Tóm tắt Webinar 24 - AI + Giao dịch Định lượng (Phần 2)
📺 Xem video tại đây: Tóm tắt Webinar 24 - AI + Giao dịch Định lượng (Phần 2)
Giới thiệu
Webinar 24 phần 2 tiếp tục chia sẻ về bí quyết kiếm lợi nhuận từ dữ liệu bằng AI và giao dịch định lượng. Buổi này tập trung vào việc nâng cao lợi nhuận bằng cách tối ưu hóa chiến lược giao dịch định lượng thông qua AI.
Tại sao kết hợp AI và run-based trading?
Nhận dạng tín hiệu giao dịch rõ ràng hơn: AI giúp nhận dạng tín hiệu giao dịch chính xác hơn so với giao dịch thủ công. Thuật toán run-based trading hỗ trợ AI đưa ra quyết định tốt hơn. Nguyên nhân cần kết hợp AI: Giao dịch thủ công dễ bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, quy tắc không nhất quán, và không tối ưu. AI trading tự động giải quyết các vấn đề này. Ba lợi ích của AI trading: Tự động nhận diện mẫu hình giá và xu hướng. Phân tích hàng triệu dữ liệu trong vài giây, tìm tín hiệu giao dịch nhanh hơn. Loại bỏ yếu tố cảm xúc trong giao dịch. Kết hợp với run-base trading: AI cần quy tắc rõ ràng để quản lý rủi ro. Các thuật toán như SmMA Crossover giúp AI ra quyết định chính xác hơn.
Làm thế nào AI dự đoán tín hiệu giao dịch?
Dữ liệu đầu vào: Chủ yếu là các chỉ báo kỹ thuật và dữ liệu chứng khoán cơ bản (giá mở cửa, cao nhất, thấp nhất, đóng cửa, khối lượng). Mô hình học máy: X-Rebound là mô hình mạnh nhất trong phân loại xu hướng thị trường. Nó dựa trên dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu để dự đoán tăng (layer 1) hoặc giảm (layer 0), thường là ngắn hạn. Dữ liệu càng real-time càng tốt.
Tối ưu hóa mô hình
Tối ưu hóa bằng thuật toán bayesian: AI tự động tìm bộ tham số tối ưu bằng cách thử nghiệm thông minh, giảm thời gian tính toán và nâng cao độ chính xác. Dữ liệu huấn luyện thông thường là 5 năm. Vì sao cần tự động hóa: Mô hình AI có thể chọn tham số sai, cần dựa vào hiệu suất mô hình để đánh giá. Bốn loại mô hình AI: Mô hình truyền thống (ARIMA, SARIMA, SVR), machine learning (như X-Rebound), Deep learning, và Bayesian Model (mô hình tiên tiến nhất). Sự lựa chọn mô hình phụ thuộc vào mục tiêu và dữ liệu.
Quan trọng của backtesting
Kiểm tra hiệu suất: Backtesting dùng dữ liệu lịch sử để đánh giá hiệu suất mô hình trước khi sử dụng tiền thật. Tối ưu hóa backtesting: Run-based trading và Bayesian Optimization được dùng để tối ưu mô hình. Mô phỏng giao dịch: Mô phỏng giao dịch với số dư giả định giúp hiểu rõ lợi nhuận và rủi ro.
Kết luận và gợi ý cải thiện
Kết quả ban đầu: AI trading thể hiện khả năng tốt, đặc biệt trong dự đoán xu hướng tăng. Hạn chế: Chưa thoát lệnh kịp thời, quá nhiều giao dịch trong thị trường đi ngang, dự đoán tín hiệu bán chưa tốt. Hướng phát triển : Sử dụng Deep learning (đặc biệt là LSTM), học tăng cường và kết hợp thêm dữ liệu vĩ mô, tin tức (định tính) để nâng cao độ chính xác. Phân tích biểu đồ: Webinar phân tích biểu đồ giao dịch của Apple trong các giai đoạn khác nhau, chỉ ra điểm mạnh và yếu của mô hình.
Phương pháp cải thiện mô hình
Thêm chỉ báo kỹ thuật, cân bằng lại dữ liệu, resampling để cải thiện dự đoán tín hiệu bán.
Sử dụng dữ liệu vĩ mô và tin tức, học tăng cường.
Hạn chế sử dụng mô hình quá phức tạp, tập trung tìm tham số tối ưu.
Kết hợp với kỹ thuật thoát lệnh để giảm thiểu rủi ro trong trường hợp thị trường giảm mạnh.
Tối ưu hóa run-based trading để tận dụng sức mạnh dự đoán xu hướng (tăng/giảm).
Kết luận chung
Webinar nhấn mạnh tầm quan trọng của backtesting và tối ưu hóa mô hình machine learning/AI trong giao dịch định lượng để nâng cao hiệu suất.