ماذا تعني كفاءة Walk-Forward قدرها 45 %؟

أن التوقّع خارج العيّنة كان في المتوسط 45 % من التوقّع داخلها: أي أن الاستراتيجية فقدت جزءًا كبيرًا من أفضليتها على بيانات لم ترها. وتحت 50 % تبرز اللوحة ذلك، ويُؤمَر المساعد بأن يقول صراحةً إن معظم النتيجة كان مواءمة منحنى.

لماذا ترفض التشغيلة عدد شرائحي؟

على كل شريحة أن تحتفظ بـ 100 شمعة تدريب على الأقل و50 شمعة اختبار. وبمدة قصيرة أو شرائح كثيرة لا يتحقق ذلك؛ فقلّل الشرائح أو أطِل المدة.

على أي معيار أختار؟

الافتراضي SQN لأنه يطوي عدد الصفقات داخل الدرجة. وعامل الربح والتوقّع لكل صفقة وشارب لكل صفقة متاحة كلها؛ ومهما اخترت فالتركيبة بأقل من 10 صفقات لا تُختار أبدًا.

تحليل Walk-Forward: الشرائح ونسبة التدريب والاختيار

يقسّم تحليل Walk-Forward مدة الاختبار الرجعي إلى شرائح، ويختار أفضل تركيبة معاملات على الجزء التدريبي من كل شريحة، ثم يقيّمها على الجزء الاختباري الذي لم يره قط، ويبلّغ عن النتيجة المجمَّعة خارج العيّنة مع رقم كفاءة ونسبة شارب منقوصة.

Senzoukria · التوثيق · آخر تحديث: سبتمبر 2026

أين تجده

الموضع: Replay ← Prepare ← Automatic backtest ← مربع 'Walk-forward — find the best configuration'
القيم الافتراضية: الشرائح 4، ونسبة التدريب 0.7، ومعيار الاختيار SQN
التركيبات: 400 على الأكثر؛ وتحتاج التركيبة 10 صفقات على الأقل حتى تكون قابلة للاختيار
أدنى بيانات: تحتاج كل شريحة 100 شمعة تدريب على الأقل و50 شمعة اختبار

ما الذي يفعله

اختبار ثلاثين تركيبة والاحتفاظ بأفضلها قياسٌ للحظ. ويفصل تحليل Walk-Forward الاختيارَ عن القياس: فالمعاملات تُختار على بداية كل شريحة، ثم تُقيَّم على نهايتها التي لم تشارك في الاختيار. والنتيجة المعروضة هي تجميع تلك الأجزاء غير المرئية، وهي ما كانت الاستراتيجية ستعيده فعلًا.

والتنفيذ (lib/replay/autoBacktest.ts، الدالة runWalkForward): تُقطَّع الشموع إلى شرائح متساوية؛ وداخل كل شريحة تكون نسبة trainRatio الأولى من الشموع نافذةَ التدريب والباقي نافذةَ الاختبار. وتُشغَّل كل تركيبة من محاور المسح على نافذة التدريب، وتُدرَّج بمعيار الاختيار، ثم تُشغَّل الأفضل مرة واحدة على نافذة الاختبار. وتُجمَّع صفقات خارج العيّنة من كل الشرائح وتُحسب الإحصاءات المركّبة عليها. ويقرأ التقدّم 'slice n · training' ثم 'slice n · test'.

الإعدادات

إعدادات Walk-Forward في بطاقة الاختبار الرجعي التلقائي
الإعداد	القيمة الافتراضية	ما الذي يغيّره
مفتاح Walk-forward	معطَّل	يُظهر الإعدادات أدناه ويحوّل زر التشغيل إلى 'Run the walk-forward'.
الشرائح	4	عدد الطيّات، من 2 إلى 12. والشرائح الأكثر تعني نوافذ تدريب أقصر؛ وترفض التشغيلة تقسيمًا يترك أقل من 100 شمعة تدريب أو 50 شمعة اختبار.
نسبة التدريب	0.7	نسبة كل شريحة المستعملة لاختيار المعاملات، من 0.5 إلى 0.9 بخطوات 0.05.
معيار الاختيار	SQN (الجودة، ويحتسب عدد الصفقات)	وأيضًا عامل الربح أو التوقّع لكل صفقة أو شارب لكل صفقة. والتركيبة بأقل من 10 صفقات تُدرَّج بسالب لانهاية.
المعاملات التي تُمسح	محاور مقروءة من params في النص، وإلا lookback 10 و20 و40 / stopTicks 20 و40 و80 / targetTicks 40 و80 و160	قيم مفصولة بفواصل لكل محور؛ و'Explore every readable parameter' يهيئ حتى خمسة محاور حول القيم الافتراضية في النص؛ و'Re-read the script' يستعيدها.
سطر التركيبات	—	'{n} combinations × {folds} slices — about {dur}'، أو 'Too many combinations (maximum 400)'.

قراءة النتيجة

كفاءة Walk-Forward = متوسط التوقّع خارج العيّنة مقسومًا على متوسط التوقّع داخل العيّنة عبر الشرائح. وعند 70 % فأكثر: 'the strategy holds up outside its own data'؛ ومن 40 %: 'it loses a good part of its edge out of sample'؛ وتحت ذلك: 'most of the result was overfitting'. وتحت 50 % يُبرَز السطر سيئًا.
نسبة شارب المنقوصة: شارب خارج العيّنة لكل صفقة في مواجهة العتبة التي كان الاختيار وحده سينتجها على عدد التركيبات المجرَّبة. والأحكام: solid (تصمد أمام التصحيح)، وfragile (عدد التركيبات يفسّر جزءًا كبيرًا منها)، وnoise (لا تتميّز عن أفضل سحبة عشوائية).
جدول الطيّات: الشريحة، والتدريب، والاختبار الحقيقي، والتركيبة، حتى ترى هل تقفز التركيبة المختارة من شريحة إلى أخرى.
المخططات: منحنى رأس المال داخل العيّنة في مواجهة خارجها (متقطعًا للمنحنى الذي رآه المحسِّن)، واستقرار المعاملات بمقارنة التركيبة المختارة بجيرانها في الشبكة (هضبة أو منحدر أو قمة).
الإحصاءات المركّبة خارج العيّنة هي التي تُسجَّل في لوحة الأداء.

الحدود والمزالق

كل تركيبة إضافية سحبة أخرى من البيانات نفسها؛ وبعد حدّ معيّن تقيس حظَّ إفراط في المواءمة، ولهذا كان السقف 400 وأُمر المساعد بإبقاء عمليات المسح تحت 100. ومسح خمسة محاور على شهر واحد من شموع الربع ساعة سينتج فائزًا لا يعني شيئًا.

والشرائح تُقطَّع بعدد الشموع لا بالتقويم؛ فقد تمتد شريحة عبر تغيّر نظام السوق. ويشغّل المسح كل تركيبة اختبارًا رجعيًا كاملًا، فينمو زمن التشغيل خطيًّا مع التركيبات × الشرائح، وشموع الدقيقة على مدد طويلة تستغرق ساعات. ويستعمل تحليل Walk-Forward قواعد التنفيذ والتكاليف نفسها المستعملة في الاختبار الرجعي العادي، وهو لا يرسل أي أمر أبدًا.

هذه الصفحة بلغات أخرى

أسئلة شائعة

ماذا تعني كفاءة Walk-Forward قدرها 45 %؟: أن التوقّع خارج العيّنة كان في المتوسط 45 % من التوقّع داخلها: أي أن الاستراتيجية فقدت جزءًا كبيرًا من أفضليتها على بيانات لم ترها. وتحت 50 % تبرز اللوحة ذلك، ويُؤمَر المساعد بأن يقول صراحةً إن معظم النتيجة كان مواءمة منحنى.
لماذا ترفض التشغيلة عدد شرائحي؟: على كل شريحة أن تحتفظ بـ 100 شمعة تدريب على الأقل و50 شمعة اختبار. وبمدة قصيرة أو شرائح كثيرة لا يتحقق ذلك؛ فقلّل الشرائح أو أطِل المدة.
على أي معيار أختار؟: الافتراضي SQN لأنه يطوي عدد الصفقات داخل الدرجة. وعامل الربح والتوقّع لكل صفقة وشارب لكل صفقة متاحة كلها؛ ومهما اخترت فالتركيبة بأقل من 10 صفقات لا تُختار أبدًا.