Phương pháp PTKT truyền thống có ưu điểm về độ đơn giản, dễ hiểu và dễ áp dụng, bất kỳ ai cũng có thể tiếp cận được sau khi làm quen một thời gian ngắn. Nó cũng có thể cung cấp thông tin chi tiết hữu ích về xu hướng thị trường và tâm lý nhà đầu tư, nhưng nếu mang kiểm chứng các kết quả phân tích thì độ chính xác thường không quá cao.
Ngược lại, học máy/ học sâu sử dụng nhiều mô hình phức tạp trên tập dữ liệu lớn, bằng cách mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính, và tự động học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Nhờ vậy, nó có thể dự đoán giá với độ chính xác cao hơn so với phân tích kỹ thuật truyền thống, vốn dựa trên các quy tắc và chỉ báo được lập trình sẵn.
Tuy nhiên, khác với PTKT đơn giản dễ tiếp cận, các mô hình trí tuệ nhân tạo đòi hỏi kiến thức chuyên môn đủ sâu về lập trình, toán học và kinh tế. Đây là điều tương đối khó với nhiều trader vốn chỉ là tay ngan.
Bên cạnh đó, hiệu quả của học máy/học sâu phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu và thuật toán sử dụng. Dữ liệu nhiễu, thiếu sót hoặc không đầy đủ có thể ảnh hưởng tiêu cực đến độ chính xác của mô hình. Việc lựa chọn và điều chỉnh thuật toán phù hợp cũng là một thách thức.
Do đặc điểm dùng lập trình máy tính để xử lý khiến AI thường là “hộp đen”, người dùng khó hiểu cách thức hoạt động và lý do đằng sau dự đoán đó. Điều này có thể dẫn đến nhiều người không dám đặt lòng tinh vào kết quả.
Nếu đủ niềm tinh thì bạn có thể biến AI trở thành công cụ dự đoán giá hiệu quả hơn so với phân tích kỹ thuật truyền thống. Tuy nhiên, nó cần được phát triển và áp dụng một cách cẩn trọng để đảm bảo độ chính xác, minh bạch và khả năng thích ứng.
Lý do học máy/học sâu chưa phổ biến:
- Thiếu dữ liệu chất lượng cao: Thị trường tài chính là một môi trường phức tạp với nhiều yếu tố ảnh hưởng đến giá cả. Việc thu thập và xử lý dữ liệu đầy đủ, chính xác là một thách thức lớn.
- Chi phí cao: Việc phát triển và vận hành các mô hình học máy/học sâu đòi hỏi nguồn lực tính toán và chuyên môn cao, dẫn đến chi phí đắt đỏ.
- Thiếu quy định: Việc sử dụng học máy/học sâu trong giao dịch tài chính vẫn còn mới mẻ và chưa có quy định rõ ràng, dẫn đến rủi ro pháp lý và đạo đức.
- Thái độ thận trọng: Nhiều nhà đầu tư vẫn e dè với các công nghệ mới và thích sử dụng các phương pháp truyền thống đã được kiểm chứng.
Kết luận:
Học máy/học sâu có tiềm năng cách mạng hóa lĩnh vực dự đoán giá tài chính. Tuy nhiên, để phổ biến rộng rãi, cần có sự cải thiện về chất lượng dữ liệu, giảm chi phí, hoàn thiện quy định và nâng cao nhận thức của nhà đầu tư.
