Các quyết định đầu tư thường có vẻ khô khan và máy móc. Tuy nhiên đầu tư trong thực tế lại mang nhiều sắc thái hơn cả. Năm 1912, George Selden xuất bản cuốn sách “Tâm lý thị trường chứng khoán”, nghiên cứu về các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến quyết định đầu tư, qua đó ông rút ​​ra mối liên hệ giữa tài chính và tâm lý học. Nhiều thập kỷ sau, sự ra đời của “lý thuyết triển vọng” công bố năm 1979 của Amos Tversky và Daniel Kahneman và khái niệm “kế toán nhận thức” của Richard Thaler vào năm 1980 đã đánh dấu sự phát triển mạnh mẽ của tài chính hành vi.

Trong thời đại số, giao dịch thuật toán tạo ra một cuộc cách mạng trong chiến lược đầu tư. Giao dịch thuật toán trang bị cho các nhà quản lý những công cụ mạnh mẽ để xây dựng và thực thi danh mục. Các thuật toán đem lại tốc độ và sự chính xác, nhưng không phải lúc nào các thuật toán cũng đem lại kết quả như kỳ vọng. Những thiên kiến của nhà quản lý danh mục vẫn có thể tác động đến quá trình phát triển, lựa chọn dữ liệu, phân tích mẫu hình, ​​ảnh hưởng đến quá trình tạo ra thuật toán. Những thiên kiến ​​này, mặc dù sử dụng công nghệ máy tính tiên tiến, có thể dẫn đến kết quả không như kỳ vọng.

Bài viết này khám phá những thiên kiến trong giao dịch thuật toán và giao dịch định lượng. Những thiên kiến này có thể được phân loại thành hai nhóm chính: thiên kiến ​​hệ thống và thiên kiến ​​hành vi. Các nhà đầu tư và nhà quản lý danh mục đầu tư có những thiên kiến ​hệ thống trong quá trình phát triển hệ thống và các quy trình. Ngược lại, họ đưa ra những thiên kiến hành vi thông qua các quyết định tại chỗ, bị ảnh hưởng bởi chính hành vi trong con người của họ. Theo thời gian, cả hai loại thiên kiến ​​này đều dẫn đến hiệu suất dưới mức tối ưu. Điều này đòi hỏi phải xem xét cẩn thận và cập nhật hệ thống giao dịch.

Thiên kiến hệ thống

​​Ngay cả với các mô hình thuật toán xuất sắc, một hệ thống vẫn có thể hoạt động kém hơn chỉ số tham chiếu do dữ liệu huấn luyện và thiết kế thuật toán không tối ưu. Ngoài ra, dữ liệu không đầy đủ thậm chí có thể dẫn đến mất mát nghiêm trọng.

Thiên kiến chuyện tương lai. Một ví dụ đơn giản là huấn luyện một thuật toán dự đoán thời tiết ngày mai dựa trên dự báo thời tiết trong ngày mai. Khi thử nghiệm một chiến lược giao dịch trong mô phỏng hoặc kiểm thử, nếu tín hiệu giao dịch của thuật toán dựa vào dữ liệu tương lai không có sẵn tại thời điểm đó thì kết quả sẽ bị sai lệch. Thiên kiến này xảy ra khi thông tin từ tương lai ảnh hưởng đến các quyết định được đưa ra trong quá khứ.

Một ví dụ khác xảy ra trong các chiến lược đa quốc gia liên quan đến múi giờ. Việc không tính đến sự khác biệt về múi giờ trong dữ liệu theo dấu mốc thời gian có thể dẫn đến các sự kiện xảy ra không theo thứ tự. Nghĩa là, sự kiện ở các quốc gia khác nhau có thể diễn ra theo thứ tự khác nhau sau khi điều chỉnh múi giờ. Cuối cùng, đối với các chiến lược dựa trên phân tích tâm lý thị trường, các nhà giao dịch thuật toán nên thận trọng khi sử dụng từ điển tâm lý có thể đã được huấn luyện trên dữ liệu trong tương lai.

Hiện tượng quá khớp. Hiện tượng này xảy ra khi một thuật toán được tinh chỉnh quá mức đối với một phạm vi dữ liệu. Nó có thể hoạt động xuất sắc trên tập dữ liệu đã chọn nhưng có thể thất bại trong việc khái quát hóa thị trường lớn hơn. Các nhà nghiên cứu máy học có thể vô tình đưa ra thiên kiến nếu họ huấn luyện các siêu tham số của mình trên toàn bộ mẫu dữ liệu và sau đó sử dụng lại chính siêu tham số đó để kiểm thử.

Một ví dụ khác về hiện tượng quá khớp phát sinh từ dữ liệu huấn luyện sai lệch. Nếu một thuật toán được huấn luyện chủ yếu dựa trên dữ liệu từ thị trường tăng trưởng, hoặc thị trường suy thoái, hoặc thị trường đi ngang, thuật toán đó có thể không thể hiện được toàn bộ góc nhìn thị trường. Do đó, bất kỳ chiến lược giao dịch nào được tạo ra từ đó có thể không hiệu quả khi giao dịch thật.

Một phương pháp có thể sử dụng để làm giảm thiểu hiện tượng quá khớp là giữ lại một phần dữ liệu để xác thực. Theo đó, một phần dữ liệu huấn luyện được giữ lại, theo dòng thời gian hoặc theo lớp tài sản, để dùng cho mục đích xác thực.

Đối với việc giữ lại theo chuỗi thời gian, có hai phương pháp phổ biến: giữ lại một phạm vi thời gian liên tục, thường là ở cuối dữ liệu dòng thời gian hoặc giữ lại một số đoạn thời gian xen kẽ trong phạm vi huấn luyện. Ví dụ như giữ lại 12 tháng cuối cùng để xác thực hoặc giữ lại các tuần xen kẽ nhau trong dữ liệu huấn luyện.

Đối với việc giữ lại theo tài sản, tài sản được giữ lại cần được đảm bảo không tạo ra thêm thiên lệch, ví dụ như vốn hóa thị trường, tính thanh khoản, ngành hoặc địa lý cụ thể. Tài sản giữ lại cần có các đặc điểm tương tự thị trường tổng thể.

Thiên kiến trong thiết kế. Việc thiết kế các thuật toán có thể tạo ra một thiên kiến tiềm tiềm ẩn. Khi chúng ta chỉ tập trung vào các chiến lược giao dịch thành công, chúng ta vô tình tạo ra một hệ thống có điểm mù. Góc nhìn hạn hẹp này có thể bóp méo nhận thức của chúng ta về rủi ro và lợi nhuận tiềm năng. Nếu điều kiện thị trường khiến các chiến lược thành công này thay đổi, những tổn thất nghiêm trọng hoàn toàn có thể xảy ra.

Chất lượng dữ liệu huấn luyện được sử dụng trong thiết kế thuật toán là rất quan trọng. Nếu dữ liệu không thể khái quát được toàn bộ thị trường, chiến lược giao dịch có thể có một số hạn chế. Ngoài ra, sự thiếu đa dạng trong dữ liệu huấn luyện có thể cản trở khả năng thích ứng của thuật toán với các tình huống thị trường và những thành phần kinh tế khác nhau. Ví dụ, một thuật toán được huấn luyện trong những năm bùng nổ của ngành sản xuất ô tô có thể gặp khó khăn khi một ngành khác trở thành ngành công nghiệp dẫn đầu.

Thiên kiến hành vi

Mặc dù giao dịch thuật toán dựa trên các mô hình toán học, dữ liệu lịch sử và thực thi tự động, thuật toán về cơ bản vẫn chịu ảnh hưởng bởi hành vi của con người. Ngay cả với các hệ thống máy tính tinh vi, các nhà giao dịch thuật toán và nhà quản lý danh mục đầu tư vẫn có thể thể hiện những thiên kiến ​​về hành vi cụ thể đối với giao dịch định lượng.

Thiên kiến xác nhận. Thiên kiến này liên quan đến việc tìm kiếm thông tin xác nhận các niềm tin và quyết định giao dịch sẵn có. Các nhà đầu tư có thể bỏ qua những bằng chứng mâu thuẫn, dẫn đến nhận thức sai lệch và hiệu suất dưới mức tối ưu.

Trong bối cảnh giao dịch thuật toán, các nhà quản lý danh mục đầu tư có thể mắc sai lầm khi kiểm thử có chọn lọc các chiến lược của họ. Một nhà quản lý danh mục đầu tư có thể tập trung vào các giai đoạn mà chiến lược của họ đã được biết là hoạt động tốt, và bỏ qua những giai đoạn không thuận lợi. Ngoài ra, các nhà quản lý có thể loại bỏ những tin tức tiêu cực về một cổ phiếu nào đó trong danh mục đầu tư, cho rằng đó là những tin tức chỉ là tình huống ngoại lệ nhất thời.

Tự tin thái quá. Thiên kiến này đề cập đến xu hướng của các cá nhân, bao gồm cả các nhà quản lý danh mục đầu tư, đánh giá quá cao khả năng, kiến ​​thức và độ chính xác của họ. Các nhà quản lý tin rằng họ có thể kiểm soát được thị trường tốt hơn thực tế. Sự ảo tưởng này dẫn đến giao dịch quá mức và những điều chỉnh không cần thiết đối với các thuật toán.

Các nhà giao dịch theo thuật toán có thể đánh giá thấp các rủi ro liên quan đến chiến lược của họ, bỏ qua mọi giao thức quản lý rủi ro. Họ có thể loại bỏ những tín hiệu trái ngược với quan điểm hiện tại của họ, hoặc phớt lờ các dấu hiệu cảnh báo, cho rằng mẫu hình của họ là hoàn hảo.

Hiệu ứng mỏ neo. Thiên kiến này xảy ra khi chúng ta quá phụ thuộc vào thông tin ban đầu khi đưa ra quyết định. Trong bối cảnh giao dịch thuật toán, nếu một cổ phiếu được định giá cao ngay từ đầu, người quản lý danh mục đầu tư có thể dựa vào đó để định giá cổ phiếu, ngay cả khi điều kiện thị trường cho thấy điều ngược lại.

Khi thiết kế các thuật toán giao dịch, thiên kiến này có thể xảy ra trong việc lựa chọn tham số. Nếu một thuật toán ban đầu được hiệu chỉnh với các ngưỡng nhất định, các hiệu chỉnh tiếp theo có thể bị sai lệch bởi các cài đặt ban đầu này.

Thiên kiến chuyện đã rồi. Các cá nhân có xu hướng nhận thức các sự kiện trong quá khứ dễ dự đoán hơn so với thực tế. Các nhà giao dịch thuật toán có thể trở nên tự tin thái quá khi tin rằng họ có thể dự đoán được biến động thị trường sau khi sự kiện xảy ra. Họ có thể điều chỉnh lại chiến lược dựa trên kết quả, bỏ qua sự không chắc chắn trong quá trình ra quyết định theo thời gian thực. Ngoài ra, họ có thể đánh giá thấp rủi ro liên quan đến một số giao dịch nhất định, cho rằng họ hoàn toàn có thể dự đoán được những kết quả bất lợi.

Thiên kiến sẵn có. Các nhà quản lý danh mục đầu tư có thể ưu tiên những thông tin dễ tiếp cận. Khi đánh giá các thuật toán, các nhà quản lý danh mục đầu tư có thể vô thức ưu tiên các kết quả xuất hiện nhanh chóng trong tâm trí, ngay cả khi những kết quả này không có ý nghĩa về mặt thống kê.

Các nhà giao dịch thuật toán có thể coi trọng các sự kiện thị trường vừa xảy ra, đặc biệt là khi họ bị ảnh hưởng về mặt cảm xúc (ví dụ khi thị trường vừa sụt giảm đột ngột). Những sự kiện này trở nên đáng nhớ hơn, dẫn đến việc ra quyết định sai lệch.

Thiên kiến sẵn có cũng ảnh hưởng đến việc lựa chọn dữ liệu lịch sử sử dụng để huấn luyện thuật toán. Các nhà quản lý có thể chọn dữ liệu phù hợp với các trải nghiệm gần đây của họ, bỏ qua những thông tin quan trọng nhưng khó tiếp cận. Thiên kiến này có thể làm sai lệch các chiến lược giao dịch. Các nhà quản lý danh mục đầu tư có thể phóng đại các xu hướng thị trường xảy ra trong thời gian gần, dẫn đến việc mua hoặc bán quá mức. Các thuật toán được huấn luyện dựa trên dữ liệu sai lệch có thể duy trì các mẫu hình này.

Kết luận

Mọi thuật toán, dù tinh vi đến đâu, đều phản ánh tâm lý con người. Vì vậy, cần thích nghi và sáng suốt khi đưa ra các quyết định giao dịch. Công việc quản lý danh mục đầu tư không chỉ dừng lại ở việc viết mã, mà còn liên quan đến việc hiểu cả thị trường và hiểu bản thân chúng ta.

Kiến thức tài chính rất quan trọng. Các nhà đầu tư am hiểu những thiên kiến ​​này sẽ có khả năng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Ngoài ra, việc tạo ra một kế hoạch đầu tư rõ ràng dựa trên mức độ chấp nhận rủi ro và các mục tiêu dài hạn sẽ thúc đẩy tính kỷ luật và giúp tránh đưa ra các quyết định mang tính cảm xúc.

Bằng cách nhận biết những thiên kiến ​​này và xây dựng tư duy phản biện, các nhà quản lý danh mục đầu tư có thể tận dụng giao dịch thuật toán và giảm thiểu những nhược điểm tiềm ẩn của nó. Giao dịch thuật toán là một công cụ, và như bao công cụ khác, hiệu quả của nó phụ thuộc vào việc hiểu rõ những hạn chế và biết cách sử dụng một cách hợp lý.