اختبار استراتيجية الفوركس ومعامل التحديد (R-squared): تحسين خط حقوق الملكية الخاص بك

ملاحظة مخاطر. تصف الإحصاءات التاريخية السلوك السابق في ظل مجموعة من الافتراضات. لا يوجد مقياس في هذه الصفحة يشير إلى النتائج المستقبلية، وتتحمل المنتجات ذات الرافعة المالية مخاطر كبيرة على رأس مالك.

الإجابة المباشرة

يخبرك معامل التحديد (R-squared) بمدى دقة تتبع خط حقوق الملكية لاتجاه خطي ملائم عبر الملاحظات التي تم اختبارها. القراءات المرتفعة تعني أن النقاط تتجمع بكثافة حول ذلك الخط. القراءات المنخفضة تعني أن المسار قد ابتعد عنه بشكل أكبر.

هذا كل ما يخبرك به. وتحديداً، هو لا يخبرك ما إذا كان الاتجاه يرتفع أو ينخفض، أو ما إذا كانت التراجعات في الطريق قابلة للتحمل، أو ما إذا كان المنطق الأساسي سليماً، أو ما إذا كان سيحدث شيء مماثل لاحقاً.

وهذا أمر مهم لأن نسخة عام 2019 من هذا المقال كانت تعامل القراءة المرتفعة على أنها أفضل بشكل مباشر، وكان هذا الإطار خاطئاً بطريقة تستحق التصحيح بشكل سليم بدلاً من التغاضي عنها.

تعريفان أخطأت فيهما

جاء كلا الخطأين من نفس المصدر: وصف الإحصائية بصرياً بدلاً من وصفها رياضياً.

“الصفر هو عندما لا يلمس خط حقوق الملكية الخط الملائم.” هذا غير دقيق. ليس للحساب علاقة بما إذا كانت النقاط تقع فعلياً على الخط أم لا. فهو يقارن حجم الفروقات المتبقية بين القيم المرصودة والقيم الملائمة مقابل إجمالي التباين في البيانات. القراءة القريبة من الصفر تعني أن الملاءمة الخطية لا تفسر تقريباً أي جزء من ذلك التباين، وهي عبارة عن وصف لحجم البواقي، وليس عن التلامس.

“الـ 100 المثالية تتطلب ملاحظتين فقط.” هذا أيضاً خطأ. يمكن لأي عدد من النقاط أن ينتج ملاءمة مثالية، بشرط أن تقع كل واحدة منها بالضبط على الخط الملائم. النقطتان تنتجان دائماً ملاءمة مثالية لأن النقطتين تحددان خطاً، ولكن هذه حالة خاصة وليست هي القاعدة. إن وجود خط حقوق ملكية خطي مثالي عبر أربعمائة مركز مغلق هو أمر غير معتاد للغاية في الممارسة العملية، رغم أن الرياضيات لا تمنع ذلك.

أعتذر عن نشر كلا الخطأين. الخطأ الثاني تحديداً تكرر عليّ من قبل القراء، وهذه هي الطريقة التي تنتشر بها التفسيرات السيئة.

ما الذي يفعله هذا الحساب

خذ خط حقوق الملكية الخاص بك. قم بملاءمة اتجاه من خلاله باستخدام الانحدار الخطي. ثم قم بقياس مقدار التباين في القيم المرصودة الذي يفسره هذا الاتجاه الملائم.

يتم التعبير عن النتيجة إما من 0 إلى 1 أو من 0 إلى 100، اعتماداً على المنصة، وهي تجيب على سؤال واحد بالضبط: إلى أي مدى يصف الملاءمة الخطية هذه البيانات؟

القراءة	ماذا تعني
قريبة من 100	الملاحظات تقع بالقرب من الاتجاه الملائم
النطاق المتوسط	انحراف كبير، رغم أن النمط الخطي لا يزال مرئياً
قريبة من الصفر	الملاءمة الخطية تفسر القليل جداً من التباين

لاحظ ما هو غائب عن هذا الجدول. الاتجاه. الحجم. المخاطر. لا يمكن للإحصائية التي تقيس جودة الملاءمة أن تقدم تقريراً عن أي منها، لأن هذه ليست الأسئلة التي تطرحها.

مشكلة استراتيجية الخسارة

إليك المثال الذي كان ينبغي أن يكون في المقال الأصلي.

تخيل خط حقوق ملكية يتراجع باستمرار، ويفقد تقريباً نفس المبلغ كل شهر، مع عدم وجود أي انحراف تقريباً عن ذلك المسار الهبوطي. قم بملاءمة اتجاه من خلاله وستكون الملاءمة ممتازة. معامل التحديد (R-squared) قريب من 95.

الخسارة المستمرة للمال تظل خسارة مستمرة للمال. لقد أبلغت الإحصائية عن الخطية بدقة، ولم تكن الخطية هي الشيء الذي كنت تهتم به أبداً.

مثال	النتيجة الصافية	R-squared	القراءة
أ	+20%	92	نتيجة إيجابية على طول مسار خطي إلى حد ما
ب	−20%	95	خطي جداً، وغير مربح باستمرار
ج	+25%	48	حقق مالاً، رغم أن المسار كان غير منتظم

المثال (ب) هو السبب في ضرورة عدم قراءة هذا المقياس بمفرده أبداً. المثال (ج) هو الدرس الأكثر دقة: القراءة المنخفضة لا تدين الاستراتيجية. المسارات غير المنتظمة لا تزال يمكن أن تنتج نتائج مقبولة، ورفض (ج) لمجرد السلاسة من شأنه أن يستبعد أفضل نتيجة صافية في الجدول.

اربط القراءة بالاتجاه دائماً. ميل ذلك الاتجاه الملائم يخبرك في أي اتجاه سارت الأمور؛ جودة الملاءمة تخبرك فقط بمدى انتظامها.

ما لا يمكنه إثباته

• ما إذا كانت الاستراتيجية قد حققت ربحاً: الاتجاه يوجد في رقم منفصل.
• ما إذا كانت التراجعات يمكن تحملها: يمكن للمسار أن يتتبع اتجاهاً بشكل معقول بينما يحتوي على تراجع لم يكن بإمكانك تحمله أبداً.
• ما إذا كانت فترات الركود قصيرة: مرتبطة بما سبق، وتُقاس بشكل منفصل.
• ما إذا كان المنطق سليماً: جودة الملاءمة لا تقول شيئاً عن سبب حدوث عمليات الدخول.
• ما إذا كانت النتائج ستستمر: هذا يصف التاريخ فقط.
• ما إذا كانت العينة كافية: يمكن لـ اثني عشر ملاحظة أن تنتج ملاءمة جميلة لا تعني شيئاً.

النقطة الأخيرة تستحق قسماً خاصاً بها.

حجم العينة يغير كل شيء

القراءة المرتفعة المحسوبة من عدد قليل من الملاحظات تكون قريبة من انعدام المعنى، حيث إن ملاءمة خط عبر عدد قليل من النقاط أمر سهل ولا يخبرك بشيء تقريباً عن العملية التي تولدها.

الحدود الدنيا التي أستخدمها في الممارسة العملية: 10 ملاحظات على الأقل قبل أن تستحق القيمة العرض، و300 أو أكثر قبل أن آخذها على محمل الجد. أظهر مثال واحد من مجموعتي الخاصة عدداً قدره 333 بجانب قراءته، وهو تقريباً النطاق الذي تبدأ فيه الإحصائية في تقديم معلومات.

تلك الأرقام هي تفضيلات عمل وليست معايير معتمدة. لم أختبر ما إذا كان الرقم 300 يتفوق على 200 أو 500 كحد فاصل، ولم يفعل أحد غيري ذلك حسب علمي.

خط الرصيد أم خط الملكية؟

استخدم المقال الأصلي “خط الملكية” و”مخطط الرصيد” و”خط الرصيد” بشكل متبادل. إنها ليست الشيء نفسه.

السلسلة	ما تسجله
الرصيد	يتغير فقط عند إغلاق المراكز وتحقق النتائج
الملكية	يتضمن القيمة العائمة لأي شيء مفتوح حالياً

إن الحساب من الرصيد المحقق ينتج قراءة مختلفة عن الحساب من الملكية وفقاً للقيمة السوقية، وأحياناً يكون الفرق كبيراً، لأن الاستراتيجية التي تحتفظ بمراكز خاسرة لأسابيع تبدو أكثر سلاسة بكثير في سلسلة الرصيد مقارنة بسلسلة الملكية.

يجب على أي منصة تبلغ عن هذا المقياس أن توضح السلسلة التي تستخدمها. اسأل، إذا لم تذكر الوثائق ذلك.

ما يقع على المحور الأفقي

نادراً ما يتم الكشف عنه، وهو يغير التفسير تماماً.

يحتاج الحساب إلى شيء ما على ذلك المحور، وتختار المنصات بشكل مختلف:

• رقم المركز: يقيس الاتساق من مركز مغلق إلى الذي يليه.
• رقم الشمعة: يربط القراءة بفترات المخطط بدلاً من النشاط.
• الوقت التقويمي: يتضمن فترات لم يتم فيها تداول أي شيء على الإطلاق.
• أخذ العينات يومياً أو أسبوعياً: يعمل على تنعيم التباين قصير الأجل قبل الملاءمة.

تبدو الاستراتيجية التي تتداول مرتين سنوياً مختلفة تماماً عند قياسها برقم المركز مقارنة بالوقت التقويمي، حيث أن النسخة التقويمية تحصي كل شهر هادئ كبيانات بينما تتجاهلها نسخة المركز.

الإعدادات التي تستحق الكشف عنها كلما نشرت قراءة:

الإعداد	ما يجب ذكره
السلسلة الملائمة	الرصيد أو الملكية
المتغير المستقل	رقم المركز، أو رقم الشمعة، أو الوقت
تكرار أخذ العينات	كل مركز، يومياً، أسبوعياً
المقياس	عملة الحساب، أو النسبة المئوية، أو القيم المعيارية
نطاق العرض	من 0 إلى 1، أو من 0 إلى 100
الودائع والسحوبات	مدرج، مستبعد، أو معدل لـ
المراكز المفتوحة	محسوب أو متجاهل

عادة ما يختلف الشخصان اللذان يبلغون عن قراءات مختلفة لنفس الاستراتيجية في أحد هذه الصفوف بدلاً من الاختلاف في الرياضيات.

الودائع وحجم المراكز تشوه البيانات

يمكن أن يظهر خط الملكية أكثر ترتيباً أو أكثر حدة لأسباب غير متعلقة بجودة الاستراتيجية:

• رأس مال مضاف أو مسحوب في منتصف الفترة.
• زيادة أحجام المراكز مع نمو الحساب.
• التراكم، الذي يجعل المسار الخطي ينحني للأعلى.
• تغيير الرافعة المالية في منتصف الطريق.
• تعديل المخاطر لكل مركز بعد فترة جيدة.
• تشغيل عدة استراتيجيات في حساب واحد في آن واحد.

يستحق التراكم اهتماماً خاصاً. فالاستراتيجية التي تحقق نمواً مئوياً ثابتاً تولد مسار حساب أسي، وهو ما لا يتناسب جيداً مع الاتجاه الخطي ويسجل نتائج سيئة رغم أنه بالضبط ما تريده. إن استخدام اللوغاريتم، أو العمل من العوائد المئوية بدلاً من المبالغ النقدية، يعالج هذا الأمر بشكل صحيح.

قراءتها جنباً إلى جنب مع كل شيء آخر

المقياس	ما يقيسه	أين يقصر
R-squared	الخطية حول اتجاه ملائم	صامت بشأن الاتجاه والمخاطر
النتيجة الصافية	إجمالي الربح أو الخسارة التاريخية	يتجاهل المسار المتخذ
أقصى تراجع (Maximum drawdown)	أكبر انخفاض من القمة إلى القاع	لا يقول شيئاً عن الاتساق
عامل الربح	إجمالي الأرباح مقابل إجمالي الخسائر	غير مستقر في العينات الصغيرة
عدد المراكز	عدد الملاحظات	الكمية ليست هي الجودة
أقصى فترة ركود	أطول فترة بدون قمة جديدة	لا يرصد عمق الخسارة
نتيجة خارج العينة	السلوك على بيانات غير مرئية	لا يزال يعتمد على العينة المختارة

كان ادعائي السابق بأن القراءة الأعلى تعني انخفاضات كبيرة أقل وركوداً أقل قوياً للغاية. فغالباً ما يتحرك الاثنان معاً، والمسار الأكثر ترتيباً يحتوي عادةً على انخفاضات أقل حدة، لكن “عادة” ليست “بالضرورة”. يمكن للخط أن يتتبع اتجاهه بشكل مقبول بينما يحتوي على انخفاض واحد قد ينهي حسابك. قم بقياس التراجع بشكل منفصل. دائماً.

تفسير التوليفات

النمط	قراءة معقولة	ما لا يثبته
قراءة عالية، اتجاه صاعد	التاريخ اتبع مساراً صاعداً ثابتاً إلى حد ما	النتائج المستقبلية أو المخاطر المقبولة
قراءة عالية، اتجاه هابط	خسائر متراكمة باستمرار	أي شيء قابل للاستخدام
قراءة منخفضة، عائد إيجابي	جني أموال عبر مسار غير منتظم	أن النهج معيب
قراءة منخفضة، عائد سلبي	غير مربحة ومتقلبة	سبب الفشل
عالية في العينة (in-sample)، منخفضة خارج العينة (out-of-sample)	الترتيب التاريخي لم يصمد أمام البيانات غير المرئية	سبب التدهور
متشابه عبر عدة فترات	الخطية كانت مستقرة بشكل معقول أثناء الاختبار	أن الميزة مستمرة

الصف الخامس هو الذي يستحق المراقبة. إن اختيار الاستراتيجيات بناءً على هذا المقياس من بيانات التطوير، ثم اكتشاف انهيار القراءة في البيانات التي لم تلمسها أبداً، هو علامة على الملاءمة (fitting) بدلاً من الاكتشاف.

التحسين من أجل السلاسة له تكلفة

يتيح لك برنامج التوليد البحث عن المرشحين باستخدام هذا المقياس، أو تطبيقه كحد أدنى للقبول، أو تحسين المرشحين الحاليين بناءً عليه. تعمل الطرق الثلاث، وجميعها تحمل نفس المخاطر.

إن فحص آلاف المرشحين المولدين والاحتفاظ بأولئك الذين لديهم المسارات التاريخية الأكثر ترتيباً هو عملية اختيار. عملية الاختيار تنتج فائزين بالصدفة عندما تكون المجموعة كبيرة بما يكفي، وقد تكون الاستراتيجية التي أنتجت نتيجة خطية عبر فترة الاختبار مجرد صدفة وليس لها أساس قابل للتكرار.

والأسوأ من ذلك، أن السلاسة هي بالضبط الخاصية التي تميل نتائج الملاءمة المنحنية (curve-fitted) إلى إظهارها، حيث أن الاستراتيجية التي تمت ملاءمتها بدقة مع البيانات التاريخية تعيد إنتاج تلك البيانات بدقة من حيث التصميم.

لذا استخدمها كمرشح واحد من بين عدة مرشحات بدلاً من أن تكون هي الهدف. تظل عمليات التأكيد خارج العينة (out-of-sample)، واختبار الإجهاد بنموذج مونت كارلو، والتحليل للأمام (walk-forward analysis)، والاختبار الأمامي على حساب تجريبي ضرورية بعد ذلك.

كيف يعمل هذا في EA Studio

إفصاح أولاً: لدي علاقة تجارية مع Expert Advisor Studio وأبيع دورات تغطيها. ما يلي يصف تطبيقاً واحداً وليس الطريقة الوحيدة للحصول على هذا الإحصاء.

تظهر القراءة في لوحة مخرجات الاختبار الخلفي (backtest)، ويمكن تكوين المقاييس التي تظهر هناك من خلال قائمة الإعدادات، بحيث يمكنك التبديل إلى عدد المراكز أو نسبة الربح والخسارة بناءً على ما تقوم بتقييمه.

ثلاثة أماكن يمكن تطبيقها فيها:

1. طريقة بحث المولد: بدلاً من ترتيب المرشحين حسب صافي الرصيد، قم بترتيبهم حسب هذه القراءة. سيقوم المولد بعد ذلك بتفضيل المسارات التاريخية الأكثر ترتيباً.
2. معايير القبول: حد حداً أدنى، 70 مثلاً، والمرشحون الذين يقلون عنه لا يصلون أبداً إلى مجموعتك.
3. هدف المحسن: التوليد حسب صافي الرصيد، وهو ما يريده معظم الناس لأن النتائج في النهاية تهم أكثر من الترتيب، ثم تحسين الناجين مقابل الخطية بعد ذلك.

تتراوح القراءات من مجموعتي الخاصة عبر نطاق واسع: 77.35 على مرشح واحد، و88.09، و89.16، و95.99 على آخرين تم إنتاجهم باستخدام هذا المقياس كهدف للتحسين. أظهر أحدها 92.64 إلى جانب أقصى ركود بنسبة 13.5 بالمائة.

وصفت 92.64 بأنها “جيدة جداً” في المقال الأصلي. ولكن مقارنة بماذا؟ لم أنشر أبداً توزيعاً للقراءات عبر المرشحين المولدين، ولم أختبر ما إذا كانت الاستراتيجيات ذات الدرجات الأعلى قد تفوقت لاحقاً على الاستراتيجيات ذات الدرجات الأقل خارج العينة. حتى يقوم شخص ما بهذا العمل، تعامل مع هذه الأرقام كتفضيلات لسير العمل وليس كمعايير.

أخطاء شائعة

• قراءتها بدون اتجاه: الخطأ الأكثر تأثيراً، والذي شجع عليه مقالي السابق.
• الوثوق بها في عينات صغيرة: عشر ملاحظات لا تثبت شيئاً.
• افتراض أنها تحد من التراجع (drawdown): مقياس منفصل، وسؤال منفصل.
• التحسين من أجلها حصرياً: يختار المظهر الخارجي للاستمرارية.
• المقارنة عبر إعدادات حساب مختلفة: قراءات عدد المراكز والوقت الزمني لا يمكن مقارنتها.
• تجاهل التراكم (compounding): يعاقب بالضبط نمط النمو الذي تريده.
• التعامل مع الحد الأدنى كأنه تم التحقق منه: حدودي ليست كذلك، وأشك في أن أي شخص آخر لديه حدود تم التحقق منها أيضاً.

قائمة مراجعة عملية

قبل السماح لهذا الإحصاء بالتأثير على قرار:

1. تأكد من السلسلة التي استخدمها النظام، الرصيد أم حقوق الملكية (equity).
2. تأكد مما يقع على المحور الأفقي.
3. تحقق من عدد الملاحظات؛ إذا كانت أقل من بضع مئات، فقلل من أهميتها كثيراً.
4. اقرأ اتجاه الاتجاه الملائم قبل أي شيء آخر.
5. اقرأ أقصى تراجع وأقصى ركود بشكل منفصل.
6. قارن القراءة داخل العينة (in-sample) بالقراءة خارج العينة (out-of-sample).
7. عدل الإيداعات، والسحوبات، والتراكم إذا كانت موجودة.
8. تعامل مع أي عتبة كأنها تفضيل شخصي لك.

الأسئلة الشائعة

هل هذا هو نفسه معامل الارتباط؟

مرتبطة ولكن متميزة. بالنسبة للملاءمة الخطية البسيطة، فإن R-squared يساوي مربع ذلك الإحصائي، مما يؤدي إلى تجاهل الإشارة في هذه العملية. هذا الرقم الأساسي يتراوح من سالب واحد إلى موجب واحد ويخبرك بالاتجاه والقوة معاً؛ بينما تربيع الرقم يؤدي إلى حصر كل شيء في نطاق من صفر إلى واحد حيث يختفي الاتجاه تماماً. هذا الفقدان للإشارة هو بالضبط السبب في أن خط حقوق الملكية المتراجع يمكن أن يسجل درجة عالية، ولماذا يجب قراءة الاتجاه من رقم منفصل.

ماذا عن R-squared المعدل؟ 

النسخة المعدلة تعاقب المتغيرات التفسيرية التي لا تحسن الملاءمة بشكل ملموس، وهو أمر مهم في الانحدار المتعدد حيث قد يقوم الباحثون بإضافة متغيرات تنبؤية بلا نهاية. بالنسبة لملاءمة خط حقوق الملكية ذي المتنبئ الواحد، لا يحدث التعديل فرقاً عملياً كبيراً، لذا فإن معظم منصات التداول تبلغ عن الرقم غير المعدل. من الجدير بالمعرفة وجود هذا التمييز إذا انتقلت إلى نماذج أكثر تعقيداً، حيث ترتفع النسخة العادية آلياً مع تراكم المتغيرات.

هل تعني القراءة الأعلى مخاطرة أقل؟ 

ليس بشكل مباشر، رغم أن الاثنين غالباً ما يظهران معاً. المسارات التاريخية الأكثر انتظاماً تحتوي عادةً على انخفاضات أقل حدة، لذا فإن الارتباط حقيقي، لكنه مجرد ميل وليس ضماناً. يمكن أن يتواجد سحب (drawdown) شديد واحد داخل مسار خطي آخر دون أن يسحب إحصائية الملاءمة كثيراً، خاصة عبر عينة طويلة. تستحق المخاطر قياسها الخاص: الحد الأقصى للانخفاض، وأطول فترة ركود، وأسوأ سلسلة خسائر، فكل منها يجيب على أسئلة لا يمكن لهذا المقياس الإجابة عليها.

هل يمكنني حسابه خارج منصة التداول؟ 

نعم، بسهولة. قم بتصدير سجل مراكزك المغلقة، وضع الرصيد الجاري في عمود ورقم المركز في عمود آخر، ثم استخدم دالة RSQ في جداول البيانات أو بضعة أسطر من لغة Python. القيام بذلك بنفسك له ميزة: فأنت تتحكم في الإعدادات، لذا تعرف بدقة أي سلسلة وأي محور أنتج هذا الرقم. هذه الشفافية تستحق أكثر من مجرد رقم يظهر في لوحة لا توجد طريقة حسابها موثقة.

كيف يقارن بنسبة شارب (Sharpe ratio)؟ 

أسئلة مختلفة تماماً. تتعلق تلك النسبة بمتوسط العائد الزائد بالتقلب، مما ينتج رقماً للأداء المعدل حسب المخاطر يدمج كلاً من الاتجاه والانتشار. أما R-squared فيصف فقط مدى جودة ملاءمة النموذج الخطي، متجاهلاً الحجم تماماً. يمكن لاستراتيجية ما أن تسجل درجة عالية في أحدهما ودرجة منخفضة في الآخر في أي من التوليفات. لا أحد منهما يحل محل الآخر، وقراءة كليهما جنباً إلى جنب مع السحب (drawdown) يعطي صورة كاملة أكثر بكثير من قراءة كل منهما بمفرده.

هل يجب أن أرفض الاستراتيجيات التي تقل عن قراءة معينة؟ 

فقط إذا كنت قد قررت ما الذي يفعله هذا الحد بالنسبة لك. استبعاد المسارات التاريخية غير المنتظمة أمر يمكن الدفاع عنه عندما تكون الاستمرارية مهمة لتجاوزك الخاص، حيث أن التعامل مع خط حقوق ملكية متعرج أصعب حقاً من التعامل مع خط مستقر. لكن رفض استراتيجية غير منتظمة ومربحة لصالح استراتيجية هامشية أكثر سلاسة يحسن الراحة النفسية بدلاً من النتيجة. قرر أيهما تضع له الأولوية، وكن صادقاً بشأن ذلك.

إخلاء مسؤولية: المؤلف لديه علاقة تجارية مع Expert Advisor Studio. المحتوى هنا تعليمي ولا يشكل توصية للتداول أو لشراء أي برمجيات. الإحصائيات التاريخية تصف الظروف الماضية فقط.