| BÀI VIẾT
Overfitting xảy ra khi bạn điều chỉnh chiến lược quá chi tiết để đạt kết quả hoàn hảo trên dữ liệu lịch sử quá khứ, khiến nó mất đi khả năng thích
Tháng 6 27, 2026 admin
Lookahead Bias (Lỗi nhìn trước tương lai) xảy ra khi bạn vô tình sử dụng thông tin của ngày mai để ra quyết định mua của ngày hôm nay trong code backtest. # ❌ SAI:
Tháng 6 27, 2026 admin
Mặc dù LSTM là mô hình học sâu hiện đại, nhưng trên dữ liệu tài chính dạng bảng truyền thống, mô hình học máy Random Forest thường cho kết quả tương đươn
Tháng 6 27, 2026 admin
LSTM có khả năng ghi nhớ các thông tin dài hạn trong quá khứ, giúp nó nhận diện các mẫu biểu đồ kỹ thuật phức tạp kéo dài nhiều tuần. # Basic LSTM model # mod
Tháng 6 27, 2026 admin
Mạng nơ-ron hồi quy LSTM (Long Short-Term Memory) yêu cầu dữ liệu đầu vào dưới dạng ma trận 3 chiều:. Việc biến đổi cấu trúc dữ liệu này phức tạp hơn nhi
Tháng 6 27, 2026 admin
Một ưu điểm lớn của Random Forest là tính minh bạch. Mô hình cho phép chúng ta biết chính xác chỉ báo kỹ thuật nào đóng vai trò quan trọng nhất trong việc ra quy
Tháng 6 27, 2026 admin
Trong tài chính, chỉ số độ chính xác tổng quát (Accuracy) là chưa đủ. Chúng ta cần đánh giá kỹ chỉ số Precision (Độ chính xác khi dự báo Tăng) để tránh các
Tháng 6 27, 2026 admin
Random Forest (Rừng ngẫu nhiên) là thuật toán học máy mạnh mẽ và rất phù hợp cho dữ liệu tài chính vì cấu trúc phi tuyến tính, ít bị quá khớp (overfitting) và
Tháng 6 27, 2026 admin
Lỗi rò rỉ dữ liệu tương lai (Lookahead Bias) là nguyên nhân chính khiến mô hình ML đạt độ chính xác ảo 90-95% khi test nhưng lại thua lỗ nặng khi chạy thực tế
Tháng 6 27, 2026 admin
Feature Engineering (Thiết kế đặc trưng) là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô (giá mở cửa, đóng cửa) thành các chỉ số có ý nghĩa (động lượng, xu hướng,
Tháng 6 27, 2026 admin