🔍 Phân Tích Giao Dịch Định Lượng Bằng Python – Tự Động Hóa Chiến Lược Đầu Tư
Trong thời đại công nghệ tài chính bùng nổ, phân tích định lượng đang trở thành công cụ không thể thiếu đối với nhà đầu tư hiện đại. Video “Phân tích Giao dịch Định lượng” đã mang đến một hướng dẫn thực tế, dễ hiểu về cách sử dụng Python để xử lý dữ liệu tài chính, đặc biệt là cách xác định biến mục tiêu và biến trễ để hỗ trợ chiến lược đầu tư.
🎯 Biến Mục Tiêu – Nền tảng cho mọi phân tích
Trong phân tích định lượng, việc lựa chọn biến mục tiêu là bước đầu tiên quan trọng. Thông thường, đây là giá đóng cửa (close) của cổ phiếu hoặc tài sản tài chính. Điểm quan trọng là:
- Dữ liệu phải được làm sạch và loại bỏ yếu tố nhiễu (chu kỳ, lỗi nhập liệu).
- Sử dụng biến y để lưu trữ biến mục tiêu, giúp dễ dàng thao tác về sau.
⏱️ Biến Trễ – Cách nhìn về quá khứ để dự đoán tương lai
Biến trễ (lag features) là các phiên bản trễ của biến mục tiêu, dùng để phát hiện xu hướng. Trong video, người hướng dẫn đã:
- Sử dụng vòng lặp for để tạo các cột như lag1, lag2, ..., lag10.
- Áp dụng hàm shift() trong Python để lấy giá trị quá khứ theo từng độ trễ.
Cách này giúp mô hình học máy có thêm “trí nhớ” về xu hướng gần đây của thị trường.
🧹 Làm sạch dữ liệu – Bước không thể thiếu
Trong thực tế, dữ liệu thường chứa lỗi: giá trị trống (NaN), dữ liệu dạng chữ trong cột số, v.v. Để đảm bảo độ chính xác:
- Dùng dropna() để loại bỏ dòng dữ liệu không đầy đủ.
- Dùng drop() để lọc các phần tử gây lỗi trước khi phân tích.
📈 Tính Trung Bình Trượt – Làm mượt dữ liệu
Một phần quan trọng khác là tính trung bình trượt (moving average) cho các biến độc lập. Đây là kỹ thuật giúp giảm nhiễu, làm rõ xu hướng:
- Dùng vòng lặp để áp dụng công thức trung bình trượt cho từng cột dữ liệu.
- Điều này không chỉ hỗ trợ mô hình hóa mà còn giúp nhà đầu tư dễ quan sát hơn.
🧠 Ứng dụng rộng rãi – Không chỉ dành cho chứng khoán
Điểm đáng giá nhất của video là cho thấy các phương pháp này không chỉ áp dụng cho thị trường tài chính. Bất kỳ ngành nào có dữ liệu thời gian (time series) như bán lẻ, sản xuất, chăm sóc sức khỏe... đều có thể dùng kỹ thuật tương tự chỉ bằng cách:
- Thay đổi tên cột dữ liệu.
- Thay đổi ngữ cảnh đầu vào.