Deep Learning và Machine Learning đang tác động thế nào tới thị trường Forex

10/25/2021 8 phút đọc

Deep Learning và Machine Learning là những công nghệ hiện đại đang được ứng dụng vào giao dịch Forex. Việc áp dụng deep learning là hữu ích, tuy nhiên dù sao thì đó cũng chỉ nên là những công cụ hỗ trợ, mang tính chất tham khảo. Quyết định cuối cùng vẫn nên nằm ở chính bản thân các nhà giao dịch, những người có thể dùng kiến thức và kinh nghiệm để cảm nhận thị trường một cách chính xác nhất.

Cùng với sự phát triển vượt bậc của khoa học, các công nghệ tiên tiến nhất cũng đang được áp dụng cho thị trường tài chính nói chung và thị trường Forex nói riêng. Trong đó không thể không nhắc đến những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, cụ thể là Deep Learning và Machine Learning.

1. Deep Learning và Machine Learning là gì?

Deep Learning (DL) và Machine Learning (ML) là quá trình mà các thuật toán máy tính nghiên cứu, học hỏi và tự động cải thiện thông qua các dữ liệu được cập nhật liên tục. Machine Learning có thể coi là cách tiếp cận để chinh phục trí tuệ nhân tạo (AI), trong khi đó Deep Learning lại có thể xem như là một phương pháp, một kỹ thuật để hiện thực hóa Machine Learning.

deep learning và machine learning

Công nghệ Deep Learning và Machine Learning

Hiểu một cách đơn giản, Machine Learning là ứng dụng các thuật toán để AI phân tích dữ liệu, và học hỏi từ chính những dữ liệu đó để đưa ra quyết định hoặc dự đoán đối với những vấn đề liên quan đến dữ liệu đã được học. Càng phân tích nhiều dữ liệu, AI càng học được nhiều và có thể đưa ra các quyết định chính xác hơn.

Deep Learning có thể được hiểu là một phương pháp chi tiết hơn để giúp Machine Learning thực hiện dễ dàng và cụ thể hơn, với mục đích cuối cùng cũng là khiến cho AI trở nên thông minh hơn và hoàn thiện hơn nữa.

Từ khi công nghệ được áp dụng vào giao dịch, DL và ML ngày càng trở nên quan trọng trong thị trường vì chúng giúp cho các robot và các EA ngày càng trở nên thông minh và chính xác hơn.

Xem thêm: Bí quyết giao dịch vàng tự động hiệu quả bằng EA

2. Deep Learning và Machine Learning được sử dụng thế nào trong Forex

2.1. Tại sao nên sử dụng Deep Learning và Machine Learning trong giao dịch Forex

Trong thị trường Forex, ML có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, ví dụ như:

  • Sử dụng ML để theo dõi giá cả trong thời gian thực giúp cho thị trường trở nên minh bạch hơn. Các thuật toán Machine Learning có thể khiến việc mua hay bán với khối lượng lớn trở nên tự động một cách nhanh chóng và chính xác.
  • Machine Learning liên quan đến việc học hỏi các dữ liệu trong lịch sử, và dựa vào những dữ liệu đó để đưa ra quyết định và dự báo thị trường trong tương lai.

Với sự trợ giúp của Deep Learning và Machine Learning, các robot hay các EA giao dịch tự động có thể học hỏi sâu hơn từ những dữ liệu trong quá khứ, từ đó đưa ra những dự báo chính xác hơn, hỗ trợ các nhà giao dịch đưa ra quyết định đúng đắn mà không bị phụ thuộc nhiều vào cảm xúc tiêu cực như tham lam, sợ hãi, lo lắng và hy vọng.

Machine Learning cũng hỗ trợ cho một nhà giao dịch có thể theo dõi nhiều thị trường cùng một lúc mà vẫn có thể phản hồi với tất cả các tín hiệu xuất hiện. Khi số lượng các tín hiệu càng nhiều, các nhà giao dịch càng có cơ hội chọn lựa được những tín hiệu có xác suất cao nhất. Cuối cùng, với ML, các nhà giao dịch có thể tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

Xem thêm: Tham lam, sợ hãi, lý trí, cảm xúc; Bạn có hiểu về tâm lý giao dịch Forex?

2.2. Các công cụ thuật toán dựa trên ML được sử dụng trong thị trường Forex

Trong thị trường ngoại hối, có hai công cụ thuật toán tiêu biểu dựa trên Machine Learning và Deep Learning được áp dụng, đó là SVM và Neural Network.

  • SVM (Support Vector Machine) là một ngôn ngữ Machine Learning ứng dụng để phân loại dữ liệu. SVM hoạt động bằng cách chia nhỏ các tập dữ liệu và gắn nhãn cho chúng để phân loại các tập dữ liệu khác nhau. Trong thị trường, SVM sử dụng phương pháp này để dự đoán và đánh giá xem thị trường có xu hướng tăng hay xu hướng giảm.

svm deep learning

SVM Deep Learning

  • Neural Network là một phương pháp Machine Learning có mục đích phân tích dữ liệu thị trường dựa trên các chỉ báo kỹ thuật và phân tích cơ bản, từ đó nó cố gắng dự đoán các mục tiêu về giá. Hai vấn đề chính trong Forex là dự báo xu hướng trong tương lai và dự báo khả năng thành công của một giao dịch đều được Neural Network xử lý bằng cách dựa vào các mức giá trong quá khứ để dự báo mục tiêu giá trong tương lai.

3. Những vấn đề cần giải quyết để sử dụng DL và ML một cách hiệu quả

Câu hỏi được đặt ra là chúng ta có thể áp dụng Deep Learning và Machine Learning vào giao dịch Forex một cách hiệu quả hay không?

Câu trả lời là có thể, nhưng nó cũng phụ thuộc vào quan điểm của mỗi nhà giao dịch.

Đối với một số Trader truyền thống, họ không tin tưởng vào các robot giao dịch ngoại hối vì có thể mắc phải những sai lầm khi giao dịch tự động. Và từ đó, hiển nhiên rằng họ cũng sẽ không đồng tình với việc Deep Learning và Machine Learning có thể áp dụng được vào thị trường Forex cho dù chúng thực sự rất hữu ích.

Tuy nhiên, việc sử dụng Deep Learning trong giao dịch cũng không hề đơn giản mà vẫn còn nhiều vấn đề chúng ta cần xem xét. Một số vấn đề phổ biến cần được giải quyết bao gồm:

1.  Tìm ra một cách tối ưu để Machine Learning hoạt động, ví dụ như sử dụng một bài toán phân loại dữ liệu hoặc bài toán phân tích thị trường dựa trên dữ liệu hồi quy để xây dựng thuật toán cho ML.

2 Phân tách, chia nhỏ dữ liệu để tập trung vào những nội dung trọng tâm, giúp cho việc đào tạo Deep Learning nhanh hơn.

3.  Quyết định cấu trúc mạng phù hợp: Deep Learning được xây dựng dựa theo mô phỏng cấu trúc mạng neural thần kinh của con người, và việc xác định được một cấu trúc mạng phù hợp cho các neural này sẽ giúp quá trình “đào tạo” cho máy tính diễn ra nhanh hơn và hiệu quả hơn.

deep learning

Công nghệ Deep Learning sử dụng các cấu trúc neural mô phỏng như não bộ

4.  Điều chỉnh các tham số của cấu trúc mạng và  tối ưu hóa thuật toán sao cho phù hợp với cấu trúc mạng đó để đạt hiệu quả cao nhất

5.  Cần xây dựng được một hàm xử lý vấn đề quản lý vốn, ví dụ như khối  lượng vào lệnh, mức rủi ro có thể chấp nhận…

6.  Tìm cách xử lý và thích ứng với vấn đề thị trường luôn thay đổi. Dữ liệu ở hiện tại và tương lai có thể thay đổi rất nhiều so với những quy tắc trong quá khứ, vì vậy một mạng Deep Learning được “đào tạo” bởi các dữ liệu trong quá khứ chưa chắc sẽ hoạt động hiệu quả với các dữ liệu trong tương lai.

7. Có rất nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến những diễn biến của giá trong tương lai chứ không chỉ bao gồm dữ liệu về giá và khối lượng. Điều đó có nghĩa là một mạng Deep Learning chỉ được đào tạo dựa trên dữ liệu về giá và khối lượng có thể không mang lại lợi thế cho các nhà giao dịch.

Các vấn đề này đều là rào cản lớn đối với những nỗ lực áp dụng DL và ML vào trong giao dịch tài chính. Việc giải quyết các vấn đề này rõ ràng là một phần quan trọng của khoa học máy tính và khoa học dữ liệu. Vì vậy, có lẽ cần thêm rất nhiều thời gian để các hệ thống DL và ML có thể trở nên “thông minh” hơn và chính xác hơn nữa, và ở thời điểm hiện tại chúng ta vẫn chưa thể hoàn toàn phụ thuộc vào máy móc để giao dịch thay cho con người.

Xem thêm: Giao dịch breakout tự động với robot Expert Advisor

4. Kết luận

Như vậy chúng ta có thể thấy việc áp dụng Deep Learning và machine Learning vào Forex là hữu ích, nhưng những dự báo của chúng vẫn không thể chính xác tuyệt đối do còn rất nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến tính hiệu quả của DL và ML. Vì vậy, dù sử dụng bất cứ công nghệ nào ở thời điểm hiện tại, anh em cũng chỉ nên xem đó là gợi ý và cần tự mình đưa ra quyết định cuối cùng.

Và để có thể tự mình đưa ra những quyết định đúng đắn nhất, anh em đừng quên học hỏi và cập nhật kiến thức mỗi ngày cùng VnRebates nhé.

Chúc anh em giao dịch an toàn và hiệu quả.

VnRebates tổng hợp

Theo Investopedia.com, robotwealth.com

Risk Disclaimer: Bài viết thể hiện quan điểm và góc nhìn của cá nhân tác giả, chỉ có giá trị tham khảo về mặt thông tin, kiến thức và không có giá trị pháp lý về khuyến nghị đầu tư hay thay thế cho việc tư vấn tài chính nào tương đương. Bài viết không đảm bảo bất kỳ khoản lợi nhuận nào hay giảm thiểu rủi ro đầu tư nào cho chính độc giả. VnRebates không chịu trách nhiệm hay liên quan đến khoản đầu tư của độc giả khi sử dụng thông tin từ bài viết này. Bản quyền thuộc về đóng góp của tác giả.

Bài viết cùng chuyên mục

» Xem tất cả

Bài viết đọc nhiều