وجدت مؤشراً بنسبة فوز 78%. تم اختباره رجعياً على مدى عامين. معرض لـ 500 صفقة. منحنى الأسهم يصعد ويتجه يميناً كالحلم.
تبدأ التداول الحي. خلال أسبوعين، أعدت شهراً من المكاسب.
ماذا حدث؟
الاختبار الرجعي كذب. ليس لأن الأرقام كانت مزيفة - ولكن لأن الاختبار الرجعي نفسه معطل جوهرياً بطرق لا يفكر فيها معظم المتداولين أبداً.
المشكلة الأساسية في الاختبار الرجعي
الاختبار الرجعي يجيب على السؤال: "كيف كانت ستؤدي هذه الاستراتيجية على البيانات التاريخية؟"
لكن هذا ليس السؤال الذي تحتاج إجابته. السؤال الحقيقي هو: "كيف ستؤدي هذه الاستراتيجية على بيانات لم ترها من قبل؟"
هذان سؤالان مختلفان تماماً. والفجوة بينهما هي حيث يخسر المتداولون المال.
المشكلة 1: ملاءمة المنحنى
كل سوق لديه أنماط. بعضها حقيقي ومستمر. معظمها ضوضاء عشوائية بدت كأنماط.
عندما تبني أو تحسّن استراتيجية على بيانات تاريخية، فأنت تلائمها لكليهما - الأنماط الحقيقية والضوضاء. كلما زادت التحسينات، كلما التقطت استراتيجيتك الضوضاء بشكل أكثر كمالاً. تصبح خريطة مثالية للعشوائية التي حدثت في الماضي.
ثم يأتي المستقبل بعشوائية مختلفة. استراتيجيتك المحسّنة بشكل مثالي، المضبوطة لالتقاط أنماط لم تكن حقيقية أبداً، تنهار.
كيف تكتشف ملاءمة المنحنى:
- الاستراتيجية لديها العديد من المعلمات المحددة (RSI يجب أن يكون بالضبط 67، وليس 65 أو 70)
- الأداء يتدهور بشكل كبير مع تغييرات صغيرة في المعلمات
- الاستراتيجية تعمل بشكل مذهل على أصل واحد لكنها تفشل على أصول مماثلة
- قواعد وشروط كثيرة جداً
كلما كانت القواعد أكثر تحديداً، كلما زاد احتمال أنها تلتقط ضوضاء بدلاً من إشارة.
المشكلة 2: تحيز الاستشراف
هذا خفي ومدمر.
تحيز الاستشراف يحدث عندما يستخدم اختبارك الرجعي معلومات لم تكن متاحة في وقت الصفقة. المصدر الأكثر شيوعاً؟ المؤشرات التي تعيد الرسم.
لكنه يذهب أعمق من ذلك. فكر في:
- استخدام بيانات نهاية اليوم لاستراتيجيات ستُنفذ خلال اليوم
- مؤشرات تستخدم شموع مستقبلية في حساباتها
- قواعد استراتيجية أُنشئت بعد رؤية النتائج
- "تجنب" فترات معينة لأنك تعرف ماذا حدث
حتى الاختبارات الرجعية الصادقة يمكن أن يكون لديها تحيز استشراف مدمج. المطور يعرف أن 2020 شهد انهياراً، لذا الاستراتيجية لديها قاعدة "بالصدفة" تقلل التعرض في بداية 2020. يبدو كإدارة مخاطر عبقرية. في الواقع هو مجرد استرجاع متنكر في صورة استشراف.
المشكلة 3: تحيز الناجين
اختبارك الرجعي يشمل الأصول الموجودة اليوم. لا يشمل تلك التي أفلست، أو أُزيلت من القائمة، أو انهارت إلى الصفر.
هذا يهم أكثر مما تعتقد.
إذا كنت تختبر رجعياً استراتيجية زخم تشتري القوة، فاختبارك التاريخي يشتري فقط القوة التي نجت. الأسهم التي أظهرت نفس أنماط القوة ثم انهارت ليست في مجموعة بياناتك.
اختبارك الرجعي يبدو أفضل من الواقع لأنه يتداول فقط الفائزين - بعد الحدث.
المشكلة 4: تغييرات نظام السوق
أسواق 2010 ليست أسواق 2020. الخوارزميات التي كادت تكون موجودة الآن تمثل 70% من الحجم. المتداولون الأفراد لديهم أدوات وسلوكيات مختلفة. السياسة النقدية تغيرت بشكل كبير.
استراتيجية اختُبرت رجعياً من 2015-2020 كانت تعمل في فترة غير عادية تاريخياً من التقلب المنخفض والدعم المستمر للبنك المركزي. ثم جاء 2022 بالتضخم ورفع أسعار الفائدة ونظام مختلف تماماً.
الاستراتيجية لم "تتوقف عن العمل". لم تُختبر أبداً على نوع السوق الذي ستواجهه فعلياً.
المشكلة 5: واقع التنفيذ
الاختبارات الرجعية تفترض:
- حصلت على السعر المحدد الذي أردته
- لم يكن هناك انزلاق
- طلبك لم يحرك السوق
- يمكنك دائماً الدخول والخروج عندما تطلق الإشارة
- السبريد كان ثابتاً
لا شيء من هذا صحيح في التداول الحي.
استراتيجية السكالبينج تلك بنسبة فوز 55% ونسبة مخاطرة-عائد 1:1؟ بعد الانزلاق الواقعي وتكاليف السبريد، هي خاسرة. الاختبار الرجعي لم يعرف أبداً.
إذاً ماذا تفعل بدلاً من ذلك؟
إذا كان الاختبار الرجعي التقليدي معيباً إلى هذا الحد، هل هناك طريقة لاختبار الاستراتيجيات بصدق؟
نعم - لكنها تتطلب مناهج مختلفة جوهرياً. الاختبار الأمامي على بيانات غير مرئية. التحقق خارج العينة. تحليل المشي للأمام. اختبار إجهاد مونت كارلو. هذه الطرق موجودة تحديداً لأن الباحثين أدركوا أن الاختبار الرجعي البسيط يخلق وهم ميزة حيث لا توجد.
الهدف يتحول من "إثبات أن الاستراتيجية تعمل" إلى "محاولة كسرها قبل أن يفعل السوق ذلك".
الخلاصة
توقف عن الثقة في الاختبارات الرجعية. ابدأ في التشكيك فيها.
عندما يُظهر لك شخص نتائج تاريخية مذهلة، اسأل:
- هل اختُبر هذا خارج العينة؟
- ما الأساس المنطقي لهذه الميزة؟
- كيف يؤدي مع معلمات مختلفة؟
- هل يعمل على أصول متعددة؟
- هل المؤشر يعيد الرسم؟
إذا لم يستطيعوا الإجابة على هذه الأسئلة، فالاختبار الرجعي لا قيمة له - بغض النظر عن مدى جمال منحنى الأسهم.
كيف تبدو الميزة الصادقة فعلاً
الاستراتيجيات الأقوى ليست ملائمة للضوضاء التاريخية. إنها مبنية على منطق هيكل السوق الذي يمكنك توضيحه:
لماذا تتكرر الدورات: التجميع والتوزيع المؤسسي يخلقان أنماطاً متكررة. المال الذكي يشتري في قيعان الدورة، يبيع في قممها. هذا السلوك هيكلي، ليس عشوائياً - يستمر عبر الأنظمة.
لماذا يؤكد الحجم الاتجاه: تدفق المال يكشف النية. السعر يمكن أن يكذب (اختراقات وهمية، صيد الوقف)، لكن الحجم يُظهر أين يتحرك رأس المال فعلياً. التجميع يبدو مختلفاً عن التوزيع.
لماذا يهم التوافق: عندما تتفق أنظمة مستقلة متعددة، تقل الإشارات الخاطئة. مؤشر واحد يمكن أن يخطئ. خمسة مؤشرات تشير لنفس الاتجاه له معنى.
الميزة المبنية على منطق هيكل السوق تنجو من تغييرات النظام. الميزة المبنية على "RSI يجب أن يكون بالضبط 67" لا تنجو. السؤال ليس "هل نجح هذا في الماضي؟" إنه "هل هناك سبب منطقي لاستمرار نجاحه؟"
هذا هو الأساس الذي يستحق البناء عليه.
تريد مؤشرات مبنية على المنطق، وليس ملاءمة المنحنى؟
مجموعة Signal Pilot المكونة من 7 مؤشرات مبنية على هيكل السوق: دورات تتكرر بسبب السلوك المؤسسي، حجم يكشف تدفق المال، توافق يرشح الضوضاء. الإشارات التي لا تعيد الرسم تعني أن ما تراه في التاريخ هو ما كنت ستراه مباشرة.
لا تحسينات سخيفة. لا "يعمل بشكل مثالي على هذا الأصل الواحد مع هذه الإعدادات بالضبط". فقط أسس منطقية يمكنك توضيحها.
جرب التحليل المبني على المنطق مجاناً ←هل لديك جمهور؟ اربح حتى 30% عمولات متكررة
← كن شريكًاناقش هذه المقالة مع المتداولين في مجتمعنا
← انضم إلى Discord