Logic cơ bản của động cơ ra quyết định AI
Động cơ ra quyết định AI đóng vai trò là bộ não của toàn bộ hệ thống giao dịch. Nhiệm vụ cốt lõi của động cơ này là chuyển đổi dữ liệu thị trường thành quyết định giao dịch cụ thể, như mua, bán, tạo lập thị trường hoặc chênh lệch giá. Động cơ ra quyết định thường tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, gồm dữ liệu giá, dữ liệu trên chuỗi, tâm lý thị trường và các thông số rủi ro, sau đó tạo tín hiệu giao dịch dựa trên mô hình hoặc quy tắc.
Một quy trình ra quyết định AI đầy đủ thường bao gồm các bước sau:
- Nhập dữ liệu: Nhận nhiều loại dữ liệu từ thị trường và trên chuỗi
- Tạo tín hiệu: Sử dụng mô hình hoặc chiến lược để xác định hướng thị trường hoặc cơ hội giao dịch
- Đánh giá rủi ro: Đánh giá rủi ro của vị thế hiện tại và rủi ro biến động thị trường
- Xuất quyết định: Quyết định có giao dịch hay không, hướng giao dịch và quy mô giao dịch
- Chỉ dẫn thực hiện: Gửi quyết định đến hệ thống thực hiện giao dịch
Do đó, ra quyết định AI không chỉ là dự đoán giá mà còn là một quy trình tổng hợp bao gồm kiểm soát rủi ro và quản lý quỹ.
Tạo và tối ưu hóa chiến lược giao dịch
Chiến lược giao dịch có thể được xây dựng từ nhiều phương pháp khác nhau, như mô hình thống kê, mô hình machine learning, logic chênh lệch giá hoặc chiến lược tạo lập thị trường. AI có lợi thế là liên tục backtest và tối ưu hóa các thông số chiến lược dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp chiến lược duy trì mức độ ổn định trong các môi trường thị trường khác nhau.
Trong quá trình tạo chiến lược, AI không chỉ sử dụng một chiến lược mà có thể vận hành đồng thời nhiều chiến lược, như chiến lược xu hướng, chiến lược đảo chiều trung bình, chiến lược chênh lệch giá, v.v., và điều chỉnh phân bổ vốn cho các chiến lược khác nhau theo điều kiện thị trường. Cách làm này giúp giảm rủi ro thất bại của một chiến lược đơn lẻ.
Tối ưu hóa chiến lược thường bao gồm các khía cạnh:
- Tối ưu hóa thông số, như chu kỳ trung bình động, tỷ lệ cắt lỗ, v.v.
- Chuyển đổi chiến lược theo môi trường thị trường khác nhau
- Kết hợp nhiều chiến lược và phân bổ vốn
- Backtest và giao dịch mô phỏng để đánh giá độ ổn định của chiến lược
Thông qua việc liên tục backtest và tối ưu hóa, AI có thể nâng cao dần độ ổn định và tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận của các chiến lược, giúp hệ thống giao dịch trở nên hoàn thiện.
Thực hiện tự động và tương tác hợp đồng
Khi chiến lược giao dịch đã được tạo và tín hiệu giao dịch đã được xuất ra, bước tiếp theo là thực hiện giao dịch tự động. Trong môi trường giao dịch trên chuỗi, việc thực hiện không chỉ dừng lại ở đặt lệnh mà còn bao gồm tương tác với hợp đồng thông minh, ví dụ như hoán đổi trên DEX, cung cấp thanh khoản, cho vay hoặc thực hiện giao dịch chênh lệch giá.
Hệ thống thực hiện tự động cần giải quyết các vấn đề như lựa chọn đường đi giao dịch, kiểm soát phí gas, kiểm soát trượt giá và xử lý giao dịch thất bại. Chẳng hạn, khi giao dịch trên các sàn phi tập trung, AI cần lựa chọn đường đi giao dịch tối ưu để tránh trượt giá lớn do thiếu thanh khoản. Đồng thời, giao dịch trên chuỗi cũng cần cân nhắc phí gas—nếu phí gas quá cao, chi phí giao dịch có thể vượt lợi nhuận chênh lệch giá.
Một hệ thống thực hiện tự động hoàn chỉnh thường cần có các tính năng sau:
- Tự động đặt lệnh và huỷ lệnh
- Lựa chọn đường đi DEX và so sánh giá
- Tối ưu hóa phí gas
- Kiểm soát trượt giá và thử lại giao dịch thất bại
- Tự động tương tác với hợp đồng thông minh (hoán đổi, cho vay, tạo lập thị trường, v.v.)
Mục tiêu của hệ thống thực hiện tự động là đảm bảo các chiến lược giao dịch được thực hiện đáng tin cậy, với chi phí thấp và hiệu quả cao; nếu không, ngay cả chiến lược đúng cũng có thể không mang lại lợi nhuận do vấn đề thực hiện.
