6 lỗi khi backtest danh mục đầu tư

19/11/2024

2,409 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.

1. Backtest không phải là công cụ nghiên cứu

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 gianMục
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.

2. Vấn đề biến thiên trong backtest danh mục đầu tư

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 liệuThời gian huấn luyện Thời gian kiểm Kết quả (lợi nhuận %)
Lần chia thứ 12010 - 20172017 - 202012%
Lần chia thứ 22010 - 20162016 - 2020 18%
Lần chia thứ 32010 - 20152015 - 20208%

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.

3. Bỏ qua chi phí giao dịch và độ trượt giá

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 (%)
3000.026%

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.

4. Vấn đề may mắn ngẫu nhiên

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.

5. Bỏ qua số lượng chiến lược đã được thử nghiệm

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.

6. Bỏ qua rủi ro tỷ giá

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.

Kết luận

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.


Chia sẻ bài viết

Đánh giá

Hãy là người đầu tiên nhận xét bài viết này!

Đăng ký nhận tin

Nhập Email để nhận được bản tin mới nhất từ QM Capital.

Bài viết liên quan

Cách xây hệ thống giao dịch đa khung thời gian trên thị trường phái sinh VN30
19/10/2025
9 lượt đọc

Cách xây hệ thống giao dịch đa khung thời gian trên thị trường phái sinh VN30 C

Trong thị trường phái sinh Việt Nam, nơi thanh khoản tập trung gần như toàn bộ vào hợp đồng VN30F1M, hành vi giá thường nhiễu, dao động mạnh và chịu ảnh hưởng lớn từ dòng tiền ngắn hạn. Vì vậy, một hệ thống giao dịch chỉ dựa trên một khung thời gian duy nhất thường không đủ — bạn có thể đúng hướng nhưng vẫn lỗ chỉ vì vào sai nhịp.

Python và các thư viện cốt lõi trong xây dựng hệ thống giao dịch định lượng
18/10/2025
15 lượt đọc

Python và các thư viện cốt lõi trong xây dựng hệ thống giao dịch định lượng C

Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình phổ biến — trong lĩnh vực tài chính định lượng và giao dịch tự động (quant trading), nó đã trở thành công cụ chủ lực. Nhờ hàng loạt thư viện mạnh mẽ, lập trình viên và nhà đầu tư giờ có thể biến ý tưởng chiến lược thành mô hình thực thi — từ phân tích dữ liệu, backtesting tới triển khai live trading.

Khung thời gian trong giao dịch trong quant trading
16/10/2025
42 lượt đọc

Khung thời gian trong giao dịch trong quant trading C

Một trong những quyết định tưởng chừng đơn giản nhưng lại ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả giao dịch — là việc chọn khung thời gian (time frame). Hầu hết các trader, đặc biệt là người mới, đều bắt đầu với câu hỏi: “Tôi nên giao dịch khung nào — 1 phút, 5 phút, hay khung ngày?” Thực tế, không có “khung thời gian tốt nhất”. Thị trường không quan tâm bạn vào lệnh ở 9h30 hay nắm giữ đến tháng sau. Cái thị trường phản hồi chỉ là xác suất và hành vi giá trong khung mà bạn chọn.

10 trader để đời: những góc nhìn chưa bao giờ cũ về thị trường
14/10/2025
57 lượt đọc

10 trader để đời: những góc nhìn chưa bao giờ cũ về thị trường C

Thị trường tài chính là nơi con người, tâm lý và dữ liệu va vào nhau. Mỗi chu kỳ lại tạo ra những người thắng lớn, và để lại bài học cho những người đến sau. Nếu nhìn lại hơn 100 năm lịch sử, có một nhóm nhỏ trader đã để lại dấu ấn đến mức dù bạn đang làm trading định lượng, discretionary hay macro thì triết lý của họ vẫn còn nguyên giá trị. Dưới đây là 10 trader mà bất kỳ ai nghiên cứu thị trường nghiêm túc cũng nên hiểu rõ. Không chỉ để ngưỡng mộ, mà để rút ra cách họ tư duy về rủi ro, xác suất, và tâm lý con người.

5 chiến lược thực tế để giảm thiểu rủi ro thị trường
13/10/2025
90 lượt đọc

5 chiến lược thực tế để giảm thiểu rủi ro thị trường C

Rủi ro thị trường (market risk) là rủi ro hệ thống ảnh hưởng đồng thời đến nhiều tài sản — không thể loại bỏ hoàn toàn nhưng có thể quản trị. Bài này trình bày phân tích chuyên sâu về bản chất các loại rủi ro thị trường, phương pháp đo lường chính, rồi đi vào 5 chiến lược giảm thiểu (risk tolerance, đa dạng hoá, hedging, giám sát liên tục, và tầm nhìn dài hạn). Cuối bài có phần cài đặt kỹ thuật và khuyến nghị quản trị.

Từ dữ liệu đến backtest: cách một chiến lược định lượng được hình thành
09/10/2025
75 lượt đọc

Từ dữ liệu đến backtest: cách một chiến lược định lượng được hình thành C

Nhiều người nghĩ rằng xây dựng một chiến lược định lượng chỉ đơn giản là kết hợp vài chỉ báo kỹ thuật, chạy backtest và chọn ra mô hình có đường equity “đẹp”. Nhưng thực tế thì khác xa — một chiến lược có thể tồn tại ngoài thị trường thật cần một quy trình rõ ràng, có kiểm định và giới hạn rủi ro ở từng bước.

video-image

Truy Cập Miễn Phí Thư Viện Bot Tín Hiệu Giao Dịch Tự Động

Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Truy cập ngay!