12/04/2024
9,275 lượt đọc
Nền tảng QM Platform là một nền tảng đầu tư định lượng trên thị trường chứng khoán, được thiết kế nhằm đem lại công cụ mạnh mẽ, dễ sử dụng cho cộng đồng nhà đầu tư. Tại nền tảng này, nhà đầu tư có một kho dữ liệu đa dạng từ dữ liệu giá cổ phiếu, đến thông tin cung cầu, giao dịch chủ động, tự doanh, giao dịch khối ngoại, dữ liệu macro, fundamental cùng với thư viện các chỉ báo kỹ thuật. Với thư viện dữ liệu của nền tảng, nhà đầu tư sẽ có cái nhìn toàn diện, sâu sắc hơn về thị trường và đưa ra các chiến lược đầu tư chính xác hơn.
Thư viện chỉ báo kỹ thuật trên nền tảng QM Platform
Dữ liệu theo Ngành trên nền tảng QM Platform
Chỉ báo Fisher Transform, thường được gọi là chỉ báo Fisher, là một công cụ phân tích kỹ thuật được sử dụng để xác định các đảo chiều giá quan trọng trên biểu đồ. Chỉ báo này cố gắng chuẩn hóa giá trong một số phiên cụ thể và tạo ra hai đường sóng, đặc biệt trong đó, tín hiệu đảo chiều được đề xuất khi hai đường này giao nhau.
Biểu đồ thể hiện chỉ báo Fisher Transform
Đám mây Ichimoku là một loại biểu đồ được sử dụng trong phân tích kỹ thuật để hiển thị hỗ trợ và kháng cự, động lượng và xu hướng. Chỉ báo Ichimoku Cloud, còn được gọi là Ichimoku Kinko Hyo, là một công cụ phân tích kỹ thuật phức tạp trong phân tích chứng khoán . Là một phương pháp phân tích kỹ thuật của Nhật Bản. Ichimoku gồm có 5 thành phần, 2 trong số 5 thành phần tạo thành một bộ phận giống đám mây nên các nhà giao dịch thường gọi chỉ báo này là Mây Ichimoku.
Biểu đồ thể hiện chỉ báo đám mây Ichimoku
Chỉ báo Average Directional Movement Index (ADX) được sử dụng để đánh giá sức mạnh của xu hướng và giúp nhà đầu tư xác định xem thị trường đang trong trạng thái xu hướng mạnh, yếu hoặc đang dao động. ADX cũng có thể giúp nhận biết khả năng sắp xảy ra một xu hướng mới.
Biểu đồ thể hiện chỉ báo ADX
Tóm lại, QM Platform nổi bật với kho dữ liệu đa dạng, giúp người dùng có cái nhìn toàn diện về thị trường thông qua các chỉ báo kỹ thuật, mẫu nến và dữ liệu phân tích cơ bản. Sự linh hoạt trong việc tối ưu hóa chiến lược đầu tư, cùng với giao diện dễ sử dụng và tính tin cậy cao của dữ liệu, QM Platform sẽ giúp nhà đầu tư thuận tiện trong việc đưa ra các quyết định thông minh và chính xác trên thị trường.
0 / 5
Trong lĩnh vực quantitative finance, có một số công cụ mạnh mẽ nhưng ít được chú ý đến so với những mô hình phổ biến như Deep Learning hay SMA crossover. Một trong những công cụ mạnh mẽ đó chính là Mô hình Không gian Trạng thái (State-space models) và Bộ lọc Kalman (Kalman filter). Mặc dù có vẻ phức tạp, nhưng những công cụ này lại cực kỳ hữu ích và mạnh mẽ khi áp dụng vào việc phân tích và dự đoán thị trường tài chính. Mặc dù nghe có vẻ như là những mô hình nguyên thủy, thực tế chúng là những công cụ cực kỳ mạnh mẽ và bền bỉ (robust), đặc biệt trong môi trường thay đổi nhanh chóng của các thị trường tài chính.
Khi thực hiện bất kỳ chiến lược giao dịch nào trên thị trường tài chính, một yếu tố không thể thiếu chính là khả năng giải thích (interpretability) của mô hình giao dịch. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh môi trường biến động và khi quản lý rủi ro là yếu tố sống còn đối với các quỹ đầu tư và các trader chuyên nghiệp. Mỗi chiến lược giao dịch không chỉ cần phải hiệu quả mà còn phải dễ hiểu, có thể giải thích một cách rõ ràng tại sao tín hiệu mua/bán lại được đưa ra trong một tình huống cụ thể.
Trong thực tế, rất nhiều ý tưởng giao dịch nghe qua đều có vẻ hợp lý. Ví dụ như mua khi giá vượt MA dài hạn, mua khi cổ phiếu breakout kèm thanh khoản tăng, hoặc đứng ngoài khi thị trường chung nằm dưới đường trung bình dài hạn. Nếu chỉ nhìn chart bằng mắt, rất dễ cảm thấy những ý tưởng như vậy “có vẻ đúng”. Vấn đề là cảm giác đó không đủ để dùng tiền thật. Với QM Capital, giá trị đầu tiên và lớn nhất của vectorized backtesting không phải là để khoe một equity curve đẹp, mà là để biến một ý tưởng mơ hồ thành một bộ quy tắc kiểm tra được.
Khi mới học quant trading, nhiều người thường tập trung gần như toàn bộ vào phần mô hình. Họ nghĩ rằng nếu dự báo đúng hơn một chút, hoặc nếu tìm được một tín hiệu chính xác hơn phần còn lại của thị trường, thì kết quả giao dịch chắc chắn sẽ tốt. Cách nghĩ này không sai hoàn toàn, nhưng mới đúng một nửa. Trong giao dịch thực tế, dự báo chỉ là điểm bắt đầu. Sau đó còn một bước quan trọng hơn nhiều: biến tín hiệu đó thành vị thế thật, giao dịch thật, lợi nhuận thật.
Nếu phải chọn một rủi ro làm hỏng nhiều chiến lược định lượng nhất, thì đó thường không phải là thiếu mô hình hiện đại, mà là overfitting. Nói đơn giản, overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu quá khứ đến mức nó không chỉ học tín hiệu thật, mà còn học luôn cả nhiễu. Khi nhìn lại lịch sử, mọi thứ trông rất đẹp: độ chính xác cao, equity curve mượt, drawdown dễ chịu, Sharpe ratio hấp dẫn. Nhưng đến khi đem sang giai đoạn mới, hoặc live trading, mô hình bắt đầu hỏng rất nhanh.
Có một hiểu lầm rất phổ biến khi mới bước vào quant trading: cứ nghe đến “quant” là nghĩ ngay đến deep learning, transformers, reinforcement learning, foundation models, hay ít nhất cũng phải có một thứ gì đó đủ phức tạp để nghe giống phòng lab hơn là bàn giao dịch. Nhưng nếu nhìn vào cách nhiều tổ chức thật đang vận hành, bức tranh lại bớt hào nhoáng hơn nhiều.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!