07/05/2024
7,722 lượt đọc
Backtest (kiểm tra ngược) là quá trình kiểm tra lại một chiến lược giao dịch cụ thể bằng cách áp dụng vào dữ liệu quá khứ, tạo ra các mô phỏng giao dịch trong quá khứ và nhằm để đánh giá hiệu quả của chiến lược. Quá trình này giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cách chiến lược sẽ hoạt động trong thực tế, mà không cần phải mạo hiểm vốn thực sự. Backtest giúp phát hiện các điểm yếu hoặc hạn chế của chiến lược giao dịch.
Backtest giúp nhà đầu tư kiểm tra các chỉ báo kỹ thuật của mình trong nhiều thị trường, khung thời gian và điều kiện khác nhau. Nó cho phép đo lường mức lợi nhuận, tỷ lệ rủi ro, lợi nhuận, mức giảm vốn và các chỉ số khác của chiến lược để đánh giá xem chiến lược đó có phù hợp với yêu cầu hay không.
Nhà đầu tư cũng có thể tinh chỉnh và tối ưu hóa chiến lược bằng cách thay đổi các tham số, kết hợp nhiều chỉ báo hoặc thay đổi điều kiện để phù hợp với mức độ chấp nhận rủi ro.
Để sử dụng công cụ Backtest hiệu quả, nhà đầu tư cần chọn dữ liệu đáng tin cậy và phù hợp với thị trường mục tiêu. Cần thiết lập các thông số Backtest như thời gian, vốn đầu tư ban đầu, chi phí giao dịch và quy tắc quản lý rủi ro.
Sau khi chạy mô phỏng, nhà đầu tư sẽ phân tích kết quả bằng các chỉ số, thống kê và biểu đồ (lợi nhuận ròng, mức giảm tối đa, tỷ lệ Sharpe,...) để xem chiến lược có đáp ứng tiêu chí của mình không.
Python là một trong những công cụ phổ biến nhất để thực hiện việc backtest các chiến lược giao dịch, đặc biệt là trong lĩnh vực đầu tư định lượng. Các thư viện Python như Backtesting.py, Backtrader, Zipline, và Fastquant cung cấp môi trường linh hoạt cho các nhà giao dịch kiểm thử hiệu suất chiến lược dựa trên dữ liệu lịch sử.
Quy trình khi Backtest chiến lược giao dịch bằng công cụ Python
Tuy nhiên, hạn chế lớn là việc sử dụng Python có thể đòi hỏi kiến thức lập trình. Đối với những người không có kinh nghiệm, việc tùy chỉnh hoặc phát triển chiến lược giao dịch có thể phức tạp, từ đó hạn chế thời gian nghiên cứu thị trường.
Với nền tảng QM Platform thì bạn sẽ không cần có kiến thức về lập trình và chỉ cần kéo thả, nhà đầu tư có thể Backtest lại chiến lược một cách dễ dàng
Đầu tiên, tại bước Nhập điều kiện vị thế, nhà đầu tư có thể dễ dàng kéo thả các chỉ báo kỹ thuật và điều chỉnh các tham số phù hợp với khẩu vị rủi ro cá nhân với chiến lược giao dịch.
Tại bước Nhập thông tin kiểm thử, nhà đầu tư nhập các mã muốn Backtest và thông tin đầu tư phù hợp
Chi tiết về kết quả kiểm thử sẽ trả về sau vài giây chờ đợi và nhà đầu tư có thể dễ dàng đánh giá và so sánh với tiêu chí của bản thân.
Có thể thấy với việc Backtest trên nền tảng QM Platform nhà đầu tư:
📌 Không cần am hiểu về lập trình: Nền tảng QM Platform thân thiện với người dùng nhờ tính năng kéo thả, cho phép nhà đầu tư dễ dàng Backtest với các chiến lược.
📌 Hiệu suất nhanh chóng: Kết quả kiểm thử chiến lược được trả về trong vài giây với một khối lượng lớn dữ liệu, các mã cổ phiếu. Từ đó giúp đánh giá và so sánh với các tiêu chí một cách nhanh chóng.
📌 Tích hợp học máy: QM Platform đã tích hợp các mô hình học máy, giúp bạn phân tích và tối ưu chiến lược bằng cách khai thác dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng thị trường.
📌 Tùy chỉnh linh hoạt: Nhà đầu tư có thể dễ dàng điều chỉnh với các chiến lược, các tham số phù hợp với khẩu vị rủi ro của bản thân.
📢 HÃY TRẢI NGHIỆM BACKTEST TẠI: QM PLATFORM NGAY HÔM NAY
0 / 5
Trong đầu tư tài chính, "momentum" (đà tăng giá) đề cập đến xu hướng giá của một cổ phiếu tiếp tục di chuyển theo cùng một hướng trong một khoảng thời gian nhất định. Khi một cổ phiếu bắt đầu tăng giá với tốc độ ổn định và có thanh khoản cao, điều đó thường phản ánh sự ủng hộ mạnh mẽ từ dòng tiền – một yếu tố cực kỳ quan trọng.
Trong đầu tư chứng khoán, “động lượng” (momentum) là một trong những chiến lược kinh điển – tận dụng xu hướng đã hình thành để xác định cơ hội sinh lời. Các nghiên cứu cho thấy, chỉ số momentum của MSCI đã vượt trội so với chỉ số vốn hóa thị trường khoảng 1.4% mỗi năm trong thập kỷ qua. Dưới đây là 5 chỉ báo động lượng phổ biến, cùng ưu – nhược điểm và gợi ý ứng dụng thực tiễn dành cho nhà đầu tư cá nhân.
Trong giao dịch định lượng, backtest chỉ là bước khởi đầu. Một chuỗi kết quả ấn tượng trên dữ liệu lịch sử không đảm bảo chiến lược của bạn sẽ “sống sót” khi gặp dữ liệu thực. Để tự tin triển khai live trading, cần thiết lập một quy trình robust backtesting tức kiểm chứng chiến lược qua nhiều lớp ngăn ngừa sai lệch, đảm bảo tính ổn định, loại bỏ nguy cơ vỡ trận khi thị trường bất ngờ đổi chiều.
Trong đầu tư, không ít chiến lược hiện đại dựa vào thuật toán, trí tuệ nhân tạo hay dữ liệu vĩ mô phức tạp. Thế nhưng, 4 cách tiếp cận kinh điển sau đây vẫn được hàng loạt huyền thoại tài chính tin dùng bởi tính đơn giản, nguyên bản và đã minh chứng qua thời gian. Dù bạn là nhà đầu tư dài hạn hay trader lướt sóng, việc hiểu rõ ưu – nhược điểm của từng phong cách sẽ giúp xây dựng danh mục tối ưu, phù hợp với mục tiêu và khả năng chịu đựng rủi ro của bản thân.
Strategy Decay thể hiện qua sự giảm dần tính hiệu quả của chiến lược giao dịch định lượng sau một thời gian vận hành. Ngay từ ngày đầu triển khai, một chiến lược có thể ghi nhận mức lợi suất ổn định 15 % mỗi năm và tỷ lệ thắng lệnh 52 %, nhưng sau năm đầu live trading, con số này nhanh chóng trượt về 8 % lợi nhuận và 45 % tỷ lệ thắng, trong khi mức sụt giảm tối đa trở nên sâu hơn, từ 18 % backtest lên 25 % thực tế.
Trung bình động (moving average) là giá trị trung bình của một chuỗi số liệu trong một khoảng thời gian cố định, gọi là lookback period.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!