AI có thể dự đoán thị trường chứng khoán không?

Giới thiệu

Dự đoán thị trường chứng khoán từ lâu đã là một "chén thánh" tài chính được cả nhà đầu tư tổ chức và cá nhân trên toàn thế giới săn đón. Với những tiến bộ gần đây trong Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML) , nhiều người tự hỏi liệu những công nghệ này cuối cùng đã khám phá ra bí mật để dự báo giá cổ phiếu hay chưa. Liệu AI có thể dự đoán thị trường chứng khoán? Sách trắng này xem xét câu hỏi đó từ góc độ toàn cầu, phác thảo cách các mô hình AI cố gắng dự báo biến động thị trường, nền tảng lý thuyết đằng sau các mô hình này và những hạn chế thực tế mà chúng phải đối mặt. Chúng tôi trình bày một phân tích khách quan, dựa trên nghiên cứu chứ không phải quảng cáo thổi phồng, về những gì AI có thể và không thể làm trong bối cảnh dự đoán thị trường tài chính.

Trong lý thuyết tài chính, thách thức của dự đoán được nhấn mạnh bởi Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) . EMH (đặc biệt là ở dạng "mạnh") cho rằng giá cổ phiếu phản ánh đầy đủ tất cả thông tin có sẵn tại bất kỳ thời điểm nào, nghĩa là không có nhà đầu tư nào (kể cả người trong cuộc) có thể liên tục vượt trội hơn thị trường bằng cách giao dịch dựa trên thông tin có sẵn ( Mô hình dự báo cổ phiếu dựa trên dữ liệu dựa trên mạng nơ-ron: Đánh giá ). Nói một cách đơn giản, nếu thị trường có hiệu quả cao và giá cả biến động ngẫu nhiên , thì việc dự đoán chính xác giá trong tương lai gần như là không thể. Bất chấp lý thuyết này, sức hấp dẫn của việc đánh bại thị trường đã thúc đẩy nghiên cứu sâu rộng về các phương pháp dự đoán tiên tiến. AI và máy học đã trở thành trọng tâm của mục tiêu này, nhờ khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và xác định các mô hình tinh vi mà con người có thể bỏ lỡ ( Sử dụng máy học để dự đoán thị trường chứng khoán... | FMP ).

Sách trắng này cung cấp tổng quan toàn diện về các kỹ thuật AI được sử dụng để dự đoán thị trường chứng khoán và đánh giá hiệu quả của chúng. Chúng tôi sẽ đi sâu vào nền tảng lý thuyết của các mô hình phổ biến (từ các phương pháp chuỗi thời gian truyền thống đến mạng nơ-ron sâu và học tăng cường), thảo luận về dữ liệu và quy trình đào tạo cho các mô hình này, đồng thời nêu bật những hạn chế và thách thức mà các hệ thống này phải đối mặt, chẳng hạn như hiệu quả thị trường, nhiễu dữ liệu và các sự kiện bên ngoài không thể lường trước. Các nghiên cứu và ví dụ thực tế được đưa vào để minh họa cho những kết quả trái chiều đã thu được cho đến nay. Cuối cùng, chúng tôi kết luận bằng những kỳ vọng thực tế dành cho các nhà đầu tư và chuyên gia: thừa nhận những khả năng ấn tượng của AI, đồng thời nhận thức rằng thị trường tài chính vẫn tồn tại một mức độ khó lường mà không thuật toán nào có thể loại bỏ hoàn toàn.

Nền tảng lý thuyết của AI trong dự đoán thị trường chứng khoán

Dự đoán cổ phiếu dựa trên AI hiện đại được xây dựng dựa trên nhiều thập kỷ nghiên cứu về thống kê, tài chính và khoa học máy tính. Việc hiểu rõ các phương pháp tiếp cận từ mô hình truyền thống đến AI tiên tiến là rất hữu ích:

• Các mô hình chuỗi thời gian truyền thống: Dự báo cổ phiếu ban đầu dựa trên các mô hình thống kê giả định các mô hình giá trong quá khứ có thể dự báo tương lai. Các mô hình như ARIMA (Đường trung bình động tích hợp tự hồi quy) và ARCH/GARCH tập trung vào việc nắm bắt các xu hướng tuyến tính và cụm biến động trong dữ liệu chuỗi thời gian ( Các mô hình dự báo cổ phiếu dựa trên dữ liệu dựa trên mạng nơ-ron: Tổng quan ). Các mô hình này cung cấp cơ sở cho dự đoán bằng cách mô hình hóa các chuỗi giá lịch sử với các giả định về tính dừng và tính tuyến tính. Mặc dù hữu ích, các mô hình truyền thống thường gặp khó khăn với các mô hình phức tạp, phi tuyến tính của thị trường thực, dẫn đến độ chính xác dự đoán hạn chế trong thực tế ( Các mô hình dự báo cổ phiếu dựa trên dữ liệu dựa trên mạng nơ-ron: Tổng quan ).

• Thuật toán học máy: Các phương pháp học máy vượt ra ngoài các công thức thống kê được xác định trước bằng cách học các mẫu trực tiếp từ dữ liệu . Các thuật toán như máy vectơ hỗ trợ (SVM) , rừng ngẫu nhiên và tăng cường độ dốc đã được áp dụng để dự đoán cổ phiếu. Chúng có thể kết hợp một loạt các tính năng đầu vào - từ các chỉ báo kỹ thuật (ví dụ: đường trung bình động, khối lượng giao dịch) đến các chỉ báo cơ bản (ví dụ: thu nhập, dữ liệu kinh tế vĩ mô) - và tìm ra các mối quan hệ phi tuyến tính giữa chúng. Ví dụ: một mô hình rừng ngẫu nhiên hoặc tăng cường độ dốc có thể xem xét hàng chục yếu tố đồng thời, nắm bắt các tương tác mà một mô hình tuyến tính đơn giản có thể bỏ lỡ. Các mô hình ML này đã cho thấy khả năng cải thiện độ chính xác dự đoán một cách khiêm tốn bằng cách phát hiện các tín hiệu phức tạp trong dữ liệu ( Sử dụng học máy để dự đoán thị trường chứng khoán... | FMP ). Tuy nhiên, chúng yêu cầu điều chỉnh cẩn thận và dữ liệu phong phú để tránh quá khớp (nhiễu học thay vì tín hiệu).

• Học sâu (Mạng nơ-ron): Mạng nơ-ron sâu , lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ con người, đã trở nên phổ biến trong việc dự đoán thị trường chứng khoán trong những năm gần đây. Trong số đó, Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và biến thể bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM) được thiết kế đặc biệt cho dữ liệu chuỗi như chuỗi thời gian giá cổ phiếu. LSTM có thể lưu giữ bộ nhớ thông tin trong quá khứ và nắm bắt các phụ thuộc về thời gian, khiến chúng rất phù hợp để mô hình hóa xu hướng, chu kỳ hoặc các mẫu phụ thuộc thời gian khác trong dữ liệu thị trường. Nghiên cứu chỉ ra rằng LSTM và các mô hình học sâu khác có thể nắm bắt các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến tính trong dữ liệu tài chính mà các mô hình đơn giản hơn bỏ sót. Các phương pháp học sâu khác bao gồm Mạng nơ-ron tích chập (CNN) (đôi khi được sử dụng trên các "hình ảnh" chỉ báo kỹ thuật hoặc chuỗi được mã hóa), Bộ chuyển đổi (sử dụng các cơ chế chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các bước thời gian hoặc nguồn dữ liệu khác nhau) và thậm chí là Mạng nơ-ron đồ thị (GNN) (để mô hình hóa mối quan hệ giữa các cổ phiếu trong biểu đồ thị trường). Các mạng nơ-ron tiên tiến này không chỉ có thể thu thập dữ liệu giá mà còn cả các nguồn dữ liệu thay thế như văn bản tin tức, tâm lý trên mạng xã hội, v.v., đồng thời học các đặc điểm trừu tượng có thể dự đoán biến động thị trường ( Sử dụng máy học để dự đoán thị trường chứng khoán... | FMP ). Tính linh hoạt của học sâu cũng đi kèm với một cái giá: chúng ngốn nhiều dữ liệu, đòi hỏi nhiều tính toán và thường hoạt động như "hộp đen" với khả năng diễn giải kém.

• Học tăng cường: Một lĩnh vực khác trong dự đoán cổ phiếu AI là học tăng cường (RL) , trong đó mục tiêu không chỉ là dự đoán giá mà còn là học một chiến lược giao dịch tối ưu. Trong khuôn khổ RL, một tác nhân (mô hình AI) tương tác với môi trường (thị trường) bằng cách thực hiện các hành động (mua, bán, nắm giữ) và nhận phần thưởng (lợi nhuận hoặc thua lỗ). Theo thời gian, tác nhân học một chính sách giúp tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Học tăng cường sâu (DRL) kết hợp mạng nơ-ron với học tăng cường để xử lý không gian trạng thái lớn của thị trường. Sự hấp dẫn của RL trong tài chính là khả năng xem xét trình tự các quyết định và tối ưu hóa trực tiếp lợi nhuận đầu tư, thay vì chỉ dự đoán giá. Ví dụ, một tác nhân RL có thể học khi nào nên vào hoặc thoát khỏi vị thế dựa trên tín hiệu giá và thậm chí thích ứng khi điều kiện thị trường thay đổi. Đáng chú ý, RL đã được sử dụng để đào tạo các mô hình AI cạnh tranh trong các cuộc thi giao dịch định lượng và trong một số hệ thống giao dịch độc quyền. Tuy nhiên, các phương pháp RL cũng gặp phải những thách thức đáng kể: chúng đòi hỏi đào tạo chuyên sâu (mô phỏng nhiều năm giao dịch), có thể bị mất ổn định hoặc hành vi khác biệt nếu không được điều chỉnh cẩn thận, và hiệu suất của chúng rất nhạy cảm với môi trường thị trường giả định. Các nhà nghiên cứu đã ghi nhận những vấn đề như chi phí tính toán cao và các vấn đề về độ ổn định khi áp dụng học tăng cường vào các thị trường chứng khoán phức tạp. Bất chấp những thách thức này, RL là một phương pháp tiếp cận đầy hứa hẹn, đặc biệt khi kết hợp với các kỹ thuật khác (ví dụ: sử dụng các mô hình dự đoán giá cộng với chiến lược phân bổ dựa trên RL) để hình thành một hệ thống ra quyết định lai ( Dự đoán Thị trường Chứng khoán Sử dụng Học Tăng cường Sâu ).

Nguồn dữ liệu và quy trình đào tạo

Bất kể loại mô hình nào, dữ liệu vẫn là xương sống của dự đoán thị trường chứng khoán bằng AI. Các mô hình thường được đào tạo dựa trên dữ liệu thị trường lịch sử và các tập dữ liệu liên quan khác để phát hiện các mẫu hình. Các nguồn dữ liệu và tính năng phổ biến bao gồm:

• Giá lịch sử và Chỉ báo Kỹ thuật: Hầu hết các mô hình đều sử dụng giá cổ phiếu trong quá khứ (mở cửa, cao nhất, thấp nhất, đóng cửa) và khối lượng giao dịch. Từ những dữ liệu này, các nhà phân tích thường lấy các chỉ báo kỹ thuật (đường trung bình động, chỉ số sức mạnh tương đối, MACD, v.v.) làm dữ liệu đầu vào. Các chỉ báo này có thể giúp làm nổi bật xu hướng hoặc động lượng mà mô hình có thể khai thác. Ví dụ, một mô hình có thể lấy dữ liệu đầu vào là giá và khối lượng giao dịch trong 10 ngày gần nhất, cùng với các chỉ báo như đường trung bình động 10 ngày hoặc các chỉ số đo lường biến động, để dự đoán biến động giá của ngày hôm sau.

• Chỉ số thị trường và dữ liệu kinh tế: Nhiều mô hình kết hợp thông tin thị trường rộng hơn, chẳng hạn như mức chỉ số, lãi suất, lạm phát, tăng trưởng GDP hoặc các chỉ số kinh tế khác. Các đặc điểm vĩ mô này cung cấp bối cảnh (ví dụ: tâm lý thị trường chung hoặc sức khỏe kinh tế) có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của từng cổ phiếu.

• Dữ liệu Tin tức và Tâm lý: Ngày càng nhiều hệ thống AI thu thập dữ liệu phi cấu trúc như bài báo, nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội (Twitter, Stocktwits) và báo cáo tài chính. Các kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), bao gồm các mô hình tiên tiến như BERT, được sử dụng để đánh giá tâm lý thị trường hoặc phát hiện các sự kiện liên quan. Ví dụ, nếu tâm lý tin tức đột nhiên chuyển biến tiêu cực mạnh mẽ đối với một công ty hoặc lĩnh vực, một mô hình AI có thể dự đoán sự sụt giảm giá cổ phiếu liên quan. Bằng cách xử lý tin tức và tâm lý mạng xã hội theo thời gian thực , AI có thể phản ứng nhanh hơn các nhà giao dịch con người trước thông tin mới.

• Dữ liệu thay thế: Một số quỹ đầu cơ và nhà nghiên cứu AI tinh vi sử dụng các nguồn dữ liệu thay thế – ảnh vệ tinh (để theo dõi lưu lượng giao thông tại cửa hàng hoặc hoạt động công nghiệp), dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng, xu hướng tìm kiếm trên web, v.v. – để có được những thông tin dự đoán. Những tập dữ liệu phi truyền thống này đôi khi có thể đóng vai trò là chỉ báo hàng đầu cho hiệu suất cổ phiếu, mặc dù chúng cũng làm tăng tính phức tạp trong quá trình đào tạo mô hình.

Việc huấn luyện một mô hình AI để dự đoán cổ phiếu bao gồm việc cung cấp dữ liệu lịch sử này và điều chỉnh các tham số của mô hình để giảm thiểu sai số dự đoán. Thông thường, dữ liệu được chia thành một tập huấn luyện (ví dụ: dữ liệu lịch sử cũ hơn để học các mẫu) và một tập kiểm tra/xác thực (dữ liệu gần đây hơn để đánh giá hiệu suất trong các điều kiện chưa từng thấy). Do tính chất tuần tự của dữ liệu thị trường, cần thận trọng để tránh "nhìn trộm tương lai" - ví dụ, các mô hình được đánh giá dựa trên dữ liệu từ các khoảng thời gian sau giai đoạn huấn luyện, để mô phỏng hiệu suất của chúng trong giao dịch thực tế. xác thực chéo được điều chỉnh cho chuỗi thời gian (như xác thực hướng tới) được sử dụng để đảm bảo mô hình tổng quát hóa tốt và không chỉ phù hợp với một giai đoạn cụ thể.

Hơn nữa, người thực hành phải giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu và tiền xử lý. Dữ liệu bị thiếu, các giá trị ngoại lai (ví dụ: đột biến do chia tách cổ phiếu hoặc các sự kiện một lần) và thay đổi chế độ thị trường đều có thể ảnh hưởng đến việc huấn luyện mô hình. Các kỹ thuật như chuẩn hóa, khử xu hướng hoặc khử mùa vụ có thể được áp dụng cho dữ liệu đầu vào. Một số phương pháp tiên tiến phân tích chuỗi giá thành các thành phần (xu hướng, chu kỳ, nhiễu) và mô hình hóa chúng riêng biệt (như đã thấy trong nghiên cứu kết hợp phân tích chế độ biến phân với mạng nơ-ron ( Dự đoán Thị trường Chứng khoán Sử dụng Học Tăng cường Sâu )).

Mỗi mô hình có yêu cầu đào tạo khác nhau: các mô hình học sâu có thể cần hàng trăm nghìn điểm dữ liệu và được hưởng lợi từ khả năng tăng tốc GPU, trong khi các mô hình đơn giản hơn như hồi quy logistic có thể học từ các tập dữ liệu tương đối nhỏ hơn. Các mô hình học tăng cường yêu cầu một trình mô phỏng hoặc môi trường để tương tác; đôi khi dữ liệu lịch sử được phát lại cho tác nhân RL, hoặc các trình mô phỏng thị trường được sử dụng để tạo ra trải nghiệm.

Cuối cùng, sau khi được đào tạo, các mô hình này sẽ tạo ra một hàm dự đoán – ví dụ, một kết quả có thể là giá dự đoán cho ngày mai, khả năng cổ phiếu sẽ tăng giá, hoặc một hành động được khuyến nghị (mua/bán). Những dự đoán này sau đó thường được tích hợp vào một chiến lược giao dịch (với quy mô vị thế, các quy tắc quản lý rủi ro, v.v.) trước khi tiền thực sự được đặt vào rủi ro.

Hạn chế và thách thức

Mặc dù các mô hình AI đã trở nên cực kỳ tinh vi, việc dự đoán thị trường chứng khoán vẫn là một nhiệm vụ đầy thách thức . Sau đây là những hạn chế và trở ngại chính khiến AI không thể đảm bảo chắc chắn là một "thầy bói" trên thị trường:

• Hiệu quả và Tính ngẫu nhiên của Thị trường: Như đã đề cập trước đó, Giả thuyết Thị trường Hiệu quả cho rằng giá cả đã phản ánh thông tin đã biết, vì vậy bất kỳ thông tin mới nào cũng gây ra những điều chỉnh ngay lập tức. Trên thực tế, điều này có nghĩa là những thay đổi về giá phần lớn được thúc đẩy bởi bất ngờ hoặc biến động ngẫu nhiên. Thật vậy, nhiều thập kỷ nghiên cứu đã phát hiện ra rằng biến động giá cổ phiếu ngắn hạn giống như một bước đi ngẫu nhiên ( Mô hình dự báo cổ phiếu dựa trên dữ liệu dựa trên mạng nơ-ron: Đánh giá ) – giá của ngày hôm qua ít ảnh hưởng đến giá của ngày mai, ngoài những gì cơ hội có thể dự đoán. Nếu giá cổ phiếu về cơ bản là ngẫu nhiên hoặc "hiệu quả", không có thuật toán nào có thể dự đoán chúng một cách nhất quán với độ chính xác cao. Như một nghiên cứu đã nói một cách ngắn gọn, "giả thuyết bước đi ngẫu nhiên và giả thuyết thị trường hiệu quả về cơ bản khẳng định rằng không thể dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai một cách có hệ thống và đáng tin cậy" ( Dự báo lợi nhuận tương đối cho cổ phiếu S&P 500 bằng máy học | Đổi mới Tài chính | Toàn văn ). Điều này không có nghĩa là các dự đoán của AI luôn vô dụng, nhưng nó nhấn mạnh một giới hạn cơ bản: phần lớn biến động của thị trường có thể chỉ đơn giản là nhiễu mà ngay cả mô hình tốt nhất cũng không thể dự đoán trước.

• Tiếng ồn và các yếu tố bên ngoài không thể đoán trước: Giá cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi vô số yếu tố, nhiều trong số đó là ngoại sinh và không thể đoán trước. Các sự kiện địa chính trị (chiến tranh, bầu cử, thay đổi quy định), thiên tai, đại dịch, bê bối doanh nghiệp đột ngột hoặc thậm chí là tin đồn lan truyền trên mạng xã hội đều có thể khiến thị trường biến động bất ngờ. Đây là những sự kiện mà mô hình không thể có dữ liệu đào tạo trước đó (vì chúng chưa từng có tiền lệ) hoặc xảy ra như những cú sốc hiếm gặp. Ví dụ: không có mô hình AI nào được đào tạo trên dữ liệu lịch sử từ năm 2010–2019 có thể dự đoán cụ thể về sự sụp đổ của COVID-19 vào đầu năm 2020 hoặc sự phục hồi nhanh chóng của nó. Các mô hình AI tài chính gặp khó khăn khi chế độ thay đổi hoặc khi một sự kiện đơn lẻ thúc đẩy giá cả. Như một nguồn tin lưu ý, các yếu tố như sự kiện địa chính trị hoặc việc công bố dữ liệu kinh tế đột ngột có thể khiến các dự đoán trở nên lỗi thời gần như ngay lập tức ( Sử dụng máy học để dự đoán thị trường chứng khoán... | FMP ) ( Sử dụng máy học để dự đoán thị trường chứng khoán... | FMP ). Nói cách khác, tin tức không lường trước luôn có thể ghi đè lên các dự đoán thuật toán , tạo ra mức độ không chắc chắn không thể giảm thiểu.

• Quá khớp và Tổng quát hóa: Các mô hình học máy dễ bị quá khớp – nghĩa là chúng có thể học quá tốt “nhiễu” hoặc các điểm kỳ quặc trong dữ liệu huấn luyện, thay vì các mô hình tổng quát cơ bản. Một mô hình quá khớp có thể hoạt động xuất sắc trên dữ liệu lịch sử (thậm chí cho thấy lợi nhuận được kiểm tra ngược ấn tượng hoặc độ chính xác cao trong mẫu) nhưng sau đó lại thất bại thảm hại trên dữ liệu mới. Đây là một cạm bẫy phổ biến trong tài chính định lượng. Ví dụ, một mạng nơ-ron phức tạp có thể thu thập các mối tương quan giả tạo đã tồn tại trong quá khứ một cách ngẫu nhiên (như một tổ hợp nhất định các điểm giao nhau của chỉ báo đã xảy ra trước các đợt tăng giá trong 5 năm qua) nhưng những mối quan hệ đó có thể không còn tồn tại trong tương lai. Một minh họa thực tế: người ta có thể thiết kế một mô hình dự đoán những cổ phiếu chiến thắng năm ngoái sẽ luôn tăng giá – nó có thể phù hợp với một giai đoạn nhất định, nhưng nếu cơ chế thị trường thay đổi, mô hình đó sẽ bị phá vỡ. Quá khớp dẫn đến hiệu suất ngoài mẫu kém , nghĩa là các dự đoán của mô hình trong giao dịch trực tiếp không thể tốt hơn ngẫu nhiên mặc dù trông có vẻ tuyệt vời trong quá trình phát triển. Để tránh quá khớp đòi hỏi các kỹ thuật như chính quy hóa, kiểm soát độ phức tạp của mô hình và sử dụng xác thực mạnh mẽ. Tuy nhiên, chính sự phức tạp mang lại sức mạnh cho các mô hình AI cũng khiến chúng dễ gặp phải vấn đề này.

• Chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu: Câu châm ngôn "vào rác, ra rác" rất đúng với AI trong dự đoán cổ phiếu. Chất lượng, số lượng và mức độ liên quan của dữ liệu ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình. Nếu dữ liệu lịch sử không đủ (ví dụ: cố gắng đào tạo một mạng lưới sâu chỉ dựa trên giá cổ phiếu của vài năm) hoặc không mang tính đại diện (ví dụ: sử dụng dữ liệu từ một giai đoạn tăng giá mạnh để dự đoán kịch bản giảm giá), mô hình sẽ không khái quát hóa tốt. Dữ liệu cũng có thể bị sai lệch hoặc có thể bị ảnh hưởng (ví dụ: chỉ số chứng khoán thường giảm các công ty hoạt động kém theo thời gian, do đó dữ liệu chỉ số lịch sử có thể bị sai lệch theo hướng tăng). Việc dọn dẹp và quản lý dữ liệu không phải là nhiệm vụ dễ dàng. Ngoài ra, dữ liệu thay thế có thể tốn kém hoặc khó có được, điều này có thể mang lại lợi thế cho các tổ chức trong khi khiến các nhà đầu tư bán lẻ có dữ liệu kém toàn diện hơn. Ngoài ra còn có vấn đề về tần suất : các mô hình giao dịch tần suất cao cần dữ liệu theo từng tích tắc, có khối lượng rất lớn và cần cơ sở hạ tầng đặc biệt, trong khi các mô hình tần suất thấp hơn có thể sử dụng dữ liệu hàng ngày hoặc hàng tuần. Đảm bảo dữ liệu được căn chỉnh theo thời gian (ví dụ: tin tức có dữ liệu giá tương ứng) và không bị sai lệch khi nhìn về phía trước là một thách thức liên tục.

• Tính minh bạch và khả năng diễn giải của mô hình: Nhiều mô hình AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, hoạt động như những hộp đen . Chúng có thể đưa ra dự đoán hoặc tín hiệu giao dịch mà không có lý do dễ giải thích. Sự thiếu minh bạch này có thể gây ra vấn đề cho các nhà đầu tư - đặc biệt là các nhà đầu tư tổ chức, những người cần giải thích các quyết định với các bên liên quan hoặc tuân thủ các quy định. Nếu một mô hình AI dự đoán một cổ phiếu sẽ giảm và khuyến nghị bán, người quản lý danh mục đầu tư có thể do dự nếu họ không hiểu cơ sở lý luận. Sự thiếu minh bạch của các quyết định AI có thể làm giảm lòng tin và khả năng áp dụng, bất kể độ chính xác của mô hình. Thách thức này đang thúc đẩy nghiên cứu về AI có thể giải thích được cho tài chính, nhưng sự thật vẫn là thường có sự đánh đổi giữa độ phức tạp/độ chính xác của mô hình và khả năng diễn giải.

• Thị trường thích ứng và Cạnh tranh: Điều quan trọng cần lưu ý là thị trường tài chính có tính thích ứng . Một khi một mô hình dự đoán được phát hiện (bằng AI hoặc bất kỳ phương pháp nào) và được nhiều nhà giao dịch sử dụng, nó có thể ngừng hoạt động. Ví dụ: nếu một mô hình AI nhận thấy một tín hiệu nhất định thường đi trước xu hướng tăng của cổ phiếu, các nhà giao dịch sẽ bắt đầu hành động theo tín hiệu đó sớm hơn, do đó bỏ lỡ cơ hội. Về bản chất, thị trường có thể phát triển để vô hiệu hóa các chiến lược đã biết . Ngày nay, nhiều công ty và quỹ giao dịch sử dụng AI và ML. Sự cạnh tranh này đồng nghĩa với việc bất kỳ lợi thế nào thường nhỏ và tồn tại trong thời gian ngắn. Kết quả là các mô hình AI có thể cần được đào tạo lại và cập nhật liên tục để theo kịp động lực thị trường thay đổi. Trong các thị trường có tính thanh khoản cao và trưởng thành (như cổ phiếu vốn hóa lớn của Hoa Kỳ), nhiều người chơi tinh vi đang săn lùng cùng một tín hiệu, khiến việc duy trì lợi thế trở nên cực kỳ khó khăn. Ngược lại, trong các thị trường kém hiệu quả hơn hoặc tài sản ngách, AI có thể tìm thấy sự thiếu hiệu quả tạm thời - nhưng khi các thị trường đó hiện đại hóa, khoảng cách có thể được thu hẹp. Bản chất năng động của thị trường là một thách thức cơ bản: “luật chơi” không phải là bất biến, do đó, một mô hình hiệu quả vào năm ngoái có thể cần được điều chỉnh lại vào năm sau.

• Ràng buộc trong thế giới thực: Ngay cả khi một mô hình AI có thể dự đoán giá với độ chính xác khá, việc biến dự đoán thành lợi nhuận vẫn là một thách thức khác. Giao dịch phát sinh chi phí giao dịch , chẳng hạn như hoa hồng, trượt giá và thuế. Một mô hình có thể dự đoán chính xác nhiều biến động giá nhỏ, nhưng lợi nhuận có thể bị xóa sổ bởi phí và tác động thị trường của các giao dịch. Quản lý rủi ro cũng rất quan trọng - không có dự đoán nào chắc chắn 100%, vì vậy bất kỳ chiến lược nào do AI thúc đẩy đều phải tính đến các khoản lỗ tiềm ẩn (thông qua lệnh dừng lỗ, đa dạng hóa danh mục đầu tư, v.v.). Các tổ chức thường tích hợp các dự đoán của AI vào một khuôn khổ rủi ro rộng hơn để đảm bảo AI không đặt cược toàn bộ vào một dự đoán có thể sai. Những cân nhắc thực tế này có nghĩa là lợi thế lý thuyết của AI phải đáng kể để hữu ích sau những va chạm trong thế giới thực.

Tóm lại, AI có những khả năng đáng gờm, nhưng những hạn chế này khiến thị trường chứng khoán vẫn là một hệ thống vừa có thể dự đoán được, vừa có thể không thể dự đoán được . Các mô hình AI có thể thay đổi tỷ lệ cược theo hướng có lợi cho nhà đầu tư bằng cách phân tích dữ liệu hiệu quả hơn và có thể phát hiện ra những tín hiệu dự đoán tinh tế. Tuy nhiên, sự kết hợp giữa định giá hiệu quả, dữ liệu nhiễu, các sự kiện không lường trước được và những ràng buộc thực tế đồng nghĩa với việc ngay cả AI tốt nhất đôi khi cũng sẽ sai - thường là sai một cách khó lường.

Hiệu suất của các mô hình AI: Bằng chứng cho thấy điều gì?

Với cả những tiến bộ và thách thức đã được thảo luận, chúng ta đã học được gì từ nghiên cứu và những nỗ lực thực tế trong việc ứng dụng AI vào dự đoán cổ phiếu? Kết quả cho đến nay còn khá trái chiều, với cả những thành công đầy hứa hẹn lẫn những thất bại đáng tiếc :

• Các trường hợp AI vượt trội hơn cơ hội: Một số nghiên cứu đã chứng minh rằng các mô hình AI có thể đánh bại việc đoán ngẫu nhiên trong một số điều kiện nhất định. Ví dụ, một nghiên cứu năm 2024 đã áp dụng mạng nơ-ron LSTM để dự đoán xu hướng trên thị trường chứng khoán Việt Nam và báo cáo độ chính xác dự đoán cao - khoảng 93% trên dữ liệu thử nghiệm ( Áp dụng thuật toán học máy để dự đoán xu hướng giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán - Trường hợp Việt Nam | Truyền thông Khoa học Xã hội và Nhân văn ). Điều này cho thấy rằng trong thị trường đó (một nền kinh tế mới nổi), mô hình có thể nắm bắt được các mô hình nhất quán, có thể là do thị trường có những điểm kém hiệu quả hoặc xu hướng kỹ thuật mạnh mà LSTM đã học được. Một nghiên cứu khác vào năm 2024 có phạm vi rộng hơn: các nhà nghiên cứu đã cố gắng dự đoán lợi nhuận ngắn hạn cho tất cả các cổ phiếu S&P 500 (một thị trường hiệu quả hơn nhiều) bằng cách sử dụng các mô hình ML. Họ định hình nó như một vấn đề phân loại - dự đoán liệu một cổ phiếu có vượt trội hơn chỉ số 2% trong 10 ngày tới hay không - bằng cách sử dụng các thuật toán như Rừng ngẫu nhiên, SVM và LSTM. Kết quả: mô hình LSTM vượt trội hơn cả các mô hình ML khác và đường cơ sở ngẫu nhiên , với kết quả có ý nghĩa thống kê đủ để cho thấy đó không chỉ là may mắn ( Dự báo lợi nhuận tương đối cho cổ phiếu S&P 500 sử dụng máy học | Đổi mới tài chính | Toàn văn ). Các tác giả thậm chí còn kết luận rằng trong thiết lập cụ thể này, xác suất mà giả thuyết bước đi ngẫu nhiên đúng là "không đáng kể", cho thấy các mô hình ML của họ đã tìm thấy các tín hiệu dự đoán thực sự. Những ví dụ này cho thấy AI thực sự có thể xác định các mô hình mang lại lợi thế (dù là khiêm tốn) trong việc dự đoán biến động cổ phiếu, đặc biệt là khi được thử nghiệm trên các tập dữ liệu lớn.

• Các trường hợp sử dụng đáng chú ý trong ngành: Ngoài các nghiên cứu học thuật, có những báo cáo về các quỹ đầu cơ và tổ chức tài chính đã sử dụng AI thành công trong hoạt động giao dịch của họ. Một số công ty giao dịch tần suất cao sử dụng AI để nhận dạng và phản ứng với các mô hình cấu trúc vi mô của thị trường chỉ trong tích tắc. Các ngân hàng lớn có các mô hình AI để phân bổ danh mục đầu tư và dự báo rủi ro , mặc dù không phải lúc nào cũng dự đoán giá của một cổ phiếu duy nhất, nhưng chúng liên quan đến việc dự báo các khía cạnh của thị trường (như biến động hoặc tương quan). Ngoài ra còn có các quỹ do AI điều khiển (thường được gọi là "quỹ định lượng") sử dụng máy học để đưa ra quyết định giao dịch - một số đã vượt trội hơn thị trường trong một số giai đoạn nhất định, mặc dù khó có thể quy kết điều đó hoàn toàn cho AI vì chúng thường sử dụng kết hợp trí tuệ của con người và máy móc. Một ứng dụng cụ thể là việc sử dụng phân tích tình cảm : ví dụ, quét tin tức và Twitter để dự đoán giá cổ phiếu sẽ biến động như thế nào để đáp lại. Các mô hình như vậy có thể không chính xác 100%, nhưng chúng có thể giúp các nhà giao dịch có một khởi đầu nhỏ trong việc định giá theo tin tức. Điều đáng chú ý là các công ty thường bảo vệ chặt chẽ thông tin chi tiết về các chiến lược AI thành công như tài sản trí tuệ, do đó bằng chứng trong phạm vi công cộng có xu hướng chậm trễ hoặc chỉ là giai thoại.

• Các trường hợp kém hiệu quả và thất bại: Mỗi câu chuyện thành công đều đi kèm với những câu chuyện cảnh báo. Nhiều nghiên cứu học thuật khẳng định độ chính xác cao trong một thị trường hoặc khung thời gian nhất định đã không thể khái quát hóa. Một thí nghiệm đáng chú ý đã cố gắng tái hiện một nghiên cứu dự đoán thị trường chứng khoán Ấn Độ thành công (với độ chính xác cao khi sử dụng ML trên các chỉ báo kỹ thuật) trên cổ phiếu Mỹ. Kết quả tái hiện không tìm thấy sức mạnh dự đoán đáng kể nào - trên thực tế, một chiến lược ngây thơ luôn dự đoán cổ phiếu sẽ tăng giá vào ngày hôm sau đã vượt trội hơn các mô hình ML phức tạp về độ chính xác. Các tác giả kết luận rằng kết quả của họ "ủng hộ lý thuyết bước đi ngẫu nhiên" , nghĩa là biến động của cổ phiếu về cơ bản là không thể đoán trước và các mô hình ML không giúp ích gì. Điều này nhấn mạnh rằng kết quả có thể thay đổi đáng kể tùy theo thị trường và giai đoạn. Tương tự, nhiều cuộc thi Kaggle và các cuộc thi nghiên cứu định lượng đã chỉ ra rằng mặc dù các mô hình thường có thể khớp tốt với dữ liệu quá khứ, nhưng hiệu suất của chúng trong giao dịch trực tiếp thường giảm xuống mức chính xác 50% (để dự đoán hướng đi) khi gặp phải các điều kiện mới. Những trường hợp như sự sụp đổ của các quỹ định lượng năm 2007 và những khó khăn mà các quỹ do AI điều khiển phải đối mặt trong cú sốc đại dịch năm 2020 cho thấy các mô hình AI có thể đột ngột suy yếu khi cơ chế thị trường thay đổi. Sự thiên vị của kẻ sống sót cũng là một yếu tố trong nhận thức – chúng ta thường nghe về những thành công của AI nhiều hơn là những thất bại, nhưng đằng sau hậu trường, nhiều mô hình và quỹ âm thầm thất bại và đóng cửa vì chiến lược của họ không còn hiệu quả.

• Sự khác biệt giữa các thị trường: Một quan sát thú vị từ các nghiên cứu là hiệu quả của AI có thể phụ thuộc vào mức độ trưởng thành và hiệu quả . Ở các thị trường mới nổi hoặc tương đối kém hiệu quả hơn, có thể có nhiều mô hình có thể khai thác hơn (do phạm vi phân tích thấp hơn, hạn chế về thanh khoản hoặc thiên kiến ​​hành vi), cho phép các mô hình AI đạt được độ chính xác cao hơn. Nghiên cứu LSTM về thị trường Việt Nam với độ chính xác 93% có thể là một ví dụ về điều này. Ngược lại, ở các thị trường có hiệu quả cao như Hoa Kỳ, những mô hình đó có thể nhanh chóng bị loại bỏ. Các kết quả trái chiều giữa trường hợp của Việt Nam và nghiên cứu sao chép của Hoa Kỳ gợi ý về sự khác biệt này. Trên toàn cầu, điều này có nghĩa là AI hiện có thể mang lại hiệu suất dự đoán tốt hơn trong một số thị trường ngách hoặc loại tài sản nhất định (ví dụ: một số đã áp dụng AI để dự đoán giá hàng hóa hoặc xu hướng tiền điện tử với mức độ thành công khác nhau). Theo thời gian, khi tất cả các thị trường hướng tới hiệu quả cao hơn, thì cơ hội chiến thắng dễ dàng trong dự đoán sẽ thu hẹp lại.

• Độ chính xác so với Lợi nhuận: Điều quan trọng là phải phân biệt độ chính xác của dự đoán với lợi nhuận đầu tư . Một mô hình có thể chỉ chính xác 60% trong việc dự đoán biến động tăng hoặc giảm hàng ngày của một cổ phiếu - nghe có vẻ không cao lắm - nhưng nếu những dự đoán đó được sử dụng trong một chiến lược giao dịch thông minh, chúng có thể mang lại lợi nhuận khá cao. Ngược lại, một mô hình có thể tự hào có độ chính xác 90% nhưng nếu 10% số lần sai trùng với những biến động lớn của thị trường (và do đó là những khoản lỗ lớn), thì nó có thể không có lợi nhuận. Nhiều nỗ lực dự đoán cổ phiếu AI tập trung vào độ chính xác theo hướng hoặc giảm thiểu lỗi, nhưng các nhà đầu tư quan tâm đến lợi nhuận đã điều chỉnh theo rủi ro. Do đó, các đánh giá thường bao gồm các số liệu như tỷ lệ Sharpe, mức giảm và tính nhất quán của hiệu suất, chứ không chỉ tỷ lệ trúng thô. Một số mô hình AI đã được tích hợp vào các hệ thống giao dịch thuật toán quản lý vị thế và rủi ro tự động - hiệu suất thực của chúng được đo bằng lợi nhuận giao dịch trực tiếp thay vì số liệu thống kê dự đoán độc lập. Cho đến nay, một "nhà giao dịch AI" hoàn toàn tự động có thể tạo ra tiền đáng tin cậy qua từng năm vẫn chỉ là khoa học viễn tưởng hơn là hiện thực, nhưng các ứng dụng hẹp hơn (như mô hình AI dự đoán sự biến động mà các nhà giao dịch có thể sử dụng để định giá quyền chọn, v.v.) đã tìm được chỗ đứng trong bộ công cụ tài chính.

Tóm lại, bằng chứng cho thấy AI có thể dự đoán một số mô hình thị trường với độ chính xác cao hơn dự đoán , và nhờ đó có thể mang lại lợi thế giao dịch. Tuy nhiên, lợi thế đó thường nhỏ và đòi hỏi quá trình thực hiện phức tạp để tận dụng. Khi ai đó hỏi, liệu AI có thể dự đoán thị trường chứng khoán không?, câu trả lời trung thực nhất dựa trên bằng chứng hiện tại là: AI đôi khi có thể dự đoán các khía cạnh của thị trường chứng khoán trong những điều kiện cụ thể, nhưng không thể làm như vậy một cách nhất quán cho tất cả các cổ phiếu tại mọi thời điểm . Thành công thường chỉ mang tính cục bộ và phụ thuộc vào bối cảnh.

Kết luận: Kỳ vọng thực tế về AI trong dự đoán thị trường chứng khoán

AI và học máy chắc chắn đã trở thành những công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực tài chính. Chúng vượt trội trong việc xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, khám phá các mối tương quan tiềm ẩn, và thậm chí điều chỉnh chiến lược một cách nhanh chóng. Trong nỗ lực dự đoán thị trường chứng khoán, AI đã mang lại rõ rệt nhưng còn hạn chế . Các nhà đầu tư và tổ chức có thể kỳ vọng AI sẽ hỗ trợ việc ra quyết định – ví dụ như tạo ra các tín hiệu dự đoán, tối ưu hóa danh mục đầu tư hoặc quản lý rủi ro – nhưng không đóng vai trò như một quả cầu pha lê đảm bảo lợi nhuận.

có thể
gì : AI có thể cải thiện quy trình phân tích trong đầu tư. Nó có thể sàng lọc qua nhiều năm dữ liệu thị trường, nguồn cấp tin tức và báo cáo tài chính chỉ trong vài giây, phát hiện các mô hình tinh vi hoặc bất thường mà con người có thể bỏ qua ( Sử dụng máy học để dự đoán thị trường chứng khoán... | FMP ). Nó có thể kết hợp hàng trăm biến số (kỹ thuật, cơ bản, tâm lý, v.v.) thành một dự báo gắn kết. Trong giao dịch ngắn hạn, thuật toán AI có thể dự đoán với độ chính xác cao hơn ngẫu nhiên một chút rằng một cổ phiếu sẽ vượt trội hơn cổ phiếu khác hoặc thị trường sắp trải qua một đợt biến động đột biến. Những lợi thế gia tăng này, khi được khai thác đúng cách, có thể chuyển thành lợi nhuận tài chính thực sự. AI cũng có thể hỗ trợ quản lý rủi ro - xác định các cảnh báo sớm về suy thoái hoặc thông báo cho các nhà đầu tư về mức độ tin cậy của dự đoán. Một vai trò thiết thực khác của AI là trong tự động hóa chiến lược : thuật toán có thể thực hiện giao dịch với tốc độ và tần suất cao, phản ứng với các sự kiện 24/7 và thực thi kỷ luật (không giao dịch theo cảm xúc), điều này có thể có lợi trong các thị trường biến động.

Những gì AI
không thể làm (chưa): Bất chấp sự cường điệu trên một số phương tiện truyền thông, AI không thể dự đoán thị trường chứng khoán một cách nhất quán và đáng tin cậy theo nghĩa toàn diện là luôn đánh bại thị trường hoặc thấy trước những bước ngoặt lớn. Thị trường bị ảnh hưởng bởi hành vi của con người, các sự kiện ngẫu nhiên và các vòng phản hồi phức tạp thách thức bất kỳ mô hình tĩnh nào. AI không loại bỏ sự không chắc chắn; nó chỉ xử lý xác suất. Một AI có thể chỉ ra 70% khả năng cổ phiếu sẽ tăng vào ngày mai - điều đó cũng có nghĩa là 30% khả năng cổ phiếu sẽ không tăng. Giao dịch thua lỗ và các lệnh mua sai là điều không thể tránh khỏi. AI không thể dự đoán các sự kiện thực sự mới lạ (thường được gọi là "thiên nga đen") nằm ngoài phạm vi dữ liệu đào tạo của nó. Hơn nữa, bất kỳ mô hình dự đoán thành công nào cũng mời gọi sự cạnh tranh có thể làm xói mòn lợi thế của nó. Về bản chất, không có AI nào tương đương với quả cầu pha lê đảm bảo tầm nhìn xa về tương lai của thị trường. Các nhà đầu tư nên cảnh giác với bất kỳ ai tuyên bố ngược lại.

Quan điểm trung lập, thực tế:
Từ quan điểm trung lập, AI tốt nhất nên được xem là sự nâng cao, chứ không phải là sự thay thế, cho phân tích truyền thống và hiểu biết của con người. Trên thực tế, nhiều nhà đầu tư tổ chức sử dụng các mô hình AI cùng với thông tin đầu vào từ các nhà phân tích và quản lý danh mục đầu tư. AI có thể xử lý số liệu và đưa ra dự đoán, nhưng con người mới là người đặt ra mục tiêu, diễn giải kết quả và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp với bối cảnh (ví dụ: ghi đè mô hình trong một cuộc khủng hoảng không lường trước được). Các nhà đầu tư bán lẻ sử dụng các công cụ do AI điều khiển hoặc bot giao dịch nên luôn cảnh giác và hiểu rõ logic cũng như giới hạn của công cụ. Việc tuân theo khuyến nghị của AI một cách mù quáng là rất rủi ro – nên sử dụng nó như một trong nhiều thông tin đầu vào.

Khi đặt ra những kỳ vọng thực tế, người ta có thể kết luận: AI có thể dự đoán thị trường chứng khoán ở một mức độ nào đó, nhưng không chắc chắn và không hoàn toàn không có sai sót . Nó có thể tăng khả năng đưa ra dự đoán chính xác hoặc cải thiện hiệu quả phân tích thông tin, điều này có thể tạo nên sự khác biệt giữa lãi và lỗ trong các thị trường cạnh tranh. Tuy nhiên, nó không thể đảm bảo thành công hoặc loại bỏ tính biến động và rủi ro vốn có của thị trường chứng khoán. Như một ấn phẩm đã chỉ ra, ngay cả với các thuật toán hiệu quả, kết quả trên thị trường chứng khoán vẫn có thể "vốn dĩ không thể đoán trước" do các yếu tố nằm ngoài thông tin được mô hình hóa ( Dự đoán Thị trường Chứng khoán Sử dụng Học Tăng cường Sâu ).

Con đường phía trước:
Nhìn về tương lai, vai trò của AI trong dự đoán thị trường chứng khoán có thể sẽ ngày càng phát triển. Các nghiên cứu đang được tiến hành đang giải quyết một số hạn chế (ví dụ, phát triển các mô hình tính đến sự thay đổi chế độ, hoặc các hệ thống lai kết hợp cả phân tích dựa trên dữ liệu và sự kiện). Ngoài ra, còn có sự quan tâm đến các tác nhân học tăng cường liên tục thích ứng với dữ liệu thị trường mới theo thời gian thực, có khả năng xử lý các môi trường thay đổi tốt hơn so với các mô hình được đào tạo tĩnh. Hơn nữa, việc kết hợp AI với các kỹ thuật từ tài chính hành vi hoặc phân tích mạng có thể tạo ra các mô hình động lực thị trường phong phú hơn. Tuy nhiên, ngay cả AI tiên tiến nhất trong tương lai cũng sẽ hoạt động trong giới hạn của xác suất và sự không chắc chắn.

Tóm lại, câu hỏi "AI có thể dự đoán thị trường chứng khoán không?" không có câu trả lời đơn giản là có hoặc không. Câu trả lời chính xác nhất là: AI có thể giúp dự đoán thị trường chứng khoán, nhưng nó không phải là bất khả xâm phạm. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ, khi được sử dụng một cách khôn ngoan, có thể nâng cao các chiến lược dự báo và giao dịch, nhưng nó không loại bỏ được tính không thể đoán trước cơ bản của thị trường. Các nhà đầu tư nên tận dụng AI vì những điểm mạnh của nó - xử lý dữ liệu và nhận dạng mẫu - đồng thời vẫn nhận thức được những điểm yếu của nó. Khi làm như vậy, người ta có thể khai thác những điều tốt nhất của cả hai thế giới: sự phán đoán của con người và trí tuệ máy móc làm việc cùng nhau. Thị trường chứng khoán có thể không bao giờ có thể dự đoán được 100%, nhưng với những kỳ vọng thực tế và việc sử dụng AI một cách thận trọng, những người tham gia thị trường có thể phấn đấu để đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt hơn, kỷ luật hơn trong bối cảnh tài chính không ngừng phát triển.

Các báo cáo bạn có thể muốn đọc sau báo cáo này:

🔗 Những công việc mà AI không thể thay thế – Và AI sẽ thay thế những công việc nào?
Khám phá những nghề nghiệp nào có tương lai bền vững và những nghề nghiệp nào có nguy cơ cao nhất khi AI định hình lại thị trường việc làm toàn cầu.

🔗 Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm gì mà không cần sự can thiệp của con người?
Hiểu rõ các giới hạn hiện tại và khả năng tự chủ của AI trong các tình huống thực tế.

🔗 Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng như thế nào trong an ninh mạng?
Tìm hiểu cách AI bảo vệ chống lại các mối đe dọa và tăng cường khả năng phục hồi mạng bằng các công cụ dự đoán và tự động.