Trang chủ
/ Kiến thức chung
/ Xây dựng Bot Giao dịch Tự động... Hướng dẫn từ A đến Z

Xây dựng Bot Giao dịch Tự động... Hướng dẫn từ A đến Z

31/01/2024

18,368 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:

1. Thấu hiểu thị trường - Mấu chốt của giao dịch

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.

2. Chọn công cụ - Nền tảng phù hợp

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.

3. Thiết kế thuật toán - Chuyển đổi chiến lược thành code

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.

4. Backtest (Kiểm tra ngược) - Thử nghiệm với dữ liệu lịch sử

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.

5. Tối ưu hóa - Tinh chỉnh để đạt hiệu suất cao nhất

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).

️6. Mô phỏng thời gian thực - Giao dịch giả lập

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.

7. Triển khai - Live Trading

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.

#Bot giao dịch

Chia sẻ bài viết

Đánh giá

(0)

0 Đánh giá

0 / 5

0 nhận xét

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

Edge trong trading: từ khái niệm trừu tượng đến lợi thế có thể sống sót qua chu kỳ thị trường

05/01/2026

27 lượt đọc

Edge trong trading: từ khái niệm trừu tượng đến lợi thế có thể sống sót qua chu kỳ thị trường C

Trong trading, “edge” thường được nhắc đến như một thứ gì đó rất mơ hồ: một cảm giác thị trường, một mô hình quen mắt, hay một bộ quy tắc “đã từng kiếm tiền”. Nhưng nếu tiếp cận thị trường dưới góc độ định lượng, edge không phải là cảm giác, càng không phải là niềm tin. Edge là một đặc tính thống kê của hành động giao dịch, chỉ có thể được xác nhận khi quan sát trên một tập mẫu đủ lớn và đủ đa dạng về điều kiện thị trường.

Chiến lược giao dịch Price Action: Cách đọc biểu đồ giá để hiểu thị trường

03/01/2026

72 lượt đọc

Chiến lược giao dịch Price Action: Cách đọc biểu đồ giá để hiểu thị trường C

Price Action thường bị hiểu nhầm như một tập hợp các mô hình nến hoặc vài đường kẻ hỗ trợ – kháng cự. Thực tế, nếu chỉ dừng ở đó thì Price Action không khác gì một dạng technical analysis tối giản. Bản chất sâu hơn của Price Action là một hệ quy chiếu để hiểu cách thị trường vận hành, nơi giá không còn là kết quả ngẫu nhiên của tin tức, mà là biểu hiện trực tiếp của hành vi con người, dòng tiền và cấu trúc thanh khoản.

Jim Simons: Không phải người “đánh bại” thị trường, mà là người thay đổi cách thị trường được nhìn nhận

02/01/2026

105 lượt đọc

Jim Simons: Không phải người “đánh bại” thị trường, mà là người thay đổi cách thị trường được nhìn nhận C

Khi nhắc đến Jim Simons, phần lớn mọi người sẽ bắt đầu bằng con số lợi nhuận: Medallion Fund đạt trung bình khoảng 66% mỗi năm trước phí trong nhiều thập kỷ, một thành tích vượt xa mọi quỹ đầu tư khác từng tồn tại. Nhưng nếu chỉ nhìn Jim Simons như một “nhà đầu tư giỏi”, ta sẽ bỏ lỡ bản chất thực sự của câu chuyện. Simons không đơn thuần tìm ra một chiến lược tốt hơn, ông thay đổi hoàn toàn cách con người tiếp cận thị trường tài chính. Trước Simons, trading chủ yếu được xem là nghệ thuật pha trộn giữa kinh nghiệm, trực giác và phân tích cơ bản. Sau Simons, trading dần được tái định nghĩa như một bài toán khoa học, nơi dữ liệu, thống kê và xác suất đóng vai trò trung tâm.

PCA–VaR cho danh mục lãi suất: Góc nhìn đầu tư định lượng trong bối cảnh thị trường Việt Nam

02/01/2026

63 lượt đọc

PCA–VaR cho danh mục lãi suất: Góc nhìn đầu tư định lượng trong bối cảnh thị trường Việt Nam C

Khi làm đầu tư định lượng, rất nhiều người có xu hướng xem Value at Risk (VaR) là một công cụ “thuần quản trị rủi ro”, chỉ dành cho ngân hàng hoặc bộ phận middle office. Tuy nhiên, nếu nhìn đúng bản chất, VaR – đặc biệt là VaR dựa trên Principal Component Analysis (PCA) – lại là một công cụ rất phù hợp để hiểu cấu trúc rủi ro của danh mục đầu tư vĩ mô, trái phiếu, hoặc chiến lược định lượng nhạy với lãi suất. Vấn đề không nằm ở việc “báo cáo VaR cho ai”, mà nằm ở chỗ bạn có hiểu mình đang đặt cược vào dạng biến động nào của thị trường hay không.

Kiểm định Market Efficiency bằng Python: Run Test của Bachelier

30/12/2025

87 lượt đọc

Kiểm định Market Efficiency bằng Python: Run Test của Bachelier C

Khi làm trading định lượng, một câu hỏi rất căn bản nhưng thường bị bỏ qua là: thị trường mình đang nghiên cứu có thực sự cho phép tồn tại edge hay không? Trước khi xây momentum, mean reversion hay bất kỳ mô hình ML nào, việc kiểm tra mức độ “ngẫu nhiên” của chuỗi lợi suất là bước rất nên làm. Một trong những kiểm định cổ điển, đơn giản nhưng vẫn có giá trị thực tiễn là Run Test, được đề xuất bởi Louis Bachelier – người đặt nền móng cho tài chính định lượng từ đầu thế kỷ 20.

Đa dạng hóa ở thị trường Việt Nam: từ khái niệm “giảm rủi ro” đến bài toán tạo lợi nhuận bền vững

28/12/2025

168 lượt đọc

Đa dạng hóa ở thị trường Việt Nam: từ khái niệm “giảm rủi ro” đến bài toán tạo lợi nhuận bền vững C

Ở thị trường Việt Nam, khái niệm đa dạng hóa thường bị hiểu rất hẹp và đôi khi sai bản chất. Phần lớn nhà đầu tư cá nhân cho rằng chỉ cần nắm giữ 10–20 cổ phiếu khác nhau, thuộc nhiều ngành khác nhau, thì danh mục đã được đa dạng hóa. Trong giai đoạn thị trường đi lên, cách làm này có vẻ hợp lý vì hầu như cổ phiếu nào cũng tăng, và sự khác biệt giữa các mã không quá quan trọng. Nhưng khi thị trường bước vào pha điều chỉnh mạnh, nhà đầu tư mới nhận ra rằng danh mục “đa dạng” của mình thực chất lại phản ứng gần như giống hệt chỉ số chung. Điều này dẫn đến một kết luận phổ biến nhưng nguy hiểm: đa dạng hóa ở Việt Nam không hiệu quả.