Máy học có Giá trị trong Giao dịch Chứng khoán hay không?

Các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà giao dịch đã theo đuổi ý tưởng xây dựng các thuật toán máy học (ML) để giao dịch chứng khoán trong nhiều năm. CNTT là thách thức lớn đối với hàng nghìn nhóm phát triển trên toàn cầu tham gia vào ngành giao dịch chứng khoán.

Nếu bạn xem xét phương pháp Nghiên cứu thực nghiệm, bạn sẽ nhận thấy rằng, cơ hội phát triển các thuật toán như vậy sẽ đưa hoạt động giao dịch tự động lên một tầm cao mới. Nó sẽ chỉ xoay quanh việc thực hiện lệnh theo các thông số được thiết lập trước, nhưng đó sẽ là một chương trình có thể học và đáp ứng các điều kiện thị trường thay đổi tùy thuộc vào tình huống.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về sự kết hợp tiềm năng của thị trường chứng khoán và phương pháp máy học để giao dịch các tài sản khác nhau.

Ý nghĩa của các Thuật toán Giao dịch Cổ phiếu Máy học

Các nhà khoa học cho biết, các thuật toán của thị trường chứng khoán máy học có thể dựa trên dữ liệu lịch sử chi tiết được tạo ra từ nhiều công ty, nền tảng cổ phiếu tương lai và sàn giao dịch khác nhau. Thông tin này có thể được sử dụng như một tập dữ liệu được chú thích trước để tạo cơ sở cho việc đào tạo máy học.

Ý tưởng là để các thuật toán mới sử dụng nguồn dữ liệu lịch sử để tìm hiểu và xác định các mô hình giá mới. Ngoài ra, chúng có thể phân tích các mô hình đó và đưa ra dự đoán chính xác về cách giá cổ phiếu sẽ biến động trong các điều kiện thị trường khác nhau.

Các câu hỏi chính xoay quanh vấn đề này vẫn còn được tranh luận bao gồm:

• Máy học có thể hiệu quả để giao dịch cổ phiếu không?
• Các thuật toán ML có thể đưa ra dự đoán chính xác trong tương lai bao xa?

Bản chất của chủ đề đặc biệt này xuất phát từ nền tảng tranh luận về một sự thật hiển nhiên, rằng thị trường chứng khoán rất khó đoán. Nói một cách dễ hiểu, nó có nghĩa là thị trường chứng khoán không thể dự đoán được ngay cả khi xem xét đến dữ liệu lịch sử.

Ngoài ra, chúng ta không nên quên sự đa dạng của các yếu tố trung gian. Chúng cũng ảnh hưởng đến giá cổ phiếu theo cách này hay cách khác. Chúng không chỉ liên quan đến các chuyển động theo xu hướng mà còn liên quan đến tin tức thị trường chứng khoán (kinh tế và chính trị), các yếu tố xã hội, biến đổi khí hậu, thiên tai, chiến tranh, v.v. Hơn nữa, nếu chúng ta xem xét hành vi bất hợp lý của các nhà môi giới đang hoạt động, chúng ta có thể nói rằng giá cổ phiếu không thể dự đoán được.

Khi nói đến vấn đề "khó dự đoán" của cổ phiếu, chúng ta thường nói đến những dự đoán trong dài hạn.

Đồng tình và Phản đối Sử dụng Thuật toán Máy học trong Giao dịch Chứng khoán

Rõ ràng các nhà giao dịch sẽ rất vui khi có những công nghệ như vậy để giao dịch trên thị trường chứng khoán ngày nay. Nó sẽ cho phép họ đưa ra những dự đoán chính xác hơn và thu được lợi nhuận lớn về tài chính tự động. Hơn nữa, các nhà khoa học cho biết, có thể đào tạo các thuật toán máy học dựa trên dữ liệu lịch sử được tạo ra từ các công ty cụ thể giúp dự đoán giá cổ phiếu thậm chí chính xác hơn. Có tính đến sự biến động mạnh của thị trường, loại công cụ này sẽ đảm bảo phương pháp giao dịch an toàn hơn. Trong khi con người không thể xem xét tất cả các mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau cùng một lúc, các thuật toán máy học được kỳ vọng sẽ giải quyết được vấn đề này.

Máy móc không cần ngủ hoặc ăn. Chúng không nghỉ ngơi và có thể tiến hành phân tích một lượng lớn dữ liệu. Mặt khác, máy móc sẽ không bao giờ có thể đưa ra quyết định khi có sự tác động gây ra bởi con người. Đây là lý do tại sao thách thức quan trọng đối với thị trường chứng khoán ngày nay là làm cho các thuật toán máy học có thể học và hiểu các loại mô hình giá khác nhau. Vấn đề chính ở đây là kết quả có thể bao gồm quá nhiều tác động ngẫu nhiên, gây trở ngại cho mục tiêu dự đoán giá chính xác.

Rủi ro của Máy học trong Giao dịch Chứng khoán

Với tất cả những lợi ích mà thuật toán ML có thể mang lại cho các nhà giao dịch chứng khoán trong tương lai, ý tưởng này có thể khá rủi ro cho cả nhà đầu tư cá nhân hoặc nhà môi giới. Các vấn đề chính của máy học trên thị trường chứng khoán bao gồm:

• Cực biến động: thị trường chứng khoán rất dễ biến động, điều này làm cho thị trường này trở nên rất rủi ro. Lý thuyết Bước đi Ngẫu nhiên sẽ giúp mọi thứ dễ hiểu hơn một chút. Một mặt, chúng ta có thể dự đoán một số yếu tố và cân nhắc chúng trong khi đưa ra dự đoán. Mặt khác, một số yếu tố không bao giờ có thể xem xét được, ví dụ, thiên tai.
• Thiếu chính xác: như đã nêu trước đó, các thuật toán ML chỉ có thể có ý nghĩa trong khung thời gian ngắn hạn. Tuy nhiên, nếu chúng ta sử dụng trong một giai đoạn dự báo dài hơn, độ chính xác chắc chắn sẽ giảm xuống.
• Cạnh tranh ngày càng tăng: chúng ta hãy luôn ghi nhớ rằng thị trường chứng khoán là lĩnh vực cạnh tranh gay gắt. Ngày càng có nhiều nhà giao dịch tham gia thị trường để mua và bán cổ phiếu. Càng nhiều nhà môi giới xây dựng các thuật toán ML của riêng họ, họ càng có thể thích ứng nhanh hơn với các điều kiện thị trường mới. Cuối cùng, chúng ta sẽ có vô số mô hình cùng loại mà chỉ đơn giản là sao chép lẫn nhau. Tin tức thị trường chứng khoán sẽ là điều duy nhất để khám phá.
• Mật độ dữ liệu: chúng ta có thể sử dụng hàng tấn dữ liệu lịch sử có sẵn ở các dạng khác nhau. Điều này giúp việc đào tạo các thuật toán ML trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, dữ liệu này có thể không đủ khi mật độ thông tin ngày càng giảm. Nó có thể dẫn các nhà giao dịch đến những quyết định vô căn cứ, vì dữ liệu lịch sử thị trường chứng khoán rất linh hoạt và có thể biến động.

Kết Luận

Sự tự động hóa trong giao dịch chứng khoán đã được nâng tầm đáng kể. Những người tham gia thị trường có thể tận hưởng việc sử dụng các bot giao dịch tiên tiến và phần mềm khác nhau, được phát triển để giúp họ xử lý nhiều giao dịch một cách tự động. Các thuật toán máy học trong giao dịch chứng khoán được kỳ vọng là cấp độ phát triển mới của quá trình tự động hóa này.

Thách thức chính là tạo ra các thuật toán phù hợp với bản chất luôn thay đổi của thị trường chứng khoán. Liệu trí thông minh nhân tạo có đủ tốt để tạo ra những dự đoán phức tạp như vậy trong thị trường dễ thay đổi và biến động hay không? Liệu các nhà khoa học và kỹ sư có thể tạo ra một công cụ như vậy? Câu trả lời sẽ sớm được giải đáp!

Bài viết này không chứa và không được xem là chứa lời khuyên đầu tư, khuyến nghị đầu tư, ưu đãi hay mồi chào cho bất kỳ giao dịch tài chính nào. Trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào, bạn nên tìm kiếm lời khuyên từ các cố vấn tài chính độc lập để đảm bảo bạn hiểu rõ các rủi ro trong ngành.