Bài viết sẽ phân tích hệ thống toàn diện quá trình xây dựng tín hiệu dự đoán trong đầu tư định lượng. Đối mặt với môi trường thị trường tài chính có tỷ lệ nhiễu thông tin cực thấp, bài viết qua bốn bước cốt lõi gồm chuẩn bị dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng, mô hình học máy và phân bổ danh mục, tiết lộ phương pháp hệ thống để xây dựng tín hiệu dự đoán hiệu quả. Bài viết xuất phát từ bài viết của sysls, được Foresight News tổng hợp, biên dịch và viết lại.
（前情提要：Chúng ta có thể theo dõi được nhà giao dịch nội gián của Polymarket tiếp theo không？Chắc chắn rồi, và không quá khó để bắt đầu）
（背景補充：Tổng hợp khái niệm giao dịch (chín): Đòn bẩy mở bao nhiêu lần？Nên toàn vị hay từng vị？）

Mục lục bài viết

• Giới thiệu
• Khung quy trình cốt lõi
• Kỹ thuật đặc trưng: Sự kết hợp giữa nghệ thuật và khoa học
• Hướng dẫn lựa chọn mô hình
  • Gợi ý chính về mô hình xây dựng
• Nghệ thuật thiết kế mục tiêu dự đoán
• Kết luận

Đối mặt với môi trường thị trường tài chính có tỷ lệ nhiễu thông tin cực thấp, làm thế nào để xây dựng tín hiệu dự đoán hiệu quả? Bài viết đưa ra câu trả lời có hệ thống.

Thông qua phân tích bốn bước cốt lõi của chiến lược định lượng — chuẩn bị dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng, mô hình học máy và phân bổ danh mục, bài viết tiết lộ nguyên nhân thực sự khiến nhiều chiến lược thất bại thường nằm ở cấp độ dữ liệu và đặc trưng, chứ không phải do mô hình. Trong đó, trọng tâm chia sẻ các kỹ thuật xử lý đặc trưng tài chính chiều cao, các kịch bản phù hợp của các họ mô hình khác nhau, và một nhận thức quan trọng: thông qua “phân tích nguồn lợi nhuận, dự đoán tín hiệu cụ thể” để nâng cao độ tinh khiết của tín hiệu. Thích hợp cho các nhà nghiên cứu định lượng và nhà đầu tư xây dựng hệ thống dự đoán ổn định, có thể giải thích được.

Giới thiệu

Trong lĩnh vực đầu tư hệ thống, tín hiệu dự đoán là một loại mô hình toán học có khả năng dự đoán lợi nhuận tài sản trong tương lai dựa trên dữ liệu đặc trưng đầu vào. Nhiều kiến trúc chiến lược định lượng cốt lõi thực chất chính là dựa trên việc sinh, tối ưu hóa tín hiệu này và phân bổ tài sản, xây dựng quy trình tự động.

Quy trình này có vẻ rõ ràng trực tiếp: thu thập dữ liệu → xử lý đặc trưng → dự đoán bằng học máy → phân bổ danh mục. Tuy nhiên, dự đoán tài chính là lĩnh vực điển hình của nhiễu cao, tỷ lệ tín hiệu thấp. Độ biến động trung bình hàng ngày thường lên tới khoảng 2%, trong khi khả năng dự đoán thực sự chỉ khoảng 1 điểm cơ bản mỗi ngày.

Vì vậy, phần lớn thông tin trong mô hình thực chất là nhiễu thị trường. Làm thế nào để xây dựng tín hiệu dự đoán ổn định, hiệu quả trong môi trường khắc nghiệt như vậy, trở thành năng lực cốt lõi của đầu tư hệ thống.

Khung quy trình cốt lõi

Một hệ thống dự đoán lợi nhuận hoàn chỉnh thường tuân theo quy trình chuẩn gồm bốn giai đoạn, các giai đoạn liên kết chặt chẽ:

Giai đoạn 1: Tầng dữ liệu — “Nguyên liệu” của chiến lược

Bao gồm dữ liệu truyền thống như giá tài sản, khối lượng giao dịch, báo cáo tài chính, cùng dữ liệu thay thế như hình ảnh vệ tinh, xu hướng tiêu dùng. Chất lượng dữ liệu quyết định giới hạn tối đa của phần trên cùng, nhiều chiến lược thất bại có thể truy nguyên từ vấn đề nguồn dữ liệu, chứ không phải do mô hình.

Giai đoạn 2: Tầng đặc trưng — “Nhà máy tinh chế” thông tin

Chuyển đổi dữ liệu gốc thành đặc trưng có thể nhận diện được bởi mô hình. Đây là bước quyết định đúc kết kiến thức lĩnh vực, ví dụ:

• Chuỗi giá → lợi nhuận luân phiên (yếu tố động lượng)
• Báo cáo tài chính → tỷ lệ định giá (yếu tố giá trị)
• Dữ liệu thị trường → chỉ số thanh khoản (yếu tố chi phí giao dịch)

Chất lượng xây dựng đặc trưng thường ảnh hưởng lớn hơn cả lựa chọn mô hình.

Giai đoạn 3: Tầng dự đoán — “Động cơ” của thuật toán

Sử dụng mô hình học máy, dựa trên đặc trưng để dự đoán lợi nhuận trong tương lai. Thách thức chính là cân bằng độ phức tạp của mô hình: vừa cần bắt các quy luật phi tuyến, vừa phải tránh quá khớp với nhiễu. Ngoài dự đoán trực tiếp lợi nhuận, còn có thể mô hình hóa các tín hiệu cấu trúc đặc biệt (như lợi nhuận do sự kiện thúc đẩy) để lấy nguồn lợi nhuận có độ tương quan thấp.

Giai đoạn 4: Tầng phân bổ — “Biến tín hiệu thành tiền”

Chuyển giá dự đoán thành trọng số danh mục có thể thực thi. Các phương pháp cổ điển gồm xếp hạng theo chiều ngang, hedge long-short. Giai đoạn này cần phối hợp chặt chẽ với mô hình chi phí giao dịch và rủi ro kiểm soát.

Toàn bộ quy trình theo dạng chuỗi phụ thuộc, bất kỳ khuyết điểm nào cũng sẽ hạn chế hiệu quả cuối cùng. Trong thực tế, phân bổ nhiều nguồn lực hơn cho chất lượng dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng thường mang lại lợi nhuận cao hơn.

Phân loại nguồn dữ liệu

• Dữ liệu thị trường: giá, khối lượng, chuỗi lợi nhuận. Độ chuẩn hóa cao, nhưng tính đồng nhất mạnh, tín hiệu đơn lẻ dễ suy giảm nhanh.
• Dữ liệu cơ bản: báo cáo tài chính doanh nghiệp, phản ánh chất lượng vận hành, nhưng có độ trễ phát hành và khoảng cách mùa vụ. Ngay cả trong crypto, cũng có thể xây dựng các chỉ số cơ bản thay thế qua dữ liệu on-chain, tuy nhiên lý luận hỗ trợ giá trị của chúng khác với tài sản truyền thống.
• Dữ liệu thay thế: nguồn phi truyền thống như cảm xúc văn bản, thông tin địa lý, hành vi giao dịch. Nhiễu lớn, xử lý phức tạp, nhưng có thể chứa đựng thông tin chưa được định giá đầy đủ.

Kỹ thuật đặc trưng: Sự kết hợp giữa nghệ thuật và khoa học

Đặc trưng là thuộc tính định lượng có khả năng dự đoán độc lập hoặc phối hợp lợi nhuận trong tương lai. Việc xây dựng đặc trưng phụ thuộc sâu sắc vào hiểu biết về cơ chế thị trường. Các hệ thống yếu tố kinh điển đã được tích lũy trong học thuật và thực tiễn, ví dụ:

• Yếu tố giá trị: mức định giá (như P/B, P/E)
• Yếu tố động lượng: xu hướng mạnh (lợi nhuận trong các khung thời gian khác nhau)
• Yếu tố chất lượng: độ bền vững tài chính (lợi nhuận, đòn bẩy)
• Yếu tố quy mô: vốn hóa thị trường
• Yếu tố biến động: độ biến động lịch sử
• Yếu tố thanh khoản: chi phí giao dịch (chênh lệch giá mua bán, vòng quay)

Kỹ thuật xử lý đặc trưng then chốt

• Chuẩn hóa: loại bỏ ảnh hưởng của đơn vị đo lường, giúp mô hình xử lý công bằng các đặc trưng có quy mô khác nhau (ví dụ: vốn hóa và độ biến động).
• Xử lý đuôi: hạn chế các giá trị cực đoan, tránh mẫu bất thường chi phối ước lượng tham số.
• Tạo đặc trưng tương tác: kết hợp các đặc trưng (ví dụ: động lượng × tỷ lệ vị thế short) để bắt các hiệu ứng cộng hưởng.
• Giảm chiều và chọn lọc: đối mặt với “thảm họa chiều cao”, cần dùng phương pháp chọn đặc trưng (không chỉ PCA) để giữ lại thông tin liên quan nhất đến mục tiêu dự đoán.

Hướng dẫn lựa chọn mô hình

Sau khi đặc trưng đã chuẩn bị, bước tiếp theo là chọn thuật toán. Không có mô hình tối ưu chung chung tuyệt đối. Mỗi loại mô hình có ưu điểm riêng phù hợp với các kịch bản khác nhau.

Mô hình tuyến tính

• Ridge Regression: giữ tất cả đặc trưng, phù hợp với tín hiệu yếu nhiều.
• Lasso: tự động chọn đặc trưng, phù hợp với tín hiệu hiếm.
• Elastic Net: cân bằng Ridge và Lasso, xử lý đặc trưng có liên quan cao.

Ưu điểm: dễ giải thích, tính toán hiệu quả, khả năng chống quá khớp tốt. Có thể thêm tương tác để bắt các quy luật phi tuyến.

Mô hình tập hợp cây

Các mô hình như rừng ngẫu nhiên và boosting (XGBoost, LightGBM) rất giỏi trong tự động bắt các quan hệ phi tuyến và tương tác.

• Rừng ngẫu nhiên: khả năng chống quá khớp cao, ổn định.
• Boosting: độ chính xác dự đoán thường cao hơn, cần tinh chỉnh tham số kỹ lưỡng.

Khi có các quan hệ phức tạp, phi tuyến rõ ràng giữa đặc trưng, cần chú ý đến chi phí tính toán và lưu trữ. Các công cụ giải thích hiện đại đã nâng cao khả năng diễn giải.

Mạng nơ-ron

Ưu điểm của mạng nơ-ron là khả năng biểu diễn cực mạnh, có thể mô hình hóa các mẫu phức tạp cao. Tuy nhiên, đòi hỏi dữ liệu lớn, siêu tham số nhạy cảm, dễ bị phù hợp quá mức với nhiễu trong môi trường tỷ lệ tín hiệu thấp. Chỉ nên xem xét khi dữ liệu dồi dào và đội ngũ có kinh nghiệm tinh chỉnh.

Gợi ý chính về xây dựng mô hình

• Dùng mô hình tuyến tính làm chuẩn mực mạnh.
• Nếu có rõ ràng các mẫu phi tuyến và dữ liệu đủ lớn, nâng cấp lên mô hình cây.
• Mạng nơ-ron là lựa chọn cao cấp, không phải điểm khởi đầu mặc định.
• Ảnh hưởng của sự khác biệt mô hình thường nhỏ hơn so với chất lượng đặc trưng và độ cứng của kiểm tra ngoài mẫu.

Nghệ thuật thiết kế mục tiêu dự đoán

Phương pháp truyền thống là dự đoán trực tiếp lợi nhuận tài sản, nhưng lợi nhuận là sự pha trộn của nhiều yếu tố, khó dự đoán, nhiễu cao. Cách tốt hơn là phân tích nguồn gốc lợi nhuận, mô hình hóa theo logic chủ đạo:

Ví dụ, phản ứng giá sau thông báo sửa đổi báo cáo tài chính chủ yếu do sự kiện thúc đẩy, có thể thử dự đoán “mức độ sửa đổi” hoặc “lợi nhuận trong giai đoạn sự kiện”, từ đó tránh các nhiễu không liên quan. Thiết kế linh hoạt mục tiêu dự đoán là cách nâng cao độ tinh khiết của tín hiệu.

Chuyển tín hiệu thành danh mục

Giá trị dự đoán cần được chuyển đổi thành vị thế thực thi qua quy trình tiền tệ hóa:

• Phương pháp cơ bản: xếp hạng theo chiều ngang, xây dựng danh mục long-short.
• Nhận thức then chốt: độ chính xác dự đoán không đồng nghĩa với hiệu quả thực tế, cần tính đến chi phí giao dịch, hạn chế thanh khoản, vòng quay.

Nguyên tắc then chốt để xây dựng hệ thống ổn định

• Bắt đầu từ mô hình cổ điển: khai thác tối đa các yếu tố đã biết hiệu quả, sau đó cẩn trọng sáng tạo.
• Regularization là không thể thiếu: tránh phù hợp quá mức trong không gian chiều cao.
• Tiền xử lý phải nghiêm ngặt: chuẩn hóa, xử lý đuôi, xử lý bất thường không thể bỏ qua.
• Giảm chiều có mục tiêu rõ ràng: đảm bảo giữ lại thông tin liên quan đến mục tiêu dự đoán.
• Hướng tới kết quả giao dịch: dựa trên lợi nhuận ròng sau chi phí để đánh giá cuối cùng.

Kết luận

Tín hiệu dự đoán là thành phần nền tảng của đầu tư hệ thống. Việc xây dựng hiệu quả dựa trên sự hệ thống toàn diện của dữ liệu, đặc trưng, mô hình, phân bổ.

Trong chiến trường dữ liệu tài chính có tỷ lệ nhiễu cao này, mô hình tuyến tính và xác thực ngoài mẫu cẩn thận thường thắng các hệ thống “hộp đen” quá phức tạp. Khuyên dùng bắt đầu từ cấu trúc đơn giản, dễ giải thích, chỉ nâng độ phức tạp khi thực sự cần thiết.