1. Trade với AI - Bình CŨ rượu MỚI !?
Nói bình CŨ rượu MỚI bởi lẽ, quant trading (giao dịch định lượng) ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (Machine Learning), mô hình học sâu (deep learning) và học tăng cường (reinforcement learning) được ứng dụng từ 2000 đến nay cũng đã hơn 20 năm.
Do đó, khái niệm giao dịch với AI không mới mẻ, nhưng cách thức áp dụng với người dùng đã đa dạng hơn rất nhiều. Cụ thể hơn, trước 2023, chỉ các tổ chức tài chính lớn (bank, quỹ…) mới ứng dụng các mô hình đã nêu bởi lẽ họ có nguồn lực và khả năng tiếp cận nguồn dữ liệu mà trader nhỏ lẻ (Retail trader) không thể chạm đến.
Từ 2023 đến nay, với sự phát triển cực nhanh của AI hiện nay, vừa dễ dùng vừa hiệu quả, thì khái niệm dùng AI trong trading bắt đầu phổ biến dần dần. Tuy nhiên khái niệm giao dịch với AI của Retail trader rất thô sơ, sử dụng data ít ỏi và các mô hình AI đại trà không chuyên dụng.
Bởi vậy, bình thì là bình CŨ, AI đã được ứng dụng từ rất lâu nhưng bây giờ là rượu MỚI, khi nó dễ tiếp cận, dễ sử dụng và phổ biến hơn, dù chưa đủ đầy và còn cần phát triển thêm.
Đọc đến đây, nhiều người sẽ nghĩ chân ái phải là Quant, nhưng thực tế Quant không phù hợp với retail vì với khối lượng giao dịch quá nhỏ, khả năng tài chính chi trả cho dữ liệu biểu đồ cao cấp, nhân sự vận hành và chuyên môn của bạn không về lập trình… thì bạn sẽ hết tiền trước cả khi đến được chợ.
Quant chỉ phù hợp với các tay chơi lớn, Retail thì nên bỏ qua cho nhẹ đầu.
2. Phương pháp mới hay chiêu trò mới của nhà cái, của Market Makers?
Gần đây rầm rộ cuộc thi dùng AI giao dịch future tiền ảo được tổ chức.
Dưới góc nhìn cá nhân, cuộc thi này có 2 lý do chính:
– Từ phía Cừu: Sự phổ biến của AI và nhiều người (chưa biết đến Quant) tò mò có ứng dụng được AI trong trading không?
– Từ phía Sói: đến nay chỉ còn TPO, VP là những thứ mới mẻ trong trading, các chỉ báo, price action, SMC đã không còn mới… Thế nhưng TPO và Volume Profile lại quá phức tạp, kể cả với trader lâu năm chứ đừng nói người mới. Do đó nhà cái cần một phương pháp nào đó mới mẻ, màu mè cao siêu nhưng lại vô cùng dễ dùng như mì ăn liền -> để lại có thể lôi kéo nhiều người hơn vào giao dịch (chứng khoán, coin, forex…).
Điều này càng rõ ràng hơn khi Qwen và Deepseek là sản phẩm của Trung Quốc, mô hình Qwen 3 Max vừa ra mắt được 1 tháng là có cuộc thi này ngay lập tức. Do đó có thể gần như khẳng định cuộc thi này chỉ để promote cho con AI kia mà thôi.
–> Hãy nhìn vào Ecommerce, đầu tiên là làn sóng chạy quảng cáo google, ai mò mẫm đầu tiên thì cứ 1 đồng ra 10 đồng 20 đồng lời, mua nhà mua xe kéo theo nhiều người lao vào dùng nền tảng. Tiếp đến là các sóng khác về facebook ads, shoppee, tiktok… các Market Maker sẽ luôn tạo ra các ví dụ đổi đời, siêu sao trong ngành để lôi kéo cả trứng và cả gà bất kể cái nào có trước. Sau khi đủ lượng và đủ phụ thuộc không thể rời bỏ nền tảng thì mới bắt đầu siết dần luật chơi (tăng phí sàn, bỏ trợ giá người mua…)
—-> Trading cũng vậy, nhà cái sẽ liên tục tạo ra những xu hướng mới, dễ dùng dễ ăn tiền để lôi kéo người dùng, sẽ có những tỉ phú giàu lên chỉ vì kết nối chatgpt với sàn để giao dịch, hay những người dùng AI làm trợ lý tư vấn… Thế nhưng, khi nhà nhà dùng AI, chart bắt đầu lên xuống không theo logic tâm lý hay các phương pháp cũ, nhảy giá với biên độ và volume bất thường… thì lúc đó nhà cái là người hưởng lợi.
——–> Vậy nên dùng hay nên bỏ? Câu chuyện là có sóng thì đu, thay vì cản lại dòng nước, hãy trôi cùng nó. Mình chứng kiến rất nhiều trường hợp bảo thủ, không ứng dụng AI và dẫn đến bị đào thải ở các thành phố lớn.
Trong trading cũng vậy, trong lúc bạn lưỡng lự, là lúc người khác đã đang cập nhật, đáp ứng theo xu thế rồi.
3. 03 Hạn chế của AI khi Retail sử dụng trong Trading và cách cải thiện
– AI không đọc được hết thông tin trên ảnh chụp, nên phân tích sai lệch
–> Cái này do khả năng xử lý hình ảnh của AI (ChatGPT, Claude, NotebookLM) chưa phục vụ chuyên sâu trong mảng Trading
——> Cách cải thiện: đợi AI update xử lý ảnh chính xác hơn. Cách 2 là nhập dữ liệu nến song song với hình ảnh cho AI.
– AI Xuất ảnh phản hồi bị nhoè, dính nến, râu thân không đúng với bản gốc
—> Do đầu vào nó đọc thiếu thông tin từ ảnh, nên đầu ra nó xuất cũng lung tung.
——> Cách cải thiện: đợi AI update phiên bản mạnh mẽ hơn hoặc bắt AI gen pinescript để kẻ vẽ lên nền tảng của chart.
– Trả lời không nhất quán
—> Do kiến thức tự học tùm lum trên nguồn internet, không có chọn lọc, nên mỗi lần hỏi thì trả lời một kiểu.
——-> Cách xử lý: tạo dự án/project, tự tay chọn lọc hoặc tự tay soạn thảo các văn bản hướng dẫn chi tiết để AI chỉ nhận các kiến thức đã cung cấp để phân tích dựa trên đó.
4. Quy trình sử dụng AI trong trading
4.1 Lựa chọn AI phù hợp
– AI để code chỉ báo, bot: Claude. -> đây cũng là AI được hướng dẫn dùng trong khoá học tạo chỉ báo dành cho người không biết code Zero2Hero
– AI xử lý hình ảnh: Gemini, ChatGPT.
– AI Tổng hợp và biên soạn tài liệu học thuật (để tạo tài liệu dạy cho 2 con trên): NotebookLM
4.2 Xuất dữ liệu
– Chụp ảnh chart: Chart Snapshot -> Download/Copy Image
– Dữ liệu nến: chỉnh UTC+7 -> Export chart data/Xuất dữ liệu biểu đồ -> Chọn ISO TIME
–> Lúc này bạn đã có 2 loại dữ liệu là ảnh chụp chart (để tận dụng khả năng nhận diện hình ảnh của AI) và dữ liệu nến (để cụ thể hoá kẻ vẽ dựa trên toạ độ trên biểu đồ, toạ độ này tạo bởi giá và thời gian)
4.3 Tạo dự án, tải lên tài liệu cho AI học
– Tạo project, viết hướng dẫn/instruction, tải tài liệu pdf, hình ảnh…
– Định dạng tài liệu nền gồm cả dữ liệu nến và dữ liệu hình ảnh.
4.4 Prompt/Câu lệnh phân tích và kẻ vẽ trên biểu đồ
– Cơ chế: đầu vào dữ liệu nến, hình ảnh của chart và các file tài liệu kiến thức. Đầu tiên sử dụng khả năng xử lý hình ảnh để tìm pattern giống hoặc gần giống nhất với các hình ảnh có trong tài liệu, sau đó kiểm tra đúng sai qua dữ liệu nến. Từ đó đưa ra phân tích và kẻ vẽ bằng toạ độ. Đầu ra sẽ là text phân tích và kẻ vẽ bằng pinescript áp lên tradingview.
PROMPT VÍ DỤ (CÒN CẦN TỐI ƯU THÊM) — Ảnh + dữ liệu OHLCV → Pivots & Trendlines (liên tục, đúng điểm chạm), xuất PineScript
Input tôi cung cấp
1 ảnh PNG chụp chart candlestick (khung ví dụ 15m).
1 file TXT/CSV nến có cột: timestamp_iso8601(+TZ), open, high, low, close [, volume].
Timezone dữ liệu: Asia/Ho_Chi_Minh (UTC+7). Sản phẩm ví dụ XAUUSD – OANDA.
Mục tiêu
Dựa trực quan từ ảnh (cấu trúc sóng, vùng bật/đạp) + đối chiếu data (timestamp & High/Low chính xác) để chọn 10–15 pivot nổi bật (ĐỈNH/ĐÁY), tránh nhiễu.
Vẽ trendlines có tính LIÊN TỤC, giải thích trọn vẹn nhịp giá (không bỏ trống đoạn quan trọng, không chồng 3–4 đường ở cùng đoạn).
Một trendline bắt đầu ở pivot khởi phát nhịp, kéo liên tục qua giai đoạn còn hiệu lực và kết thúc tại pivot cho thấy nhịp đó chấm dứt (đảo chiều/vi phạm quy tắc).
Ở cùng một thời điểm, tối đa 2 đường đồng thời: 1 kháng cự (trên) + 1 hỗ trợ (dưới).
Loại bỏ đường gần như nằm ngang hoặc không thể hiện rõ xung lực.
Quy tắc chọn điểm chạm (mapping OHLC cho mọi tình huống)
ĐỈNH dùng nến pivot đỉnh; ĐÁY dùng nến pivot đáy. “Cao dần/thấp dần” xét theo logic đoạn giá nhìn thấy trên ảnh, data chỉ để chốt giá trị.
1) Cùng loại
Đỉnh–Đỉnh
Nếu đỉnh₂ thấp hơn đỉnh₁ ⇒ downtrend kháng cự: vẽ High₁ → High₂ (đỏ).
Nếu đỉnh₂ cao hơn đỉnh₁ ⇒ đang uptrend: không vẽ đỉnh–đỉnh; chuyển sang Đáy–Đáy bên dưới đoạn tăng (mục 1.2).
Đáy–Đáy
Nếu đáy₂ cao hơn đáy₁ ⇒ uptrend hỗ trợ: vẽ Low₁ → Low₂ (xanh dương).
Nếu đáy₂ thấp hơn đáy₁ ⇒ đang downtrend: không vẽ đáy–đáy; chuyển sang Đỉnh–Đỉnh kháng cự phía trên (mục 1.1).
2) Khác loại
Đỉnh–Đáy
Nếu nhịp thấp dần (giảm rõ): vẽ High(đỉnh) → High(đáy) (đỏ) để đường bám trên nhịp giảm.
Nếu nhịp cao dần (tăng rõ): vẽ Low(đáy) → Low(đỉnh) (cam) để đường nằm dưới nhịp tăng (hỗ trợ “trượt”).
Đáy–Đỉnh
Nếu nhịp thấp dần (giảm): vẽ High(đáy) → High(đỉnh) (đỏ nhạt/cam đậm) cho kháng cự nghiêng.
Nếu nhịp cao dần (tăng): vẽ Low(đáy) → Low(đỉnh) (cam) để làm đường đỡ dưới nhịp tăng.
Nguyên tắc ưu tiên:
Nếu cùng đoạn đã có đỉnh–đỉnh (down) hoặc đáy–đáy (up) hợp mắt, dùng loại đó làm đường chính.
Các trường hợp “mixed” (đỉnh–đáy / đáy–đỉnh) chỉ dùng khi cần làm rõ độ dốc mà cùng loại không thể hiện trọn vẹn.
Chính sách “liên tục”
Với mỗi nhịp chính (down/up), giữ 1 đường chính xuyên suốt:
Start = pivot khởi phát nhịp (theo ảnh).
End = pivot phá vỡ/hoàn tất nhịp (đổi dốc rõ rệt, break line, hoặc xuất hiện nhịp đối lập mạnh).
Khi nhịp mới hình thành, kết thúc hẳn đường cũ rồi mới bắt đầu đường mới; chỉ cho phép song hành tối đa 2 (một trên, một dưới).
Tránh “răng cưa” từng đoạn ngắn chồng lên nhau.
Yêu cầu ĐẦU RA
Bảng pivot (10–15 dòng): YYYY-MM-DD HH:mm (UTC+7) — Giá — Loại (ĐỈNH/ĐÁY).
Một đoạn PineScript v5 duy nhất, chạy được:
indicator("Minh hoạ Pivots + Trendlines (final)", overlay=true, max_labels_count=500, max_lines_count=500)
Vẽ labels ở thanh cuối (if barstate.islast). Mỗi pivot 1 dòng đúng mẫu:
label.new(timestamp("Asia/Ho_Chi_Minh", YYYY, MM, DD, HH, mm), GIA,
"ĐÁY đảo chiều\nYYYY-MM-DD HH:mm (UTC+7)", xloc=xloc.bar_time,
style=label.style_label_up, color=color.new(color.teal,10),
textcolor=color.white, size=size.normal)
(Đỉnh dùng style_label_down, màu đỏ. Không xuống dòng ngoài phần text.)
Vẽ trendlines theo quy tắc trên, mỗi line đúng 1 dòng:
line.new(timestamp("Asia/Ho_Chi_Minh", Y1, M1, D1, H1, m1), GIA_1,
timestamp("Asia/Ho_Chi_Minh", Y2, M2, D2, H2, m2), GIA_2,
xloc=xloc.bar_time, extend=extend.none, color=color.new(MAU,0), width=3)
Màu gợi ý: đỏ (đỉnh–đỉnh & nhịp giảm), xanh dương (đáy–đáy & nhịp tăng), tím (low–low bổ sung cần nhấn), cam (mixed “đáy/đỉnh” theo quy tắc trên).
Không vẽ đường gần như nằm ngang.
Đảm bảo tính liên tục: mỗi nhịp chính được “kể” trọn bằng 1 đường chính (có điểm bắt đầu & kết thúc rõ).
Giải thích ngắn (≤10 dòng): mô tả vì sao chọn các pivot/đường (ngôn ngữ trực quan), chỉ ra nhịp chính, nơi kết thúc nhịp, và lý do không vẽ các đường khác (nằm ngang/thiếu ý nghĩa).
Lưu ý bắt buộc
Ưu tiên suy luận từ ảnh (mắt người). File OHLCV chỉ để chốt timestamp & đúng High/Low vào code.
Timezone luôn "Asia/Ho_Chi_Minh".
Chỉ một script, không viết hàm, không channel, không extend.right vô hạn.
Giữ số lượng đường vừa phải (4–8), không chồng chéo quá 2 đường cùng đoạn.
– Ngoài ra, có thể chỉnh sửa cách nó nhận diện, và kẻ vẽ cho đúng ý. Sau khi chỉnh sửa xong, hãy bắt nó tự tổng hợp và viết lại mẫu câu lệnh hoàn chỉnh để sau này mình dùng không cần sửa nhiều.
5. ỨNG DỤNG AI LÀM TRỢ LÝ TRADING
– Tổng hợp tài liệu trading và tra cứu, x5 tốc độ học. + ví dụ hình ảnh
– Hỗ trợ phân tích kỹ thuật dựa trên tài liệu cung cấp
– Kẻ vẽ trên chart dựa trên nội dung phân tích
– Đánh giá và rút kinh nghiệm nhật ký Trading
– Kết nối AI vào trade trực tiếp trên sàn
– Tự code chỉ báo với AI dành cho người không biết code (quy trình đã được đóng gói, mì ăn liền)
