16/04/2024
5,858 lượt đọc
Overfitting hay còn gọi là hiện tượng quá khớp, là kết quả của một phân tích quá chính xác đối với một bộ dữ liệu cụ thể. Quá khớp không hoạt động tốt trên một bộ dữ liệu khác hoặc không thể dự đoán dữ liệu tương lai. Hiện tượng này xảy ra khi nhiễu dữ liệu, hoặc sự biến động còn lại không được giải thích, được bao gồm để tạo nên một mô hình quá phức tạp, trong khi nó thực sự nên được giải thích bởi sự ngẫu nhiên. Do các mẫu phức tạp bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngẫu nhiên, chúng sẽ không còn đúng trong tương lai.
Đối với giao dịch thuật toán, việc trang bị quá mức xảy ra do thuật toán tinh chỉnh sử dụng các mô hình và giá trị tham số làm tăng hiệu suất thử nghiệm trong mẫu một cách ngẫu nhiên. Do có sự ngẫu nhiên đó khó thể lặp lại trong tương lai, dẫn đến những dự đoán không chính xác.
Hình ảnh minh họa về đường cong quá khớp của dữ liệu
“Kết quả trong quá khứ không phản ánh kết quả tương lai” là một sự thật không thể phủ nhận. Tuy nhiên, hầu như tất cả các chiến lược giao dịch để dựa trên dữ liệu lịch sử, không theo cách này thì là cách khác. Vấn đề của việc điều chỉnh đường cong xảy ra khi một chiến lược được tối ưu hóa quá mức cho dễ liệu gần đây, dẫn đến việc không hoạt động hiệu quả trước dữ liệu mới.
Nguyên nhân là do quá trình huấn luyện mô hình trên một lượng lớn dữ liệu chứa nhiều nhiễu, khiến mô hình trở nên quá phức tạp so với những gì thực sự cần thiết. Điều này khiến mô hình không thể tổng quát hóa, và kết quả là mô hình này gặp khó khăn khi đối mặt với dữ liệu mới mà trước đây chưa từng gặp, dẫn đến những dự đoán không chính xác.
Có thể ví như một học sinh chuẩn bị cho bài kiểm tra Toán nhà đầu từ cách chỉ ôn luyện những dạng bài mà giáo viên đã giảng dạy, với suy nghĩ rằng bài kiểm tra sẽ chỉ bao gồm các dạng bài quen thuộc. Tuy nhiên, khi đối mặt với một câu hỏi tương tự nhưng có cấu trúc khác một chút, học sinh đó bối rối và không thể giải quyết được, dẫn đến kết quả không như mong đợi.
Ví dụ về Overfitting
Ví dụ về mô hình bị quá khớp
Hình trên cho thấy một mô hình quá khớp hoạt động xuất sắc trên dữ liệu huấn luyện (lợi nhuận khoảng 250%, rủi ro thấp), nhưng lại hoạt động kém trên dữ liệu mới, (toàn bộ giai đoạn kiểm thử trong mức sụt giảm vốn (drawdown)). Mô hình này dự báo nhiễu thay vì xu hướng thực sự khiến mô hình không đáng tin cậy để giao dịch các diễn biến thị trường tương lai.
Dù việc loại bỏ hoàn toàn hiện tượng quá khớp là một thách thức lớn, tuy nhiên có một số phương pháp hiệu quả để có thể giảm thiểu ảnh hưởng của hiện tượng này và tăng cường tính chắc chắn cho các chiến lược giao dịch thuật toán của các nhà đầu tư:
Một trong những cách hiệu quả nhất để tránh quá khớp là sử dụng phương pháp kiểm tra ngoài mẫu. Thay vì sử dụng toàn bộ dữ liệu lịch sử cho việc kiểm tra lại, hãy chia dữ liệu thành hai phần: một phần để “đào tạo” và phần còn lại để “kiểm tra”. Dữ liệu đào tạo được sử dụng để phát triển và tối ưu hóa chiến lược giao dịch của nhà đầu tư, trong khi dữ liệu kiểm tra đóng vai trò như một biểu hiện thực tế của điều kiện thị trường tương lai. nhà đầu tưg cách đánh giá hiệu suất chiến lược trên dữ liệu chưa nhìn thấy, nhà đầu tư có có thể tăng niềm tin vào khả năng tổng quát hóa cho các điều kiện thị trường thực tế.
Tối ưu hóa di chuyển tiến là một kỹ thuật mạnh mẽ kết hợp cả phần kiểm tra trong mẫu và ngoài mẫu. Phương pháp này bao gồm việc định kỳ tái tối ưu hóa chiến lược giao dịch khi có dữ liệu mới xuất hiện. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng thuật toán thích ứng với điều kiện thị trường biến đổi và giảm thiểu nguy cơ quá khớp với dữ liệu lịch sử.
Kỹ thuật chính quy hóa được thiết kế để ngăn chặn quá khớp nhà đầu tư cách đặt ra các ràng buộc về độ phức tạp của thuật toán giao dịch. Các kỹ thuật như Lasso ( L1) và Elastic (L2). Những phương pháp này thêm một số hạng phạt vào hàm mục tiêu để thu hẹp hệ số của các biến chiến lược, đảm bảo rằng thuật toán tập trung vào các đặc trưng quan trọng nhất, tránh ghi nhớ độ nhiễu của dữ liệu và đồng thời cải thiện tính ổn định, mạnh vẽ cho chiến lược.
Trong quá trình huấn luyện mô hình giao dịch thuật toán, không phải lúc nào chỉ số mất mát (loss) của tập huấn luyện và tập kiểm thử cũng giảm song song. Có thể đến một giai đoạn nhất định, chỉ số mất mát của tập huấn luyện sẽ tiếp tục giảm trong khi chỉ số mất mát của tập kiểm thử bắt đầu tăng trở lại - đây là dấu hiệu của hiện tượng quá khớp trong mô hình. Để ngăn chặn tình trạng này, một chiến lược được áp dụng là dừng sớm - tức là ngừng quá trình huấn luyện ngay tại thời điểm khi chỉ số mất mát trên tập kiểm thử không còn cải thiện. Việc này giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán và ngăn mô hình trở nên quá phức tạp, đồng thời giữ cho mô hình đủ khả năng tổng quát hóa khi áp dụng vào giao dịch thực tế.
Tóm lại, overfitting là một thách thức lớn mà các nhà đầu tư cần giải quyết khi cố gắng tối ưu hóa chiến lược giao dịch của mình. Bằng cách hiểu rõ khái niệm, những rủi ro liên quan và những cách tránh overfitting, nhà đầu tư có thể chủ động áp dụng các biện pháp để giảm thiểu ảnh hưởng của tình trạng này. Các phương pháp mà QM Capital đưa ra là những công cụ hữu ích giúp các nhà đầu tư phát triển những chiến lược giao dịch thuật toán bền vững và có khả năng thích ứng tốt với các điều kiện thị trường thực tế.
0 / 5
Trong lĩnh vực tài chính, tự động hóa có thể vừa mang lại lợi ích to lớn nhưng cũng vừa đáng lo ngại. Trong khi các bot giao dịch hứa hẹn với sự tiện lợi và các chiến lược có khả năng sinh lời, một câu hỏi quan trọng vẫn còn tồn tại: bạn có nên tin tưởng chúng với số tiền khó kiếm được của mình không? Trong bài viết này, QM Capital sẽ đi sâu vào những rủi ro và hạn chế vốn có khi dựa vào bot, trang bị cho bạn kiến thức để đưa ra quyết định sáng suốt về việc kết hợp chúng vào chiến lược giao dịch của mình.
Giữa cuộc tranh luận giữa các chiến lược giao dịch tự động và thủ công gây ra nhiều cuộc thảo luận giữa các nhà đầu tư. Khi công nghệ ngày càng phát triển, nhiều người tự hỏi: Liệu giao dịch bằng Bot có tốt hơn giao dịch thủ công hay không?
Phạm vi thực trung bình (ATR) là một chỉ báo kỹ thuật được sử dụng trong thị trường tài chính để đo lường sự biến động. Vậy chỉ báo ATR là gì? Hãy cùng QM Capital tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Nhiều người muốn giao dịch một cách tự động, họ muốn robot có thể thực hiện các giao dịch thay cho họ, nhưng họ lại thấy giao dịch thuật toán khá phức tạp. Nhiều nhà giao dịch mới gia nhập thị trường cảm thấy khó nắm bắt giao dịch thuật toán và thường tự hỏi liệu các nhà giao dịch thuật toán có thực sự kiếm được tiền hay không. Câu trả lời là CÓ, các nhà giao dịch thuật toán thực sự có thể kiếm tiền, nhưng phần lớn trong số họ không thành công. Giao dịch là một công việc rất khó khăn, dù là giao dịch bằng thuật toán hay cách nào đi chẳng nữa thì bạn vẫn cần phải dành rất nhiều thời gian để rèn luyện kỹ năng. Bạn cần xác định rằng giao dịch thuật toán không hề đơn giản như những gì được trình bày trên các phương tiện truyền thông chính thống.
Robot giao dịch chứng khoán là thuật ngữ quen thuộc với các nhà đầu tư trên thế giới, đặc biệt tại Mỹ. Tuy nhiên, khái niệm này còn tương đối mới mẻ tại Việt Nam
Trong giao dịch thuật toán, dữ liệu thị trường là yếu tố then chốt quyết định sự thành công của các chiến lược giao dịch. Nhóm dữ liệu này bao gồm những thông tin cơ bản nhưng cực kỳ quan trọng như mã chứng khoán, thời gian khớp lệnh, giá khớp lệnh, và khối lượng khớp lệnh. Đây là những thành phần thiết yếu để phân tích kỹ thuật và tạo ra các đồ thị OHLC, cho phép nhà đầu tư đánh giá xu hướng và biến động giá một cách chính xác.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!