[TOC]

Gần đây, một thứ gọi là ClawdBot (OpenClaw) đã trở nên vô cùng phổ biến trong cộng đồng AI – nó không phải là một chatbot thông thường, mà là một “trợ lý cá nhân” có thể trực tiếp điều khiển máy tính của bạn. Là một người đam mê giao dịch định lượng, suy nghĩ đầu tiên của tôi là: liệu thứ này có thể giúp tôi trong giao dịch định lượng không?

Hôm nay, chúng ta hãy cùng thực hiện một bài kiểm tra thực tế bằng cách kết hợp ClawdBot với Nền tảng Định lượng dành cho Nhà phát minh (FMZ) để xem “trợ lý cá nhân AI” này có thể xử lý những nhiệm vụ nào trong việc phát triển chiến lược.

Bước 1: Lắp đặt và ấn tượng ban đầu

Quá trình cài đặt đơn giản hơn tôi tưởng. Tôi đã thử trên macOS, và về cơ bản chỉ cần một lệnh duy nhất; chỉ cần làm theo hướng dẫn chính thức.

Khi khởi động, giao diện bảng điều khiển đơn giản và dễ nhìn sẽ hiện ra – đây là nơi chính để giao tiếp với AI. Nó hỗ trợ nhiều kênh, bao gồm Lark, Slack và WhatsApp, và hoạt động cả với văn bản và giọng nói, khiến nó khá linh hoạt. Sau khi thấy phản hồi đầu tiên của AI, trợ lý cá nhân định lượng của tôi chính thức bắt đầu nhiệm vụ.

Thử thách bắt đầu: Hãy để trí tuệ nhân tạo (AI) viết ra một chiến lược để thăm dò thị trường.

Không dài dòng nữa, chúng ta hãy đi thẳng vào thử thách. Tôi đã giao cho ClawdBot nhiệm vụ đầu tiên: “Viết một chiến lược định lượng dựa trên đường trung bình động kép.” Tôi chọn nhiệm vụ này vì logic rõ ràng của nó: mua khi đường trung bình động ngắn hạn vượt lên trên đường trung bình động dài hạn (giao cắt vàng), và bán khi nó vượt xuống dưới (giao cắt tử thần). Kinh điển và rõ ràng, đây là nhiệm vụ hoàn hảo để kiểm tra khả năng lập trình của AI.

Ngay khi lệnh được đưa ra, “người đồng nghiệp kỹ thuật số” này đã lập tức hoạt động. Nó tự động mở trình duyệt, truy cập thẳng vào nền tảng định lượng của nhà phát minh, tìm thấy trình soạn thảo chiến lược, và sau đó—bắt đầu viết mã.

Toàn bộ quá trình diễn ra suôn sẻ đến bất ngờ. Nó hiểu rõ API của FMZ, và cấu trúc mã rất rõ ràng: đầu tiên, thiết lập các tham số (5 ngày cho ngắn hạn, 20 ngày cho dài hạn, và mua 0.01 đơn vị mỗi lần), sau đó viết một hàm tiện ích để lấy trung bình động, khởi tạo biểu đồ trong hàm chính, sử dụng vòng lặp để liên tục chụp nến, tính toán các chỉ báo, thực hiện giao dịch, và thậm chí thêm cả hình ảnh trực quan. Nó thậm chí còn đi kèm với lời giải thích chi tiết về logic, thực sự thân thiện với người mới bắt đầu.

Thực hành kiểm thử ngược và gỡ lỗi lần đầu

Viết ra thôi chưa đủ; bạn phải đưa nó vào thử nghiệm. Tôi đã nói với nó, “Hãy sử dụng sàn giao dịch Binance, cặp giao dịch BTC/USDT và dữ liệu hàng ngày để chạy thử nghiệm ngược.”

AI chuyển sang trang kiểm thử ngược, tôi cấu hình các tham số và nhấn chạy — và nó báo lỗi! Tôi nghĩ, “Có vẻ như mình phải tự làm thôi,” nhưng nó tự động tìm ra lỗi, sửa lỗi cú pháp và gửi lại.

Lần này bài kiểm tra đã chạy thành công, nhưng kết quả lại… khá tệ. Tuy nhiên, mọi chuyện không dừng lại ở đó; nó ngay lập tức tạo ra một báo cáo kiểm tra ngược: tỷ lệ lợi nhuận, mức sụt giảm tối đa, tỷ lệ thắng và phân tích các giao dịch thua điển hình — dữ liệu rất rõ ràng. Báo cáo cũng chỉ ra một số lĩnh vực cần tối ưu hóa ngay từ đầu.

Tối ưu hóa chiến lược: Hoạt động phối hợp nhiều bước

Nếu kết quả kiểm thử ngược không đạt yêu cầu, hãy để AI tối ưu hóa chúng. Tôi đề xuất một yêu cầu phức tạp: thay đổi sàn giao dịch và công cụ giao dịch, đồng thời điều chỉnh và tối ưu hóa các tham số chu kỳ trung bình động để xem liệu có thể cải thiện hiệu suất hay không. Nhiệm vụ này bao gồm nhiều bước liên kết với nhau.

Sau khi AI bắt đầu thực thi, nó đề xuất các ý tưởng tối ưu hóa cụ thể dựa trên kết quả của lần kiểm tra ngược trước đó. Sau đó, tôi quay lại trang chỉnh sửa chiến lược để thực hiện các thay đổi: thay đổi sàn giao dịch thành OKX, cặp giao dịch thành ETH/USDT, và điều chỉnh chu kỳ trung bình động từ 5 và 20 thành 10 và 50. Điều khiến tôi ngạc nhiên hơn nữa là nó cũng chủ động thêm tính năng lọc biến động ATR và logic cắt lỗ động, những thứ mà tôi không hề yêu cầu một cách rõ ràng.

Sau đó, nó quay lại trình biên tập và thực hiện các sửa đổi từng bước một. Sau khi hoàn tất các thay đổi, nó tự động kiểm tra lại dữ liệu lịch sử (backtest), và lần này đường cong lợi nhuận mượt mà hơn nhiều, đạt được lợi nhuận dương. Cuối cùng, nó tạo ra một phân tích so sánh giữa phiên bản cũ và mới và đưa ra các đề xuất để tối ưu hóa hơn nữa, chẳng hạn như xem xét tăng quy mô vị thế, tối ưu hóa các tham số và logic, và đa dạng hóa danh mục đầu tư. Tất cả các đề xuất này đều rất xác đáng, cho thấy trí tuệ nhân tạo thực sự hiểu logic cơ bản của giao dịch định lượng.

Tóm lại: Hãy để AI sắp xếp các ghi chú phát triển.

Cuối cùng, một nhiệm vụ thực tế: “Tổ chức quy trình ngày hôm nay, từ việc viết chiến lược đến tối ưu hóa và gỡ lỗi, thành một tài liệu phát triển có thể tái sử dụng.” Nó nhanh chóng tạo ra một bộ ghi chú được cấu trúc tốt, bao gồm: ghi lại các phiên bản chiến lược đã thực hiện, lý do cho mỗi lần sửa đổi, so sánh dữ liệu kiểm thử ngược và các hướng tối ưu hóa khả thi cho bước tiếp theo — về cơ bản là một nhật ký kỹ thuật chất lượng.

Trải nghiệm người dùng

Nhìn chung, ClawdBot đã hoàn thành tốt vai trò của mình trong quá trình định lượng.Trợ lý giao dịch định lượngMặc dù không thể thay thế kinh nghiệm và khả năng phán đoán của bạn, nhưng nó có thể thực hiện hiệu quả nhiều thao tác tiêu chuẩn.

Ưu điểm của nó là:

• Nhanh chóng hiện thực hóa ý tưởng của bạnTừ mô tả chiến lược đến mã nguồn có thể chạy được, chỉ mất vài phút.
• Hiệu quả gỡ lỗi caoTự động tìm lỗi, so sánh sự khác biệt giữa các phiên bản và tạo báo cáo dữ liệu.
• Hỗ trợ cơ sở kiến ​​thứcCó kinh nghiệm với các mô hình chiến lược phổ biến, phương pháp kiểm soát rủi ro và API của nền tảng.
• Không mệt mỏiNó có thể kiểm tra lại nhiều tổ hợp tham số cùng lúc, hoặc giám sát trạng thái của nhiều chiến lược.

Tuy nhiên, cũng có những ranh giới rõ ràng:

• Phụ thuộc vào hướng dẫn rõ ràng.Các yêu cầu không rõ ràng có thể dẫn đến sai lệch kết quả đầu ra.
• Hiểu biết thị trường bề mặtNó hiểu logic mã lập trình, nhưng không hiểu tâm lý thị trường và những thay đổi kinh tế vĩ mô.
• Cần xem xét thủ côngSau mỗi lần chỉnh sửa lớn, tính hợp lý về mặt logic vẫn cần được kiểm tra thủ công.

Trong thực tế sử dụng, chế độ mượt mà nhất là:Bạn chịu trách nhiệm về định hướng và kiểm soát rủi ro; hệ thống sẽ lo việc thực thi và điều chỉnh.Ví dụ, khi bạn nghĩ, “Liệu việc thêm bộ lọc biến động có tốt hơn không?”, phần mềm có thể ngay lập tức hiện thực hóa ý tưởng này và kiểm chứng hiệu quả; khi bạn nhận thấy chiến lược đang thua lỗ trong giai đoạn giao dịch đi ngang, phần mềm có thể nhanh chóng thử nghiệm các tổ hợp tham số khác nhau để tìm ra cấu hình mạnh mẽ hơn.

Mô hình hợp tác này đặc biệt phù hợp với các giai đoạn có tính lặp đi lặp lại cao như xây dựng nguyên mẫu chiến lược, kiểm thử ngược nhanh và tinh chỉnh tham số. Nó cho phép các nhà phát triển định lượng tập trung hơn vào logic cốt lõi và hiểu biết thị trường, thay vì dành thời gian gỡ lỗi mã và sắp xếp dữ liệu.

Tóm lạiClawdBot cho phép chúng ta tiến bộ nhanh hơn và hiệu quả hơn trong việc phát triển chiến lược và tối ưu hóa thử nghiệm. Nếu bạn đang học tài chính định lượng, nó sẽ giảm bớt rào cản lập trình; nếu bạn đã là một nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm, nó có thể giúp bạn tiết kiệm đáng kể thời gian cho các tác vụ lặp đi lặp lại. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia, chìa khóa là tìm ra nhịp điệu phù hợp cho sự hợp tác giữa con người và AI — bạn định hướng, AI thực hiện hiệu quả, cả hai cùng kiểm chứng và liên tục lặp lại. Đây hiện là cách thực tiễn nhất để sử dụng AI + tài chính định lượng.

Nếu bạn cũng đang sử dụng các công cụ AI để phân tích định lượng, hãy thoải mái chia sẻ kinh nghiệm thực tế của mình. Tôi sẽ cố gắng sử dụng nó cho các thử nghiệm phức tạp hơn trong tương lai, vì vậy hãy theo dõi nếu bạn quan tâm.