Giao dịch tần suất cao
Tháng Bảy 1, 2024

Phần 1: Giao Dịch Tần Suất Cao – Vũ Điệu Của Những Thuật Toán

By habinh

Giao dịch tần suất cao là một trong những cách bank trader thực hiện giao dịch. Vậy giao dịch tần suất cao có gì đặc biệt, hãy cùng tìm hiểu qua serie chủ đề này trên HabinhFx nhé 😀

Giao dịch tần suất cao là gì?

Giao dịch tần suất cao (High-Frequency Trading – HFT) là một hình thức giao dịch sử dụng các thuật toán máy tính phức tạp để thực hiện các lệnh mua bán trong khoảng thời gian ngắn tính bằng mili giây hoặc thậm chí micro giây.

Các thuật toán được thiết kế để phân tích khối lượng lớn dữ liệu thị trường, tìm kiếm cơ hội giao dịch và thực hiện các lệnh với tốc độ ánh sáng. Sau đây là 1 số thuật toán hỗ trợ và bắt buộc bạn phải học trước khi bước vào con đường này.

Thuật Toán Phân Tích Thị Trường

Thuật Toán Xác Suất Bayes

Thuật toán Xác Suất Bayes là một phương pháp quan trọng trong thống kê và học máy để tính toán xác suất của một sự kiện dựa trên các thông tin đã biết trước (prior knowledge). Cụ thể, thuật toán này sử dụng định lý Bayes để cập nhật xác suất của một giả thuyết khi có thêm bằng chứng mới.

Thuật Toán Xác Suất Bayes cơ sở của giao dịch tần suất cao.
Thuật Toán Xác Suất Bayes cơ sở của giao dịch tần suất cao.

Định lý Bayes được sử dụng để tính toán xác suất hậu nghiệm (posterior probability) của một giả thuyết dựa trên dữ liệu quan sát được. Công thức cơ bản của thuật toán Xác suất Bayes có dạng:

P(H | D) = P(D∣H)⋅P(H)/ P(D)

​Trong đó:

P(H | D)P(H∣D) là xác suất hậu nghiệm của giả thuyết HH khi biết dữ liệu DD.

P(D | H)P(D∣H) là xác suất của dữ liệu DD khi giả thuyết HH đúng.

P(H)P(H) là xác suất tiên nghiệm của giả thuyết HH trước khi có dữ liệu mới.

P(D)P(D) là xác suất của dữ liệu DD, cũng được gọi là xác suất hợp lý (likelihood).

Thuật toán Xác suất Bayes được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận dạng mẫu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẩn đoán y khoa, và học máy. Nó cho phép cập nhật và điều chỉnh xác suất dự đoán dựa trên dữ liệu mới, giúp cải thiện tính chính xác của các mô hình dự đoán.

Dự báo xu hướng giá: Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và các chỉ số kỹ thuật, bạn có thể xây dựng một mô hình Xác suất Bayes để dự đoán xu hướng giá trong tương lai. Điều này có thể giúp bạn quyết định mua vào hoặc bán ra một cặp tiền tệ cụ thể.

Quản lý rủi ro: Xác suất Bayes cũng có thể được sử dụng để đánh giá rủi ro trong giao dịch Forex. Bằng cách tính toán xác suất các kịch bản khác nhau (ví dụ như mức độ thua lỗ tiềm năng và khả năng sinh lời), bạn có thể áp dụng các chiến lược quản lý vốn hiệu quả.

Phân tích tin tức: Khi có các thông tin kinh tế hoặc sự kiện quan trọng, Xác suất Bayes có thể được dùng để đánh giá tác động của những thông tin này lên thị trường ngoại hối. Bằng cách tính toán xác suất xảy ra của các kịch bản khác nhau sau các sự kiện, bạn có thể điều chỉnh chiến lược giao dịch của mình.

Đánh giá mức độ tin cậy của tín hiệu giao dịch: Thông qua việc tính toán xác suất hậu nghiệm của các tín hiệu giao dịch (ví dụ như tín hiệu từ các chỉ báo kỹ thuật), bạn có thể xác định mức độ tin cậy của chúng và đưa ra quyết định giao dịch dựa trên sự tự tin hơn.

Mô Hình Hồi Quy

Mô hình hồi quy là một công cụ quan trọng trong thống kê và khoa học dữ liệu để mô tả mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (còn gọi là biến mục tiêu) và một hoặc nhiều biến độc lập (các biến dự báo). Mô hình này có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của các biến độc lập.

Mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy

Các đặc điểm chính của mô hình hồi quy bao gồm:

Biến phụ thuộc: Là biến mà bạn cố gắng dự đoán hoặc giải thích. Trên thị trường Forex, ví dụ như giá trị của một cặp tiền tệ hoặc biến động giá.

Biến độc lập: Là các yếu tố mà bạn cho là có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Trong Forex, đây có thể là các chỉ số kinh tế, yếu tố chính trị, hoặc các yếu tố kỹ thuật.

Hàm mục tiêu (objective function): Là cách mà mô hình hồi quy sử dụng để tính toán sai số giữa các dữ liệu dự báo và dữ liệu quan sát.

Hệ số hồi quy (regression coefficients): Là các tham số được ước tính trong mô hình để mô tả mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Độ chính xác của mô hình (model accuracy): Được đánh giá thông qua các độ đo như R-squared, Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE),… để đánh giá khả năng dự đoán của mô hình.

Trong giao dịch Forex, mô hình hồi quy có thể áp dụng để phân tích và dự đoán xu hướng giá dựa trên các chỉ số kinh tế, biến động thị trường, và các yếu tố kỹ thuật. Việc xây dựng một mô hình hồi quy hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về thị trường và các yếu tố ảnh hưởng. Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu chính xác và áp dụng các phương pháp kiểm định mô hình là rất quan trọng để đảm bảo tính hiệu quả và tin cậy của dự đoán.

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN)

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của não bộ của con người. Nó là một trong những công cụ quan trọng trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo, được sử dụng rộng rãi trong các bài toán nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, dự đoán dữ liệu, và nhiều ứng dụng khác, bao gồm cả trong lĩnh vực tài chính như giao dịch Forex.

Artificial Neural Network - ANN
Artificial Neural Network – ANN

Cấu trúc cơ bản của mạng nơ-ron nhân tạo:

Nơ-ron và lớp nơ-ron: Mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm một số lượng lớn các nơ-ron, mỗi nơ-ron tương ứng với một đơn vị tính toán đơn giản. Các nơ-ron được tổ chức thành các lớp, trong đó lớp đầu tiên là lớp đầu vào (input layer), lớp cuối cùng là lớp đầu ra (output layer), và có thể có các lớp ẩn (hidden layers) giữa chúng.

Kết nối giữa các nơ-ron: Các nơ-ron trong mỗi lớp kết nối với các nơ-ron trong các lớp tiếp theo thông qua các trọng số (weights) và các hệ số điều chỉnh (biases). Quá trình này giúp mạng nơ-ron học được các mối quan hệ phức tạp giữa các biến đầu vào và đầu ra.

Hàm kích hoạt: Là một hàm phi tuyến tính được áp dụng cho tổng trọng số của các kết nối đầu vào để tạo ra đầu ra của mỗi nơ-ron. Hàm này giúp mô hình mạng nơ-ron có khả năng học và biểu diễn các mối quan hệ phức tạp hơn so với các mô hình tuyến tính.

Quá trình học: Mạng nơ-ron nhân tạo học bằng cách điều chỉnh các trọng số và hệ số điều chỉnh dựa trên dữ liệu huấn luyện. Phương pháp phổ biến để học mạng nơ-ron là lan truyền ngược (backpropagation), kết hợp với thuật toán tối ưu hóa như gradient descent.

Ứng dụng trong giao dịch Forex:

Dự đoán xu hướng thị trường: Mạng nơ-ron nhân tạo có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng giá của các cặp tiền tệ trong tương lai.

Quản lý rủi ro: Dựa trên các dự đoán của mô hình, bạn có thể xây dựng các chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả, giúp giảm thiểu các rủi ro trong giao dịch.

Phân tích tin tức và yếu tố kỹ thuật: Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học và nhận diện các mô hình phức tạp từ các yếu tố thị trường như chỉ số kỹ thuật, tin tức kinh tế, và các yếu tố khác có ảnh hưởng đến thị trường ngoại hối.

Tuy nhiên, việc áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong giao dịch Forex đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về thị trường và cách hoạt động của mạng nơ-ron. Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu chính xác và thiết lập các tham số mô hình phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính hiệu quả của các dự đoán và chiến lược giao dịch.

Cùng tiếp tục theo dõi HabinhFx để đón đọc các phần tiếp theo trong serie về giao dịch tần suất cao. Đồng thời nếu các bạn muốn tìm hiểu chuyên sâu về SMC có thể đặt mua sách tại đây. Đậy là quyển sách do chính tác giả viết và đã được xuất bản trên Amazon. Trân trọng!