6 lỗi khi backtest danh mục đầu tư

19/11/2024

2,283 lượt đọc

Trong quá trình thực hiện backtest một chiến lược giao dịch đơn lẻ hoặc toàn bộ danh mục đầu tư, nhiều nhà giao dịch mắc phải những sai lầm phổ biến. Những lỗi này có thể dẫn đến kết quả backtest không chính xác và khiến chiến lược thất bại khi áp dụng vào thị trường thực tế. Dưới đây là 6 lỗi phổ biến nhất và các cách để tránh chúng, có bổ sung ví dụ và bảng minh họa.

1. Backtest không phải là công cụ nghiên cứu

Một trong những nguyên tắc quan trọng trong backtest là: "Backtest không phải là công cụ nghiên cứu, mà là công cụ xác thực chiến lược". Marco Lopez de Prado đã nhấn mạnh điều này khi ông cho rằng việc sử dụng cùng một tập dữ liệu để xây dựng và kiểm tra chiến lược sẽ dễ dẫn đến thất bại trong giao dịch thực tế. Để backtest hiệu quả, bạn nên chia dữ liệu thành hai phần: phần huấn luyện và phần kiểm tra.

Ví dụ minh họa:

Giả sử bạn có dữ liệu giá cổ phiếu từ năm 2010 đến năm 2020. Nếu bạn sử dụng toàn bộ dữ liệu này để phát triển và kiểm tra chiến lược, kết quả sẽ có độ tin cậy thấp. Thay vào đó, hãy chia thành hai giai đoạn:

Thời gianMục
2010 - 2018 Huấn luyện mô hình
2018 - 2020 Kiểm tra chiến lược

Điều này đảm bảo rằng phần dữ liệu kiểm tra là dữ liệu chưa từng được dùng trong quá trình huấn luyện, giúp bạn có kết quả sát thực tế hơn.

2. Vấn đề biến thiên trong backtest danh mục đầu tư

Biến thiên là vấn đề thường gặp khi chỉ sử dụng một điểm cắt duy nhất để chia tập dữ liệu thành phần huấn luyện và kiểm tra. Ví dụ, nếu chọn điểm cắt 80-20 (80% dữ liệu để huấn luyện, 20% để kiểm tra), hiệu quả của chiến lược sẽ phụ thuộc vào điểm chia dữ liệu này. Sử dụng các phương pháp như Walk-Forward Optimization hoặc Combinatorial Purged Cross-Validation có thể giúp giảm thiểu biến thiên và tăng độ tin cậy của chiến lược.

Ví dụ minh họa:

Giả sử chúng ta chia dữ liệu thành các khoảng khác nhau để backtest cùng một chiến lược. Kết quả có thể khác biệt đáng kể:

Lần chia dữ liệuThời gian huấn luyện Thời gian kiểm Kết quả (lợi nhuận %)
Lần chia thứ 12010 - 20172017 - 202012%
Lần chia thứ 22010 - 20162016 - 2020 18%
Lần chia thứ 32010 - 20152015 - 20208%

Như vậy, kết quả backtest có thể thay đổi mạnh mẽ chỉ vì điểm cắt dữ liệu khác nhau. Đây là lý do nên dùng các phương pháp tối ưu hóa để đảm bảo độ tin cậy.

3. Bỏ qua chi phí giao dịch và độ trượt giá

Chi phí giao dịch và độ trượt giá có ảnh hưởng lớn đến kết quả backtest. Nếu không tính đến chi phí này, bạn sẽ có một kết quả quá lạc quan. Chi phí mỗi giao dịch có thể nhỏ (0.01%), nhưng khi cộng dồn cho hàng trăm giao dịch, tổng chi phí có thể là một con số không nhỏ.

Ví dụ tính chi phí giao dịch:

Giả sử trong một chiến lược kéo dài 5 năm, bạn thực hiện 300 giao dịch, với mỗi giao dịch có chi phí là 0.02% giá trị lệnh. Tổng chi phí sẽ là:

Số lượng giao dịch Chi phí mỗi giao dịch (%)Tổng chi phí (%)
3000.026%

Nếu không tính chi phí này, lợi nhuận của bạn sẽ bị phóng đại, dẫn đến kỳ vọng sai lệch.

Độ trượt giá (slippage):

Độ trượt giá là sự khác biệt giữa giá dự kiến và giá thực tế khi thực hiện lệnh. Với các chiến lược giao dịch tần suất cao, trượt giá có thể gây thiệt hại đáng kể. Bạn có thể ước tính trượt giá bằng cách lấy giá bất lợi nhất trong khoảng thời gian ngắn sau khi tín hiệu giao dịch xuất hiện.

4. Vấn đề may mắn ngẫu nhiên

May mắn ngẫu nhiên là rủi ro xảy ra khi chiến lược đạt kết quả tốt trong quá khứ chỉ do may mắn, chứ không phải do tính hiệu quả của nó. Nếu không có kiểm tra độ tin cậy, các chiến lược may mắn này có thể thất bại khi áp dụng vào giao dịch thực tế. Phương pháp như Monte-Carlo Testing hoặc Walk-Forward Optimization sẽ giúp kiểm tra chiến lược trên nhiều mẫu ngẫu nhiên, giúp đảm bảo rằng chiến lược của bạn không phụ thuộc vào may mắn.

Ví dụ minh họa:

Giả sử bạn có một chiến lược cho lợi nhuận 10% trên một dữ liệu backtest 1 năm, nhưng khi áp dụng trên dữ liệu 5 năm thì lợi nhuận giảm xuống còn 2%. Điều này cho thấy chiến lược ban đầu chỉ thành công ngắn hạn và thiếu tính ổn định dài hạn.

5. Bỏ qua số lượng chiến lược đã được thử nghiệm

Thử nghiệm nhiều chiến lược trên cùng một tập dữ liệu có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả. Hiệu suất của một chiến lược có thể bị ảnh hưởng do quá nhiều chiến lược khác được thử nghiệm trên cùng một dữ liệu, tạo ra hiệu ứng multiple testing (kiểm tra nhiều lần).

Với NNN là số lượng chiến lược đã thử nghiệm. Ví dụ, nếu bạn thử nghiệm 20 chiến lược, hệ số chiết khấu là 64%, nghĩa là bạn nên điều chỉnh các chỉ số đánh giá (lợi nhuận, tỷ lệ Sharpe) dựa trên hệ số này.

6. Bỏ qua rủi ro tỷ giá

Rủi ro tỷ giá xảy ra khi bạn giao dịch tài sản bằng ngoại tệ và phải chịu sự biến động của tỷ giá hối đoái. Khi mở vị thế, tiền của bạn sẽ được quy đổi sang loại tiền tệ của tài sản đó và khi đóng vị thế, tiền sẽ được quy đổi ngược lại. Nếu tỷ giá thay đổi bất lợi, lợi nhuận thực tế có thể thấp hơn nhiều so với dự đoán ban đầu.

Ví dụ minh họa:

Giả sử bạn sống ở Việt Nam và giao dịch cổ phiếu Mỹ bằng USD. Khi mở một vị thế mua cổ phiếu, bạn chuyển đổi từ VND sang USD. Nếu tỷ giá USD/VND tăng khi bạn đóng vị thế, lợi nhuận thực tế của bạn sẽ giảm do tác động của tỷ giá.

Kết luận

Trên đây là 6 lỗi phổ biến nhất trong quá trình backtest danh mục đầu tư. Để có một chiến lược giao dịch đáng tin cậy, cần tránh các lỗi này và sử dụng các phương pháp kiểm tra độ tin cậy như Walk-Forward Optimization và Monte-Carlo Testing. Các lỗi này đặc biệt quan trọng khi bạn muốn áp dụng chiến lược trong thị trường Việt Nam, nơi tỷ giá và chi phí giao dịch có thể gây ảnh hưởng lớn đến hiệu quả thực tế.

Việc nhận diện và tránh các lỗi này sẽ giúp bạn có một chiến lược giao dịch thực tế hơn, mang lại lợi nhuận bền vững khi áp dụng vào thị trường thực tế.


Chia sẻ bài viết

Đánh giá

Hãy là người đầu tiên nhận xét bài viết này!

Đăng ký nhận tin

Nhập Email để nhận được bản tin mới nhất từ QM Capital.

Bài viết liên quan

Max Drawdown Duration
12/09/2025
9 lượt đọc

Max Drawdown Duration C

Bạn có bao giờ tự hỏi vì sao người ta không chỉ quan tâm “lỗ bao nhiêu phần trăm” mà còn phải lo “lỗ mất bao lâu”? Thị trường lên xuống không ngừng, khoảng thời gian mất mát vốn cũng mang ý nghĩa không kém phần quan trọng. Đó chính là lúc khái niệm Drawdown Duration trở nên phổ biến

Alpha decay” – tại sao tín hiệu trading nhanh chết?
11/09/2025
30 lượt đọc

Alpha decay” – tại sao tín hiệu trading nhanh chết? C

Trong ngôn ngữ định lượng, alpha là phần lợi nhuận vượt chuẩn (benchmark-adjusted return), tức lợi nhuận mà nhà đầu tư tạo ra ngoài những gì có thể lý giải bằng yếu tố thị trường chung (beta).

Z-Test trong Quant Trading: Phân tích Rủi ro và Kiểm định Chiến lược Giao dịch
09/09/2025
69 lượt đọc

Z-Test trong Quant Trading: Phân tích Rủi ro và Kiểm định Chiến lược Giao dịch C

Trong lĩnh vực Quantitative Trading (giao dịch định lượng), Z-Test không chỉ là công cụ thống kê lý thuyết, mà còn là phương pháp đánh giá hiệu quả chiến lược, kiểm tra giả thuyết về lợi suất và rủi ro danh mục. Thông qua Z-Test, các quants có thể so sánh lợi suất thực tế của chiến lược với mức kỳ vọng, phân tích biến động và xác định xem các tín hiệu giao dịch có khác biệt đáng kể so với thị trường hay chỉ là biến động ngẫu nhiên.

Correlation: Công cụ định lượng giúp dự đoán, phòng ngừa rủi ro và tìm cơ hội giao dịch
06/09/2025
114 lượt đọc

Correlation: Công cụ định lượng giúp dự đoán, phòng ngừa rủi ro và tìm cơ hội giao dịch C

Trong quantitative trading (giao dịch định lượng), khái niệm correlation (tương quan) đóng vai trò nền tảng trong việc phân tích dữ liệu tài chính. Trên thực tế, mọi quyết định giao dịch định lượng đều dựa vào khả năng định lượng mối quan hệ giữa các biến số tài chính, và correlation là thước đo chính xác nhất để làm điều này.

Ứng Dụng Machine Readable News trong Giao dịch định lượng: Cách tin tức được xử lý và Phân tích thông minh
04/09/2025
120 lượt đọc

Ứng Dụng Machine Readable News trong Giao dịch định lượng: Cách tin tức được xử lý và Phân tích thông minh C

Trong thị trường tài chính hiện nay, tin tức và thông tin về thị trường có thể tác động mạnh mẽ đến sự biến động của giá cả cổ phiếu, chỉ số chứng khoán, hoặc các tài sản khác. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn mà các nhà đầu tư và trader phải đối mặt là việc xử lý một khối lượng lớn thông tin không cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như từ các trang tin tức, mạng xã hội, hay báo cáo kinh tế. Làm thế nào để phân tích chính xác và nhanh chóng những tin tức này để đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả? Câu trả lời nằm trong công nghệ Machine Readable News – một công cụ mạnh mẽ giúp khai thác và phân tích tin tức từ nguồn dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Xu hướng dài hạn: Vì sao thị trường đi lên nhiều hơn đi xuống?
01/09/2025
129 lượt đọc

Xu hướng dài hạn: Vì sao thị trường đi lên nhiều hơn đi xuống? C

Trong quá trình theo dõi thị trường tài chính, đặc biệt là chứng khoán, nhà đầu tư thường bị cuốn vào những biến động ngắn hạn: một cú giảm sâu trong ngày, một tuần đỏ lửa liên tiếp, hay một tin tức bất lợi lan truyền trên báo chí và mạng xã hội. Điều này hoàn toàn dễ hiểu, vì con người thường bị chi phối mạnh mẽ bởi tâm lý mất mát (loss aversion) – tức là nỗi đau khi mất một khoản tiền thường lớn gấp đôi niềm vui khi thu được khoản lợi nhuận tương ứng.

video-image

Truy Cập Miễn Phí Thư Viện Bot Tín Hiệu Giao Dịch Tự Động

Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Truy cập ngay!