- 4,588
- 18,630
- Thread cover
- data/assets/threadprofilecover/cover-2026-03-11T154841-1773218929.024-1773218929.png
- Chủ đề liên quan
- 87847,87684,87652
Bài viết dưới đây là 1 chia sẻ được đăng trên Twitter, nó thể hiện quan điểm người viết chứ không phải người dịch. Mọi quan điểm/thông tin chỉ mang tính chất tham khảo, không phải hệ quy chiếu
Tôi biết một anh chàng có thể giải phương trình vi phân bằng cách nhẩm. Tốt nghiệp thủ khoa. Làm việc tại một công ty công nghệ mà chắc chắn bạn đã từng nghe đến. Kiếm được 180.000 đô la một năm.
Giá trị tài sản ròng của anh ta? Về cơ bản là bằng không. Có thể âm nếu tính cả khoản vay mua xe.
Trong khi đó, hầu hết bạn bè tôi bỏ học trước tuổi 20, dồn hết vốn vào các công ty khởi nghiệp hoặc giao dịch chứng khoán, và giờ đang kiếm được nhiều tiền hơn những người có bằng cấp về tài chính. Một nửa trong số họ không biết các thuật ngữ kinh tế đơn giản. Họ chỉ biết khi nào nên hành động.
traderviet.tv
Chuyện gì đang xảy ra ở đây?
Tôi đã nhận thấy điều này hàng triệu lần rồi — các nhà chiến lược hầu như không hành động. Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao các giáo sư đại học không lái xe Ferrari chưa? Bởi vì về mặt lý thuyết, họ biết cách hành động, nhưng không biết phải làm gì trong thực tế.
Bây giờ, chúng ta hãy cùng thảo luận về 5 lỗi toán học thường mắc phải ở những người thông minh. Và cách khắc phục đơn giản cho từng lỗi.
Những người thông minh thích tìm ra câu trả lời chính xác tuyệt đối. Ở trường, điều đó được khen thưởng. Trong một bài kiểm tra toán, 97% sẽ tệ hơn 100%.
Còn về tiền bạc? Độ chính xác 97% đạt được vào tháng tới có giá trị thấp hơn rất nhiều so với độ chính xác 70% ngay bây giờ.
Tôi đã chứng kiến một người bạn dành 2 năm để xây dựng một dự án "hoàn hảo", thậm chí còn huy động được vốn cho nó. Các chỉ báo tùy chỉnh, được kiểm tra ngược trong 15 năm, với ba thị trường có độ biến động khác nhau. Thành thật mà nói, đó là một công việc tuyệt vời.
Đến khi anh ấy ra mắt, thị trường đã thay đổi. Mô hình của anh ấy được tối ưu hóa cho một thị trường không còn tồn tại nữa. Trong khi đó, một anh chàng ngẫu nhiên nào đó trên CT với một nguyên tắc đơn giản - "mua khi thị trường giảm mạnh, bán khi thị trường tăng điên rồ" - đã kiếm được 80.000 đô la trong khi bạn tôi vẫn đang xây dựng dự án.
Thực ra có một công thức cho việc này. Nó được gọi là giá trị của thông tin (VoI), và nó cho bạn biết khi nào việc nghiên cứu thêm đáng để trì hoãn:
VoI = EV (quyết định với nhiều thông tin hơn) - EV (quyết định ngay bây giờ) - chi phí trì hoãn
Nếu VoI < 0, hãy ngừng nghiên cứu và hành động.
Chi phí trì hoãn là điều mà những người thông minh thường xuyên đánh giá thấp. Họ nghĩ rằng chi phí bằng không vì nghiên cứu "có vẻ hiệu quả". Nhưng nó không phải là không. Thị trường biến động. Cơ hội khép lại. Vốn nằm im.
Tôi cũng thường xuyên tự nhận thấy mình làm điều này. Vào tháng 8 năm 2025, tôi đã dành một tháng để nghĩ về việc xây dựng một dự án Polymarket và tôi đã cố gắng nghĩ ra một thứ gì đó cực kỳ phức tạp cho đến khi tôi thực sự quên mất ý tưởng này.
Sau đó, tôi quay lại vào tháng 10 với một tư duy khác và bắt đầu viết mã mỗi ngày. Đến tháng 11, nó đã hoạt động.
Thời gian lãng phí vào việc "nghĩ ra ý tưởng" còn nhiều hơn cả thời gian thực sự tạo ra nó. Đúng là tôi.
Cách khắc phục: Đặt ra hạn chót nghiên cứu TRƯỚC KHI bắt đầu. "Tôi sẽ quyết định hành động trước thứ Sáu với bất kỳ thông tin nào tôi có." Chỉ riêng thói quen này thôi đã đáng giá hơn bất kỳ công thức nào.
Đây là sai lầm lớn. Và nó là vấn đề đặc trưng của người thông minh.
Nếu bạn thông minh, bộ não của bạn là một cỗ máy nhận dạng mẫu. Đó là lý do bạn có điểm số cao, điểm thi tốt, công việc tốt. Bạn nhìn thấy cấu trúc nơi người khác nhìn thấy sự hỗn loạn.
Vấn đề: thị trường tài chính phần lớn là hỗn loạn. Và bộ não nhận dạng mẫu tuyệt vời của bạn sẽ tìm thấy các mẫu không tồn tại. Sau đó, nó sẽ thuyết phục bạn rằng chúng là có thật. Sau đó, bạn sẽ đặt cược vào chúng. Và bạn sẽ thua.
Điều này có tên là: hiện tượng quá khớp (overfitting). Và có một ví dụ đáng sợ về cách nó hoạt động.
Hãy lấy bất kỳ tập dữ liệu ngẫu nhiên nào - giá cổ phiếu, chỉ số nhiệt độ, bất cứ thứ gì. Chạy đủ nhiều tổ hợp chỉ báo và bạn SẼ tìm ra một công thức "dự đoán" quá khứ với độ chính xác 95%. Nó sẽ trông thật tuyệt vời trên backtest.
Nhưng đó là rác rưởi. Nó tìm thấy các mẫu trong nhiễu.
Kiểm tra hiện tượng quá khớp: Nếu mô hình của bạn có N tham số và bạn đã thử nghiệm K tổ hợp:
Số lần phát hiện sai dự kiến = K × mức ý nghĩa
100 chỉ báo được kiểm tra ở p < 0,05 = 5 kết quả "có ý nghĩa" mà thực chất chỉ là nhiễu.
Tôi đã từng mắc phải sai lầm này. Năm 2022, tôi tìm thấy một "mẫu" trong ETH hoạt động tốt trong 3 tháng dữ liệu. Có điều gì đó liên quan đến tỷ lệ giữa khối lượng giao dịch của Binance và Coinbase. Trông hoàn hảo trong backtest của tôi. Tôi đã rất hào hứng và lập tức đầu tư 2.000 đô la vào đó.
Mất 400 đô la trong tuần đầu tiên. Mẫu đó chỉ là nhiễu. Tôi chỉ không đủ thông minh để nhận ra rằng việc không đủ thông minh để tìm ra nó mới là vấn đề.
Dữ liệu của Polymarket xác nhận điều này một cách rõ ràng. Khi tôi phân tích 112.000 ví, những ví sử dụng các chiến lược phức tạp nhất - hơn 10 tín hiệu, các mô hình học cao cấp - lại hoạt động kém hơn so với các ví chỉ sử dụng 2-3 quy tắc đơn giản. Độ phức tạp càng cao = hiện tượng quá khớp dữ liệu càng nhiều = tổn thất càng lớn.
Giải pháp: Trước khi tin tưởng bất kỳ mô hình nào, hãy tự hỏi: "Nếu tôi thử nghiệm 100 chiến lược ngẫu nhiên, có bao nhiêu chiến lược sẽ cho kết quả tốt như vậy chỉ do ngẫu nhiên?" Nếu câu trả lời lớn hơn 1 hoặc 2, "phát hiện" của bạn có thể chỉ là nhiễu. Phương pháp hiệu chỉnh Bonferroni sẽ giúp bạn: chia ngưỡng ý nghĩa của bạn cho số lượng các yếu tố bạn đã thử nghiệm.
(...còn tiếp)
traderviet.tv
---000---
Tôi biết một anh chàng có thể giải phương trình vi phân bằng cách nhẩm. Tốt nghiệp thủ khoa. Làm việc tại một công ty công nghệ mà chắc chắn bạn đã từng nghe đến. Kiếm được 180.000 đô la một năm.
Giá trị tài sản ròng của anh ta? Về cơ bản là bằng không. Có thể âm nếu tính cả khoản vay mua xe.
Trong khi đó, hầu hết bạn bè tôi bỏ học trước tuổi 20, dồn hết vốn vào các công ty khởi nghiệp hoặc giao dịch chứng khoán, và giờ đang kiếm được nhiều tiền hơn những người có bằng cấp về tài chính. Một nửa trong số họ không biết các thuật ngữ kinh tế đơn giản. Họ chỉ biết khi nào nên hành động.
10 việc nên làm thay vì giao dịch quá mức
Chuyện gì đang xảy ra ở đây?
Tôi đã nhận thấy điều này hàng triệu lần rồi — các nhà chiến lược hầu như không hành động. Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao các giáo sư đại học không lái xe Ferrari chưa? Bởi vì về mặt lý thuyết, họ biết cách hành động, nhưng không biết phải làm gì trong thực tế.
Bây giờ, chúng ta hãy cùng thảo luận về 5 lỗi toán học thường mắc phải ở những người thông minh. Và cách khắc phục đơn giản cho từng lỗi.
Lỗi #1: Họ tối ưu hóa độ chính xác trong khi trò chơi lại khen thưởng cho sự dám hành động
Những người thông minh thích tìm ra câu trả lời chính xác tuyệt đối. Ở trường, điều đó được khen thưởng. Trong một bài kiểm tra toán, 97% sẽ tệ hơn 100%.
Còn về tiền bạc? Độ chính xác 97% đạt được vào tháng tới có giá trị thấp hơn rất nhiều so với độ chính xác 70% ngay bây giờ.
Tôi đã chứng kiến một người bạn dành 2 năm để xây dựng một dự án "hoàn hảo", thậm chí còn huy động được vốn cho nó. Các chỉ báo tùy chỉnh, được kiểm tra ngược trong 15 năm, với ba thị trường có độ biến động khác nhau. Thành thật mà nói, đó là một công việc tuyệt vời.
Đến khi anh ấy ra mắt, thị trường đã thay đổi. Mô hình của anh ấy được tối ưu hóa cho một thị trường không còn tồn tại nữa. Trong khi đó, một anh chàng ngẫu nhiên nào đó trên CT với một nguyên tắc đơn giản - "mua khi thị trường giảm mạnh, bán khi thị trường tăng điên rồ" - đã kiếm được 80.000 đô la trong khi bạn tôi vẫn đang xây dựng dự án.
Thực ra có một công thức cho việc này. Nó được gọi là giá trị của thông tin (VoI), và nó cho bạn biết khi nào việc nghiên cứu thêm đáng để trì hoãn:
VoI = EV (quyết định với nhiều thông tin hơn) - EV (quyết định ngay bây giờ) - chi phí trì hoãn
Nếu VoI < 0, hãy ngừng nghiên cứu và hành động.
Chi phí trì hoãn là điều mà những người thông minh thường xuyên đánh giá thấp. Họ nghĩ rằng chi phí bằng không vì nghiên cứu "có vẻ hiệu quả". Nhưng nó không phải là không. Thị trường biến động. Cơ hội khép lại. Vốn nằm im.
Tôi cũng thường xuyên tự nhận thấy mình làm điều này. Vào tháng 8 năm 2025, tôi đã dành một tháng để nghĩ về việc xây dựng một dự án Polymarket và tôi đã cố gắng nghĩ ra một thứ gì đó cực kỳ phức tạp cho đến khi tôi thực sự quên mất ý tưởng này.
Sau đó, tôi quay lại vào tháng 10 với một tư duy khác và bắt đầu viết mã mỗi ngày. Đến tháng 11, nó đã hoạt động.
Thời gian lãng phí vào việc "nghĩ ra ý tưởng" còn nhiều hơn cả thời gian thực sự tạo ra nó. Đúng là tôi.
Cách khắc phục: Đặt ra hạn chót nghiên cứu TRƯỚC KHI bắt đầu. "Tôi sẽ quyết định hành động trước thứ Sáu với bất kỳ thông tin nào tôi có." Chỉ riêng thói quen này thôi đã đáng giá hơn bất kỳ công thức nào.
Sai lầm số 2: Họ nhìn thấy các mẫu trong nhiễu loạn (và đặt cược vào chúng)
Đây là sai lầm lớn. Và nó là vấn đề đặc trưng của người thông minh.
Nếu bạn thông minh, bộ não của bạn là một cỗ máy nhận dạng mẫu. Đó là lý do bạn có điểm số cao, điểm thi tốt, công việc tốt. Bạn nhìn thấy cấu trúc nơi người khác nhìn thấy sự hỗn loạn.
Vấn đề: thị trường tài chính phần lớn là hỗn loạn. Và bộ não nhận dạng mẫu tuyệt vời của bạn sẽ tìm thấy các mẫu không tồn tại. Sau đó, nó sẽ thuyết phục bạn rằng chúng là có thật. Sau đó, bạn sẽ đặt cược vào chúng. Và bạn sẽ thua.
Điều này có tên là: hiện tượng quá khớp (overfitting). Và có một ví dụ đáng sợ về cách nó hoạt động.
Hãy lấy bất kỳ tập dữ liệu ngẫu nhiên nào - giá cổ phiếu, chỉ số nhiệt độ, bất cứ thứ gì. Chạy đủ nhiều tổ hợp chỉ báo và bạn SẼ tìm ra một công thức "dự đoán" quá khứ với độ chính xác 95%. Nó sẽ trông thật tuyệt vời trên backtest.
Nhưng đó là rác rưởi. Nó tìm thấy các mẫu trong nhiễu.
Kiểm tra hiện tượng quá khớp: Nếu mô hình của bạn có N tham số và bạn đã thử nghiệm K tổ hợp:
Số lần phát hiện sai dự kiến = K × mức ý nghĩa
100 chỉ báo được kiểm tra ở p < 0,05 = 5 kết quả "có ý nghĩa" mà thực chất chỉ là nhiễu.
Tôi đã từng mắc phải sai lầm này. Năm 2022, tôi tìm thấy một "mẫu" trong ETH hoạt động tốt trong 3 tháng dữ liệu. Có điều gì đó liên quan đến tỷ lệ giữa khối lượng giao dịch của Binance và Coinbase. Trông hoàn hảo trong backtest của tôi. Tôi đã rất hào hứng và lập tức đầu tư 2.000 đô la vào đó.
Mất 400 đô la trong tuần đầu tiên. Mẫu đó chỉ là nhiễu. Tôi chỉ không đủ thông minh để nhận ra rằng việc không đủ thông minh để tìm ra nó mới là vấn đề.
Dữ liệu của Polymarket xác nhận điều này một cách rõ ràng. Khi tôi phân tích 112.000 ví, những ví sử dụng các chiến lược phức tạp nhất - hơn 10 tín hiệu, các mô hình học cao cấp - lại hoạt động kém hơn so với các ví chỉ sử dụng 2-3 quy tắc đơn giản. Độ phức tạp càng cao = hiện tượng quá khớp dữ liệu càng nhiều = tổn thất càng lớn.
Giải pháp: Trước khi tin tưởng bất kỳ mô hình nào, hãy tự hỏi: "Nếu tôi thử nghiệm 100 chiến lược ngẫu nhiên, có bao nhiêu chiến lược sẽ cho kết quả tốt như vậy chỉ do ngẫu nhiên?" Nếu câu trả lời lớn hơn 1 hoặc 2, "phát hiện" của bạn có thể chỉ là nhiễu. Phương pháp hiệu chỉnh Bonferroni sẽ giúp bạn: chia ngưỡng ý nghĩa của bạn cho số lượng các yếu tố bạn đã thử nghiệm.
(...còn tiếp)
Nguồn: darkzodchi
Hướng dẫn để hiểu tâm lý giao dịch
Giới thiệu sách Trading hay
Giao Dịch Theo Xu Hướng Để Kiếm Sống
Sách chia sẻ chiến lược giao dịch, tâm lý, phương pháp quản lý vốn thực chiến của Trader 18 năm kinh nghiệm giao dịch theo xu hướng
Bài viết liên quan
