Walk forward analysis là gì? Cẩm nang chi tiết cho trader

Walk forward analysis là gì? Đây là phương pháp kiểm định chiến lược bằng cách tối ưu trên dữ liệu quá khứ và kiểm tra trên dữ liệu tương lai, giúp trader đánh giá độ bền vững thay vì chỉ dựa vào backtest. Trong bài viết dưới đây của Backcomhub, hướng dẫn sẽ làm rõ khái niệm, quy trình triển khai trong thực tế, kèm theo những lỗi phổ biến nhất mà trader thường xuyên mắc phải khi sử dụng.

Walk forward analysis là gì? 

Walk forward analysis (phân tích tịnh tiến) là một kỹ thuật nâng cao dùng để kiểm định và tối ưu chiến lược giao dịch. Khác với backtesting truyền thống chỉ đánh giá chiến lược trên một giai đoạn dữ liệu lịch sử cố định, walk forward analysis liên tục cập nhật và tinh chỉnh chiến lược bằng cách di chuyển từng bước qua dữ liệu. Cách tiếp cận linh hoạt này nhằm mô phỏng điều kiện giao dịch thực tế một cách chính xác hơn.

Tìm hiểu khái niệm walk forward analysis

Mục tiêu của WFA là xác định liệu một hệ thống có đủ độ bền vững để duy trì hiệu suất trong mẫu (in-sample) sau khi đã được tối ưu hay không.

Quy trình triển khai walk forward analysis

Quy trình triển khai walk forward analysis bao gồm việc chia dữ liệu theo từng chu kỳ, tối ưu chiến lược trên dữ liệu quá khứ và đánh giá hiệu quả trên dữ liệu tương lai để kiểm tra độ bền vững.

Quy trình triển khai walk forward analysis

Chọn dữ liệu và phân chia chu kỳ

Trước hết, trader cần chuẩn bị dữ liệu giá trong quá khứ đủ dài, càng nhiều giai đoạn thị trường khác nhau càng tốt (tăng, giảm, sideway). Sau đó, chia dữ liệu này thành từng chu kỳ lặp lại. Mỗi chu kỳ gồm 2 phần:

• Phần học (in-sample): dùng để tối ưu chiến lược, ví dụ lấy 12 tháng dữ liệu.
• Phần kiểm tra (out-of-sample): dùng để test kết quả, ví dụ 1 tháng tiếp theo.

Cách chia này giúp mô phỏng đúng cách trader thật sự giao dịch đó là luôn học từ quá khứ và áp dụng cho tương lai gần.

Tối ưu hóa thông số

Trong từng giai đoạn in-sample, trader tiến hành tối ưu các thông số của chiến lược nhằm tìm ra thiết lập tốt nhất cho khung thời gian đó, dựa trên các tiêu chí như lợi nhuận tối đa, mức sụt giảm thấp hoặc tỷ lệ rủi ro/lợi nhuận hợp lý.

Ở mỗi chu kỳ, trader chỉ dùng phần in-sample để tinh chỉnh chiến lược. Ví dụ: chỉnh độ dài MA, ngưỡng RSI, điều kiện vào lệnh, sao cho chiến lược hoạt động tốt nhất trong giai đoạn này.

Khi đã tìm được bộ tham số tối ưu, bạn giữ nguyên chúng lại, không chỉnh sửa thêm, và chuẩn bị đem đi kiểm tra trên dữ liệu mới.

Đánh giá kết quả qua out-of-sample

Bộ thông số vừa tối ưu sẽ được áp dụng lên phần out-of-sample kế tiếp, tức là dữ liệu mà chiến lược chưa từng nhìn thấy trước đó. Tại đây, bạn ghi lại các kết quả quan trọng như: lợi nhuận, drawdown, mức độ rủi ro. Những kết quả này phản ánh thực tế hơn so với backtest thông thường.

Sau khi xong một chu kỳ, bạn dịch toàn bộ khung thời gian tiến lên phía trước (walk forward), rồi lặp lại quy trình: tối ưu → khóa tham số → test → ghi kết quả, cho đến khi dùng hết dữ liệu lịch sử.

Nếu chiến lược vẫn ổn định qua nhiều chu kỳ walk forward, khả năng cao nó không bị overfitting và có thể dùng trong giao dịch thật.

Chỉ số chính dùng trong walk forward analysis

Trong walk forward analysis, trader tập trung theo dõi các chỉ số hiệu suất cốt lõi qua từng chu kỳ để đánh giá mức độ ổn định và bền vững của chiến lược theo thời gian.

Chỉ số chính dùng trong walk forward analysis

Win rate qua các chu kỳ

Trong walk forward analysis, win rate qua các chu kỳ là một chỉ số quan trọng để đánh giá liệu chiến lược có còn duy trì được tính hiệu quả và khả năng sinh lợi khi áp dụng lên dữ liệu chưa từng sử dụng trước đó (out-of-sample) trong những điều kiện thị trường liên tục thay đổi hay không. Thay vì chỉ dựa vào một lần backtest tĩnh, WFA tạo ra nhiều giai đoạn tối ưu in-sample và các giai đoạn xác thực out-of-sample tương ứng.

Sharpe ratio và drawdown

Sharpe Ratio dùng để đo lường lợi nhuận đã điều chỉnh theo rủi ro (tỷ lệ lợi nhuận/rủi ro), trong khi Drawdown (mức sụt giảm tối đa) phản ánh khả năng bảo toàn vốn của chiến lược. WFA hướng tới việc tối đa hóa Sharpe Ratio và đồng thời giảm thiểu Drawdown xuyên suốt các giai đoạn in-sample và out-of-sample luân phiên, nhằm tìm ra những hệ thống giao dịch bền vững và thích nghi tốt, thay vì chỉ phù hợp với dữ liệu quá khứ. 

Thông qua các chỉ số này, WFA đánh giá mức độ ổn định và kỷ luật của chiến lược, kiểm tra tính ổn định của tham số và tránh những rủi ro thua lỗ nghiêm trọng, bởi một Sharpe cao đôi khi vẫn có thể che giấu drawdown lớn.

Tương quan lợi nhuận giữa chu kỳ

Trong giao dịch hệ thống, WFA tập trung đánh giá độ bền vững của chiến lược bằng cách đo lường mức độ tương quan giữa hiệu suất tối ưu trong in-sample và hiệu suất kiểm tra ở out-of-sample. Mức tương quan cao, hay cụ thể là tỷ lệ Walk Forward Efficiency (WFE) cao, cho thấy các tham số của chiến lược không bị overfitting theo nhiễu dữ liệu, mà thực sự có khả năng thích nghi với những điều kiện thị trường thay đổi.

Lỗi phổ biến khi dùng walk forward analysis

Khi áp dụng walk forward analysis, nhiều trader mắc các lỗi cơ bản trong khâu thiết lập và đánh giá, khiến kết quả kiểm định thiếu chính xác và không phản ánh đúng hiệu quả thực tế của chiến lược.

Lỗi phổ biến khi dùng walk forward analysis

Chu kỳ kiểm định quá ngắn

Walk forward analysis yêu cầu dữ liệu được chia theo trình tự thời gian rõ ràng, nhưng nhiều trader lại chọn chu kỳ in-sample hoặc out-of-sample quá ngắn hoặc quá cứng nhắc. Khi giai đoạn in-sample quá ngắn, chiến lược không trải qua đủ các trạng thái thị trường (tăng, giảm, đi ngang), dẫn đến tham số bị ăn may theo một đoạn dữ liệu nhỏ. 

Ngược lại, out-of-sample quá ngắn khiến kết quả kiểm định thiếu độ tin cậy. Ngoài ra, việc dùng tỷ lệ IS/OOS không hợp lý hoặc cố định khung thời gian mà không xét đến đặc điểm thị trường và tần suất giao dịch cũng dễ tạo ra kết quả sai lệch.

Không tính phí giao dịch

Một sai lầm phổ biến khác là bỏ qua các chi phí thực tế như commission, slippage hay spread. Điều này khiến lợi nhuận trong kiểm định bị phóng đại và không phản ánh đúng điều kiện giao dịch thật. Nhiều chiến lược trông rất đẹp trên WFA nhưng khi áp dụng live lại nhanh chóng thua lỗ do chi phí giao dịch ăn mòn lợi nhuận, đặc biệt với các chiến lược giao dịch tần suất cao hoặc trong giai đoạn thị trường biến động mạnh, thanh khoản thấp.

Bỏ qua metrics bổ sung

Không ít trader chỉ tập trung vào net profit mà bỏ qua các chỉ số quan trọng khác. Một chiến lược có lợi nhuận cao nhưng drawdown quá lớn vẫn có thể khiến tài khoản cháy hoặc trader không chịu nổi áp lực tâm lý. Việc bỏ qua Walk Forward Efficiency cũng khiến trader không phát hiện được chiến lược đang bị overfitting. 

Ngoài ra, các yếu tố như tần suất giao dịch, phân bố lệnh hay Sharpe/Sortino ratio đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá rủi ro điều chỉnh, nhưng lại thường bị xem nhẹ, làm giảm giá trị thực tế của kết quả walk forward analysis.

Công cụ hỗ trợ walk forward analysis

Để triển khai walk forward analysis một cách chính xác và tiết kiệm thời gian, trader thường sử dụng các công cụ và phần mềm chuyên biệt nhằm tự động hóa quá trình tối ưu và kiểm định chiến lược.

Công cụ hỗ trợ walk forward analysis

Phần mềm phổ biến cho tester

Hiện nay có nhiều nền tảng được trader và nhà phát triển chiến lược sử dụng để triển khai walk forward analysis một cách bài bản. 

• TradeStation nổi bật với Walk Forward Optimizer chuyên dụng, được xem là tiêu chuẩn trong ngành cho việc tự động hóa WFA. 
• AmiBroker và NinjaTrader 8 cho phép chia dữ liệu lịch sử thành các giai đoạn in-sample và out-of-sample để kiểm tra độ bền vững của chiến lược. 
• MetaTrader 5 thường được trader forex dùng để kiểm định Expert Advisor nhờ khả năng walk-forward tích hợp sẵn. 

Ngoài ra, các nền tảng nâng cao như QuantConnect, StrategyQuant hay thư viện Backtesting.py (Python) cho phép xây dựng và tùy biến quy trình walk forward analysis chuyên sâu hơn.

Lợi ích khi dùng công cụ chuyên biệt

Việc dùng phần mềm chuyên dụng giúp trader hạn chế tối đa tình trạng overfitting khi chiến lược được kiểm tra liên tục trên dữ liệu chưa từng xuất hiện trước đó. Các công cụ này tự động hóa toàn bộ quy trình tối ưu theo cửa sổ trượt, tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức so với kiểm định thủ công. 

Bên cạnh đó, chúng cung cấp các chỉ số quan trọng như WFE để đánh giá độ bền vững của chiến lược qua nhiều trạng thái thị trường khác nhau, đồng thời hỗ trợ xác định tần suất tối ưu lại chiến lược hợp lý. Nhờ mô phỏng sát với điều kiện giao dịch thực tế, trader có thể tự tin hơn khi giao dịch live, giảm rủi ro và tránh lãng phí vốn vào những chiến lược kém chất lượng.

Ví dụ thực tế walk forward analysis

Ví dụ thực tế về walk forward analysis giúp trader hình dung rõ cách một chiến lược được kiểm định, phát hiện điểm yếu và điều chỉnh để phù hợp hơn với điều kiện thị trường thực tế.

Ví dụ thực tế walk forward analysis

Case strategy trước và sau walk forward

Trader tiến hành walk forward analysis trên 10 năm dữ liệu lịch sử để kiểm tra độ bền vững của chiến lược trong điều kiện thực tế. Dữ liệu được chia thành các chu kỳ liên tiếp, ví dụ 2 năm in-sample để tối ưu và 1 năm out-of-sample để kiểm định.

Ở mỗi giai đoạn in-sample, trader tối ưu các tham số của chiến lược nhằm tìm ra cặp đường trung bình cho hiệu suất tốt nhất trong giai đoạn đó (chẳng hạn MA 40 và MA 150 cho giai đoạn 2010–2011). Bộ tham số này sau đó được áp dụng sang giai đoạn out-of-sample kế tiếp (ví dụ năm 2012) để kiểm tra xem chiến lược còn hoạt động hiệu quả trên dữ liệu chưa từng xuất hiện trong quá trình tối ưu hay không.

Quy trình này tiếp tục được dịch dữ liệu về phía trước, nghĩa là mỗi lần tối ưu và kiểm định đều sử dụng các giai đoạn mới hơn, mô phỏng đúng cách chiến lược sẽ được vận hành trong giao dịch thực tế.

Điều chỉnh chiến lược dựa trên kết quả

Sau khi tổng hợp kết quả từ tất cả các giai đoạn out-of-sample, trader nhận được cái nhìn thực tế hơn về hiệu suất của chiến lược. So với trước đây chỉ dựa vào một bộ tham số cố định, WFA cho thấy chiến lược hoạt động ra sao trong nhiều điều kiện thị trường khác nhau.

Nếu các tham số tối ưu thay đổi quá mạnh qua từng chu kỳ, điều đó cho thấy logic chiến lược thiếu ổn định. Ngược lại, nếu hiệu suất out-of-sample tích cực và tham số biến động trong phạm vi hợp lý, trader có thể tin tưởng rằng chiến lược có tính bền vững. Từ đó, trader điều chỉnh cách giao dịch bằng việc tái tối ưu định kỳ (ví dụ mỗi năm) dựa trên dữ liệu mới nhất, thay vì sử dụng một bộ tham số cố định suốt thời gian dài.

Cách tiếp cận này giúp chiến lược thích nghi tốt hơn với thị trường và giảm đáng kể rủi ro thất bại khi giao dịch thực tế.

Tạm kết 

Khi hiểu đúng walk forward analysis là gì, trader có thể kiểm định chiến lược sát với điều kiện thị trường thực tế hơn so với backtesting truyền thống, từ đó hạn chế overfitting và đánh giá chính xác độ bền vững của hệ thống giao dịch. Backcomhub hy vọng những phân tích trên giúp trader áp dụng walk forward analysis hiệu quả và tự tin hơn khi giao dịch live.