Bạn nghĩ rằng các quỹ đầu tư lớn dùng AI để “nhìn trước tương lai”? Không hẳn. Họ sử dụng AI để tìm ra các mẫu hình lặp lại trong quá khứ mà mắt thường không thấy được.

Dưới đây là 5 chiến lược AI Trading phổ biến nhất đang được các “cá mập” sử dụng để kiếm tiền từ thị trường Crypto.

1. Mean Reversion (Hồi quy về trung bình)

• Nguyên lý: Giá có xu hướng quay về mức trung bình sau một đợt biến động mạnh. Nếu giá tăng quá cao so với đường MA (Moving Average), AI sẽ đặt lệnh Bán (Short).
• AI dùng làm gì: Dùng thuật toán để xác định chính xác “thế nào là quá cao” dựa trên biến động (Volatility) hiện tại chứ không phải con số cố định.

2. Trend Following (Giao dịch theo xu hướng)

• Nguyên lý: “Trend is your friend”. Mua khi giá tăng, bán khi giá giảm.
• AI dùng làm gì: Dùng mô hình Random Forest hoặc LSTM (Long Short-Term Memory) để phân loại xem thị trường đang là Uptrend, Downtrend hay Sideway để kích hoạt bot phù hợp.

3. Arbitrage (Kinh doanh chênh lệch giá)

• Nguyên lý: Giá Bitcoin trên Binance là 50,000$, nhưng trên Bitget là 50,050$. Bot mua bên thấp, bán bên cao.
• AI dùng làm gì: Dự báo xác suất chênh lệch giá sẽ mở rộng hay thu hẹp để tối ưu hóa thời điểm vào lệnh, thay vì chỉ so sánh giá hiện tại.

4. Sentiment Analysis (Phân tích cảm xúc)

• Nguyên lý: Giá Crypto cực kỳ nhạy cảm với tin tức (như tweet của Elon Musk).
• AI dùng làm gì: Sử dụng NLP (Natural Language Processing) để quét hàng nghìn bài báo và tweet mỗi giây. Nếu thấy từ khóa tích cực tăng vọt, bot sẽ Mua trước khi đám đông kịp đọc tin.

5. Market Making (Tạo lập thị trường)

• Nguyên lý: Đặt cả lệnh Mua và Bán chờ sẵn để ăn chênh lệch (Spread).
• AI dùng làm gì: Tính toán Spread tối ưu để vừa khớp lệnh nhanh, vừa không bị lỗ khi giá biến động mạnh.

Ví dụ Code Python đơn giản: Chiến lược SMA Crossover

Dưới đây là logic cơ bản của một con bot Trend Following sử dụng 2 đường trung bình động:

import pandas as pd

def simple_moving_average_strategy(df):
    # Tính đường trung bình ngắn hạn (Short MA) và dài hạn (Long MA)
    df['SMA_20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
    df['SMA_50'] = df['close'].rolling(window=50).mean()

    # Logic vào lệnh
    if df['SMA_20'].iloc[-1] > df['SMA_50'].iloc[-1] and df['SMA_20'].iloc[-2] <= df['SMA_50'].iloc[-2]:
        return "BUY" # Cắt lên -> Mua
    elif df['SMA_20'].iloc[-1] < df['SMA_50'].iloc[-1] and df['SMA_20'].iloc[-2] >= df['SMA_50'].iloc[-2]:
        return "SELL" # Cắt xuống -> Bán
    else:
        return "HOLD"

Để học cách code hoàn chỉnh cả 5 chiến lược này và chạy chúng trên dữ liệu thực tế, hãy tham gia khóa học chuyên sâu của chúng mình.

👉 Sở hữu bộ code 5 chiến lược AI Trading tại Bootcamp

Đón xem bài tiếp theo: Case Study: Bot AI chạy tự động với Bitget API kiếm 500$/tháng như thế nào?**