Sau hơn 1.000 giờ nghiên cứu, khái niệm logic này đã thay đổi hoàn toàn cách tôi tư duy về trading!

Xin chào cả nhà!

Sau đây là một bài đăng trên X (Twitter) của @pedma7 - một trader giao dịch theo động lượng có hệ thống nhé mọi người...


Trong 6 năm qua, tôi đã dành hàng nghìn giờ để xem và đọc các nội dung về trading.

Sự thật là hơn 98% trong số đó hoàn toàn lãng phí thời gian của tôi.

Và sau đây là một khái niệm logic đã thay đổi hoàn toàn cách tôi tư duy:

Trong Thế chiến thứ hai, nhà thống kê Abraham Wald được giao nhiệm vụ giảm thiệt hại cho máy bay ném bom trước hỏa lực của kẻ thù.

Vì vậy, ông đã kiểm tra những hư hỏng trên những chiếc máy bay trở về sau nhiệm vụ.




Mục tiêu là gia cố những khu vực thường xuyên bị hư hại nhất.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc bổ sung quá nhiều lớp giáp có thể cản trở khả năng cơ động của máy bay.

Do đó, họ cần phải xác định thật chính xác vị trí cần gia cố thêm.



Câu trả lời rõ ràng là hãy nhìn vào vị trí mà các chấm đỏ tượng trưng cho vùng bị đạn đang bắn trúng nhiều nhất...

... và gia cố những khu vực đó.

Tuy nhiên, giống như bất kỳ ứng dụng thực tế nào của các khái niệm lý thuyết, nó không đơn giản như vậy và câu trả lời cũng không rõ ràng.

Tại sao?

Phân tích thống kê sẽ trở nên vô dụng nếu bộ dữ liệu bị thiên lệch (biased).

Tại sao buồng lái không bao giờ bị trúng đạn?

Tại sao động cơ không bao giờ bị trúng đạn?

Chẳng phải đó là những phần quan trọng của máy bay sao?

Lý do là, những chiếc máy bay bị trúng đạn ở những vị trí đó thì không bao giờ quay trở về.

Mẫu dữ liệu đã bị thiên lệch về phía những chiếc máy bay sống sót trở về.

Đây chính là thiên kiến kẻ sống sót (survivorship bias).



Ngay cả khi bạn phân tích dữ liệu một cách chính xác, mẫu dữ liệu vẫn không đầy đủ.

Có rất nhiều kiểu thiên lệch khi xem xét dữ liệu, và để phát hiện chúng, bạn cần phải có chuyên môn thực tế.




Bây giờ, hãy cùng xem điều này áp dụng như thế nào trong trading:

1/ Giải vô địch Đầu tư Hoa Kỳ

Thiên kiến kẻ sống sót được áp dụng ở đây như thế nào?

Có nhiều trader đã kiếm được lợi nhuận >100% vào năm 2023.

Để đạt được mức lợi nhuận phi thường thì cần phải chấp nhận rủi ro phi thường.

Những con số này chỉ đang phản ánh những người chiến thắng, những người "sống sót" sau những rủi ro đó.

Câu hỏi đặt ra là: Có bao nhiêu trader đã thua lỗ nặng và bị "cháy tài khoản"?



Tôi không nói rằng không có những trader giỏi tham gia trong cuộc thi, cũng không nói rằng tất cả đều may mắn.

Tôi cũng không phủ nhận điều ngược lại.

Một bộ dữ liệu hiệu quả về hiệu suất giao dịch cần được xây dựng qua nhiều năm, thậm chí là nhiều thập kỷ.

Tôi đã chứng kiến nhiều trader siêu sao xuất hiện rồi biến mất.

Mọi người thường quên mất điều đó!

2/ Xây dựng chiến lược dựa trên bộ dữ liệu không có "thiên kiến kẻ sống sót"

Giả sử, bạn muốn xây dựng một mô hình trend-following (theo xu hướng).

Bạn sử dụng nhà cung cấp dữ liệu để lấy dữ liệu của các cổ phiếu và bắt đầu backtest hệ thống của mình.

Liệu dữ liệu của bạn có bao gồm tất cả các công ty đã phá sản 5, 10, 20, 50 năm trước?



Nếu không, chúng ta sẽ quay lại ví dụ về máy bay.

Bạn đang nhìn vào những công ty còn SỐNG SÓT.

Nếu bạn đang sử dụng một hệ thống dựa trên động lượng và xu hướng, hiệu suất mô hình của bạn sẽ bị thổi phồng bởi những công ty sống sót.

Đừng quên những công ty đã không còn sống sót!

3/ Hiệu suất quỹ tương hỗ

Thiên kiến kẻ sống sót sẽ làm sai lệch hiệu suất rõ ràng của các quỹ tương hỗ theo thời gian.



Điều này xảy ra khi các quỹ hoạt động kém bị đóng cửa hoặc sáp nhập và kết quả hoạt động của họ sẽ bị loại khỏi nghiên cứu.

Thổi phồng hiệu suất của ngành bằng những quỹ còn sống sót.

4/ Những câu chuyện thành công trong trading

Có rất nhiều câu chuyện ngoài kia, đặc biệt là trong lĩnh vực crypto, về những người đã biến số tiền nhỏ thành khối tài sản kếch sù.



Tuy nhiên, bạn chỉ đang nhìn vào một nhóm nhỏ những người "sống sót" sau khi chấp nhận mức rủi ro khổng lồ.

Rất có khả năng thành công của họ không dựa trên kỹ năng, mà dựa trên may mắn.

Thiên kiến kẻ sống sót thực sự đang tràn lan vào thế giới trading.

Với tư cách là một nhà nghiên cứu, nhiệm vụ của bạn là tích lũy đủ kinh nghiệm thực tế để có thể phân biệt được điều gì có thể tạo ra giá trị và điều gì hoàn toàn là may mắn.

Tôi hy vọng bạn sẽ thích bài viết này!


Đừng quên THẢ TIM, SHARE VÀ COMMENT để ủng hộ mình nhiều hơn nữa nhé!! Nice day cả nhà