อัตราชนะอย่างเดียวไม่พอ｜Risk-Reward และค่าคาดหวัง (Expectancy)
แม้อัตราชนะ 80% ก็อาจขาดทุนโดยรวมได้ บทความนี้อธิบายว่าทำไมการดูอัตราชนะเพียงอย่างเดียวจึงทำให้ประเมินผิดได้ง่าย และสรุป 2 มุมมองคือ risk-reward และค่าคาดหวัง
เมื่อประเมินวิธีการเทรด สิ่งแรกที่คนส่วนใหญ่ดูคือ "อัตราชนะ" การคิดว่า "อัตราชนะสูง = วิธีการที่ดี" เป็นความคิดที่เป็นธรรมชาติ แต่หากตัดสินวิธีการจากอัตราชนะเพียงอย่างเดียว ข้อสรุปอาจไม่ตรงกับกำไรขาดทุนจริง คุณอาจมีอัตราชนะสูงแต่ยอดเงินในบัญชีกลับลดลงเรื่อย ๆ ซึ่งแม้จะดูแปลกในตอนแรก แต่ในการเทรดถือเป็นเรื่องที่พบได้ไม่ยาก
บทความนี้จะอธิบายว่าทำไมอัตราชนะเพียงอย่างเดียวจึงไม่เพียงพอ และสรุป 2 มุมมองที่ควรพิจารณาควบคู่กันเมื่อประเมินวิธีการ ได้แก่ "อัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทน (risk-reward)" และ "ค่าคาดหวัง (expectancy)" ในเชิงแนวคิด บทความนี้ไม่ได้แนะนำวิธีการใดเป็นการเฉพาะ และไม่ได้นำเสนอวิธีที่ทำให้ชนะ แต่เป็นเพียงกรอบความคิดว่าควรมองวิธีการอย่างไรเท่านั้น
อัตราชนะวัดอะไร
ก่อนอื่น มาทำความเข้าใจว่าตัวเลขอัตราชนะแสดงถึงอะไร
อัตราชนะคือสัดส่วนของจำนวนเทรดที่ปิดสถานะด้วยกำไรเมื่อเทียบกับจำนวนเทรดทั้งหมด หากเทรด 10 ครั้งและได้กำไร 7 ครั้ง อัตราชนะจะเท่ากับ 70% เนื่องจากเข้าใจง่ายและตรงไปตรงมา อัตราชนะจึงมักเป็นตัวชี้วัดแรกที่ใช้ประเมินวิธีการ
อย่างไรก็ตาม มีจุดที่ต้องระวังอยู่ อัตราชนะนับเพียงจำนวนครั้งที่ชนะ โดยไม่ได้รวมจำนวนเงินของกำไรหรือขาดทุนในแต่ละครั้ง แม้จะรู้ว่าชนะ 7 ครั้งและแพ้ 3 ครั้ง แต่ตัวเลขอัตราชนะไม่ได้บอกว่า 7 ครั้งนั้นได้เงินเพิ่มเท่าไร และ 3 ครั้งนั้นเสียเงินไปเท่าไร
กล่าวคือ อัตราชนะสะท้อนวิธีการเพียงด้านเดียวเท่านั้น
ทำไมอัตราชนะเพียงอย่างเดียวจึงไม่เพียงพอ
หากขนาดของกำไรและขาดทุนแตกต่างกัน กำไรขาดทุนอาจติดลบได้แม้อัตราชนะจะสูง
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาวิธีการต่อไปนี้
อัตราชนะ 80% (ชนะ 8 ครั้งจาก 10 ครั้ง)
เทรดที่ชนะ: +1,000 บาท × 8 = +8,000 บาท
เทรดที่แพ้: −7,000 บาท × 2 = −14,000 บาท
รวม = −6,000 บาท
เนื่องจากชนะบ่อย อัตราชนะจึงออกมาสูงถึง 80% แต่การขาดทุนก้อนใหญ่ที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราวได้ลบล้างกำไรเล็ก ๆ ก่อนหน้าทั้งหมด ผลรวมจึงติดลบ รูปแบบนี้มักเกิดขึ้นกับการเทรดที่รีบทำกำไรเล็ก ๆ แต่เลื่อนการตัดขาดทุนออกไปเรื่อย ๆ
ในทางกลับกัน กำไรขาดทุนอาจเป็นบวกได้แม้อัตราชนะจะต่ำ แม้จะชนะไม่บ่อย แต่หากกำไรแต่ละครั้งมีขนาดใหญ่และตัดขาดทุนได้ตั้งแต่ยังมีขนาดเล็ก กำไรจากเทรดที่ชนะเพียงไม่กี่ครั้งก็อาจมากกว่าผลขาดทุนรวมจากเทรดที่แพ้จำนวนมาก
สิ่งที่เห็นได้จากตรงนี้คือ ไม่สามารถตัดสินว่าวิธีการดีหรือไม่ดีจากอัตราชนะสูงหรือต่ำเพียงอย่างเดียว เพราะอัตราชนะไม่ได้รวมจำนวนเงินของกำไรและขาดทุนในแต่ละเทรด ในความเป็นจริง การไล่ตามอัตราชนะเพียงอย่างเดียวอาจทำให้ได้วิธีการที่ "ได้กำไรครั้งละน้อย แต่ขาดทุนครั้งละมาก" ได้ง่าย risk-reward ที่จะกล่าวถึงต่อไปช่วยเพิ่มมิตินี้เข้าไปในการวิเคราะห์
หมายเหตุ: ตัวเลขข้างต้นเป็นตัวอย่างเพื่ออธิบายแนวคิด และไม่ได้แสดงถึงผลการดำเนินงานของวิธีการใดเป็นการเฉพาะ
มุมมองของ risk-reward
risk-reward แสดงอัตราส่วนระหว่างจำนวนเงินของกำไรหนึ่งครั้งกับจำนวนเงินของขาดทุนหนึ่งครั้ง
กล่าวให้ชัดเจนคือ อัตราส่วนระหว่างกำไรที่ได้จากการชนะหนึ่งครั้ง (ผลตอบแทน) กับขาดทุนที่เสียไปจากการแพ้หนึ่งครั้ง (ความเสี่ยง) หากกำไรเฉลี่ยเมื่อชนะคือ 2,000 บาท และขาดทุนเฉลี่ยเมื่อแพ้คือ 1,000 บาท risk-reward จะเท่ากับ 2:1 หมายความว่ากำไรมีขนาดเป็น 2 เท่าของขาดทุน
เมื่อดู risk-reward ควบคู่กับอัตราชนะ มุมมองต่อวิธีการจะเปลี่ยนไป หากอัตราชนะสูงแต่ risk-reward ไม่ดี คือขาดทุนมากกว่ากำไร ผลการดำเนินงานโดยรวมอาจย่ำแย่ ในขณะที่หากอัตราชนะต่ำแต่ risk-reward ดี คือกำไรมากกว่าขาดทุน ผลรวมก็อาจเป็นบวกได้ ทั้งอัตราชนะและ risk-reward ไม่สามารถใช้ตัดสินได้เพียงอย่างใดอย่างหนึ่ง ต้องนำทั้งสองมาพิจารณาร่วมกันจึงจะเห็นภาพของวิธีการได้ชัดเจนขึ้น
แล้วจะรวมทั้งสองอย่างนี้ให้เป็น "มุมมองเดียว" ได้อย่างไร คำตอบคือค่าคาดหวัง
แนวคิดของค่าคาดหวัง
ค่าคาดหวังคือมุมมองที่ใช้ประเมินผลลัพธ์เฉลี่ยโดยประมาณต่อหนึ่งเทรด หากใช้วิธีการเดิมต่อเนื่องไป 100 หรือ 200 เทรด โดยนำอัตราชนะและ risk-reward มารวมกันเพื่อสะท้อนผลลัพธ์เฉลี่ยต่อหนึ่งเทรด
แนวคิดนี้พิจารณาอัตราชนะ ซึ่งก็คือความน่าจะเป็นที่จะชนะ ร่วมกับขนาดของกำไรในแต่ละครั้ง และความน่าจะเป็นที่จะแพ้ร่วมกับขนาดของขาดทุนในแต่ละครั้ง แม้อัตราชนะจะสูง หากขาดทุนต่อหนึ่งเทรดที่แพ้มีขนาดใหญ่ ค่าคาดหวังก็จะลดลง แม้อัตราชนะจะต่ำ หากกำไรต่อหนึ่งเทรดที่ชนะมีขนาดใหญ่ ค่าคาดหวังก็อาจยังคงเป็นบวกได้ การมองว่าค่าคาดหวังคือมาตรวัดเดียวที่รวมอัตราชนะและ risk-reward เข้าด้วยกัน แทนที่จะดูแยกกัน จะช่วยให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น
สิ่งสำคัญคือ ค่าคาดหวังไม่ใช่ตัวเลขที่ใช้พยากรณ์อนาคต แต่เป็นมาตรวัดสำหรับประเมินบันทึกในอดีต ไม่ใช่การรับประกันว่า "หากค่านี้เป็นบวกแล้วจะชนะ" สภาวะตลาดไม่จำเป็นต้องคงเดิมเสมอ และไม่มีการรับประกันว่าตัวเลขในอดีตจะเกิดซ้ำในอนาคต วิธีที่ปลอดภัยที่สุดคือใช้ค่าคาดหวังเป็นมุมมองสำหรับพิจารณาวิธีการจากหลายด้าน ไม่ใช่ตัวชี้วัดที่รับประกันความสำเร็จ
ทำไมจึงต้องมีจำนวนเทรดที่เพียงพอ
ในที่นี้ มาทำความเข้าใจเงื่อนไขที่ทำให้ทั้งอัตราชนะและค่าคาดหวังมีความหมายในฐานะข้อมูลอ้างอิง นั่นคือจำนวนเทรด
หากชนะหรือแพ้เพียงไม่กี่ครั้ง ทั้งอัตราชนะและค่าคาดหวังจะได้รับอิทธิพลจากความบังเอิญอย่างมาก ชนะติดต่อกัน 3 ครั้งก็ได้อัตราชนะ 100% แต่ตัวเลขนั้นไม่มีความหมาย ด้วยเหตุนี้จึงต้องมีจำนวนเทรดมากพอสมควร เมื่อทำซ้ำมากพอแล้วเท่านั้น อัตราชนะ risk-reward และค่าคาดหวังจึงเริ่มมีความหมายในฐานะตัวเลขที่สะท้อนวิธีการ
อย่างไรก็ตาม การสะสมจำนวนเทรดให้เพียงพอจากการเทรดจริงเพียงอย่างเดียวต้องใช้เวลา เพราะแม้จะรอ โอกาสในการเทรดที่ตรงตามเงื่อนไขการเข้าเทรดก็ไม่จำเป็นต้องเกิดขึ้นหลายครั้งต่อวัน ในจุดนี้ Backtesting ด้วยชาร์ตในอดีต (Chart Replay) จะช่วยให้สะสมจำนวนเทรดได้ในเวลาอันสั้นโดยไม่มีความเสี่ยงที่จะสูญเสียเงินจริง การย้อนกลับไปยังจุดก่อนหน้าบนชาร์ตในอดีตแล้วทดลองวิธีการเดิมซ้ำหลายครั้ง ช่วยให้รวบรวมจำนวนเทรดได้มากพอที่ตัวเลขจะมีความหมายภายในเวลาอันสั้น บทบาทของ Backtesting และการฝึกแบบเรียลไทม์มีอธิบายไว้อย่างละเอียดในบทความ "Backtesting กับบัญชีทดลอง｜ความต่างและการเลือกใช้ตามเป้าหมาย"
ประเมินวิธีการด้วยตัวชี้วัดหลายตัวร่วมกัน
สรุปจากที่กล่าวมา การประเมินวิธีการไม่สามารถตัดสินได้จากตัวเลขเพียงตัวเดียว ในทางปฏิบัติจะพิจารณาตัวชี้วัดต่อไปนี้ร่วมกัน
- อัตราชนะ (สัดส่วนของเทรดที่ชนะ)
- risk-reward (อัตราส่วนระหว่างขนาดของกำไรหนึ่งครั้งกับขาดทุนหนึ่งครั้ง)
- ค่าคาดหวัง (ผลลัพธ์เฉลี่ยต่อหนึ่งเทรด)
- Profit Factor (อัตราส่วนระหว่างกำไรรวมกับขาดทุนรวม)
- Drawdown สูงสุด (การลดลงของยอดเงินในบัญชีที่มากที่สุด)
- ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกำไรขาดทุน (ขนาดของความแตกต่างของกำไรขาดทุนในแต่ละเทรด)
- Recovery Factor (กำไรที่สะสมได้เมื่อเทียบกับ Drawdown)
หากเลือกดูตัวเลขเพียงตัวเดียว จะเห็นวิธีการเพียงด้านเดียวและประเมินผิดได้ง่าย การนำตัวชี้วัดหลายตัวมาเรียงเทียบกันเท่านั้นที่จะทำให้เห็นว่าวิธีการนั้นเหมาะกับเงินทุนและระดับความเสี่ยงที่รับได้ของคุณหรือไม่
ตัวอย่างเช่น วิธีการที่มีค่าคาดหวังเป็นบวกเหมือนกันอาจมีลักษณะผลการดำเนินงานที่แตกต่างกันมาก วิธีการที่ทำกำไรก้อนใหญ่เพียง 1 ครั้งใน 10 เทรดและบันทึกการขาดทุนเล็กน้อยในเทรดอื่น ๆ (อัตราชนะต่ำ กำไรต่อเทรดที่ชนะสูง) กับวิธีการที่ชนะอย่างสม่ำเสมอเป็นส่วนใหญ่แต่บางครั้งขาดทุนค่อนข้างมาก (อัตราชนะสูง กำไรต่อเทรดที่ชนะต่ำ) มีการกระจายของกำไรขาดทุนในแต่ละเทรดที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง แม้ค่าคาดหวังโดยรวมจะเท่ากัน แต่ขนาดและความไม่สม่ำเสมอของความผันผวนของยอดเงินในบัญชีก็แตกต่างกัน การจะรู้ว่าตนเองรับความผันผวนแบบใดได้ จึงต้องพิจารณาจากหลายมุม และสามารถประเมินขนาดของความผันผวนนี้ด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกำไรขาดทุน ซึ่งแสดงว่ากำไรขาดทุนในแต่ละเทรดแตกต่างกันมากเพียงใด ยิ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสูง ผลลัพธ์ในแต่ละเทรดก็ยิ่งแกว่งมาก แม้ค่าคาดหวังจะเท่ากันก็ตาม
อัตราชนะสูงไม่ใช่เรื่องไม่ดีในตัวเอง ปัญหาคือการตัดสินจากอัตราชนะ "เพียงอย่างเดียว" เมื่อดูอัตราชนะ ก็ควรดู risk-reward และค่าคาดหวังไปพร้อมกัน นิสัยนี้คือก้าวแรกในการหลีกเลี่ยงการตีความอัตราชนะผิด
วิธีตรวจสอบตัวเลขของวิธีการของตนเอง
แล้วจะทราบตัวเลขเหล่านี้ของวิธีการของตนเองได้อย่างไร กุญแจสำคัญคือการบันทึกเทรดและสรุปผลแยกตามวิธีการ
เมื่อบันทึกเทรดและคำนวณตัวเลขโดยจัดกลุ่มตามวิธีการ จะเห็นแนวโน้มไม่เพียงแค่อัตราชนะ แต่รวมถึง risk-reward และค่าคาดหวังด้วย จำนวนเทรดที่กล่าวถึงในหัวข้อก่อนหน้าก็นับได้ก็ต่อเมื่อมีการบันทึกเท่านั้น
ใน ENTRIQ คุณสามารถจัดกลุ่มและวิเคราะห์เทรดด้วย Strategy Tags ตัวอย่างเช่น หากติดแท็ก "ซื้อตอนย่อ" และ "ดับเบิลท็อป" แยกกัน ตัวชี้วัดต่าง ๆ ได้แก่ อัตราชนะ, risk-reward, Profit Factor, ค่าคาดหวัง, Recovery Factor ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกำไรขาดทุน การกระจายของกำไรขาดทุน และกำไรขาดทุนสะสม จะถูกสรุปโดยอัตโนมัติแยกตามวิธีการ ทำให้เปรียบเทียบทั้งสองวิธีเคียงกันได้ สำหรับแนวทางการติดป้ายกำกับเทรดเมื่อกำหนดแล้วว่าแต่ละเทรดเริ่มต้นและสิ้นสุดที่ใด สามารถดูเพิ่มเติมได้ในบทความ "1 เทรดนับจากจุดไหนถึงจุดไหน?｜วิธีนับเปลี่ยนทั้งอัตราชนะและกำไรขาดทุน" ส่วนขั้นตอนการสรุปผลและการวิเคราะห์อย่างเป็นรูปธรรมมีอธิบายไว้อย่างละเอียดในบทความ "ทบทวนการเทรดด้วย AI Analysis"
สิ่งที่ไม่ควรลืมคือ ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้มีไว้เพื่อให้คะแนนวิธีการเหมือนคะแนนสอบแล้วจบเพียงเท่านั้น ตัวเลขไม่ได้มีไว้เพื่อประเมินเทรดเท่านั้น แต่เป็นแนวทางในการคิดว่าจะปรับปรุงวิธีการของตนเองต่อไปอย่างไร หากอัตราชนะต่ำ ให้ทบทวนวิธีการเข้าเทรด หากขาดทุนมาก ให้พิจารณาตำแหน่งการตั้ง Stop Loss ใหม่ การใช้ตัวเลขเป็นจุดเริ่มต้นของการปรับปรุงคือจุดประสงค์ที่แท้จริงของการบันทึกและวิเคราะห์
คำถามที่พบบ่อย
หากอัตราชนะสูง จะได้กำไรใช่หรือไม่?
อัตราชนะสูงเป็นปัจจัยที่เป็นประโยชน์อย่างหนึ่ง แต่เพียงอย่างเดียวไม่ได้เป็นตัวกำหนดกำไรขาดทุน ขึ้นอยู่กับขนาดของกำไรและขาดทุนในแต่ละครั้ง หรือ risk-reward ผลรวมอาจติดลบได้แม้อัตราชนะจะสูง จึงต้องพิจารณาทั้งอัตราชนะและ risk-reward ร่วมกัน
อัตราชนะเท่าไรจึงถือว่าดี?
ไม่สามารถตัดสินจากอัตราชนะเพียงอย่างเดียวได้ แม้อัตราชนะ 60% กำไรขาดทุนก็อาจติดลบได้ขึ้นอยู่กับ risk-reward และแม้อัตราชนะ 40% ก็อาจเหลือกำไรได้หาก risk-reward ดี แทนที่จะตั้งเป้าหมายจากอัตราชนะเพียงอย่างเดียว ควรพิจารณาตัวชี้วัดอื่นอย่าง risk-reward และค่าคาดหวังร่วมด้วย
risk-reward กับค่าคาดหวังต่างกันอย่างไร?
risk-reward คือตัวเลขที่แสดง "อัตราส่วนระหว่างขนาดของกำไรหนึ่งครั้งกับขาดทุนหนึ่งครั้ง" ส่วนค่าคาดหวังคือแนวคิดที่นำขนาดของกำไรและขาดทุนนั้นมารวมกับอัตราชนะ เพื่อดู "ผลลัพธ์เฉลี่ยโดยประมาณต่อหนึ่งเทรด" สรุปง่าย ๆ คือ risk-reward เป็นอัตราส่วนของขนาด ส่วนค่าคาดหวังเป็นมุมมองโดยรวมที่รวมอัตราชนะเข้าไปด้วย
ค่าคาดหวังเป็นบวกหมายความว่าจะได้กำไรใช่หรือไม่?
ไม่เสมอไป ค่าคาดหวังเป็นมาตรวัดสำหรับประเมินวิธีการจากบันทึกในอดีต และไม่ได้รับประกันกำไรในอนาคต สภาวะตลาดไม่จำเป็นต้องคงเดิมเสมอ และไม่มีการรับประกันว่าตัวเลขในอดีตจะเกิดซ้ำ จึงควรใช้ค่าคาดหวังเป็นมุมมองสำหรับพิจารณาวิธีการจากหลายด้าน
ต้องสรุปผลกี่เทรดตัวเลขจึงจะเชื่อถือได้?
ไม่มีเกณฑ์ที่ชัดเจน แต่หากมีเพียงไม่กี่เทรด ผลลัพธ์มักเอนเอียงและตัวเลขไม่คงที่ ยิ่งสะสมจำนวนเทรดได้มากพอสมควร อัตราชนะและ risk-reward ก็มักจะยิ่งมีความหมาย เนื่องจากการสะสมจำนวนเทรดจากการเทรดจริงเพียงอย่างเดียวต้องใช้เวลา ทางเลือกหนึ่งคือเสริมจำนวนเทรดด้วย Backtesting บนชาร์ตในอดีต
เพราะอัตราชนะเป็นตัวเลขที่เข้าใจง่าย จึงมักถูกมองเพียงตัวเดียว เพียงเพิ่มมุมมองของ risk-reward และค่าคาดหวังเข้าไป มุมมองต่อวิธีการก็จะเปลี่ยนไปอย่างมาก ลองเริ่มจากการบันทึกเทรดของตนเอง และพิจารณาวิธีการผ่านตัวชี้วัดหลายตัว
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: บทความนี้จัดทำขึ้นเพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น และไม่ได้รับประกันประสิทธิผลหรือผลกำไรของวิธีการหรือตัวชี้วัดใดเป็นการเฉพาะ ตัวเลขที่ระบุเป็นตัวอย่างเพื่ออธิบายแนวคิด และไม่ได้แสดงถึงผลการลงทุน การตัดสินใจลงทุนขอให้ท่านพิจารณาด้วยความรับผิดชอบของท่านเอง
Reproduce this validation yourself
With ENTRIQ's chart replay, you can trade through past charts using the same rules.
Start 14-day free trialValidate your method on past charts
The same validation in this article can be reproduced with your own method. On past charts, do the classics really work?
- ✓ Replay past charts
- ✓ AI feedback on your trades
- ✓ Validate methods with statistics