31/01/2024
18,674 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 quantitative finance, câu hỏi Python hay C++ xuất hiện rất sớm, thường ngay khi người ta bắt đầu viết những dòng code đầu tiên cho trading. Điều thú vị là câu hỏi này không bao giờ có câu trả lời dứt khoát, và chính việc nó tồn tại suốt nhiều năm cho thấy một điều: hai ngôn ngữ này không thay thế nhau, mà phục vụ những mục đích rất khác nhau. Nếu chỉ nhìn ở mức bề mặt, người ta thường nói Python dễ nhưng chậm, C++ khó nhưng nhanh. Nhưng trong công việc quant thực tế, sự khác biệt quan trọng hơn nhiều nằm ở bạn đang giải quyết loại vấn đề gì, và ở giai đoạn nào của pipeline.
Pairs trading là một trong những chiến lược định lượng xuất hiện rất sớm và tồn tại lâu dài trên thị trường tài chính. Ý tưởng cốt lõi của nó nghe qua thì rất dễ hiểu: hai tài sản có mối quan hệ chặt chẽ với nhau trong quá khứ thì khi mối quan hệ đó bị lệch đi, thị trường sẽ có xu hướng kéo chúng quay lại trạng thái “bình thường”. Chính sự đơn giản này khiến pairs trading từng được xem là một chiến lược gần như hiển nhiên, đặc biệt trong giai đoạn thị trường còn ít cạnh tranh và chi phí giao dịch thấp.
Một danh mục đầu tư, dù được xây dựng cẩn trọng đến đâu, cũng luôn chứa đựng những giả định ngầm về tương lai. Những giả định này hiếm khi được viết ra thành lời, nhưng lại quyết định cách danh mục phản ứng khi thị trường đi vào những trạng thái bất lợi. Vấn đề không nằm ở việc có giả định hay không, mà ở chỗ nhà đầu tư có ý thức được những giả định đó hay không.
Trong diễn giải phổ biến về thị trường tài chính, các cuộc khủng hoảng lớn thường được mô tả như những sự kiện hiếm, bất ngờ và không thể dự đoán – thường được gọi chung dưới khái niệm “thiên nga đen”.
Nhiều người nghĩ thua lỗ đến từ việc chọn sai cổ phiếu, vào sai điểm, hoặc thiếu công cụ phân tích. Nhưng nếu nhìn đủ lâu, bạn sẽ thấy một thứ lặp đi lặp lại ở hầu hết tài khoản: thua lỗ thường xuất phát từ hành vi, không phải từ “thiếu chỉ báo”.
Trong trading, “theo xu hướng” (trend-following) là một trong những khái niệm được nhắc tới nhiều nhất, nhưng cũng bị hiểu sai nhiều nhất. Không ít người nghĩ rằng trend-following đơn giản là mua khi giá tăng, bán khi giá giảm, hoặc gắn vài chỉ báo lên chart rồi chờ tín hiệu.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!