Xây dựng chiến lược giao dịch bằng Python: Nơi backtest đánh lừa và cách quản lý rủi ro

Python không cho bạn lợi thế. Nó cho bạn một bàn thử nghiệm.

Một cuộc khảo sát các nhà phát triển tài chính định lượng vào năm 2024 cho thấy việc sử dụng Python ở mức 81,3%. Các ngân hàng lớn chạy nó, các công ty fintech chạy nó, và hầu hết các nhà giao dịch bán lẻ có chạm vào mã cuối cùng cũng dùng nó. Lý do thật nhàm chán và đúng đắn: các thư viện tốt, cú pháp không gây cản trở, và bạn có thể đi từ một chuỗi giá thô đến một quy tắc đã được kiểm tra trong một buổi chiều.

Đây là phần mà thường bị bỏ qua. Python là một công cụ đo lường, không phải là một chiến lược. Nó sẽ vui vẻ backtest một ý tưởng tồi và in ra một đường cong vốn chủ sở hữu đẹp đẽ. Kỹ năng quan trọng không phải là viết vòng lặp — mà là biết kết quả nào đang lừa dối bạn. Hãy coi công cụ là cách để tìm hiểu xem một ý tưởng có sống sót khi tiếp xúc với dữ liệu thực và chi phí thực hay không, và nó xứng đáng có vị trí của mình. Coi nó như một máy in tiền và nó sẽ lặng lẽ dạy bạn một bài học đắt giá.

Thiết lập mà không tự lừa dối sau này

Ba thư viện thực hiện hầu hết công việc. NumPy xử lý toán mảng. pandas cung cấp cho bạn DataFrame, nơi dữ liệu giá và khối lượng sống khi bạn bắt đầu thao tác với nó. matplotlib vẽ các biểu đồ mà bạn sẽ nhìn chằm chằm khi có điều gì đó không ổn.

pip install numpy pandas matplotlib

Đối với trình soạn thảo, hãy chọn bất cứ thứ gì giúp bạn trung thực. PyCharm có trình gỡ lỗi thực sự và kiểm thử tích hợp, điều quan trọng hơn mọi người thừa nhận — nhiều cái gọi là 'chiến lược hoạt động' thực ra là một lỗi mà bạn sẽ phát hiện ra bằng cách bước qua một giao dịch. VS Code nhẹ hơn và cũng tốt. Jupyter notebooks rất tuyệt vời để khám phá và thực sự nguy hiểm cho bất cứ thứ gì bạn dự định giao dịch, vì các ô chạy không theo thứ tự và rất dễ để lại dữ liệu tương lai nằm trong một biến mà rò rỉ vào một phép tính 'quá khứ'. Nếu bạn sử dụng notebooks để nghiên cứu, hãy xây dựng lại logic cuối cùng dưới dạng một script sạch trước khi bạn tin tưởng nó.

Đặt toàn bộ dự án dưới Git ngay từ lần commit đầu tiên. Không phải để cộng tác — mà cho chính bạn. Khi một backtest trông tuyệt vời vào thứ Ba và hỏng vào thứ Năm, lịch sử phiên bản là cách bạn tìm ra dòng duy nhất đã thay đổi. Một chiến lược mà bạn không thể tái tạo chính xác là một chiến lược bạn không thể tin tưởng.

Hai họ chiến lược, hai cách sai khác nhau

Hầu hết các ý tưởng có hệ thống rơi vào một trong hai phe, và mỗi phe có một chế độ thất bại đặc trưng đáng được nêu tên ngay từ đầu.

Theo xu hướng cưỡi đà. Quy tắc đại khái là: một thứ gì đó đang chuyển động, hãy lên tàu, ở lại cho đến khi nó dừng. Nó hoạt động vì các xu hướng tồn tại lâu hơn so với ngẫu nhiên — và nó gây đau đớn vì phần lớn thời gian không có xu hướng, vì vậy bạn chảy máu những khoản lỗ nhỏ trong vùng dao động chờ đợi động thái trả lại cho chúng. Các hệ thống xu hướng thắng với tỷ lệ trúng thấp và một vài người thắng lớn. Nếu bạn không thể chịu đựng việc sai ở hầu hết các giao dịch, bạn sẽ từ bỏ nó ngay trước giao dịch quan trọng.

Quay về trung bình đặt cược ngược lại: giá đã kéo dài quá xa và sẽ bật lại về mức trung bình của nó. Nó có tỷ lệ trúng cao, cảm giác tuyệt vời, cho đến một lần giá không quay lại và tiếp tục đi. Một giao dịch duy nhất đó có thể xóa sạch một chuỗi dài các chiến thắng nhỏ. Quay về trung bình mà không có điểm dừng cứng không phải là một chiến lược, đó là một sự đếm ngược.

Hãy chú ý sự đối xứng. Theo xu hướng yêu cầu bạn chịu đựng những khoản lỗ nhỏ thường xuyên; quay về trung bình yêu cầu bạn sống sót qua những khoản lỗ lớn hiếm gặp. Cả hai đều không an toàn hơn. Chúng chỉ phân phối nỗi đau khác nhau, và hồ sơ sụt giảm mà bạn thực sự có thể sống chung nên quyết định bạn xây dựng cái nào.

Phân tích kỹ thuật — đọc lịch sử giá và khối lượng để tìm các mẫu hình lặp lại — là điều mà hầu hết các chiến lược Python mã hóa. Phân tích cơ bản, định giá doanh nghiệp hoặc tài sản cơ bản, khó tự động hóa hơn và thường xuất hiện như một bộ lọc thay vì tín hiệu. Không có quy tắc nào nói rằng hãy chọn một. Nhưng hãy rõ ràng về cái nào mà mã của bạn thực sự đang kiểm tra.

“Chìa khóa thành công trong giao dịch là kỷ luật cảm xúc. Nếu trí thông minh là chìa khóa, thì sẽ có nhiều người kiếm được tiền từ giao dịch hơn.” — Victor Sperandeo

Câu trích dẫn đó không phải là trang trí. Toàn bộ ý nghĩa của việc viết mã một chiến lược là chuyển quyết định từ bản năng của bạn sang một quy tắc bạn đã viết khi bạn bình tĩnh. Cái vấn đề kỷ luật không biến mất vì máy tính đặt lệnh — nó chuyển sang việc liệu bạn có thực sự tuân theo hệ thống vào ngày nó đang thua lỗ hay không.

Dữ liệu là nơi hầu hết các backtest mắc sai lầm

Chiến lược của bạn chỉ trung thực như dữ liệu bên dưới nó. Lấy dữ liệu là phần dễ.

Bạn có thể lấy giá từ các API — Alpha Vantage và Yahoo Finance cho các gói miễn phí, IEX Cloud cho các nguồn cấp dữ liệu sạch hơn — hoặc từ các nhà cung cấp trả phí như Bloomberg, Refinitiv, hoặc Quandl nếu bạn cần độ sâu và độ tin cậy. Dữ liệu miễn phí là tốt để học. Chỉ cần biết rằng các nguồn cấp dữ liệu miễn phí có khoảng trống, thỉnh thoảng có dữ liệu sai, và đôi khi âm thầm điều chỉnh lịch sử.

Sau đó đến việc làm sạch, và đây là nơi kết quả được âm thầm tạo ra:

Hai từ cần khắc sâu vào trí nhớ là thiên lệch nhìn trước và thiên lệch sống sót. Thiên lệch nhìn trước là sử dụng thông tin mà chiến lược không thể có tại thời điểm ra quyết định — giá đóng cửa hôm nay để thực hiện lệnh vào hôm nay, một phép chuẩn hóa tính toán trên dữ liệu chưa xảy ra. Thiên lệch sống sót là chỉ kiểm tra trên các tài sản vẫn tồn tại đến ngày nay, âm thầm xóa sổ mọi công ty đã về không và khiến bất kỳ quy tắc 'mua đáy' nào trông có vẻ xuất sắc. Cả hai đều thổi phồng kết quả backtest. Cả hai đều vô hình trừ khi bạn đi tìm.

Backtest trung thực, và chi phí mà không ai mô hình hóa

Một khi dữ liệu đã sạch, backtest về mặt kỹ thuật là đơn giản: chạy quy tắc qua lịch sử, ghi lại những gì nó sẽ làm, nhìn vào kết quả. Các kỹ thuật không phải là phần khó. Tin vào đầu ra mới là phần khó.

Một backtest bỏ qua chi phí là hư cấu. Mỗi giao dịch trả một spread, có thể là hoa hồng, và trượt giá — khoảng cách giữa giá bạn thấy và giá bạn nhận được. Trên một chiến lược giao dịch thường xuyên, chỉ riêng chi phí có thể biến lợi nhuận in ấn thành lỗ thực tế. Hãy mô hình hóa chúng một cách bi quan. Nếu lợi thế chỉ tồn tại với chi phí bằng không, thì không có lợi thế nào.

Sau đó là overfitting, thất bại quyến rũ nhất. Thêm đủ tham số và bạn có thể khớp hoàn hảo với bất kỳ quá khứ nào. Một đường cong được tinh chỉnh để đánh trúng 2021–2023 không cho bạn biết gì về 2025. Các biện pháp phòng thủ thì cũ kỹ và không hào nhoáng: giữ lại dữ liệu mà chiến lược chưa từng thấy trong quá trình phát triển, kiểm tra qua các chế độ thị trường khác nhau, và hãy nghi ngờ bất kỳ tham số nào phải chính xác là 14 nếu không mọi thứ sụp đổ. Một lợi thế mạnh mẽ hơi mờ. Một lợi thế mong manh thì sắc như dao cạo và vô giá trị.

Một nửa hệ thống mà các hướng dẫn bỏ qua

Các tín hiệu vào lệnh nhận được tất cả sự chú ý. Chúng là phần ít quan trọng nhất của một hệ thống hoạt động.

Một quy tắc vào lệnh cho bạn biết khi nào vào. Nó không nói gì về bao nhiêu, khi nào ra, hoặc làm thế nào để biết bạn đã sai. Ba điều đó — kích thước vị thế, thoát lệnh và vô hiệu hóa — là những thứ tách biệt một chiến lược khỏi một linh cảm, và chúng cần có trong mã một cách rõ ràng như tín hiệu.

• Kích thước vị thế quyết định một giao dịch duy nhất có thể khiến bạn mất bao nhiêu. Một mô hình phân số cố định — rủi ro một tỷ lệ phần trăm nhỏ, không đổi của tài khoản cho mỗi giao dịch — ngăn một quyết định tồi trở thành thảm họa. Cách bạn xác định kích thước vị thế quan trọng hơn đối với sự sống còn so với những gì bạn giao dịch, và nó rất dễ dàng để mã hóa.
• Điểm dừng và vô hiệu hóa xác định, trước khi bạn vào lệnh, mức giá chứng minh ý tưởng sai. Không phải cảm giác — một mức giá cụ thể. Vị trí của điểm dừng nên xuất phát từ cấu trúc của thiết lập, không phải từ việc bạn sẵn sàng mất bao nhiêu trong ngày hôm đó. Nếu không có mức giá nào khiến bạn thoát lệnh, thì không có giao dịch.
• Logic thoát lệnh cũng xử lý các giao dịch thắng. Một quy tắc chốt lời hoặc kéo điểm dừng biến một lệnh vào tốt thành lợi nhuận thực tế thay vì một chuyến đi khứ hồi.

Hãy mã hóa chúng như những phần hạng nhất của chiến lược và để backtest đo lường chúng. Một hệ thống với tín hiệu tầm thường và kiểm soát rủi ro kỷ luật thường sẽ tồn tại lâu hơn một tín hiệu xuất sắc mà không có kiểm soát. Đó không phải là khẩu hiệu; đó là những gì các đường cong vốn cho thấy khi bạn thực sự kiểm tra cả hai. Nó còn quan trọng hơn khi có đòn bẩy, nơi một vị thế đi ngược lại bạn có thể bị gọi ký quỹ hoặc thanh lý trước khi luận điểm của bạn có thời gian để diễn ra.

Bắt đầu từ đâu

Xây dựng nhỏ. Một tài sản, một quy tắc rõ ràng, điểm dừng và kích thước vị thế rõ ràng, chi phí được mô hình hóa trung thực, và một phần dữ liệu mà chiến lược chưa từng chạm đến trong quá trình phát triển. Chạy nó. Đọc các mức sụt giảm, không chỉ lợi nhuận — giai đoạn tồi tệ nhất là giai đoạn bạn sẽ phải ngồi qua trong thực tế, và đó là con số cho bạn biết liệu bạn có thể hay không. Sau đó viết ra những gì bạn đã thấy, để phiên bản tiếp theo tranh luận bằng bằng chứng thay vì trí nhớ.

Python làm cho tất cả điều này trở nên nhanh chóng. Nó không làm cho bất kỳ điều gì trở nên đúng đắn. Công cụ chỉ trung thực nếu bạn trung thực — và kỷ luật được mã hóa vào chiến lược cũng chính là kỷ luật bạn sẽ cần để tiếp tục tuân theo nó khi thị trường khiến nó trở nên khó chịu. Không có điều gì trong số này đảm bảo một kết quả có lợi nhuận; một quy tắc đã được kiểm tra là một cách quản lý rủi ro một cách có chủ ý, không phải là lời hứa về kết quả.