Chợ Tín hiệu chứng khoán là nơi các Trader đăng những tín hiệu cổ phiếu để các nhà đầu tư khác có thể ứng dụng và tham khảo. Với mục tiêu tạo nên một “sân chơi” dành cho các nhà đầu tư, QM Platform đã ra mắt nền tảng bạn có thể tìm thấy các Bot tín hiệu do nhiều Trader khác nhau cung cấp bằng lệnh phân tích định lượng của riêng họ.

Đánh giá hiệu suất của chiến lược giao dịch thuật toán là một bước thiết yếu, không chỉ giúp xác định khả năng sinh lời của chiến lược mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức độ rủi ro và ổn định của nó.

Bạn mới bắt đầu bước chân vào thế giới phức tạp của thị trường chứng khoán và đang muốn tìm hiểu cách tối ưu hóa quá trình mua/bán cổ phiếu để đầu tư một cách thông minh? Trong bài viết này, QM Capital sẽ hướng dẫn bạn qua từng bước cơ bản để bạn có thể tự tin đưa ra quyết định mua/bán cổ phiếu.

Giao dịch thuật toán là tự động hóa tất cả các quy trình thu thập dữ liệu, truy vấn dữ liệu và sử dụng thuật toán máy tính để đưa ra quyết định và báo cáo giao dịch, để quản lý danh mục đầu tư tài chính theo thời gian thực mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.

David Elliot Shaw là người tiên phong trong lĩnh vực đầu tư định lượng, sử dụng các mô hình và thuật toán toán học phức tạp tại DE Shaw & Co - công ty do chính ông thành lập, nhằm đưa ra các quyết định giao dịch nhanh chóng, tập trung vào hiệu quả, quản lý rủi ro và đa dạng hóa để đạt được lợi nhuận vững chắc.

Backtest là một công cụ thiết yếu trong giao dịch chứng khoán, cho phép nhà đầu tư đánh giá hiệu quả của chiến lược dựa trên dữ liệu lịch sử mà không cần mạo hiểm vốn thực tế. Công cụ này giúp phát hiện các điểm yếu và tối ưu hóa chiến lược giao dịch trước khi thực hiện trên thị trường thực. Sử dụng Python cho backtest mang lại lợi ích nhờ thư viện phân tích dữ liệu mạnh mẽ và khả năng tích hợp với các công cụ học máy, nhưng đòi hỏi kỹ năng lập trình. Trong khi đó, nền tảng QM Platform cung cấp giải pháp kéo và thả thuận tiện, không yêu cầu kỹ năng lập trình, tích hợp sẵn các mô hình học máy, và cho phép nhà đầu tư tùy chỉnh các chiến lược dễ dàng, nhanh chóng.

Trong thế giới đầu tư chứng khoán, không hiếm gặp những nhà đầu tư cho rằng họ có thể dựa vào bản năng hoặc cảm xúc của mình để đưa ra quyết định. Đôi khi chính những cảm xúc thất thường đó khiến cho nhà đầu tư bị thua lỗ khi đầu tư. Vì vậy, làm chủ được cảm xúc và không để chúng chi phối quyết định đầu tư là một trong những yếu tố vô cùng quan trọng.

Xây dựng hệ thống giao dịch vẫn còn là một khái niệm khá mới mẻ, đặc biệt là đối với các nhà đầu tư “chân ướt chân ráo” bước vào thị trường chứng khoán. Trong thế giới đầu tư, việc có một hệ thống giao dịch hiệu quả không chỉ giúp tối ưu hóa lợi nhuận mà còn là bước đệm quan trọng để quản lý rủi ro một cách hiệu quả.

Backtest là một công cụ không thể thiếu trong quá trình phát triển và kiểm định các chiến lược giao dịch. Thông qua việc mô phỏng chiến lược giao dịch dựa trên dữ liệu lịch sử, Backtest cho phép nhà đầu tư đánh giá hiệu quả và khả năng sinh lời của chiến lược trước khi áp dụng chúng vào thực tế

Việc chọn lựa chiến lược giao dịch đúng đắn là bước cực kỳ quan trọng trong lĩnh vực đầu tư. Mỗi nhà đầu tư lại có những mục tiêu, khung thời gian, và khẩu vị rủi ro riêng biệt, dẫn đến việc áp dụng các chiến lược giao dịch khác nhau. Một chiến lược có thể rất đơn giản hoặc cực kỳ phức tạp và sự lựa chọn phụ thuộc vào phân tích và mục tiêu cụ thể của nhà đầu tư.

Đầu tư định lượng ở Trung Quốc đã phát triển mạnh mẽ qua hơn một thập kỷ với sự giám sát chặt chẽ của cơ quan quản lý. Mặc dù đối mặt với những thách thức như biến động thị trường và hành vi bầy đàn, lĩnh vực này vẫn còn nhiều dư địa để phát triển, nhưng cần được điều chỉnh để đảm bảo tính công bằng và ổn định. Sự tăng trưởng nhanh chóng của quỹ định lượng và sự gia tăng của các nhà quản lý nước ngoài và trong nước đã làm dấy lên những lo ngại về tác động và tính ổn định của thị trường.

Phần 2 của các phương pháp đánh giá rủi ro và hiệu suất trong đầu tư tiếp tục khám phá các phương pháp đánh giá rủi ro và hiệu suất trong đầu tư, bao gồm tỷ lệ Omega, tỷ lệ Calmar và mức sụt giảm tối đa (Max Drawdown). Mỗi công cụ được phân tích kỹ lưỡng, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tiềm năng lợi nhuận và rủi ro liên quan, giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cách thức xác định và quản lý hiệu suất danh mục đầu tư trong bối cảnh thị trường biến động. Bài viết cũng đề cập đến những hạn chế của mỗi phương pháp và cách áp dụng chúng một cách hiệu quả trong quản lý danh mục đầu tư.

Mẫu hình đỉnh mở rộng (Broadening Top) là một mẫu hình đảo chiều có thể xuất hiện trong một thị trường tăng giá, được đặc trưng bởi các đỉnh cao hơn và đáy thấp hơn liên tục, tạo thành hình dạng giống cái megaphone. Khi giá phá vỡ kháng cự trên cùng, điều này báo hiệu một xu hướng tăng và khuyến nghị các nhà đầu tư nên cân nhắc mua vào. Để xác định mục tiêu giá sau khi phá vỡ, nhà đầu tư cộng chiều cao của mẫu hình với giá phá vỡ. Ngược lại, khi giá phá vỡ mức hỗ trợ dưới cùng, nên tính giá mục tiêu bằng cách trừ đi một tỷ lệ nhất định của chiều cao mẫu hình.

Mẫu hình cốc và tay cầm, được giới thiệu bởi William J. O'Neil, là một kiểu mẫu biểu đồ phổ biến trong phân tích kỹ thuật chứng khoán, thường xuất hiện trong một xu hướng thị trường tăng hoặc giảm rõ ràng và báo hiệu sự tiếp tục của xu hướng đó. Mẫu hình này đặc trưng bởi một phần hình chữ "U" được gọi là cốc và một phần nhỏ giảm giá gọi là tay cầm. Trong giai đoạn này, giá chứng khoán thường không biến động đáng kể và thấp dần tới khi phá vỡ qua tay cầm, tạo cơ hội mua vào hoặc bán ra cho các nhà đầu tư. Các nhà đầu tư thường sử dụng mẫu hình này để xác định điểm mua vào an toàn hoặc điểm bán ra với rủi ro được kiểm soát.

Phân tích hiệu suất đầu tư và quản lý rủi ro là yếu tố then chốt để đảm bảo sự thành công của các nhà đầu tư. Tỷ lệ Sharpe và Sortino là các phương pháp giúp đánh giá lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất danh mục đầu tư. Sử dụng các phương pháp này, nhà đầu tư có thể tối ưu hóa chiến lược, giảm thiểu rủi ro và tăng cường tiềm năng sinh lời.

Underfitting xảy ra khi mô hình không đủ phức tạp để hiểu rõ mối quan hệ trong dữ liệu, dẫn đến kết quả kém cả trong tập huấn luyện và kiểm thử. Ngược lại, Overfitting là khi mô hình quá phù hợp với tập huấn luyện và mất khả năng tổng quát hóa trên dữ liệu mới. Để khắc phục underfitting trong giao dịch thuật toán, cần chọn mô hình phù hợp, giảm bớt điều chỉnh, kéo dài thời gian huấn luyện và bổ sung đặc trưng dự đoán. Trong khi đó, để giải quyết overfitting, cần đơn giản hóa mô hình, tăng cường điều chỉnh và loại bỏ các đặc trưng thừa. Việc tìm cân bằng giữa hai hiện tượng này là chìa khóa để xây dựng chiến lược giao dịch hiệu quả và bền vững trên thị trường tài chính.

Lĩnh vực đầu tư thuật toán đang ngày càng phổ biến trong ngành tài chính, với các nhà đầu tư áp dụng các chiến lược và kỹ thuật tiên tiến để tạo lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, họ đối mặt với thách thức lớn là hiện tượng quá khớp, khi mà thuật toán giao dịch hoạt động tốt trên dữ liệu lịch sử nhưng lại thất bại trong thực tế. Quá khớp có thể dẫn đến thua lỗ nặng nề trong giao dịch thực tế.

Mẫu hình đáy mở rộng có thể được mô tả như một mẫu hình đảo chiều tăng giá. mẫu hình này được hình thành bởi hai đường phân kỳ đối xứng theo chiều ngang và tạo thành một hình tam giác. Các chuyển động giữa hai cạnh của tam giác tăng lên khi mẫu hình tiếp tục phát triển. Mỗi cạnh cần phải được chạm vào ít nhất hai lần để được xác nhận

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.

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, việc nắm vững các khái niệm thống kê cơ bản là yếu tố then chốt để áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. 24 khái niệm thống kê dưới đây là nền tảng vững chắc cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào, từ việc mô hình hóa phân phối xác suất, hồi quy, kiểm định giả thuyết, cho đến ứng dụng thống kê Bayesian và phân tích tương quan. Những khái niệm này không chỉ hỗ trợ việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà còn giúp hiểu rõ hơn về biến động và cấu trúc dữ liệu, từ đó phát triển các giải pháp dựa trên dữ liệu chính xác và hiệu quả