19/11/2024
2,844 lượt đọc
Trong quá trình thực hiện backtest một chiến lược giao dịch đơn lẻ hoặc toàn bộ danh mục đầu tư, nhiều nhà giao dịch mắc phải những sai lầm phổ biến. Những lỗi này có thể dẫn đến kết quả backtest không chính xác và khiến chiến lược thất bại khi áp dụng vào thị trường thực tế. Dưới đây là 6 lỗi phổ biến nhất và các cách để tránh chúng, có bổ sung ví dụ và bảng minh họa.
Một trong những nguyên tắc quan trọng trong backtest là: "Backtest không phải là công cụ nghiên cứu, mà là công cụ xác thực chiến lược". Marco Lopez de Prado đã nhấn mạnh điều này khi ông cho rằng việc sử dụng cùng một tập dữ liệu để xây dựng và kiểm tra chiến lược sẽ dễ dẫn đến thất bại trong giao dịch thực tế. Để backtest hiệu quả, bạn nên chia dữ liệu thành hai phần: phần huấn luyện và phần kiểm tra.
Ví dụ minh họa:
Giả sử bạn có dữ liệu giá cổ phiếu từ năm 2010 đến năm 2020. Nếu bạn sử dụng toàn bộ dữ liệu này để phát triển và kiểm tra chiến lược, kết quả sẽ có độ tin cậy thấp. Thay vào đó, hãy chia thành hai giai đoạn:
| Thời gian | Mục |
| 2010 - 2018 | Huấn luyện mô hình |
| 2018 - 2020 | Kiểm tra chiến lược |
Điều này đảm bảo rằng phần dữ liệu kiểm tra là dữ liệu chưa từng được dùng trong quá trình huấn luyện, giúp bạn có kết quả sát thực tế hơn.
Biến thiên là vấn đề thường gặp khi chỉ sử dụng một điểm cắt duy nhất để chia tập dữ liệu thành phần huấn luyện và kiểm tra. Ví dụ, nếu chọn điểm cắt 80-20 (80% dữ liệu để huấn luyện, 20% để kiểm tra), hiệu quả của chiến lược sẽ phụ thuộc vào điểm chia dữ liệu này. Sử dụng các phương pháp như Walk-Forward Optimization hoặc Combinatorial Purged Cross-Validation có thể giúp giảm thiểu biến thiên và tăng độ tin cậy của chiến lược.
Ví dụ minh họa:
Giả sử chúng ta chia dữ liệu thành các khoảng khác nhau để backtest cùng một chiến lược. Kết quả có thể khác biệt đáng kể:
| Lần chia dữ liệu | Thời gian huấn luyện | Thời gian kiểm | Kết quả (lợi nhuận %) |
| Lần chia thứ 1 | 2010 - 2017 | 2017 - 2020 | 12% |
| Lần chia thứ 2 | 2010 - 2016 | 2016 - 2020 | 18% |
| Lần chia thứ 3 | 2010 - 2015 | 2015 - 2020 | 8% |
Như vậy, kết quả backtest có thể thay đổi mạnh mẽ chỉ vì điểm cắt dữ liệu khác nhau. Đây là lý do nên dùng các phương pháp tối ưu hóa để đảm bảo độ tin cậy.
Chi phí giao dịch và độ trượt giá có ảnh hưởng lớn đến kết quả backtest. Nếu không tính đến chi phí này, bạn sẽ có một kết quả quá lạc quan. Chi phí mỗi giao dịch có thể nhỏ (0.01%), nhưng khi cộng dồn cho hàng trăm giao dịch, tổng chi phí có thể là một con số không nhỏ.
Ví dụ tính chi phí giao dịch:
Giả sử trong một chiến lược kéo dài 5 năm, bạn thực hiện 300 giao dịch, với mỗi giao dịch có chi phí là 0.02% giá trị lệnh. Tổng chi phí sẽ là:
| Số lượng giao dịch | Chi phí mỗi giao dịch (%) | Tổng chi phí (%) |
| 300 | 0.02 | 6% |
Nếu không tính chi phí này, lợi nhuận của bạn sẽ bị phóng đại, dẫn đến kỳ vọng sai lệch.
Độ trượt giá (slippage):
Độ trượt giá là sự khác biệt giữa giá dự kiến và giá thực tế khi thực hiện lệnh. Với các chiến lược giao dịch tần suất cao, trượt giá có thể gây thiệt hại đáng kể. Bạn có thể ước tính trượt giá bằng cách lấy giá bất lợi nhất trong khoảng thời gian ngắn sau khi tín hiệu giao dịch xuất hiện.
May mắn ngẫu nhiên là rủi ro xảy ra khi chiến lược đạt kết quả tốt trong quá khứ chỉ do may mắn, chứ không phải do tính hiệu quả của nó. Nếu không có kiểm tra độ tin cậy, các chiến lược may mắn này có thể thất bại khi áp dụng vào giao dịch thực tế. Phương pháp như Monte-Carlo Testing hoặc Walk-Forward Optimization sẽ giúp kiểm tra chiến lược trên nhiều mẫu ngẫu nhiên, giúp đảm bảo rằng chiến lược của bạn không phụ thuộc vào may mắn.
Ví dụ minh họa:
Giả sử bạn có một chiến lược cho lợi nhuận 10% trên một dữ liệu backtest 1 năm, nhưng khi áp dụng trên dữ liệu 5 năm thì lợi nhuận giảm xuống còn 2%. Điều này cho thấy chiến lược ban đầu chỉ thành công ngắn hạn và thiếu tính ổn định dài hạn.
Thử nghiệm nhiều chiến lược trên cùng một tập dữ liệu có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả. Hiệu suất của một chiến lược có thể bị ảnh hưởng do quá nhiều chiến lược khác được thử nghiệm trên cùng một dữ liệu, tạo ra hiệu ứng multiple testing (kiểm tra nhiều lần).
Với NNN là số lượng chiến lược đã thử nghiệm. Ví dụ, nếu bạn thử nghiệm 20 chiến lược, hệ số chiết khấu là 64%, nghĩa là bạn nên điều chỉnh các chỉ số đánh giá (lợi nhuận, tỷ lệ Sharpe) dựa trên hệ số này.
Rủi ro tỷ giá xảy ra khi bạn giao dịch tài sản bằng ngoại tệ và phải chịu sự biến động của tỷ giá hối đoái. Khi mở vị thế, tiền của bạn sẽ được quy đổi sang loại tiền tệ của tài sản đó và khi đóng vị thế, tiền sẽ được quy đổi ngược lại. Nếu tỷ giá thay đổi bất lợi, lợi nhuận thực tế có thể thấp hơn nhiều so với dự đoán ban đầu.
Ví dụ minh họa:
Giả sử bạn sống ở Việt Nam và giao dịch cổ phiếu Mỹ bằng USD. Khi mở một vị thế mua cổ phiếu, bạn chuyển đổi từ VND sang USD. Nếu tỷ giá USD/VND tăng khi bạn đóng vị thế, lợi nhuận thực tế của bạn sẽ giảm do tác động của tỷ giá.
Trên đây là 6 lỗi phổ biến nhất trong quá trình backtest danh mục đầu tư. Để có một chiến lược giao dịch đáng tin cậy, cần tránh các lỗi này và sử dụng các phương pháp kiểm tra độ tin cậy như Walk-Forward Optimization và Monte-Carlo Testing. Các lỗi này đặc biệt quan trọng khi bạn muốn áp dụng chiến lược trong thị trường Việt Nam, nơi tỷ giá và chi phí giao dịch có thể gây ảnh hưởng lớn đến hiệu quả thực tế.
Việc nhận diện và tránh các lỗi này sẽ giúp bạn có một chiến lược giao dịch thực tế hơn, mang lại lợi nhuận bền vững khi áp dụng vào thị trường thực tế.
0 / 5
Trong quantitative trading, việc dự đoán xác suất của một lệnh giao dịch thành công (hay thua lỗ) là một yếu tố quan trọng. Một trong những công cụ phổ biến được sử dụng để dự đoán xác suất này chính là logistic regression. Mặc dù có tên gọi là “regression” (hồi quy), logistic regression lại được thiết kế đặc biệt để giải quyết các vấn đề phân loại, tức là dự đoán xác suất của sự kiện nhị phân (như "win"/"loss", "success"/"failure").
Nếu bỏ hết “mỹ từ” đi, long–short đơn giản là cách tách phần thị trường chung (beta) ra khỏi phần khác biệt do mô hình (alpha). Thay vì chỉ mua những gì mình thích, ta vừa long thứ mình cho là sẽ chạy “tương đối tốt hơn”, vừa short thứ mình cho là sẽ chạy “tương đối kém hơn”, rồi ghép lại thành một danh mục gần như trung hòa với thị trường.
Trong lĩnh vực giao dịch tài chính, việc phát hiện sự thay đổi chế độ của thị trường (regime change) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định xu hướng và điều chỉnh chiến lược giao dịch. Hai mô hình phổ biến để phát hiện sự thay đổi chế độ là Breakout Model và Crossover Model. Cả hai mô hình này đều được ứng dụng rộng rãi trong các chiến lược giao dịch tự động (quant trading) và có thể được tối ưu hóa để sử dụng hiệu quả tại thị trường Việt Nam. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về hai mô hình này, cách áp dụng chúng, và cách phát hiện sự thay đổi chế độ trong thị trường tài chính Việt Nam.
Để hiểu được lý do tại sao nến Nhật (Japanese Candlestick) lại là công cụ mạnh mẽ trong giao dịch, ta cần bắt đầu từ khái niệm cơ bản. Mỗi cây nến đại diện cho 4 giá trị quan trọng trong một khoảng thời gian nhất định (tùy thuộc vào khung thời gian mà trader chọn: 1 phiên, 1 giờ, v.v.):
Khối lượng giao dịch (trading volume) là một yếu tố quan trọng không thể thiếu trong bất kỳ chiến lược giao dịch nào, đặc biệt là trong lĩnh vực quant trading. Khối lượng giao dịch giúp các nhà đầu tư đánh giá sự quan tâm và hành vi của thị trường đối với một tài sản, từ đó đưa ra quyết định chính xác về thời điểm tham gia và thoái lui. Đặc biệt tại thị trường phái sinh Việt Nam, nơi sự phát triển còn khá mới mẻ nhưng đang có tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ, việc hiểu rõ vai trò và tác động của khối lượng giao dịch là yếu tố không thể thiếu đối với các nhà đầu tư áp dụng chiến lược quant.
Swing trading là kiểu giao dịch dựa trên việc tận dụng những nhịp dao động của thị trường, thường kéo dài vài phiên đến vài tuần. Đây không phải câu chuyện “ngồi canh từng phút từng giây”, mà là cách tiếp cận trung hạn, bám nhịp giá và nhịp dòng tiền. Khi áp dụng vào thị trường Việt Nam, swing trading lại càng phù hợp hơn, đơn giản vì VN-Index và nhóm VN30 luôn tồn tại những dao động vừa đủ lớn để trader có thể tận dụng, nhưng không quá nhiễu như các thị trường crypto hay forex.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!