Danh mục đầu tư

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.