Nhiều người hỏi cụ thể thì "một đội AI nghiên cứu chiến lược" nghĩa là gì, nên đây là một giả thuyết được dẫn đi từ đầu đến cuối. Điều quan trọng cần nhớ: đây là một cái phễu tồn tại để loại bỏ. Phần lớn ý tưởng sẽ chết. Đó chính là lúc sản phẩm đang hoạt động đúng.
Những câu hỏi mọi người thực sự đặt ra
Ai là người nghĩ ra ý tưởng?
Một agent nghiên cứu đọc xem thư viện dữ liệu có thể hỗ trợ những gì — funding rate, open interest, dữ liệu thanh lý, bề mặt quyền chọn, cảm xúc tin tức, chỉ số Fear & Greed — rồi viết ra các giả thuyết kèm luận điểm, sàn giao dịch, khung thời gian và hồ sơ rủi ro. Nó được thiết kế để luôn ý thức về phí: một ý tưởng mà biên lợi nhuận khả dĩ thấp hơn chi phí khứ hồi của sàn thì đã hỏng ngay từ khi ra đời. Nó cũng đọc cả "nghĩa địa" chiến lược. Lý do thất bại của mọi chiến lược bị loại đều được embed và có thể tìm kiếm, nên "funding momentum trên nến giờ, lần thử thứ ba" sẽ bị gắn cờ trước khi làm lãng phí một chu kỳ.
Ai viết code, và tại sao lại đáng tin?
Một agent developer viết code chiến lược dựa trên một template gốc cố định — kích thước vị thế tính theo vốn, logic cắt lỗ tường minh, khai báo rõ nhu cầu dữ liệu. Niềm tin đến từ chuỗi thử thách, không phải từ tác giả. Bốn lớp: phân tích tĩnh (kiểm tra AST cho các anti-pattern mà chúng tôi đã lập danh mục); kịch bản tổng hợp (sáu hình thái thị trường với dữ liệu bổ trợ được dựng sẵn — một chiến lược mua vào đúng kịch bản sụp đổ mà nó được thiết kế để né sẽ chết ở đây); một backtest sandbox trên dữ liệu thật và phải tạo ra ít nhất một giao dịch; và một agent QA review code để soi chiều tín hiệu, các trường hợp biên và tính khả thi sau phí. Lớp 2 bắt được loại lỗi xấu hổ nhất: code chạy hoàn hảo nhưng làm ngược lại giả thuyết.
Backtest thực sự tính những chi phí gì?
Phí maker/taker thật theo từng sàn, cộng dồn funding trên giá mark, tác động thị trường theo căn bậc hai, ký quỹ và thanh lý cho các sổ có đòn bẩy, lịch phiên cho cổ phiếu. Vốn chủ được đánh giá mark-to-market bao gồm cả PnL chưa hiện thực hóa, nên drawdown không bị che giấu giữa lúc vào và ra lệnh. Nếu nghe có vẻ là chuyện đương nhiên thì thực ra không phải; từng mục được thêm vào vì sự thiếu vắng của nó đã từng dẫn đến một quyết định thăng hạng sai cụ thể.
Tối ưu hóa chẳng phải chỉ là overfit sao?
Nó luôn cố overfit. Pipeline mặc định như vậy: các tham số trước hết được quét độ nhạy (một chiến lược chỉ chạy đúng khi lookback=14 chính xác là một sự trùng hợp, không phải một chiến lược), rồi tối ưu hóa walk-forward qua ba cửa sổ với theo dõi in-sample/out-of-sample, và cuối cùng là một bộ dữ liệu holdout mà chiến lược chỉ được nhìn thấy đúng một lần. Sharpe out-of-sample thấp hơn một nửa con số in-sample là bị loại. Holdout phải giữ được ít nhất 70% Sharpe out-of-sample của walk-forward. Đây là các cổng được cưỡng chế bằng code, không phải quyền tùy nghi của analyst — analyst có thể miễn trừ một ngưỡng mềm kèm lý do được ghi lại, nhưng không thể miễn trừ các kiểm tra overfit.
Tỷ lệ vượt qua là bao nhiêu?
Thấp, và nên như vậy. Cái chết phổ biến nhất là ở khâu thẩm định của analyst: biên lợi nhuận có thật nhưng dưới 0.15% mỗi giao dịch sau chi phí. Phổ biến thứ hai là "vách đá" độ nhạy. Những chiến lược sống sót đi tiếp đến risk officer, rồi đến paper trading, nơi một phép kiểm tra parity replay hằng ngày giữ chúng trung thực với dữ liệu live vô thời hạn. Vốn thật nằm sau một cổng riêng do con người kiểm soát.
