🎯 Overfitting – Vấn Đề Thường Gặp Trong Giao Dịch Định Lượng

📊 Làm sao để biết mô hình của bạn đang quá khớp (overfit)? Làm thế nào để đánh giá và điều chỉnh đúng?

📌 Giới thiệu

Video này giải thích cách nhận biết và điều chỉnh hiện tượng overfitting trong các mô hình giao dịch định lượng, đồng thời phân tích hoạt động của cây quyết định trong học máy và cách tối ưu hóa để nâng cao độ chính xác.

🧠 Nội dung chính

⏱ [00:00] Nhận diện overfitting

• Giới thiệu khái niệm overfitting và lý do mô hình "quá khớp" dữ liệu huấn luyện có thể gây sai lệch khi dự đoán thực tế.
• Dấu hiệu nhận biết: mô hình hoạt động tốt trên tập huấn luyện nhưng kém trên tập kiểm tra.
• Ngưỡng để đánh giá overfitting phụ thuộc vào bài toán cụ thể.

⏱ [02:03] Điều chỉnh độ chính xác

• So sánh phương pháp điều chỉnh mô hình trong giao dịch định lượng với mô hình truyền thống.
• Tối ưu hóa dựa trên nhu cầu thực tế và dữ liệu đầu vào.

⏱ [05:34] Cấu trúc cây quyết định

• Các nút đại diện cho điều kiện chia tách.
• Các nhánh mô tả hướng đi dựa trên điều kiện.
• Lá chứa giá trị dự đoán đầu ra.

⏱ [06:10] Tối ưu hóa phân tách

• Tối ưu hóa cây để giảm độ biến động trong tập con.
• Sử dụng các chỉ số như mean squared error (MSE) và variance reduction để đánh giá hiệu quả.
• Nhấn mạnh việc hiểu rõ nguyên lý thuật toán là điều then chốt.

✅ Phù hợp với ai?

• Những bạn học Machine Learning hoặc Data Science chuyên về tài chính.
• Người làm việc với mô hình định lượng (quantitative modeling).
• Các nhà phát triển mô hình giao dịch tự động (automated trading systems).

👉 Xem video chi tiết tại đây: https://www.youtube.com/watch?v=w50DoiO_bDA