Đề thi kết thúc học phần Trí tuệ nhân tạo trong giao dịch (Hệ CLC)

Trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng phức tạp và biến động, việc phát triển các chiến lược giao dịch hiệu quả dựa trên dữ liệu là yếu tố then chốt để đạt được lợi nhuận bền vững. Trí tuệ nhân tạo trong giao dịch đang mở ra những hướng tiếp cận mới, cho phép các nhà đầu tư đưa ra quyết định dựa trên phân tích định lượng sâu sắc. Tài liệu này trình bày một bài tập thực hành trọng tâm vào việc xây dựng và tối ưu hóa chiến lược giao dịch sử dụng phân tích kỹ thuật, cụ thể là đường trung bình động (SMA), áp dụng trên dữ liệu thị trường chứng khoán thực tế. Mục tiêu là không chỉ đánh giá hiệu quả của các mô hình định lượng mà còn tìm ra cấu hình tối ưu để tối đa hóa lợi nhuận, cung cấp cái nhìn thực tiễn về ứng dụng của các công cụ phân tích trong quản lý đầu tư.

Sinh viên ngành tài chính, ngân hàng, công nghệ thông tin hoặc các nhà nghiên cứu, chuyên gia phân tích định lượng quan tâm đến phát triển và tối ưu hóa chiến lược giao dịch trên thị trường chứng khoán sử dụng các phương pháp phân tích kỹ thuật và AI.

Tài liệu này phác thảo một chuỗi bài tập thực hành nhằm phát triển và đánh giá các chiến lược giao dịch định lượng, đặc biệt tập trung vào ứng dụng của phân tích kỹ thuật trong thị trường chứng khoán. Bắt đầu với việc trực quan hóa dữ liệu lịch sử của cổ phiếu VCB cùng với các đường trung bình động đơn giản (SMA) 20 và 50 ngày, bài tập hướng dẫn xây dựng một chiến lược giao dịch dựa trên tín hiệu cắt nhau của đường SMA ngắn hạn và dài hạn. Logic cơ bản là "Mua" khi đường ngắn hạn cắt lên trên đường dài hạn và "Bán" khi đường ngắn hạn cắt xuống dưới đường dài hạn. Phần trọng tâm của bài tập là tối ưu hóa chiến lược này. Sử dụng số vốn ban đầu 100.000.000 đồng và giả định phí giao dịch bằng 0%, sinh viên được yêu cầu xác định cặp tham số tối ưu cho đường SMA ngắn hạn (trong khoảng 10-20 ngày) và dài hạn (trong khoảng 30-50 ngày) trên cổ phiếu VCB nhằm mục tiêu đạt được lợi nhuận cao nhất trong giai đoạn dữ liệu từ 2016 đến 2023. Sau khi xác định được các tham số tối ưu, chiến lược giao dịch này sẽ được kiểm định (backtesting) trên một danh mục gồm nhiều cổ phiếu ngân hàng khác nhau như CTG, STB, HDB, EIB, BID, VPB, ACB, TCB, MBB, VIB, SHB, VCB, LPB, TPB để tìm ra cổ phiếu mang lại tỷ suất sinh lợi cao nhất. Bài tập này không chỉ củng cố kiến thức về phân tích dữ liệu tài chính mà còn cung cấp kinh nghiệm thực tế về tối ưu hóa chiến lược và lựa chọn tài sản trong môi trường đầu tư. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các phương pháp định lượng và các khái niệm trí tuệ nhân tạo trong giao dịch để đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả, có ý nghĩa ứng dụng cao trong việc xây dựng các hệ thống giao dịch tự động và quản lý danh mục đầu tư.