วัด slippage บนบัญชีจริงยังไงให้ได้ตัวเลขที่ใช้งานได้
การวัด slippage ในบัญชีจริงไม่ใช่แค่การดูส่วนต่างราคาผ่านๆ แต่ต้องเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบเพื่อให้ได้ค่าที่นำไปใช้ปรับปรุงโมเดลได้จริง วิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดคือการบันทึกราคาที่ส่งคำสั่ง (Requested Price) เทียบกับราคาที่ได้รับจริง (Executed Price) ในทุกๆ ออเดอร์ลงในฐานข้อมูลของคุณ
จุดที่หลายคนพลาดคือการเหมารวม spread เข้าไปใน slippage ซึ่งจริงๆ แล้วเราควรแยกมันออกจากกัน คุณต้องคำนวณหาส่วนต่างของราคาที่ได้จริงกับราคา bid/ask ณ วินาทีนั้นๆ เพื่อดูว่าผลกระทบจากสภาพคล่องหรือความล่าช้าในเครือข่ายมันรุนแรงแค่ไหน เครื่องมืออย่าง QuantConnect มีตัวอย่างการทำ backtest ที่ใกล้เคียงกับค่าจริง แต่การวัดในบัญชี Live ยังคงเป็นมาตรฐานสูงสุดที่คุณต้องทำเอง
หัวใจสำคัญคือเรื่องจำนวน Sample Size เพื่อให้ค่าสถิติเชื่อถือได้:
- ช่วงเริ่มต้น: เก็บข้อมูลอย่างน้อย 100-200 ออเดอร์เพื่อให้เห็นแนวโน้ม
- ช่วงวิเคราะห์เชิงลึก: ใช้ข้อมูลระดับ 1,000 ออเดอร์ขึ้นไปเพื่อแยกแยะผลกระทบตามช่วงเวลาหรือความผันผวน
- การกรองข้อมูล: ตัด outliers ที่เกิดจากช่วงข่าวแรงๆ ออกไปก่อน ไม่งั้นค่าเฉลี่ยจะเพี้ยนจนนำไปใช้งานไม่ได้
อย่าลืมว่า slippage ไม่ใช่ค่าคงที่ แต่มันแปรผันตามขนาด position ที่คุณส่ง ถ้าคุณเทรด lot ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ข้อมูลเก่าอาจจะใช้ไม่ได้ผล คุณลองเก็บสถิติแยกตามช่วงเวลาของวันหรือยังครับว่าช่วงไหนที่ slippage พุ่งสูงจนกินกำไรไปหมด?