoku MTF เพราะรันต่อเนื่อง 20 ปีได้เหมือนบอทจริง (TradingView ต้องเริ่มนับใหม่ทุกช่วง)

สองวิธีให้ตัวเลขต่างกันเล็กน้อย เราเทียบกันเฉพาะภายในวิธีเดียวกันเสมอ

วิธีคิดคะแนนเรตติ้ง

คะแนน (0–5 ดาว) ออกแบบให้เทียบข้ามระบบที่ใช้ความเสี่ยงต่อไม้ต่างกันได้อย่างยุติธรรม จึงไม่ใช้กำไรดิบ แต่ใช้อัตราส่วนแทน:

• 30% Profit Factor — PF 1.0 ได้ 0 คะแนน, PF 2.0 ขึ้นไปได้เต็ม
• 30% กำไรต่อปี ÷ DD สูงสุด — ตั้งแต่ 4 เท่าขึ้นไปได้เต็ม
• 20% ความสม่ำเสมอ — ไม่มีปีขาดทุนได้เต็ม ปีที่ขาดทุนหักคะแนนตามสัดส่วนของช่วงทดสอบ
• 20% จำนวนไม้ — 1,000 ไม้ขึ้นไปได้เต็ม (ไม้น้อย = สถิติเชื่อถือได้น้อยกว่า)

ระดับ: 4.5 ขึ้นไป ดีเยี่ยม · 3.5 ขึ้นไป ดี · 2.5 ขึ้นไป พอใช้ · ต่ำกว่านั้น ทดลอง · ป้าย “อันดับ 1” คือระบบที่คะแนนสูงสุดในแต่ละกลุ่ม, “ดีสุด” ที่เวอร์ชันคือเวอร์ชันที่คะแนนสูงสุดของระบบนั้น และ “แนะนำ” คือระบบที่เราเลือกเอง พร้อมเหตุผลบนการ์ด

ตัวเลขแต่ละตัวหมายถึงอะไร

• กำไรเฉลี่ยต่อปี (ทบต้น): ขนาดไม้คิดจากยอดเงินล่าสุดตามความเสี่ยงต่อไม้ของแต่ละระบบ ความเสี่ยงของแต่ละระบบไม่เท่ากัน จึงเทียบกำไรข้ามระบบตรงๆ ไม่ได้
• DD สูงสุด: เงินลดลงมากที่สุดจากจุดสูงสุดเดิม คิดจากยอดเงินหลังปิดไม้
• Profit Factor (PF): กำไรรวมของไม้ชนะ ÷ ขาดทุนรวมของไม้แพ้ มากกว่า 1 คือกำไร
• แพ้ติดสูงสุด: จำนวนไม้แพ้ติดกันมากที่สุด เรียงตามเวลาปิดไม้
• R: ผลของไม้เทียบกับความเสี่ยงที่ตั้งไว้ เช่น +2R คือได้ 2 เท่าของที่เสี่ยง

กราฟจุดเข้า-ออกในหน้าประวัติเทรด

กราฟวาดจากข้อมูลราคาจริงของแหล่งเดียวกับที่ใช้ทดสอบ ลูกศรคือจุดเข้า วงกลมคือจุดออก เส้นประคือ SL/TP เมื่อมีข้อมูล ราคาเข้าของระบบที่มาจาก TradingView ใช้ราคาเปิดของแท่งที่เข้าไม้

ข้อจำกัดของผลจำลอง

• ผลจำลองไม่รวมต้นทุนจริงทั้งหมด เช่น spread กว้างช่วงข่าว ราคาเข้าคลาด และค่า swap
• ระบบถูกพัฒนาด้วยข้อมูลในอดีต แม้จะตรวจซ้ำหลายแบบ ผลในอนาคตก็อาจต่ำกว่านี้
• สถิติที่ยืนยันจากการรันจริงอยู่ในหน้า รันจริง ซึ่งยังสั้นอยู่