Thảo luận AI-Deep Learning Hội Quán

Thanks bác @chim_non và các bác động viên.
Mình đọc ML DL khoảng 2 năm trước, khó trôi vì nặng toán học và bản thân lớn tuổi rồi. Các ví dụ trong MLDL mạnh về nhận dạng hình ảnh, độ chính xác rất cao 98-99,x %, trong khi bài toán của mình xác định từ đầu là dự đoán stock breakout. Các tài liệu, bài viết về lĩnh vực stock thường theo kiểu chữ nghĩa trả thầy chứ không phải kiểu của 1 người ptkt, giao dịch ck. Gần như không rút ra được gì nên nhiều lúc mình bỏ dở, tạm kết luận là stock có tính random, machine learning không giúp gì đâu. Cho đến gần đây le lói chút hy vọng, mình ghi lên đây hy vọng mọi người quan tâm cho ý kiến và thảo luận thêm.
Data VN30F1M, 5min, từ 1/2000 dến 1/2025, khoảng 350 điểm breakout. Sau khi huấn luyện thì mô hình cho kết quả như hình
Ô A dự đoán breakout, thực tế break thật, càng xa điểm (0,0) lợi nhuận càng cao
Ô B dự đoán không break, thực tế break, bỏ lỡ 1 số cơ hội
Ô C dự đoán không break, thực tế là không, tiết kiệm nhiều xương máu
Ô D dự đoán break, thực tế không break
Các điểm trong ô B và D ít hơn nihều các điểm trong ô A và C

Đó chỉ là phần mình nghiên cứu chứ chưa có áp dụng gì.

VN30F1M_predict.PNG
 
Last edited:
Anh rắn có thể nói chi tiết hơn về cái input data (350 điểm break, hình ảnh ra sao?) và training model (tool nào?) mà anh sử dụng trong nghiên cứu này không ạ? Em đọc về AI ứng dụng trong hình ảnh, chỉ thấy nổi lên mấy cái cơ bản như: Tính calo từ 1 bức ảnh; đọc chẩn đoán qua phim chụp CT, MRI; nhận dạng khuôn mặt; xe điện tự hành.
Gần đây, có xem bên VTV làm một đoạn phóng sự cuộc sống bên Mẽo, có thêm AI vẽ móng tay nữa.
D7282BD7-D028-4A83-9966-813FC22C189D.jpeg
 
Sướng said:
Anh rắn có thể nói chi tiết hơn về cái input data (350 điểm break, hình ảnh ra sao?) và training model (tool nào?) mà anh sử dụng trong nghiên cứu này không ạ? Em đọc về AI ứng dụng trong hình ảnh, chỉ thấy nổi lên mấy cái cơ bản như: Tính calo từ 1 bức ảnh; đọc chẩn đoán qua phim chụp CT, MRI; nhận dạng khuôn mặt; xe điện tự hành.
Gần đây, có xem bên VTV làm một đoạn phóng sự cuộc sống bên Mẽo, có thêm AI vẽ móng tay nữa.
View attachment 9182
Click to expand...
Các điểm breakout theo chiến lược giao dịch mình từng chia sẻ, nó là time series chứ không phải hình ảnh

Trader - So sánh 10 phương pháp giao dịch

So sánh 10 chiến lược giao dịch Các chiến lược này dùng các chỉ báo kỹ thuật thông dụng, phần lớn là trend following, backtest phái sinh VN30F1M, khung thời gian 5 phút. MA+ATR, 2xMA Momentum RSI/Stochk/RVI ADX PSAR Super Trend MACD Bollinger Band Donchian Channel Ichimoku cloud My System
vietcurrency.vn
Model SimpleRNN và các thứ khác
Dĩ nhiên mình sẽ dần dần viết chi tiết
 
Chào bác Ranluc,
Bác cho hỏi rõ thêm là mô hình của bác dùng cho chart ngày hay chart 5' ạ. Nếu là chart ngày thì mình hiểu hết mỗi ngày nó sẽ dự đoán ngày hôm sau có breakout (A) hay không (C). Nếu là chart 5' thì tức là nó sẽ dự báo 5' sau có xảy ra breakout hay không. Có phải không ạ.
Ngoài ra, input của mô hình sẽ là những thông tin gì bác nhỉ: giá close, open, min, max?, và có cả volume nữa không ạ.
Cảm ơn bác nhé.
 
ranluc said:
Thanks bác @chim_non và các bác động viên.
Mình đọc ML DL khoảng 2 năm trước, khó trôi vì nặng toán học và bản thân lớn tuổi rồi. Các ví dụ trong MLDL mạnh về nhận dạng hình ảnh, độ chính xác rất cao 98-99,x %, trong khi bài toán của mình xác định từ đầu là dự đoán stock breakout. Các tài liệu, bài viết về lĩnh vực stock thường theo kiểu chữ nghĩa trả thầy chứ không phải kiểu của 1 người ptkt, giao dịch ck. Gần như không rút ra được gì nên nhiều lúc mình bỏ dở, tạm kết luận là stock có tính random, machine learning không giúp gì đâu. Cho đến gần đây le lói chút hy vọng, mình ghi lên đây hy vọng mọi người quan tâm cho ý kiến và thảo luận thêm.
Data VN30F1M, 5min, từ 1/2000 dến 1/2025, khoảng 350 điểm breakout. Sau khi huấn luyện thì mô hình cho kết quả như hình
Ô A dự đoán breakout, thực tế break thật, càng xa điểm (0,0) lợi nhuận càng cao
Ô B dự đoán không break, thực tế break, bỏ lỡ 1 số cơ hội
Ô C dự đoán không break, thực tế là không, tiết kiệm nhiều xương máu
Ô D dự đoán break, thực tế không break
Các điểm trong ô B và D ít hơn nihều các điểm trong ô A và C

Đó chỉ là phần mình nghiên cứu chứ chưa có áp dụng gì.

View attachment 9185
Click to expand...
Cảm ơn bác đã chia sẻ thêm một góc nhìn cho làng ấp chứng.
 
Bài toán học máy trong ptkt chứng khoán
Các bài viết về đề tài này thường theo kiểu cho trước giá đóng cửa vài chục phiên trước, dự đoán giá đóng cửa phiên kế tiếp. Đối với trader kiểu đó là vô dụng.
Nếu ta có 1 hê thống gd dựa trên các chỉ báo kt truyền thống, hệ thống có các lệnh Buy, Sell, Short, Cover rồi, câu hỏi kế tiếp là liệu Machine Learning hay Deep Learning có thể giúp cải thiện hệ thống gd này không?
Ví dụ ở trường họp breakout, cần MLDL giúp thêm break thật hay break giả, xác suất break out thành công là bao nhiêu, có re-test hay vượt luôn, phân nhóm các mẫu hình break thành công và các mẫu hình break thất bại, dự đoán giá mục tiêu ...
Hay trường họp hệ thống dựa vào chỉ báo chính MACD, vào lệnh khi đường signal cắt đường MACD, bài toán không phải là dự đoán giá phiên kế tiếp, nến kế tiếp, mà là xác suất thắng của lệnh này, giá mục tiêu ...
 
Bahamas said:
Chào bác Ranluc,
Bác cho hỏi rõ thêm là mô hình của bác dùng cho chart ngày hay chart 5' ạ. Nếu là chart ngày thì mình hiểu hết mỗi ngày nó sẽ dự đoán ngày hôm sau có breakout (A) hay không (C). Nếu là chart 5' thì tức là nó sẽ dự báo 5' sau có xảy ra breakout hay không. Có phải không ạ.
Ngoài ra, input của mô hình sẽ là những thông tin gì bác nhỉ: giá close, open, min, max?, và có cả volume nữa không ạ.
Cảm ơn bác nhé.
Click to expand...
Theo mình không nên dự ngày hôm sau có break hay không bạn à, chỉ nên dự khi có nến break xảy ra, thì break đó là break thật hay break giả.
Input là các thứ mà bạn nghĩ là có liên quan, có tương quan, O,H,L,C,V, giá trị các chỉ báo kt, chỉ số thế giới ..., sau đó sẽ có cách loại bớt ra.
Còn cụ thể mô hình của mình, chưa xong nên chưa có gì đưa ra tham khảo,
 
You must log in or register to reply here.
Back
Top