Tất cả chúng ta đều biết về sự sai lệch, phải không? Nó thường được định nghĩa như một khuynh hướng, xu hướng, cảm giác hoặc quan điểm cụ thể, đặc biệt nó còn là một sự nhận thức trước, một cảm tính mà hoàn toàn không có lí do cụ thể. Thật không may, những hành vi mang tính khuynh hướng này có thể đóng một vai trò quan trọng trong chiến lược giao dịch của bạn.
Nhưng cho dù bạn là một crypto trader hay giao dịch tự do thì tin tốt là nếu bạn có thể nhận ra được sự thiên vị và từ đó có thể giảm thiểu tác động của nó và do đó giúp cải thiện hiệu suất giao dịch của bạn.
Vì vậy, hãy cùng xem xét năm sai lầm phổ biến của các trader Bitcoin và những gì có thể làm để tránh hoặc giảm thiểu tác động của chúng.
Sai số quá mức
Khi kiểm nghiệm một chiến lược giao dịch, bạn luôn muốn điều chỉnh mô hình của mình cho đến khi đạt được kết quả “hoàn hảo”. Nhưng thật không may, kết quả của sự mày mò này có thể là sai số quá mức đến từ bạn. Nếu bạn rơi vào bẫy này, bạn có thể nhận ra rằng mô hình của bạn hoàn toàn phù hợp với dữ liệu lịch sử nhưng có rất ít hoặc hoàn toàn không có khả năng dự đoán được.
Đơn giản hóa chính là chìa khóa: nếu bạn tiếp tục điều chỉnh các thông số, cuối cùng bạn có thể tin rằng mô hình của bạn có thể dự đoán chính xác lợi nhuận. Nhưng nếu dữ liệu từ bên ngoài nghiên cứu mẫu được đưa vào, điều này thuần túy có thể chỉ là kết quả của sự may rủi.
Bạn có thể làm gì trong trường hợp này? Đầu tiên, hãy nhớ rằng những sai số quá mức tỷ lệ thuận với số lượng thông số bạn đưa ra và tối ưu hóa. Càng ít càng tốt: thông thường, hai hoặc ba tham số là quá đủ, nhưng nếu bạn có thể làm điều đó với một tham số duy nhất, điều đó thậm chí còn tốt hơn. Mặt khác, nếu bạn thấy mình đang thử nghiệm vô số biến thể của một chiến lược trên nhiều thông số, thì đây có thể là một dấu hiệu cảnh báo rằng bạn đang sử dụng quá mức.
Thứ hai, để cải thiện độ tin cậy của mô hình của bạn, hãy luôn hướng đến việc tìm ra phạm vi thông số ổn định mà trong đó các chỉnh sửa nhỏ không có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận. Nói cách khác, mặc dù sẽ rất hấp dẫn khi săn tìm những đỉnh núi dốc, nhưng thường thì nên thận trọng hơn và nên tìm kiếm những con dốc dài và thoai thoải.
Cuối cùng, hãy học cách kỳ vọng và chấp nhận mức độ không hoàn hảo trong mô hình của bạn trong quá khứ-nên nhớ, điều bạn quan tâm là ở tương lai. Luôn ghi nhớ logic thị trường cơ bản của mô hình của bạn ở trước và trong tâm trí bạn và kiểm tra càng nhiều dữ liệu càng tốt trước khi kích hoạt nó. Một phương pháp hay nhất là kiểm tra mô hình của bạn với dữ liệu thị trường trực tiếp sau khi bạn đã bắt đầu giao dịch để xem liệu kết quả kiểm tra lại có khớp với kết quả giao dịch trực tiếp của bạn hay không.
Chi phí giao dịch, phí và trượt giá
Trong thời gian kiểm nghiệm, bạn có thể giả định rằng các giao dịch được thực hiện 100% và theo giá thị trường hiện tại. Điều này hiếm khi xảy ra trong thực tế. Bạn có thể dễ dàng bỏ qua, nhưng điều quan trọng là luôn phải bao gồm chi phí giao dịch hợp lý, các giả định về chênh lệch và trượt giá khi chạy thử nghiệm lại của bạn. Điều quan trọng nữa là phải tính đến việc thực hiện một phần giao dịch hoặc trì hoãn lại, đặc biệt là khi thực hiện các giao dịch lớn.
Hãy nhớ rằng mức chênh lệch có thể cao hơn nhiều nếu bạn đang giao dịch các lựa chọn không còn tiền hoặc hợp đồng tương lai có ngày hết hạn xa hơn trong tương lai. Điều này đúng đối với tài sản truyền thống nhưng cũng đúng với tiền điện tử.
Định kiến tiên liệu
Rất dễ dàng để đánh giá trong nhận thức muộn màng. Những định kiến tiên liệu xảy ra khi bạn đưa thông tin vào mô hình của mình mà thị trường không thể tiếp cận hoặc không được biết đến trong thời gian phân tích, điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
Có thể khó phát hiện ra định kiến tiên liệu nếu bạn xây dựng hệ thống kiểm nghiệm của riêng mình. Tuy nhiên, giao dịch số lượng có sẵn và các sản phẩm hỗ trợ sẽ đảm bảo rằng mô hình của bạn không bao giờ truy cập vào dữ liệu trong tương lai mà trước đây chưa được biết đến tại một thời điểm cụ thể trong thời gian quan sát.
Sai số thiên lệch sống sót
Nếu bạn đang giao dịch cổ phiếu, bạn nên chú ý đến các hành động của công ty như cổ tức, chia tách cổ phiếu và hủy niêm yết. Nếu không, thì bạn sẽ gặp rủi ro khi chỉ phân tích hiệu suất đầu tư dựa trên những người sống sót của một nhóm đầu tư đã chọn.
Rủi ro thiên lệch sống sót là một dạng sai lệch trong việc chọn mẫu, trong đó một mẫu sai lệch dẫn đến kết luận sai lầm mà sẽ không được đưa ra nếu toàn bộ thông số được sử dụng.
Sai số này có thể xâm nhập vào tập dữ liệu của bạn theo nhiều cách, chẳng hạn như khi chọn dữ liệu từ các chỉ số như S&P 500 và từ dữ liệu ngành nơi thông tin tài chính về các công ty bị mua lại hoặc phá sản bị loại trừ.
Trong thế giới tiền điện tử cũng vậy, khi giao dịch ICO điều quan trọng không chỉ là xem xét các đồng tiền vẫn còn sống đến ngày nay mà còn cả những đồng tiền đã chết trên đường đi. Để làm gì? Tìm kiếm để có được một tập dữ liệu bao gồm toàn bộ thị trường, kể cả những kẻ đã thất bại. Việc đó sẽ tốn nhiều công sức, nhưng nó rất đáng giá – một bài học cần thiết cho các nhà giao dịch mã thông báo DeFi và ICO.
Sai lệch khoảng thời gian
Điều này đưa chúng ta đến một dạng sai lệch chọn mẫu khác: sai lệch khoảng thời gian. Nó thể xảy ra nếu bạn chọn một khoảng thời gian quan sát mà kết quả có thể lệch khỏi tiêu chuẩn đến từ các trường hợp cá biệt hoặc không điển hình. Điều này sẽ cản trở khả năng dự đoán của mô hình của bạn khi nó hoạt động bên ngoài những trường hợp cụ thể này. Để lấy ví dụ rõ ràng nhất, một mô hình có khả năng tạo ra các kết quả rất khác nếu nó được kiểm tra lại với dữ liệu từ một đợt tăng giá hoặc các giai đoạn kinh tế vĩ mô.
Trong thế giới tiền điện tử, sự thay đổi chế độ thường xảy ra khi có các sự kiện fork, ví dụ: giảm một nửa phần thưởng khối hoặc các thay đổi tạm thời trong quy định.
Bạn có thể làm gì để ngăn sai lệch khoảng thời gian? Câu trả lời đơn giản là đảm bảo rằng bạn đang sử dụng một tập dữ liệu lớn trải dài trong phạm vi thời gian càng rộng càng tốt. Bằng cách này, bạn sẽ giảm thiểu ảnh hưởng của các tác động ngắn hạn và sẽ được trang bị tốt hơn để đứng vững trong nhiều tình huống hơn.
Tuy nhiên, hãy nhớ rằng trong thị trường tiền điện tử, động lực thị trường đã thay đổi đáng kể kể từ những năm đầu. Ví dụ, điều lý tưởng nhất có lẽ là bạn có thể muốn xem xét toàn bộ vòng đời của Bitcoin, nhưng đã có sự gia tăng đáng kể về khối lượng giao dịch trong những năm qua cũng như về tổng lượng Bitcoin đang lưu hành. Do đó, có lẽ sẽ hợp lý hơn nếu xem xét dữ liệu về giá trong ba hoặc bốn năm qua.
Kết luận
Điều khó nhất về sai số là nó thường không được nhận thức – hầu như không crypto trader nào chọn cách suy nghĩ theo xu hướng thiên vị. Tuy nhiên, nhiều quyết định nhỏ, tưởng chừng như vô thưởng vô phạt có thể kết hợp lại thành một cái nhìn thiên lệch ở tầm vĩ mô. Để tránh rơi vào những cái bẫy này, hãy luôn ghi nhớ logic thị trường, đảm bảo lựa chọn mẫu của bạn chắc chắn và theo dõi mô hình của bạn dựa trên dữ liệu thị trường trực tiếp.
Tham khảo: Có nên dùng nhiều chỉ báo kỹ thuật trong trading?
