Hầu hết chúng ta đều nghĩ rằng CÀNG NHIỀU CÀNG TỐT. Rằng biểu đồ càng có nhiều chỉ báo, điều kiện và lý thuyết giao dịch trên internet thì khả năng thắng càng cao.
Đây chính là suy nghĩ mà chúng ta cần tránh bằng mọi giá. Nhiều người trong chúng ta mù quáng tin rằng càng có nhiều tín hiệu xác nhận thì CÀNG TỐT cho hoạt động giao dịch của mình.
Tôi đã dành trọn một năm như vậy với một chiến lược có tín hiệu kích hoạt tốt, nhưng vì có quá nhiều chỉ báo bổ trợ nên cuối cùng lại bị QUÁ KHỚP. Và đó chính là điều tôi sẽ nói đến trong bài đăng cuối cùng của loạt bài về Cách thực hiện backtest chuyên nghiệp từ con số 0: (Vì sao chiến lược của bạn sẽ thất bại khi giao dịch thực tế) và (Từ ý tưởng đến thuật toán: Nên dùng nền tảng nào và dữ liệu gì).
Vì vậy, điều quan trọng trong giao dịch không phải là số lượng chỉ báo và tín hiệu xác nhận, mà là giả thuyết làm nền tảng cho chiến lược của bạn, logic cấu thành chiến lược ấy, hay nói đơn giản hơn: VÌ SAO CHIẾN LƯỢC CỦA BẠN NÊN HOẠT ĐỘNG? Nếu bạn trả lời được câu hỏi này, đồng thời chứng minh câu trả lời bằng dữ liệu quá khứ và đạt kết quả tích cực, thì bạn có một chiến lược không dựa trên những nhận định chủ quan, niềm tin hay lẽ thường, mà dựa trên sự chắc chắn có được nhờ kiểm chứng ý tưởng bằng dữ liệu.
Hãy đi vào vấn đề: Làm thế nào để biết chiến lược của tôi có bị khớp quá mức hay không, và làm thế nào để kiểm định chiến lược đó? Nói cách khác, tôi cần bao nhiêu DỮ LIỆU QUÁ KHỨ để chiến lược được xem là nhất quán?
Theo Perry Kaufman (Guide to Creating a Successful Algorithmic Trading Strategy), một huyền thoại còn sống của giao dịch có hệ thống, tính nhất quán không phụ thuộc vào số năm dữ liệu mà phụ thuộc vào quy mô mẫu giao dịch (Sample Size). Theo ông, đánh giá dưới 100 hoặc 200 giao dịch sẽ cho kết quả thất thường và không có ý nghĩa thống kê.
Vì vậy, ý tưởng cho rằng càng thu thập dữ liệu nhiều năm thì càng bao quát được nhiều chế độ thị trường lại phản tác dụng, bởi điều đó chẳng khác nào đặt mục tiêu tìm Chén Thánh của giao dịch: một chiến lược hoạt động được trong mọi chế độ thị trường. Tốt hơn hết, hãy xây dựng một danh mục các hệ thống chuyên biệt, mỗi hệ thống làm chủ một chế độ thị trường cụ thể.
Mặt khác, như đã nói, KHỚP QUÁ MỨC hay OVERFITTING xảy ra khi ta ép chiến lược phải thỏa mãn quá nhiều điều kiện cùng lúc, chẳng hạn để kích hoạt lệnh vào, chốt lời hoặc giữ giao dịch đang mở.
Trong kiểm định quá khứ, điều này có nghĩa là ép thuật toán thỏa mãn quá nhiều điều kiện trong dữ liệu quá khứ để “tăng lợi nhuận” và khiến chiến lược trông hoàn hảo, không hề thua lỗ — đây là MỘT CÁI BẪY ĐÚNG NGHĨA.
Bạn không tạo ra một hệ thống sinh lời; bạn chỉ tạo ra một đoạn mã học thuộc đáp án cho những câu hỏi mà giáo viên đã đưa ra hôm qua.
Khi thị trường thay đổi tính chất (bạn không biết khi nào chế độ đó sẽ xảy ra) trong giao dịch thực tế, tài khoản của bạn sẽ gánh chịu hậu quả tàn khốc của việc khớp quá mức.
Về vấn đề này, Roberto Pardo, tác giả của phương pháp Walk-Forward Analysis, cho rằng vì kiểm định quá khứ là một phép thử sức chịu đựng, một hệ thống đủ vững mạnh là hệ thống biết vận hành trong chế độ thị trường lý tưởng của nó, đồng thời có các quy tắc quản lý rủi ro giúp giảm thiểu tổn thất khi thị trường bước vào một chế độ bất lợi.
Vì vậy, kỳ vọng một chiến lược duy nhất hoàn hảo trong mọi kịch bản là một điều không tưởng về mặt toán học, chỉ dẫn đến khớp quá mức (overfitting). Người chuyên nghiệp tách riêng dữ liệu để xác định chính xác chiến lược của mình có lợi thế trong chế độ thị trường cụ thể nào, rồi thiết kế một phương thức quản lý rủi ro vững chắc để bảo vệ vốn khi thị trường thay đổi tính chất.
Nếu muốn kiểm định quá khứ một cách nghiêm ngặt về mặt thống kê, bạn có thể cân nhắc một số quy tắc sau:
1. Hãy quên các chỉ báo, đánh giá thời gian: Một hệ thống nhất quán không phụ thuộc vào những mũi tên thần kỳ mà dựa trên số liệu thống kê thô. Với các chiến lược lướt sóng (Scalping) hoặc giao dịch trong ngày (Day Trading) tốc độ cao, bạn cần kiểm tra các quy tắc logic của mình trên lịch sử dữ liệu thuần túy ít nhất 3 đến 5 năm (lấy từ các nguồn đáng tin cậy). Việc này buộc robot của bạn đối mặt với mọi chế độ thị trường có thể xảy ra: thị trường tăng, những đợt lao dốc thảm khốc và các giai đoạn đi ngang thanh khoản cạn kiệt. Nếu chiến lược chỉ thắng khi mọi chỉ báo đều đồng thời chính xác và thẳng hàng như các vì sao, thì đó không phải là chiến lược mà là một tấm vé số.
2. Kiểm định mù: Để biết chiến lược của bạn là thật hay chỉ là ảo ảnh đánh lừa thị giác, hãy áp dụng quy tắc của các tổ chức: chia dữ liệu của bạn thành các phần. Dùng x năm đầu tiên để thiết kế quy tắc cho robot. Sau đó, cho robot giao dịch trên x năm còn lại gần nhất mà không thay đổi dù chỉ một tham số. Nếu hiệu suất sụt giảm mạnh hoặc bắt đầu thua lỗ trong giai đoạn cuối này, hệ thống của bạn đã bị khớp quá mức. Hãy loại bỏ nó ngay, đừng do dự.
3. Khớp lệnh: Bước điều chỉnh cuối cùng để mô phỏng giống hệt thực tế là lập trình điểm kích hoạt theo quy trình Next Bar Open. Thuật toán phân tích giá đóng cửa của cây nến, tính toán lợi thế, nhưng chỉ thực hiện lệnh chính xác vào khoảnh khắc cây nến tiếp theo mở cửa (00:00 UTC). Giao dịch trong nhiễu loạn ở khoảng giữa phiên sẽ phá hủy lợi thế của bạn.
Giao dịch một cách có hệ thống và định lượng không đòi hỏi bạn phải ghi nhớ các mô hình nến, phủ kín màn hình bằng những đường kẻ đủ màu sắc hay đặt hàng trăm nghìn chỉ báo đưa ra điều kiện để vào thị trường, thoát lệnh hoặc giữ một giao dịch đang mở.
Điều đó đòi hỏi bạn chấp nhận rằng ít hơn là nhiều hơn, và bảo đảm duy nhất để tồn tại là một lợi thế thống kê đã được kiểm chứng.
Đây là lúc để đọc.
#EarningsSeason #TradingSistematico
