Xây dựng và kiểm chứng chiến lược giao dịch định lượng với OctoBot

Trong bài hướng dẫn này, chúng ta sẽ xây dựng một quy trình kiểm thử ngược (backtesting) định lượng hoàn chỉnh với OctoBot và OctoBot-Script, đồng thời giữ cho môi trường tách biệt với các phụ thuộc được cài đặt sẵn của Colab. Chúng ta sẽ cấu hình một chiến lược giao dịch dựa trên quy tắc, kết hợp các tín hiệu quá bán (oversold) từ RSI, xác nhận xu hướng bằng EMA, cùng các mức cắt lỗ và chốt lời thích ứng dựa trên ATR, sau đó thực thi chiến lược này thông qua các API kiểm thử ngược và lệnh thị trường gốc của OctoBot. Chúng ta cũng sẽ truy xuất dữ liệu OHLCV lịch sử thông qua lớp dữ liệu của OctoBot với tính năng tự động dự phòng sàn giao dịch (exchange fallback), thực hiện tìm kiếm lưới (grid search) đa tham số trong giai đoạn in-sample và chọn ra cấu hình mạnh nhất dựa trên lợi nhuận vượt trội so với chiến lược mua và nắm giữ (buy-and-hold). Sau đó, chúng ta sẽ xác thực các tham số đã chọn trên một giai đoạn out-of-sample hoàn toàn tách biệt để đánh giá khả năng tổng quát hóa và xác định nguy cơ quá khớp (overfitting). Cuối cùng, chúng ta sẽ trích xuất dữ liệu báo cáo kiểm thử ngược của OctoBot và sử dụng Pandas cùng Plotly để phân tích độ nhạy của tham số, hiệu suất danh mục đầu tư, biến động giá, các chỉ báo và kết quả thực thi trong môi trường Colab tương tác.

Chúng ta xác định cấu hình giao dịch cốt lõi, bao gồm cặp tiền, khung thời gian, danh sách dự phòng sàn giao dịch, các cửa sổ kiểm thử ngược, lưới tham số và các thiết lập chiến lược cố định. Sau đó, chúng ta tạo một môi trường Python tách biệt bằng uv và cài đặt các phụ thuộc OctoBot và OctoBot-Script đã được ghim (pinned) cần thiết cho quy trình. Chúng ta cũng cài đặt gói OctoBot tentacles và vá đường dẫn report-template để báo cáo kiểm thử ngược sau này hoạt động chính xác bên trong môi trường Colab.

Chúng ta xây dựng worker OctoBot độc lập chứa logic chiến lược và thực thi bên trong môi trường ảo tách biệt. Chúng ta tính toán các giá trị RSI, EMA nhanh/chậm và ATR, tạo tín hiệu vào lệnh khi các điều kiện quá bán trùng khớp với xu hướng tăng, đồng thời suy ra các mức bù trừ (offsets) cắt lỗ và chốt lời được điều chỉnh theo biến động. Chúng ta cũng xác định trình tải dữ liệu lịch sử, trình chạy kiểm thử ngược, vòng lặp tìm kiếm lưới, xác thực out-of-sample, các chỉ số hiệu suất và quy trình tạo báo cáo.

Chúng ta chuyển đổi các ngày in-sample và out-of-sample đã chọn sang định dạng dấu thời gian UTC và tuần tự hóa toàn bộ cấu hình thử nghiệm thành tệp JSON. Chúng ta khởi chạy worker OctoBot dưới dạng một tiến trình con riêng biệt để môi trường phụ thuộc của nó vẫn tách biệt với nhân (kernel) chính của Colab, trong khi các bản ghi (logs) được truyền trực tiếp vào notebook. Sau đó, chúng ta xác minh rằng quá trình chạy tạo ra tệp kết quả và tải đầu ra JSON đã tạo để phân tích sâu hơn.

Chúng ta quay lại môi trường Colab và sắp xếp các kết quả tìm kiếm lưới bằng Pandas để dễ dàng so sánh và diễn giải. Chúng ta xếp hạng từng cấu hình tham số dựa trên lợi nhuận vượt trội so với thị trường và in ra các chỉ số hiệu suất chính cho cả quá trình tìm kiếm in-sample và xác thực out-of-sample. Chúng ta cũng tính toán sự thay đổi về lợi thế chiến lược (strategy edge) giữa hai giai đoạn để có dấu hiệu đơn giản về việc liệu các tham số đã tối ưu hóa có khả năng tổng quát hóa hay đang có dấu hiệu quá khớp.

Chúng ta trực quan hóa bề mặt tìm kiếm tham số bằng cách vẽ biểu đồ nhiệt (heatmap) tương tác của Plotly thể hiện lợi thế chiến lược trung bình theo các chu kỳ RSI và ngưỡng vào lệnh. Chúng ta sử dụng bề mặt này để kiểm tra xem hiệu suất mạnh mẽ có xuất hiện trên một vùng tham số rộng hay chỉ xung quanh một cấu hình đơn lẻ vốn có thể chỉ là nhiễu. Chúng ta cũng xác định một hàm thu thập báo cáo đệ quy để tìm kiếm dữ liệu nến và các thành phần chuỗi thời gian có thể vẽ biểu đồ khác trong cấu trúc báo cáo lồng nhau của OctoBot.

Chúng ta tải gói báo cáo OctoBot đã tạo và tái tạo các kết quả giao dịch out-of-sample dưới dạng biểu đồ giá và chỉ báo tương tác. Chúng ta chuẩn hóa dấu thời gian, hiển thị dữ liệu nến và thêm động các chuỗi báo cáo về danh mục đầu tư, RSI, ATR, giao dịch và các dữ liệu khác vào hình ảnh trực quan đa khung hình của Plotly. Cuối cùng, chúng ta hiển thị bất kỳ lỗi thực thi không nghiêm trọng nào và vạch ra một số hướng mở rộng quy trình, bao gồm lệnh giới hạn (limit orders), hợp đồng tương lai, chiến lược đa tài sản và các tín hiệu dựa trên học máy.

Tóm lại, chúng ta đã triển khai một quy trình nghiên cứu định lượng OctoBot từ đầu đến cuối, vượt xa việc kiểm thử ngược đơn lẻ và giới thiệu một quy trình phát triển chiến lược kỷ luật hơn. Chúng ta đã tách biệt ngăn xếp phụ thuộc của OctoBot, truy xuất dữ liệu sàn giao dịch thông qua cơ sở hạ tầng gốc, xác định chiến lược RSI và EMA có tính đến biến động, tối ưu hóa tham số trên dữ liệu lịch sử in-sample và đánh giá cấu hình chiến thắng trên cửa sổ out-of-sample chưa từng được sử dụng. Bằng cách so sánh lợi nhuận chiến lược với hiệu suất mua và nắm giữ, đồng thời kiểm tra các bề mặt tham số và sự suy giảm lợi thế out-of-sample, chúng ta có cái nhìn rõ ràng hơn về việc liệu kết quả của mình đại diện cho một tín hiệu giao dịch mạnh mẽ hay chỉ là một mô hình lịch sử bị quá khớp. Chúng ta cũng đã chuyển đổi gói báo cáo do OctoBot tạo thành các hình ảnh trực quan tương tác giúp việc kiểm tra hành vi chiến lược, biến động thị trường, các chỉ báo và động lực danh mục đầu tư trở nên dễ dàng hơn.

Xem toàn bộ mã nguồn tại đây. Ngoài ra, hãy thoải mái theo dõi chúng tôi trên Twitter và đừng quên tham gia SubReddit 150k+ ML của chúng tôi và đăng ký nhận bản tin. Khoan đã! Bạn có dùng Telegram không? Bây giờ bạn cũng có thể tham gia cùng chúng tôi trên Telegram.

Bạn cần hợp tác với chúng tôi để quảng bá GitHub Repo, trang Hugging Face, bản phát hành sản phẩm hoặc hội thảo trực tuyến, v.v.? Hãy kết nối với chúng tôi.

Sana Hassan, thực tập sinh tư vấn tại Marktechpost và là sinh viên bằng kép tại IIT Madras, có niềm đam mê áp dụng công nghệ và AI để giải quyết các thách thức trong thế giới thực. Với sự quan tâm sâu sắc đến việc giải quyết các vấn đề thực tiễn, anh mang đến một góc nhìn mới mẻ về sự giao thoa giữa AI và các giải pháp trong đời sống.