ขนาดตัวอย่าง (N)
'อัตราชนะ 70%' เท่ากัน แต่น้ำหนักต่างกันคนละโลก โยนเหรียญ 10 ครั้งออกหัว 7 ครั้งเป็นเรื่องธรรมดา — เหรียญเที่ยงตรงก็ออกแบบนี้ได้ราว ๆ 1 ใน 6 แต่โยน 1,000 ครั้งแล้วออกหัว 700 ครั้ง แทบเป็นไปไม่ได้ 70% แบบแรกอธิบายได้ด้วยความบังเอิญ ส่วน 70% แบบหลังคือหลักฐานว่าเหรียญเอียงจริง
สถิติเทรดก็เหมือนกันเป๊ะ อัตราชนะ 70% จาก 10 ไม้ ต่อให้ฝีมือจริงเท่ากับโยนเหรียญ (ครึ่งต่อครึ่ง) ก็ออกมาได้สบาย ๆ กลับกันอัตราชนะ 55% จาก 200 ไม้อาจมีความหมายมากกว่าเยอะ ก่อนจะดูว่าตัวเลขใหญ่แค่ไหน ให้ดูก่อนว่ามันมาจากกี่เคส
กับสัญญาณกราฟ ยิ่งสัญญาณเกิดยาก N ยิ่งเล็ก เงื่อนไขยิ่งสุดขั้ว (เช่น RSI ทะลุลงใต้ 20) ขุดข้อมูลหลายปีก็เจอแค่หลักสิบเคส อัตราชนะของสัญญาณแบบนั้นแค่เคสเปลี่ยนไปไม่กี่ตัว ตัวเลขก็แกว่งแรง ต้องอ่านอย่างระวังเป็นพิเศษ
N เล็กยังพ่วงอีกปัญหาคือการคัดเอาเฉพาะที่สวย (Cherry-picking) ลองปรับเงื่อนไขไปเรื่อย ๆ หลายสิบแบบ ด้วยความบังเอิญล้วน ๆ ก็จะมีบางแบบที่อัตราชนะออกมาดูดี หยิบเฉพาะผลสวย ๆ อันเดียวมาโชว์ก็ดูเหมือนการค้นพบยิ่งใหญ่ ทั้งที่จริงก็แค่โยนเหรียญชุดละ 10 ครั้งซ้ำหลาย ๆ รอบแล้วเอารอบที่ออกดีมาอวด
เพราะฉะนั้นเห็นอัตราชนะหรือผลตอบแทนที่ไหน ให้ถามกลับทันทีเป็นปฏิกิริยาอัตโนมัติ "N เท่าไหร่?" สถิติที่ไม่ตอบหรือตอบคำถามนี้ไม่ได้ กรองทิ้งไว้ก่อนได้เลย
What the data actually shows
Barobara แสดงจำนวนเคส (N) กำกับอัตราชนะ·ค่าคาดหวังทุกตัว และสูตรผสมที่เคสน้อยเกินไปจะไม่ใส่ข้อสรุปให้เลย สัญญาณที่ขึ้นหน้าสถิติก็คัดเฉพาะตัวที่จำนวนการเกิดในอดีตเกินเกณฑ์ที่กำหนด เช่น สัญญาณที่นาน ๆ ติดทีอย่าง RSI Oversold ขั้นลึก (TF วัน) เคสน้อย ตัวเลขเลยแกว่งแรง — อย่าลืมเช็ก N ที่เขียนไว้ในหน้านั้นควบคู่เสมอ รายการสัญญาณทั้งหมดอยู่ที่สถิติสัญญาณ
Common misconceptions
"ทายถูก 10 ครั้งติดคือของจริง?" ถ้าการทายทิศคือครึ่งต่อครึ่ง โอกาสถูก 10 ครั้งติดคือ 1 ใน 1,024 ฟังดูยาก แต่ถ้าคน 1,024 คนต่างคนต่างทาย เฉลี่ยแล้วจะมี 1 คนถูกหมดทุกครั้ง บน SNS เราเห็นแค่คนนั้นคนเดียว ส่วนอีก 1,023 คนหายไปเงียบ ๆ — นี่เรียกว่า Survivorship Bias การทายถูกติดกันช่วงสั้น ๆ จึงใช้เป็นหลักฐานของฝีมือได้ยาก
FAQ
Q. N กี่เคสถึงเชื่อได้?
ไม่มีเลขตายตัวเป๊ะ ๆ แต่ที่ตัวอย่างระดับหลักหลายสิบ อัตราชนะแกว่งเกิน ±10%p เป็นเรื่องปกติ Barobara เลือกทางไม่ใส่ข้อสรุปให้สูตรผสมที่เคสน้อย ไม่ว่าตัวเลขไหน นิสัยอ่านคู่กับ N เสมอคือสิ่งสำคัญ
Q. ถ้า N ใหญ่แล้วเชื่อได้เลยไหม?
ต่อให้ N ใหญ่ แต่ถ้าข้อมูลกระจุกอยู่ในช่วงเวลาเฉพาะ (เช่น ตลาดกระทิง) หรือนิสัยตลาดในอนาคตเปลี่ยนไป ก็คลาดเคลื่อนได้อยู่ดี N ใหญ่เป็นเงื่อนไขขั้นต่ำ ไม่ใช่เงื่อนไขพอเพียง และสถิติอดีตยังไงก็เป็นแค่การกระจายของอดีต