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.

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.

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.

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

Tiếp nối 2 phần trước về cách lấy dữ liệu lịch sử từ thị trường chứng khoán Việt Nam bằng VNQuant và Vnstock. Bài viết này sẽ giới thiệu một phương pháp khác có thể lấy được dữ liệu của các sàn giao dịch trên thế giới từ Tradingview bằng thư viện Tvdatafeed. Cả 3 phương pháp này đều được sử dụng chung trên nền tảng Python qua những dòng code nên việc lấy hết sức dễ dàng và đơn giản, điều này cũng giúp nhà đầu tư tự động hóa quy trình và nhanh chóng. Tvdatafeed là một thư viện Python được thiết kế để giúp người dùng tải xuống dữ liệu lịch sử từ nền tảng TradingView. Với Tvdatafeed, người dùng có thể dễ dàng truy cập và sử dụng dữ liệu lịch sử của các tài sản tài chính như cổ phiếu, tiền điện tử, hoặc chỉ số từ TradingView để phục vụ cho mục đích phân tích kỹ thuật và giao dịch.

Các quỹ phòng hộ định lượng là các công ty đầu tư sử dụng các mô hình toán học và thống kê tiên tiến cũng như các thuật toán máy tính để đưa ra quyết định đầu tư. Trong bài viết này sẽ đề cập đến các quỹ đầu tư định lượng và khám phá các chiến lược chính như Quant-Statistical Arbitrage, Quant-CTA, Quantitative Equity Market Neutral. Mỗi chiến lược của các quỹ sẽ được phân tích dưới góc độ các loại tín hiệu giao dịch chủ chốt, cách thức hoạt động qua các thời kỳ và ví dụ cho từng trường hợp, giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng quát hơn về chiến lược của các quỹ này.

Tiếp nối phần trước về cách lấy dữ liệu bằng VNQuant. Bài viết này mình sẽ giới thiệu một phương pháp khác là Vnstock và thư viện này cũng dùng chung nền tảng là Python. Vnstock là thư viện Python được thiết kế bởi tác giả Vũ Thịnh nhằm để tải dữ liệu chứng khoán Việt Nam một cách dễ dàng và hoàn toàn miễn phí. Thư viện này sử dụng các nguồn cấp dữ liệu đáng tin cậy từ công ty chứng khoán và công ty phân tích thị trường tại Việt Nam. Gói này cũng được thiết kế dựa trên nguyên tắc về sự đơn giản và mã nguồn mở, hầu hết các hàm được viết dựa trên thư viện request và pandas có sẵn trên môi trường Google Colab do đó người dùng không cần cài đặt thêm các gói thư viện kèm theo.

Hiện nay việc ứng dụng công nghệ vào đầu tư chứng khoán ngày càng trở nên phổ biến và việc biết cách ứng dụng chúng vào trong đầu tư chính là lợi thế của bạn. Từ việc nhìn nhận xu hướng, chu kỳ tăng giảm của cổ phiếu, cho đến việc thực hiện kiểm thử hay áp dụng vào các mô hình học máy để dự đoán xu hướng, tất cả đều cần một nguồn dữ liệu đáng tin cậy. Do đó, nhận thấy nhiều người hiện tại vẫn còn đang lấy dữ liệu chứng khoán một cách thủ công nên mình có tổng hợp lại 1 số phương pháp phổ biến trong việc lấy dữ liệu chứng khoán qua những thư viện và chỉ cần với vài dòng code cơ bản trên nền tảng Python sẽ giúp bạn tự động hóa quy trình này rất nhanh và đơn giản.

VNQuant là một thư viện được tạo ra bởi tác giả Phạm Đình Khánh, giúp mọi người truy cập và phân tích dữ liệu thị trường tài chính của Việt Nam. Thư viện này cung cấp các công cụ và chức năng để tải xuống dữ liệu về báo cáo tài chính và các chỉ số cơ bản của doanh nghiệp, đồng thời hỗ trợ phân tích kỹ thuật bằng cách cung cấp các biểu đồ nến, chỉ báo kỹ thuật và nhiều tính năng khác.

Quản lý vốn không chỉ đóng vai trò là một yếu tố quan trọng, mà còn là điều cốt lõi giúp nhà đầu tư định hình và duy trì chiến lược của mình trong dài hạn. Đặc biệt với những nhà đầu tư mới gia nhập thị trường, việc thiết lập một kế hoạch quản lý vốn linh hoạt, phù hợp với khả năng và kinh nghiệm cá nhân là bước đầu tiên và quan trọng nhất trên con đường thành công. Nhiều người mới bắt đầu thường mắc phải sai lầm khi chỉ tập trung vào việc tối đa hóa lợi nhuận mà quên mất một khía cạnh then chốt khác: làm thế nào để kiểm soát và giảm thiểu rủi ro trong quá trình giao dịch, điều này càng trở nên cực kỳ quan trọng đối với những tài khoản sử dụng margin. Và Drawdown trở nên vô cùng quan trọng, Drawdown không chỉ phản ánh mức độ sụt giảm tài khoản trong một khoảng thời gian nhất định, mà còn là một chỉ số không thể thiếu giúp nhà đầu tư đánh giá hiệu quả quản lý rủi ro của mình. Việc hiểu rõ và áp dụng kiến thức về Drawdown sẽ giúp nhà đầu tư xác định được khi nào cần phải điều chỉnh chiến lược, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo sự ổn định cho tài khoản đầu tư của mình trong dài hạn.

Đối với các nhà đầu tư mới, chưa có nhiều kinh nghiệm và kiến thức về thị trường tài chính có thể là một rào cản lớn khi muốn tham gia và kiếm lợi nhuận từ lĩnh vực này. Vậy làm thế nào để có thể kiếm được lợi nhuận một cách an toàn và ổn định? Một giải pháp hiệu quả cho vấn đề này là áp dụng chiến lược sao chép giao dịch từ các chuyên gia dày dặn kinh nghiệm. Bằng cách này, nhà đầu tư có thể tiếp cận được nguồn lợi nhuận một cách an toàn và ổn định mà không cần phải đối mặt với những thách thức và rủi ro của việc tự mình giao dịch. Tuy nhiên, việc lựa chọn sao chép giao dịch không phải là quyết định nhất thời mà đòi hỏi sự cân nhắc và đánh giá kỹ lưỡng về các chuyên gia giao dịch để đảm bảo sự thành công lâu dài. Bài viết này sẽ đưa ra cái nhìn tổng quan về cách tiếp cận và đánh giá một chuyên gia giao dịch để sao chép, giúp nhà đầu tư đưa ra lựa chọn phù hợp nhất.