ในการตลาดอินดี้เทรด คุณจะเห็นเลข 2 ตัวนี้บ่อยมาก:
- Win% (Percent Profitable) = ไม้ที่ชนะ / ไม้ทั้งหมด
- PF (Profit Factor) = กำไรรวม / ขาดทุนรวม
ทั้งคู่ดูง่าย แต่ถ้าอ่านโดยไม่มี บริบท = หลงทาง
Win% สูงไม่แปลว่าระบบดี
ระบบที่ ตั้ง TP ใกล้ + ตั้ง SL ไกล จะมี Win% สูงโดยธรรมชาติ (ชนะบ่อย ไม้เล็ก) แต่ไม้ที่แพ้ใหญ่กว่าไม้ที่ชนะมาก = ขาดทุนรวม
ตัวอย่าง: Win% 70%, ไม้ชนะเฉลี่ย +10, ไม้แพ้เฉลี่ย −50 → 100 ไม้: ชนะ 70 × 10 = +700, แพ้ 30 × 50 = −1500 = ขาดทุน −800
PF เพียวๆ ก็โดนหลอกได้
PF 2.5 ฟังดูเทพ แต่ถ้า ทดสอบบน 12 ไม้ = sample เล็กไป statistical power ต่ำ — บังเอิญดีก็ได้
ระบบที่จะเชื่อได้ ต้อง:
- PF > 1 (ขั้นต่ำ — หมายถึงกำไรรวมเกินขาดทุนรวม)
- Sample ≥ 30 ไม้ (ขั้นต่ำสถิติ), 100+ ดีกว่า, 500+ ดีมาก
- ทดสอบหลายช่วงเวลา (in-sample + out-of-sample)
- ทดสอบหลายคู่ (ไม่ใช่หาคู่ที่ออกมาดีคู่เดียวมาขาย)
เกณฑ์อ่าน Backtest แบบไม่หลง
| ตัวเลขที่เห็น | ถามตัวเองว่า |
|---|---|
| Win% 75% | ขนาดไม้ชนะ vs ไม้แพ้เท่าไหร่? Risk-Reward Ratio? |
| PF 2.0 | บน sample กี่ไม้? ทดสอบช่วงไหน? |
| Net Profit +$10,000 | DD (drawdown) สูงสุดเท่าไหร่? |
| ”ทำกำไรในตลาดผันผวน” | ทดสอบในตลาดสงบด้วยไหม? |
| ไม่มี baseline เทียบ | คู่นี้ลงเองตามธรรมชาติเปอร์เซ็นต์เท่าไหร่? |
เกณฑ์ของเรา (ก่อนเปิด config ให้ใช้)
- PF > 1 บนไม้ทดสอบ ≥ 30
- ทดสอบหลายปีครอบคลุม regime หลายแบบ
- ทดสอบทุก side (Buy + Sell)
- เปิดดูตัวเลขจริงทุกตัว ไม่ซ่อน
นี่คือ ครัวเปิด — เรารายงาน, คุณตัดสินใจ