31/01/2024
17,885 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
Để hiểu được lý do tại sao nến Nhật (Japanese Candlestick) lại là công cụ mạnh mẽ trong giao dịch, ta cần bắt đầu từ khái niệm cơ bản. Mỗi cây nến đại diện cho 4 giá trị quan trọng trong một khoảng thời gian nhất định (tùy thuộc vào khung thời gian mà trader chọn: 1 phiên, 1 giờ, v.v.):
Khối lượng giao dịch (trading volume) là một yếu tố quan trọng không thể thiếu trong bất kỳ chiến lược giao dịch nào, đặc biệt là trong lĩnh vực quant trading. Khối lượng giao dịch giúp các nhà đầu tư đánh giá sự quan tâm và hành vi của thị trường đối với một tài sản, từ đó đưa ra quyết định chính xác về thời điểm tham gia và thoái lui. Đặc biệt tại thị trường phái sinh Việt Nam, nơi sự phát triển còn khá mới mẻ nhưng đang có tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ, việc hiểu rõ vai trò và tác động của khối lượng giao dịch là yếu tố không thể thiếu đối với các nhà đầu tư áp dụng chiến lược quant.
Swing trading là kiểu giao dịch dựa trên việc tận dụng những nhịp dao động của thị trường, thường kéo dài vài phiên đến vài tuần. Đây không phải câu chuyện “ngồi canh từng phút từng giây”, mà là cách tiếp cận trung hạn, bám nhịp giá và nhịp dòng tiền. Khi áp dụng vào thị trường Việt Nam, swing trading lại càng phù hợp hơn, đơn giản vì VN-Index và nhóm VN30 luôn tồn tại những dao động vừa đủ lớn để trader có thể tận dụng, nhưng không quá nhiễu như các thị trường crypto hay forex.
Mô hình Markowitz, hay còn gọi là Mô hình Trung Bình - Phương Sai (Mean-Variance Model), là nền tảng của lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại và đã được phát triển bởi Harry Markowitz vào năm 1952. Mô hình này được xem là một trong những công cụ mạnh mẽ giúp các nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, kết hợp giữa các tài sản khác nhau sao cho tối đa hóa lợi nhuận kỳ vọng trong khi giảm thiểu rủi ro. Cốt lõi của mô hình là phân tích sự kết hợp giữa các tài sản dựa trên lợi nhuận kỳ vọng và độ biến động (rủi ro) của chúng.
Thống kê Bayes xuất phát từ một nguyên tắc rất tự nhiên nhưng lại có sức mạnh đặc biệt lớn trong các hệ thống phức tạp như thị trường tài chính: niềm tin của chúng ta về một hiện tượng không cố định, mà thay đổi khi có thêm thông tin mới. Trong bối cảnh tài chính, điều này đặc biệt quan trọng vì thị trường không có trạng thái cân bằng lâu dài; thay vào đó, nó liên tục chuyển đổi qua nhiều chế độ (regime), thường xuyên chịu tác động bởi tin tức, dòng tiền, tâm lý nhà đầu tư và các yếu tố bất ngờ khác. Định lý Bayes cho phép chúng ta mô hình hóa sự thay đổi này thông qua ba thành phần cơ bản: “prior” – niềm tin ban đầu, “likelihood” – khả năng bằng chứng xuất hiện nếu giả thuyết đúng, và “posterior” – niềm tin đã được cập nhật.
Bước ngoặt của một người làm trading không phải lúc họ học được thêm một chỉ báo mới, mà là lúc họ nhận ra: thị trường không hề “trơn tru” và ngẫu nhiên như sách vở nói. Nó có những điểm lệch, những nhịp lặp lại, những hành vi rất… con người. Và nếu mình đủ kiên nhẫn để nhìn sâu vào dữ liệu, những điểm lệch đó chính là chỗ để mình kiếm tiền một cách có kỷ luật. Đó là cách nhiều người bước từ “trade theo cảm giác” sang “quant trading”.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!