Backtesting là gì? Thử nghiệm chiến lược backtest trên Binance Futures
Backtesting là gì?
Backtesting là quá trình kiểm tra hiệu quả của một chiến lược giao dịch bằng cách áp dụng nó vào dữ liệu lịch sử thị trường. Khi backtest một chiến lược, bạn giả lập các giao dịch như thể chúng đang được thực hiện trong thời gian thực dựa trên các điều kiện đã được xác định trước, từ đó đo lường hiệu suất dự kiến của chiến lược đó.
Sự gia tăng nhu cầu Backtesting trong thị trường Crypto
Thị trường crypto đã chứng kiến sự gia tăng mạnh về số lượng người dùng và vốn hóa, với hơn 580 triệu người dùng toàn cầu vào cuối năm 2023, theo báo cáo từ Crypto.com. Điều này thúc đẩy nhu cầu về các công cụ hỗ trợ giao dịch như backtesting, giúp nhà đầu tư kiểm tra hiệu quả của các chiến lược giao dịch trước khi áp dụng trong thực tế.
Một báo cáo từ Binance vào cuối năm 2023 nhấn mạnh rằng việc sử dụng các công cụ backtesting giúp cải thiện hiệu quả của các chiến lược giao dịch tự động, đặc biệt là khi giao dịch hợp đồng tương lai và các sản phẩm phái sinh.
Thị trường crypto, với đặc thù hoạt động 24/7 và tính phi tập trung cao, có những biến động mạnh và không theo các mô hình truyền thống của thị trường tài chính. Do đó, việc sử dụng backtesting giúp các nhà đầu tư kiểm tra hiệu quả chiến lược giao dịch của mình và giảm thiểu rủi ro trước khi đưa chúng vào thực tế.
Cơ chế hoạt động của backtesting
Backtesting dựa trên việc sử dụng các dữ liệu lịch sử để chạy thử một chiến lược cụ thể. Nhà giao dịch sẽ xác định chiến lược của mình, bao gồm các quy tắc mua/bán, các chỉ báo kỹ thuật, các mức dừng lỗ và chốt lời. Sau đó, chiến lược sẽ được áp dụng lên dữ liệu giá lịch sử để mô phỏng các giao dịch như thể chúng diễn ra trong thời gian thực.
Ví dụ: Nếu bạn đang kiểm tra một chiến lược giao dịch Bitcoin dựa trên chỉ báo RSI (Relative Strength Index), bạn sẽ áp dụng quy tắc "mua khi RSI dưới 30 và bán khi RSI trên 70" vào dữ liệu giá Bitcoin trong quá khứ. Sau đó, hệ thống sẽ ghi lại tất cả các giao dịch giả định và tính toán hiệu suất chiến lược.
Vậy, khi thử nghiệm backtesting cần quan tâm những thành phần hay những yếu tố nào?
Dữ liệu lịch sử
Dữ liệu lịch sử là xương sống của backtesting. Dữ liệu này bao gồm các mức giá trong quá khứ, khối lượng giao dịch và những sự kiện liên quan đến thị trường.
- Dữ liệu càng lớn, từ nhiều năm trước, sẽ giúp cho việc kiểm tra chiến lược trở nên chắc chắn hơn.
- Dữ liệu càng chi tiết và chính xác, kết quả backtesting càng đáng tin cậy.
Chiến lược giao dịch
Khi thực hiện backtesting, nhà giao dịch cần xác định rõ các quy tắc và logic của chiến lược giao dịch. Ví dụ như các quy tắc về khi nào nên mua, bán, giữ hoặc thoát khỏi thị trường. Nhà giao dịch cần xác định rõ các yếu tố:
- Điểm vào/ra (Entry/Exit point).
- Cắt lỗ (Stop-loss) và chốt lời (Take profit).
- Khối lượng giao dịch.
- Tỷ lệ đòn bẩy.
Chiến lược có thể dựa trên các yếu tố như:
- Phân tích kỹ thuật: Sử dụng các chỉ báo như RSI, MACD, Bollinger Bands hoặc Moving Average để xác định các điểm vào và thoát khỏi thị trường.
- Phân tích cơ bản: Mặc dù khó thực hiện hơn trong backtesting, nhưng các yếu tố như tin tức, sự kiện thị trường và thay đổi chính sách cũng có thể được tích hợp vào chiến lược.
Phí giao dịch và trượt giá
Đây là yếu tố mà nhiều nhà giao dịch thường bỏ qua khi thực hiện backtesting. Phí giao dịch và trượt giá có thể tác động lớn đến hiệu quả của một chiến lược.
Khi thực hiện backtesting, cần tính toán phí giao dịch trên mỗi lần mua bán và các yếu tố trượt giá. Nếu giao dịch các hợp đồng có thanh khoản thấp, kết quả backtesting có thể khác biệt lớn với thực tế.
Một số loại phí mà nhà giao dịch cần quan tâm:
- Phí funding: khoản phí áp dụng trong giao dịch hợp đồng tương lai không kỳ hạn để duy trì cân bằng giữa giá của hợp đồng và giá tài sản cơ bản trên thị trường giao ngay.
- Phí taker: phí áp dụng khi nhà giao dịch thực hiện các lệnh được khớp ngay lập tức với lệnh hiện có trên sổ lệnh, thường là các lệnh market. Lệnh này lấy đi thanh khoản khỏi thị trường, do đó gọi là "taker".
- Phí maker: phí mà nhà giao dịch trả khi đặt lệnh limit không thực hiện ngay lập tức và tạo thanh khoản cho thị trường. Các lệnh này làm tăng độ sâu sổ lệnh và được gọi là "maker".
Hiệu suất chiến lược
Sau khi backtesting, các số liệu về hiệu suất chiến lược sẽ giúp nhà giao dịch đánh giá mức độ hiệu quả của nó. Một số thông số quan trọng bao gồm:
- Lợi nhuận (Profitability): Tổng số lợi nhuận mà chiến lược mang lại trong quá trình thử nghiệm.
- Tỷ lệ thắng (Win Rate): Tỷ lệ phần trăm các giao dịch có lợi nhuận.
- Tỷ lệ lãi/lỗ (Profit/Loss Ratio): Trung bình lợi nhuận từ các giao dịch thắng so với mức lỗ từ các giao dịch thua.
- Tỷ lệ rút vốn tối đa (Maximum Drawdown): Đây là thước đo mức giảm lớn nhất từ đỉnh xuống đáy của tài khoản giao dịch trong giai đoạn thử nghiệm.
Cách thực hiện Backtesting trong thị trường Crypto
Bước 1: Sử dụng phần mềm backtesting
Hiện nay, có rất nhiều công cụ và phần mềm hỗ trợ backtesting trong thị trường crypto. Một số nền tảng phổ biến bao gồm:
- TradingView: Cho phép nhà giao dịch thực hiện backtesting trên nhiều loại tài sản với các chỉ báo kỹ thuật và chiến lược tự động.
- Binance Futures: Hỗ trợ backtesting trực tiếp trên sàn với các chiến lược hợp đồng tương lai.
- 3Commas: Một nền tảng giao dịch tự động với các công cụ backtesting cho phép người dùng kiểm tra chiến lược trước khi triển khai.
Trong bài viết này, mình sẽ lựa chọn hướng dẫn backtesting với Binance Futures.
Bước 2: Chọn chiến lược giao dịch và thu thập dữ liệu lịch sử
Sau khi chọn công cụ backtesting, bạn cần có một chiến lược giao dịch rõ ràng và định nghĩa các yếu tố của chiến lược, bao gồm:
- Điểm vào lệnh (Entry Point): Điều kiện để mua hoặc bán tài sản.
- Điểm thoát lệnh (Exit Point): Điều kiện để thoát khỏi lệnh, có thể dựa trên lợi nhuận hoặc rủi ro.
- Lợi nhuận kỳ vọng (Take Profit) và cắt lỗ (Stop-Loss): Mức độ lợi nhuận và rủi ro bạn sẵn sàng chấp nhận.
Các dữ liệu lịch sử quan trọng cần có bao gồm:
- Giá mở cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất, giá đóng cửa (OHLC).
- Khối lượng giao dịch.
- Thời gian (khung thời gian giao dịch – ví dụ: 1 phút, 1 giờ, 1 ngày).
Dữ liệu này có thể thu thập từ các sàn giao dịch lớn như Binance, Coinbase hoặc thông qua các API như CoinMarketCap, TradingView hoặc dữ liệu từ các blockchain explorer.
Ví dụ: Bạn có thể thiết lập một chiến lược giao dịch dựa trên chỉ báo RSI:
- Mua khi RSI dưới 30 (thị trường quá bán).
- Bán khi RSI trên 70 (thị trường quá mua).
- Khung thời gian: Chọn khung thời gian muốn thử nghiệm (ví dụ: 1 giờ, 4 giờ, hoặc 1 ngày).
Bước 3: Thực hiện backtesting
Có hai cách để thực hiện backtesting trên Binance:
Cách 1: Sử dụng các công cụ thủ công
- Tải dữ liệu từ API: Sử dụng API của Binance để tải dữ liệu giao dịch theo khung thời gian bạn muốn thử nghiệm.
- Lập trình backtesting: Dữ liệu có thể được xử lý qua các ngôn ngữ lập trình như Python, sử dụng các thư viện như Pandas, TA-Lib để phân tích chỉ báo và mô phỏng chiến lược giao dịch. Một số nhà giao dịch sử dụng Python để thực hiện backtesting tự động.
import pandas as pd
import talib
import requests
# Tải dữ liệu từ Binance API
def get_binance_data(symbol, interval, limit):
url = f'https://api.binance.com/api/v1/klines?symbol={symbol}&interval={interval}&limit={limit}'
data = requests.get(url).json()
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['Time', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Close_time', 'Quote_asset_volume', 'Number_of_trades', 'Taker_buy_base_asset_volume', 'Taker_buy_quote_asset_volume', 'Ignore']
df['Close'] = pd.to_numeric(df['Close'])
return df
# Tính toán chỉ báo RSI
def apply_rsi(df):
df['RSI'] = talib.RSI(df['Close'], timeperiod=14)
return df
# Tải dữ liệu
symbol = 'BTCUSDT'
df = get_binance_data(symbol, '1h', 500)
# Áp dụng chiến lược RSI
df = apply_rsi(df)
# Kiểm tra các điểm mua/bán
buy_signals = df[df['RSI'] < 30]
sell_signals = df[df['RSI'] > 70]Cách 2: Sử dụng các công cụ tự động
Nếu bạn không muốn lập trình từ đầu, có thể sử dụng các công cụ tự động đã tích hợp sẵn tính năng backtesting như:
- TradingView: Cho phép bạn tạo chiến lược, áp dụng vào dữ liệu lịch sử của Binance và xem hiệu suất chiến lược trong quá khứ. Bạn chỉ cần thiết lập chiến lược với các chỉ báo kỹ thuật, như MA, RSI hoặc MACD, và TradingView sẽ tự động thực hiện backtesting dựa trên dữ liệu lịch sử.
- 3Commas: Một nền tảng giao dịch tự động hỗ trợ backtesting. Bạn có thể thiết lập bot giao dịch và kiểm tra hiệu suất dựa trên dữ liệu từ Binance.
- Binance Futures
Để backtest trực tiếp trên Binance Futures, các bạn đăng nhập vào Binance -> Derivatives - Binance Futures Overview - USDⓈ-M Futures.
Chọn cặp giao dịch, ví dụ: BTCUSDT và nhấp vào biểu tượng Chỉ báo kỹ thuật ở đầu biểu đồ giao dịch.
Để thêm và tùy chỉnh chỉ báo khi thực hiện backtesting hoặc giao dịch trên Binance, bạn có thể làm theo các bước sau:
Mở chỉ báo kỹ thuật: Khi bạn đang ở trên giao diện của Binance Futures, bạn sẽ thấy một nút hoặc tùy chọn Indicator trên thanh công cụ phía trên biểu đồ. Nhấp vào nút này để hiển thị danh sách các chỉ báo.
Tab [Main]: Trong tab này, Binance cung cấp một danh sách các chỉ báo phổ biến được cài đặt sẵn như:
- MA (Moving Average): Trung bình động đơn giản.
- EMA (Exponential Moving Average): Trung bình động lũy thừa.
- WMA (Weighted Moving Average): Trung bình động trọng số.
- Bollinger Bands: Dải Bollinger để đo lường độ biến động.
Bạn có thể chọn các chỉ báo này và điều chỉnh các thông số cơ bản của chúng như khoảng thời gian, độ lệch và hệ số tùy chỉnh khác để phù hợp với chiến lược của mình.
Tab [Tùy chỉnh]: Nếu bạn muốn tạo các chỉ báo của riêng mình hoặc nhập tập lệnh (script) từ các nguồn khác, bạn có thể vào tab này.
- Nhấp vào nút [Thêm] để mở không gian làm việc cho chỉ báo tùy chỉnh.
- Tại đây, bạn có thể thiết lập các tham số của riêng mình bằng cách chỉnh sửa mã hoặc nhập tập lệnh được tạo sẵn từ các công cụ khác.
Ví dụ, để tạo và tùy chỉnh RSI:
- Nhấp vào [Mới] và chọn Kênh RSI từ menu thả xuống.
- Mã nguồn của chỉ báo RSI chuẩn sẽ xuất hiện. Bạn có thể tùy chỉnh các thông số của RSI như khoảng thời gian, độ lệch và các yếu tố liên quan đến chiến lược giao dịch của bạn.
Thiết lập các thông số: Khi tạo hoặc tùy chỉnh chỉ báo, bạn có thể điều chỉnh các thông số quan trọng như khung thời gian, giá trị đầu vào cho các biến số (ví dụ: giá mở, đóng, cao, thấp), và các hệ số đặc biệt cho từng loại chỉ báo.
Sau khi tùy chỉnh các thông số, nhấp vào Thêm vào biểu đồ ở góc trên bên phải màn hình để hiển thị chỉ báo RSI đã được tùy chỉnh trên biểu đồ.
Sau khi click Add to chart -> Save as -> Save -> Quay lại màn hình Indicator -> Customized -> Click RSI -> Vào Setting -> Chọn Backtest.
Để lưu chỉ báo RSI tùy chỉnh này, bạn nhấp vào Lưu dưới dạng, sau đó đặt tên cho chỉ báo này và nhấp Lưu.
Sau khi lưu, bạn sẽ được chuyển hướng lại giao diện giao dịch Binance Futures. Nhấp vào biểu tượng Chỉ báo kỹ thuật một lần nữa và chọn Tùy chỉnh. Tại đây, bạn sẽ thấy chỉ báo RSI tùy chỉnh đã lưu.
Quay lại màn hình chính của Binance Futures, nhấp vào biểu tượng Cài đặt và chọn Backtesting. Lúc này, bạn có thể chạy backtesting dựa trên dữ liệu giá lịch sử của các cặp giao dịch, kiểm tra hiệu quả của chiến lược sử dụng chỉ báo RSI mà bạn đã tùy chỉnh.
Đọc thêm: Hướng dẫn tham gia Binance Futures.
Bước 4: Phân tích kết quả
Sau khi hoàn thành backtesting, kết quả sẽ được trình bày dưới dạng các chỉ số:
- Tỷ suất lợi nhuận (ROI): Tổng lợi nhuận hoặc thua lỗ từ chiến lược giao dịch.
- Tỷ lệ giao dịch thành công: Tỷ lệ số giao dịch có lợi nhuận trên tổng số giao dịch.
- Max Drawdown: Mức sụt giảm tối đa của tài khoản.
- Sharpe Ratio: Tỷ lệ giữa lợi nhuận và rủi ro, giúp đánh giá hiệu quả của chiến lược.
Ví dụ: Nếu backtest chiến lược RSI trên cặp BTCUSDT trong khung thời gian 4 giờ, bạn có thể thấy chiến lược tạo ra lợi nhuận trong 70% số giao dịch, với mức ROI 15% trong một tháng. Tuy nhiên, mức Drawdown có thể cao nếu không có biện pháp quản lý rủi ro phù hợp.
Dựa trên kết quả của quá trình backtesting, bạn có thể tối ưu hóa chiến lược bằng cách:
- Điều chỉnh các chỉ báo kỹ thuật: Thay đổi ngưỡng RSI từ 30/70 thành 20/80.
- Tối ưu hóa các yếu tố quản lý rủi ro: Áp dụng mức dừng lỗ chặt chẽ hơn để giảm thiểu rủi ro.
- Thử nghiệm trên các khung thời gian khác nhau: Chạy chiến lược trên khung 15 phút hoặc 1 giờ để xem hiệu quả thay đổi như thế nào.
Khi bạn cảm thấy tự tin và thuần thục về chiến lược của mình, bạn có thể chuyển sang trading bot để tự động hóa chiến lược trên Binance Futures, hoặc thực hiện các giao dịch thủ công dựa trên các kết quả của quá trình backtesting.
Backtesting giúp đánh giá hiệu quả của chiến lược giao dịch và giảm thiểu rủi ro. Tuy nhiên, cần nhớ rằng backtesting không đảm bảo hiệu quả trong tương lai và phải luôn cân nhắc các yếu tố thị trường hiện tại.
Đối với người mới bắt đầu, việc học cách thực hiện backtesting hiệu quả sẽ là bước đầu quan trọng để phát triển chiến lược giao dịch thành công trong một thị trường biến động như crypto.
Lợi ích của Backtesting trong thị trường Crypto
Đánh giá hiệu quả chiến lược
Lợi ích lớn nhất của backtesting là cho phép nhà giao dịch đánh giá hiệu quả của một chiến lược mà không cần phải thực hiện giao dịch thực. Bằng cách kiểm tra chiến lược trên dữ liệu quá khứ, bạn có thể biết được liệu chiến lược của mình có thể tạo ra lợi nhuận hay không trước khi đầu tư thời gian và tiền bạc.
Phòng tránh các sai lầm tiềm ẩn
Backtesting giúp nhà giao dịch xác định những vấn đề tiềm ẩn trong chiến lược trước khi áp dụng vào thực tế. Điều này đặc biệt quan trọng trong thị trường crypto, nơi tính biến động cao có thể làm cho các chiến lược trở nên không hiệu quả nếu không được kiểm tra kỹ lưỡng.
Tối ưu hóa chiến lược
Thông qua quá trình backtesting, bạn có thể tối ưu hóa chiến lược của mình bằng cách thay đổi các tham số như mức stop-loss, take-profit và các chỉ báo kỹ thuật khác để tìm ra sự kết hợp tốt nhất.
Xây dựng niềm tin trong giao dịch
Backtesting giúp nhà giao dịch xây dựng niềm tin vào chiến lược của mình, đặc biệt là trong những giai đoạn thị trường biến động mạnh. Khi bạn biết rằng chiến lược của mình đã tạo ra lợi nhuận trong quá khứ, bạn sẽ tự tin hơn khi tiếp tục áp dụng nó trong tương lai.
Hạn chế của Backtesting
Phản ứng thị trường không dự đoán được
Một trong những hạn chế lớn nhất của backtesting là nó dựa trên dữ liệu quá khứ và thị trường crypto có thể thay đổi rất nhanh. Dữ liệu quá khứ không đảm bảo rằng chiến lược sẽ hoạt động hiệu quả trong tương lai, đặc biệt trong các giai đoạn thị trường biến động mạnh.
Dữ liệu không chính xác hoặc thiếu dữ liệu
Nếu dữ liệu lịch sử không đầy đủ hoặc không chính xác, kết quả backtesting có thể trở nên không đáng tin cậy. Điều này thường xảy ra trong các đồng tiền điện tử nhỏ, nơi dữ liệu giao dịch có thể không được ghi chép đầy đủ hoặc có nhiều khoảng trống.
Hiệu ứng tối ưu hóa quá mức (Overfitting)
Một lỗi phổ biến trong backtesting là overfitting, tức là tối ưu hóa quá mức chiến lược dựa trên dữ liệu lịch sử. Điều này có thể dẫn đến việc áp dụng một chiến lược có vẻ hoàn hảo khi backtest nhưng lại thất bại khi áp dụng trong thực tế.