6 lỗi khi backtest danh mục đầu tư

19/11/2024

516 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

Chiến lược giao dịch Gaps thị trường hiệu quả
25/01/2025
159 lượt đọc

Chiến lược giao dịch Gaps thị trường hiệu quả C

Trong giao dịch, các gaps thị trường – những khoảng trống xuất hiện trên biểu đồ giá khi giá tài sản tăng hoặc giảm mạnh mà không có giao dịch trong khoảng thời gian giữa, mang lại nhiều cơ hội lợi nhuận hấp dẫn.

Quants và Technical Analysts: Hai mặt của cùng một đồng xu trong giao dịch thuật toán
21/01/2025
345 lượt đọc

Quants và Technical Analysts: Hai mặt của cùng một đồng xu trong giao dịch thuật toán C

Trong lĩnh vực giao dịch thuật toán (algorithmic trading), Quants và Technical Analysts là hai vai trò quan trọng nhưng lại mang những đặc điểm, nhiệm vụ và cách tiếp cận khác nhau. Mặc dù cùng mục tiêu tối ưu hóa chiến lược giao dịch, sự kết hợp giữa hai vai trò này thường mang lại hiệu quả cao hơn so với khi hoạt động độc lập

Bot tự động trong chứng khoán: khái niệm, cách hoạt động và ứng dụng
20/01/2025
159 lượt đọc

Bot tự động trong chứng khoán: khái niệm, cách hoạt động và ứng dụng C

Bot tự động trong chứng khoán đã trở thành một phần không thể thiếu trong giao dịch ngày nay. Với sự tiến bộ của công nghệ và thuật toán, bot tự động không chỉ hỗ trợ các nhà đầu tư thực hiện giao dịch nhanh hơn, chính xác hơn mà còn giúp giảm thiểu những sai lầm do cảm xúc gây ra.

David Ryan và chiến lược giao dịch: Từ nhà đầu tư chiến thắng đến người thầy truyền cảm hứng
20/01/2025
132 lượt đọc

David Ryan và chiến lược giao dịch: Từ nhà đầu tư chiến thắng đến người thầy truyền cảm hứng C

David Ryan là một trong những tên tuổi nổi bật trong giới giao dịch chứng khoán, đặc biệt là với những thành tích ấn tượng và sự nghiệp thành công bền vững. Ông không chỉ là một nhà giao dịch xuất sắc mà còn là người thầy truyền cảm hứng cho nhiều thế hệ nhà đầu tư và giao dịch viên.

Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán hiệu quả: từ lập kế hoạch chi tiết đến tối ưu hóa liên tục
19/01/2025
156 lượt đọc

Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán hiệu quả: từ lập kế hoạch chi tiết đến tối ưu hóa liên tục C

Trong đầu tư, một chiến lược giao dịch được xây dựng kỹ lưỡng và phù hợp với cá nhân không chỉ giúp tối ưu hóa lợi nhuận mà còn hạn chế tối đa rủi ro.

Trend Following: Lý thuyết, chiến lược và cách áp dụng hiệu quả
18/01/2025
171 lượt đọc

Trend Following: Lý thuyết, chiến lược và cách áp dụng hiệu quả C

Trend Following (Giao dịch theo xu hướng) là một chiến lược giao dịch nổi bật trong thị trường tài chính, đặc biệt là trong thị trường chứng khoán. Phương pháp này hoạt động dựa trên nguyên lý "mua khi giá đang tăng và bán khi giá đang giảm", tức là nhà giao dịch theo đuổi một xu hướng đang tồn tại và tiếp tục giao dịch theo xu hướng đó cho đến khi có dấu hiệu cho thấy xu hướng đó thay đổi.

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!