Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã trở thành công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực tài chính, giúp các nhà đầu tư xử lý Big Data và tìm kiếm lợi nhuận (alpha). Tuy nhiên, rào cản lớn nhất đối với bất kỳ mô hình AI nào là khả năng tổng quát hóa (generalization). Trong bối cảnh dự đoán giá cổ phiếu đầy biến động, việc mô hình học quá nhiều hoặc quá ít từ dữ liệu lại chính là nguyên nhân dẫn đến thất bại. Hiện tượng này được biết đến với tên gọi Overfitting & Underfitting.
Bài viết này, Stockup.vn sẽ cung cấp một giải thích chuyên sâu về Overfitting và Underfitting trong mô hình AI dự đoán giá cổ phiếu, phân tích nguyên nhân, hậu quả và các biện pháp kỹ thuật để giúp mô hình của bạn tìm được “điểm vàng” giữa hai thái cực này.
1. Overfitting – “Kẻ thù” của Khả năng Tổng quát hóa
Khái niệm và Hậu quả
Overfitting (Học vẹt) xảy ra khi mô hình AI học quá kỹ, quá chi tiết các đặc điểm, thậm chí là nhiễu và sai sót ngẫu nhiên, của dữ liệu huấn luyện (training data). Kết quả là mô hình đạt được hiệu suất gần như hoàn hảo (độ chính xác rất cao) trên dữ liệu huấn luyện, nhưng lại thất bại thảm hại khi đối diện với dữ liệu mới (unseen data), tức là khi được áp dụng vào giao dịch thực tế.
Trong dự đoán giá cổ phiếu, hiện tượng Overfitting trong mô hình AI được ví như một học sinh chỉ chăm chăm ghi nhớ đáp án của các bài kiểm tra mẫu, mà không hề hiểu được nguyên tắc giải bài. Khi gặp một đề thi mới (thị trường mới), học sinh đó sẽ không thể áp dụng kiến thức.
Hậu quả trên thị trường: Mô hình AI đưa ra kết quả backtesting (kiểm thử trên dữ liệu quá khứ) tuyệt vời với lợi nhuận cao và rủi ro thấp, nhưng khi chuyển sang giao dịch trực tiếp (live trading), nó bắt đầu lỗ nặng vì những mẫu hình nó học được chỉ là nhiễu ngẫu nhiên của quá khứ chứ không phải quy luật thực tế.
Overfitting – “Kẻ thù” của Khả năng Tổng quát hóa
Nguyên nhân Cốt lõi của Overfitting
Độ phức tạp mô hình quá cao: Mô hình có quá nhiều tham số (parameters) so với lượng dữ liệu đầu vào. Ví dụ: Sử dụng một mạng thần kinh sâu (Deep Neural Network) với hàng trăm lớp và hàng triệu trọng số để dự đoán một chuỗi giá đơn giản.
Dữ liệu huấn luyện quá ít hoặc không đại diện: Mô hình chỉ được huấn luyện trên một giai đoạn thị trường nhất định (ví dụ: chỉ thị trường bò tót – Bull Market), khiến nó không có kinh nghiệm với các chu kỳ khác.
Huấn luyện quá lâu (Early Stopping Failure): Mô hình được chạy quá nhiều vòng lặp (epochs), khiến nó bắt đầu học cả nhiễu thay vì chỉ học tín hiệu.
2. Underfitting – Mô hình Quá đơn giản để hiểu Thị trường
Khái niệm và Hậu quả
Underfitting (Học kém) là tình trạng ngược lại. Mô hình AI quá đơn giản hoặc chưa được huấn luyện đủ để nắm bắt được mối quan hệ cơ bản và phức tạp giữa các yếu tố trong dữ liệu. Mô hình không thể học được cả tín hiệu (signal) lẫn nhiễu (noise).
Underfitting trong dự đoán giá cổ phiếu có thể xảy ra khi bạn cố gắng sử dụng một mô hình tuyến tính (Linear Model) để giải quyết một bài toán phi tuyến tính phức tạp như giá cổ phiếu.
Hậu quả trên thị trường: Mô hình có hiệu suất kém ngay cả trên dữ liệu huấn luyện, và dĩ nhiên, cũng kém trên dữ liệu mới. Lợi nhuận dự đoán thường gần bằng không, thậm chí còn tệ hơn cả việc tung đồng xu. Mô hình không thể tạo ra bất kỳ giá trị Alpha nào.
Nguyên nhân Cốt lõi của Underfitting
Độ phức tạp mô hình quá thấp: Sử dụng các thuật toán quá cơ bản (ví dụ: Hồi quy tuyến tính đơn giản) cho dữ liệu chứng khoán, vốn có tính phi tuyến và ngẫu nhiên cao.
Thiếu tính năng (Feature Engineering): Dữ liệu đầu vào quá thô sơ hoặc không đầy đủ (chỉ có giá mở, đóng, khối lượng) mà thiếu các tính năng quan trọng như phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) hoặc các chỉ báo kinh tế vĩ mô.
Huấn luyện quá ít: Mô hình dừng huấn luyện trước khi nó có cơ hội để học được các quy luật của dữ liệu.
Thách thức lớn nhất trong Học máy là tìm ra sự cân bằng hoàn hảo giữa Overfitting và Underfitting, thường được gọi là Đánh đổi Độ lệch – Phương sai (Bias-Variance Tradeoff). Một mô hình tốt phải có độ lệch (Bias) thấp (ít bị Underfitting) và phương sai (Variance) thấp (ít bị Overfitting).
Giải pháp cho Overfitting
Việc giảm thiểu hiện tượng Overfitting trong mô hình AI là ưu tiên hàng đầu, đặc biệt khi dữ liệu tài chính thường rất nhiễu.
Kỹ thuật Regularization (Chuẩn hóa): Thêm một “hình phạt” vào hàm mất mát (loss function) của mô hình.
L1 (Lasso): Giúp làm cho các trọng số (weights) không quan trọng trở về 0, giúp mô hình đơn giản hơn.
L2 (Ridge): Giảm giá trị của các trọng số mà không loại bỏ chúng hoàn toàn, giúp phân bổ sức nặng hợp lý hơn.
Dropout: Chỉ áp dụng cho Mạng thần kinh sâu (Deep Neural Networks). Trong quá trình huấn luyện, một tỷ lệ ngẫu nhiên các nơ-ron (neurons) sẽ bị loại bỏ tạm thời khỏi mạng. Điều này buộc mạng phải học các mẫu hình theo nhiều cách khác nhau, ngăn chặn việc phụ thuộc quá mức vào bất kỳ nơ-ron cụ thể nào.
Ngừng sớm (Early Stopping): Theo dõi hiệu suất của mô hình trên một bộ dữ liệu kiểm định độc lập (Validation Set) trong suốt quá trình huấn luyện. Khi hiệu suất trên bộ kiểm định bắt đầu giảm hoặc đi ngang (trong khi hiệu suất trên bộ huấn luyện vẫn tiếp tục tăng), huấn luyện sẽ được dừng lại để ngăn chặn Overfitting.
Kiểm định chéo (Cross-Validation) dạng Walk-Forward: Đây là một phương pháp kiểm định đặc biệt quan trọng trong dữ liệu chuỗi thời gian như giá cổ phiếu. Thay vì chia ngẫu nhiên dữ liệu, dữ liệu được chia thành các khối thời gian liên tiếp, mô phỏng quá trình giao dịch thực tế và ngăn chặn sự rò rỉ thông tin từ tương lai.
Để mô hình thoát khỏi Underfitting trong dự đoán giá cổ phiếu, bạn cần cung cấp cho nó khả năng và thông tin để học hỏi tốt hơn.
Tăng độ phức tạp Mô hình: Chuyển từ mô hình tuyến tính sang mô hình phi tuyến tính phức tạp hơn (ví dụ: chuyển từ Hồi quy tuyến tính sang Mạng thần kinh sâu LSTM).
Tăng cường tính năng (Feature Engineering): Tạo ra các tính năng đầu vào có ý nghĩa hơn từ dữ liệu thô. Ví dụ: thay vì chỉ sử dụng giá đóng, hãy tạo ra các tính năng như độ biến động (Volatility), thay đổi giá theo phần trăm so với tuần trước, hoặc chỉ số cảm xúc đã được lọc nhiễu.
Huấn luyện lâu hơn: Đảm bảo rằng mô hình được huấn luyện đủ số vòng lặp để hội tụ và học được các mẫu hình cơ bản.
Kết luận về Overfitting và Underfitting
Sự thành công của việc xây dựng các mô hình AI dự đoán giá cổ phiếu nằm ở khả năng kiểm soát Overfitting và Underfitting. Overfitting tạo ra ảo ảnh về lợi nhuận trong quá khứ, trong khi Underfitting chỉ là sự lãng phí tài nguyên tính toán. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật như Regularization, Dropout và đặc biệt là quy trình kiểm định chéo Walk-Forward nghiêm ngặt, các nhà đầu tư có thể hướng mô hình của mình đến “vùng tối ưu” – nơi mô hình học đủ để nắm bắt quy luật thị trường nhưng không học quá nhiều đến mức ghi nhớ cả nhiễu ngẫu nhiên. Đây là yếu tố quyết định giữa một dự án AI thất bại và một hệ thống giao dịch thông minh.