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.

Copy trade, phát triển từ giao dịch tự động vào năm 2005, cho phép người dùng tự động sao chép các giao dịch từ trader mà họ lựa chọn. Khác biệt với Mirror Trading, nơi kết hợp chiến lược từ nhiều trader để tạo tín hiệu giao dịch, Copy trade trực tiếp sao chép vị thế giao dịch. Tradency là công ty đầu tiên giới thiệu Mirror Trading, tạo điều kiện cho việc chia sẻ và sao chép chiến lược. Từ 2010, Copy trade ngày càng phổ biến, đặc biệt hữu ích cho những trader ít kinh nghiệm muốn học từ các nhà giao dịch thành công. Trong bài viết này sẽ tập trung vào các khía cạnh quan trọng của Copy trade, bao gồm ví dụ, cách thức hoạt động cũng như phân tích những ưu và nhược điểm của Copy trade.

Sau khi giới thiệu cơ bản về đầu tư giá trị định lượng và cách ứng dụng Python để phân tích và lựa chọn cổ phiếu trong Phần I và Phần II. Phần III sẽ tập trung vào việc tăng cường lý rủi ro và đa dạng hóa danh mục đầu tư, nhấn mạnh vai trò của chiến lược trong việc bảo vệ vốn và tối ưu hóa lợi nhuận. Sự kết hợp giữa phân tích định lượng và định tính sẽ được thảo luận, cùng với việc đánh giá sâu sắc các trường hợp nghiên cứu từ các nhà đầu tư giá trị hàng đầu. Đồng thời, trong bài viết sẽ đề cập đến những hạn chế của phương pháp này và cách khắc phục thông qua sự cân nhắc kỹ lưỡng và chiến lược đầu tư linh hoạt.

Tiếp nối phần I và phần II, trong phần III bài viết tập trung vào cách dự đoán và phân tích GAP. GAP không chỉ là một biểu hiện của biến động giá mà còn là một cơ hội giao dịch tiềm năng cho những nhà đầu tư biết cách nắm bắt. Việc hiểu rõ về cách dự đoán sự xuất hiện của GAP mở cửa và những gì xảy ra sau khi GAP được lấp đầy sẽ giúp các nhà đầu tư có thêm những thông tin cần thiết để đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn. Đồng thời, trong phần này cũng sẽ giới thiệu cách giao dịch dựa trên mô hình biểu đồ GAP và thể hiện sự quan trọng của việc xác định chính xác các GAP trong quá trình giao dịch. Cuối cùng, thông qua việc phân tích các ví dụ cụ thể từ thị trường, phần này sẽ đánh giá liệu GAP có thực sự là những tín hiệu đáng tin cậy trong phân tích kỹ thuật hay không, qua đó hỗ trợ nhà đầu tư trong việc tối ưu hóa chiến lược đầu tư của mình.

Trong đầu tư chứng khoán, việc hiểu và áp dụng các chiến lược giao dịch hiệu quả có thể là chìa khóa dẫn đến thành công. Nối tiếp từ phần I, trong phần II này, bài viết sẽ đi sâu vào cách nhận diện và tận dụng GAP trong giao dịch chứng khoán, cùng với việc đề cập đến các chiến lược chính như GAP and GO và GAP Fading. Phân tích ảnh hưởng của GAP tăng và giảm đối với giá cổ phiếu sẽ giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cơ hội và rủi ro. Đồng thời, việc biết cách quản lý rủi ro hiệu quả khi giao dịch với GAP sẽ giúp nhà đầu tư tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

Khi giá cổ phiếu bất ngờ tăng vọt hoặc giảm mạnh để lại một khoảng trống trên biểu đồ, điều đó được gọi là GAP chứng khoán. Những GAP này không chỉ là những đặc điểm trên biểu đồ mà còn là những chỉ báo quan trọng về tâm lý thị trường và khả năng thay đổi xu hướng. Bài viết sau đây sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về nguyên nhân tạo ra các GAP chứng khoán và ảnh hưởng của chúng đối với quyết định đầu tư. Giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cách chúng phản ánh động thái của thị trường và cách nhà đầu tư có thể sử dụng thông tin này để đưa ra các quyết định giao dịch chính xác hơn.

Đầu tư giá trị định lượng đang ngày càng cho thấy là một phương pháp tiếp cận khoa học và có hệ thống trong việc xác định và đầu tư vào các tài sản bị định giá thấp. Sự phát triển của công nghệ thông tin và dữ liệu lớn đã mở ra cánh cửa mới cho các nhà đầu tư để áp dụng phân tích định lượng một cách hiệu quả, giảm thiểu sự chủ quan và tối ưu hóa quyết định đầu tư dựa trên bằng chứng cụ thể. Các loại dữ liệu chính như báo cáo tài chính, tỷ số tài chính, dữ liệu thị trường, và thông tin ngành đều là những yếu tố quan trọng trong việc đánh giá giá trị nội tại của doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa các phương pháp phân tích truyền thống và công nghệ, Python đã cho phép nhà đầu tư phát triển những chiến lược đầu tư giá trị định lượng mạnh mẽ, cung cấp một lợi thế cho các nhà đầu tư trên thị trường

Đầu tư giá trị là một chiến lược đầu tư được đề xuất bởi Benjamin Graham và sau này được phát triển bởi các nhà đầu tư nổi tiếng như Warren Buffett. Nền tảng của chiến lược này dựa trên việc tìm kiếm các cổ phiếu có giá trị thị trường thấp hơn giá trị nội tại thực sự của chúng, dựa trên các yếu tố cơ bản vững chắc của doanh nghiệp như lợi nhuận, doanh thu và tăng trưởng. Đầu tư giá trị định lượng mang lại một cách tiếp cận mới, sử dụng phân tích định lượng để xác định giá trị nội tại, nhằm mục đích giảm thiểu sự chủ quan và cảm xúc trong quá trình đầu tư. Bằng cách áp dụng các mô hình toán học và phân tích dữ liệu, nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng và dữ liệu cụ thể, giúp tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro hiệu quả.

Giao dịch định lượng thường được sử dụng bởi các tổ chức tài chính, các doanh nghiệp để mua hoặc bán với khối lượng lên đến hàng trăm nghìn cổ phiếu, hoặc một mức khối lượng tương đương đối với các sản phẩm tài chính khác. Giao dịch định lượng sử dụng các mô hình toán học, thống kê và thuật toán để đưa ra quyết định giao dịch, thay vì dựa vào trực giác hay phân tích cơ bản. Nhờ vào sự chính xác, hiệu quả và khả năng tự động hóa cao, giao dịch định lượng đang dần trở thành xu hướng chủ đạo trong thị trường tài chính.