31/01/2024
18,893 lượt đọc
Bot giao dịch tự động đã và đang ngày càng phổ biến hơn với giới tài chính, mang đến những lợi thế như giao dịch 24/7 và ra quyết định không bị chi phối bởi cảm xúc. Bạn có bao giờ thắc mắc chúng được tạo ra như thế nào không? Hãy cùng khám phá quy trình này:
Trước khi lao vào code, bạn phải có sự hiểu biết sâu sắc về thị trường và một giả thuyết giao dịch rõ ràng, được lấy cảm hứng từ các mô hình hoặc hành vi thị trường nhất định.
Cho dù đó là các công cụ dựa trên Python của nước ngoài như QuantConnect và Backtrader, hay bạn có thể tự code bằng Python, việc lựa chọn công cụ có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của bot giao dịch.
Bước này liên quan đến việc chuyển đổi chiến lược, chẳng hạn như đầu tư vào cổ phiếu y tế trong các cuộc khủng hoảng y tế toàn cầu, hình thành logic có thể lập trình.
Tương tự như cách tiếp cận trước đó, việc kiểm tra hiệu suất của bot trading dựa trên dữ liệu quá khứ là rất quan trọng.
Điều chỉnh các thông số để đạt được lợi nhuận tối đa trong khi tránh tối ưu hóa quá mức có thể dẫn đến hiệu suất kém trong thế giới thực (overfit).
Một bước quan trọng trước khi bắt đầu giao dịch thực. Theo dõi quá trình ra quyết định của bot trong môi trường không rủi ro.
Nhưng hãy nhớ rằng, ngay cả sau khi triển khai, việc kiểm tra, giám sát và cập nhật thường xuyên là rất cần thiết, phù hợp với tình hình thị trường luôn thay đổi.
Một bot giao dịch tốt phụ thuộc vào chiến lược đằng sau nó. Kết hợp giả thuyết giao dịch vững chắc với các công cụ kỹ thuật phù hợp sẽ đảm bảo thành công cho chiến lược. Các nhà đầu tư, các bạn đã thử tạo bot của riêng mình chưa? Hay bạn còn đang gặp khó khăn gì, hãy chia sẻ nhé!
Tham khảo: Lucas Inglese, Linkedin.
Thuỳ Trang.
0 / 5
Trong quant trading, một trong những nghịch lý phổ biến nhất là: một chiến lược có lợi nhuận dương trong backtest nhưng lại thất bại khi triển khai thật. Vấn đề không nằm ở việc thị trường “thay đổi hoàn toàn”, mà thường nằm ở cách chiến lược được đánh giá ban đầu. Rất nhiều hệ thống có edge nhỏ, nhưng khi đưa vào thực tế, chi phí giao dịch, trượt giá, giới hạn thanh khoản và tâm lý vận hành khiến lợi nhuận biến mất.
Trong quant trading, rất nhiều người bắt đầu bằng cách tìm kiếm một chỉ báo “mạnh” hoặc một mô hình dự báo phức tạp. Tuy nhiên, thực tế cho thấy phần lớn hệ thống thất bại không phải vì tín hiệu quá yếu, mà vì cấu trúc hệ thống không đầy đủ. Một tín hiệu có thể có edge dương nhỏ, nhưng nếu không có cơ chế quản lý vốn, kiểm soát biến động và giới hạn drawdown rõ ràng, hiệu suất thực tế sẽ rất khác so với kỳ vọng. Một chiến lược có thể đúng 45% thời gian vẫn tạo lợi nhuận nếu lợi nhuận trung bình lớn hơn thua lỗ trung bình và nếu quy mô vị thế được điều chỉnh hợp lý theo rủi ro thị trường.
Trong quant trading, đọc dữ liệu bằng bảng số thường làm người ta… tự lừa mình. Một backtest nhìn “đẹp” có thể chỉ là do bạn chưa nhìn thấy những thứ quan trọng: vùng sideway kéo dài, cú gap, giai đoạn thanh khoản yếu, hoặc drawdown âm ỉ nhưng rất dai. Chart là cách nhanh nhất để bóc lớp “ảo giác” đó.
Một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng nhất trong phân tích kỹ thuật là mức hỗ trợ và kháng cự. Hỗ trợ và kháng cự không chỉ đơn giản là những đường kẻ trên biểu đồ, mà là những điểm giá nơi thị trường đã chứng tỏ rằng có một sự thay đổi lớn trong cung và cầu. Hỗ trợ là mức giá mà tại đó lực cầu (demand) đủ mạnh để ngừng đà giảm của giá cổ phiếu, trong khi kháng cự là mức giá mà lực cung (supply) đủ mạnh để ngừng đà tăng của giá cổ phiếu. Việc xác định chính xác những mức này có thể giúp nhà giao dịch đưa ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Nếu bạn đang có kế hoạch bước vào lĩnh vực Tài chính Định lượng (Quant Finance) trong năm 2026 – dù mục tiêu là thi MFE, làm quant research, xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán hay phát triển mô hình rủi ro – thì việc xây dựng nền tảng đúng ngay từ đầu là điều cực kỳ quan trọng. Quant không phải là lĩnh vực có thể học “mẹo” hay “chiêu thức ngắn hạn”. Đây là một con đường đòi hỏi nền tảng toán học vững chắc, tư duy mô hình hóa rõ ràng và khả năng hiểu sâu bản chất rủi ro của thị trường.
Với nhà đầu tư Việt Nam, PAMM và Copy Trading thường được quảng bá chung một nhóm: “đầu tư thụ động”, “không cần biết phân tích”, “chỉ cần chọn người giỏi”. Nhưng nếu nhìn kỹ, hai mô hình này khác nhau ngay ở điểm nền tảng nhất: PAMM là bạn ủy quyền cho người khác giao dịch trên một tài khoản chung, còn Copy Trading là bạn vẫn giữ tài khoản của mình và chỉ sao chép lệnh. Nghe thì giống nhau, nhưng trong thực tế nó tạo ra hai cảm giác hoàn toàn khác: PAMM giống như “gửi tiền cho người khác lái xe hộ”, còn Copy Trading giống “ngồi xe của mình nhưng bật chế độ chạy theo xe dẫn đường”. Một khi bạn hiểu sự khác nhau về quyền kiểm soát, bạn sẽ thấy phần lớn câu chuyện “an toàn hơn” hay “nguy hiểm hơn” đều xoay quanh đúng điểm này.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!