Từ Điển Thuật Ngữ AI Trong Đầu Tư Chứng Khoán: Giải Mã A-Z

Sự kết hợp giữa Trí tuệ Nhân tạo (AI) và thị trường tài chính đã tạo ra một lĩnh vực mới đầy hứa hẹn nhưng cũng không kém phần phức tạp. Để khai thác hiệu quả các công cụ và chiến lược AI, nhà đầu tư cần phải nắm vững một hệ thống thuật ngữ chuyên môn hoàn toàn mới, giao thoa giữa khoa học dữ liệu và tài chính định lượng. Bài viết này là cuốn Từ điển thuật ngữ AI trong đầu tư chứng khoán toàn diện, từ A đến Z, giúp bạn giải mã các khái niệm phức tạp và tự tin hơn khi nói về các mô hình tự động hóa và thuật toán giao dịch hiện đại.

1. Thuật ngữ Cốt lõi và Cơ chế Hoạt động (A-G)

A – Alpha (Lợi nhuận vượt trội)

Alpha là thuật ngữ dùng để chỉ lợi nhuận mà một mô hình giao dịch tạo ra vượt qua lợi nhuận của một chỉ số thị trường chuẩn (ví dụ: VN30-Index). Mục tiêu cuối cùng của mọi mô hình thuật ngữ học máy trong tài chính là tạo ra alpha.

B – Backtesting (Kiểm thử ngược)

Là quá trình mô phỏng chiến lược giao dịch của AI trên dữ liệu thị trường lịch sử để ước tính hiệu suất và rủi ro trước khi áp dụng vào giao dịch thực tế.

Có thể bạn quan tâm Công cụ hỗ trợ giao dịch hợp đồng tương lai chỉ số VN30

C – Cross-Validation (Kiểm định chéo)

Một kỹ thuật thống kê được sử dụng để kiểm tra khả năng tổng quát hóa của mô hình AI, giúp đảm bảo mô hình không bị Overfitting bằng cách chia dữ liệu huấn luyện thành nhiều nhóm nhỏ.

D – Deep Learning (Học sâu)

Một nhánh của Học máy (Machine Learning) sử dụng các mạng nơ-ron đa lớp (deep neural networks) để phân tích các tập dữ liệu phức tạp. Đây là công nghệ nền tảng cho nhiều mô hình AI dự đoán giá cổ phiếu tiên tiến.

E – Early Stopping (Ngừng sớm)

Một phương pháp điều chỉnh mô hình được sử dụng trong quá trình huấn luyện để ngăn chặn Overfitting. Quá trình huấn luyện sẽ dừng lại khi hiệu suất của mô hình trên dữ liệu kiểm định không còn cải thiện.

F – Feature Engineering (Kỹ thuật Đặc trưng)

Là quá trình biến dữ liệu thô (giá, khối lượng) thành các biến đầu vào (features) có ý nghĩa, giúp thuật toán AI dễ dàng nhận diện mẫu hình và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

G – Generalization (Khả năng Tổng quát hóa)

Khả năng của mô hình AI hoạt động hiệu quả trên dữ liệu mới (chưa từng thấy) sau khi đã được huấn luyện. Đây là mục tiêu quan trọng nhất trong việc xây dựng bất kỳ mô hình giao dịch AI nào.

2. Thuật ngữ Mô hình, Đo lường và Rủi ro (H-M)

H – High-Frequency Trading (HFT)

Giao dịch tần số cao là một loại giao dịch thuật toán tốc độ cao, trong đó các vị thế được mở và đóng trong vòng mili giây. HFT là một trong những ứng dụng AI tiên tiến nhất trong thuật ngữ AI trong chứng khoán.

I – Indicator (AI-driven) (Chỉ báo do AI điều khiển)

Các tín hiệu mua/bán hoặc chỉ báo kỹ thuật được tạo ra tự động bởi thuật toán AI, vượt xa các chỉ báo truyền thống như RSI hay MACD về độ phức tạp và khả năng thích nghi.

K – K-Nearest Neighbors (KNN)

Một thuật toán Học máy đơn giản được sử dụng để phân loại hoặc hồi quy, thường dùng để nhận diện các mẫu hình giá tương tự trong quá khứ.

L – LSTM (Long Short-Term Memory)

Một loại mạng thần kinh hồi quy (RNN), chuyên dùng để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian như giá cổ phiếu, vì nó có khả năng ghi nhớ các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu.

Có thể bạn quan tâm Công cụ AI Chứng Khoán

M – Maximum Drawdown (MDD)

Mức sụt giảm tối đa (tính theo phần trăm) của vốn đầu tư từ đỉnh cao nhất xuống đáy thấp nhất. Đây là một chỉ số rủi ro quan trọng để đánh giá mức độ an toàn của một mô hình AI.

3. Thuật ngữ Dữ liệu, Rủi ro và Giải pháp (N-R)

N – Natural Language Processing (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là lĩnh vực AI cho phép thuật toán đọc, hiểu và phân tích văn bản. Trong tài chính, NLP được dùng để phân tích tin tức, báo cáo tài chính và cảm xúc mạng xã hội.

O – Overfitting (Học vẹt)

Xảy ra khi mô hình AI học quá chi tiết các nhiễu ngẫu nhiên của dữ liệu huấn luyện, khiến nó hoạt động kém trên dữ liệu mới. Đây là rủi ro lớn nhất mà bất kỳ nhà phát triển AI nào cũng phải đối mặt.

P – Paper Trading (Giao dịch ảo)

Thực hiện các giao dịch mô phỏng trong môi trường thị trường thực tế mà không sử dụng tiền thật. Đây là bước kiểm tra cần thiết trước khi triển khai AI bằng vốn thật.

Q – Quantitative Finance (Tài chính Định lượng)

Lĩnh vực sử dụng các mô hình toán học, thống kê và máy tính để giải quyết các vấn đề tài chính. AI hiện là công cụ cốt lõi trong Tài chính Định lượng.

R – Reinforcement Learning (Học tăng cường)

Một loại Học máy mà mô hình (agent) học cách đưa ra quyết định thông qua việc tương tác với môi trường (thị trường) và nhận phần thưởng hoặc hình phạt. Rất hiệu quả cho các chiến lược giao dịch năng động.

4. Thuật ngữ Nâng cao (S-Z)

S – Sentiment Analysis (Phân tích Cảm xúc)

Là quá trình sử dụng NLP để xác định thái độ, quan điểm, hoặc cảm xúc của các nhà đầu tư từ các nguồn văn bản (báo chí, diễn đàn, Twitter) và chuyển chúng thành các biến số để AI phân tích.

Xem thông tin Giá vàng hôm nay

S – Sharpe Ratio (Tỷ lệ Sharpe)

Một chỉ số đo lường lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro. Chỉ số thuật ngữ học máy trong tài chính này cho biết mô hình AI kiếm được bao nhiêu lợi nhuận vượt trội cho mỗi đơn vị rủi ro đã chấp nhận.

T – Training Data (Dữ liệu Huấn luyện)

Phần dữ liệu lịch sử được sử dụng để dạy cho mô hình AI cách nhận diện các mẫu hình và đưa ra dự đoán.

U – Underfitting (Học kém)

Xảy ra khi mô hình quá đơn giản hoặc chưa được huấn luyện đủ để nắm bắt được mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, dẫn đến hiệu suất kém trên mọi bộ dữ liệu.

V – Validation Data (Dữ liệu Kiểm định)

Một bộ dữ liệu độc lập được sử dụng trong suốt quá trình huấn luyện để tinh chỉnh các tham số của mô hình và xác định thời điểm Early Stopping.

W – Walk-Forward Optimization

Một phương pháp kiểm định chéo nâng cao, được sử dụng trong dữ liệu chuỗi thời gian để liên tục tái huấn luyện và kiểm tra mô hình theo trình tự thời gian, mô phỏng quá trình giao dịch thực tế một cách nghiêm ngặt.

Z – Z-Score

Một thước đo thống kê biểu thị số độ lệch chuẩn mà một điểm dữ liệu cách xa giá trị trung bình. Thường được sử dụng để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình AI.

Kết luận về thuật ngữ AI trong chứng khoán

Việc làm chủ các thuật ngữ AI trong chứng khoán không chỉ giúp bạn hiểu rõ về các công nghệ đang được sử dụng, mà còn là bước đầu tiên để trở thành một nhà đầu tư có tư duy định lượng. Từ việc tối ưu hóa Alpha bằng các thuật toán Deep Learning cho đến việc quản lý rủi ro MDD thông qua Backtesting nghiêm ngặt, việc hiểu rõ các khái niệm này sẽ giúp bạn xây dựng và lựa chọn các giải pháp AI tài chính một cách thông minh và hiệu quả hơn.