Key takeaway
Back-test là bước bắt buộc để đánh giá chất lượng mô hình dự đoán trước khi triển khai thực tế - kiểm tra mô hình trên dữ liệu lịch sử giúp xác định mức độ hiệu quả và loại bỏ các mô hình kém.
WHAT
Back-test (kiểm định ngược) là phương pháp đánh giá hiệu quả của một mô hình đầu tư/thuật toán bằng cách áp dụng nó vào dữ liệu thị trường lịch sử đã biết kết quả. Được dùng phổ biến trong quantitative finance, algorithmic trading và phát triển AI tài chính.
WHY/HOW
Quy trình chuẩn: (1) xây dựng mô hình với dữ liệu training, (2) back-test trên dữ liệu lịch sử độc lập (out-of-sample), (3) forward-test/paper trading trên thị trường thực nhưng không dùng tiền thật, (4) live trading với vốn thật ở quy mô nhỏ. Rủi ro chính là overfitting - mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu quá khứ nhưng thất bại trong thực tế vì thị trường thay đổi.
Related
Notes
- 2023-08
- Robo signal thuần kỹ thuật trên thị trường FX/CFD: sau một thời gian, pattern bị thị trường phát hiện và khai thác ngược lại - đặc biệt với khối lượng giao dịch lớn; đây là lý do cần cập nhật mô hình liên tục