Hiệu suất Alpha Gốc (kết quả thực nghiệm)
Dưới đây là bảng tổng hợp hiệu suất Alpha gốc do WorldQuant công bố:
| Năm | Sharpe | Turnover | Fitness | Drawdown |
|---|---|---|---|---|
| 2018 | 1.18 | 40.15% | 0.36 | 3.80% |
| 2019 | 1.61 | 40.26% | 0.57 | 4.99% |
| 2020 | 2.50 | 40.17% | 1.72 | 19.11% |
| 2021 | 1.39 | 39.92% | 0.71 | 10.45% |
| 2022 | -6.47 | 37.78% | -5.80 | -30.35% |
| 2023 | -0.33 | 39.27% | -0.07 | -1.76% |
Biểu đồ PnL gốc (trích từ PDF)
Không có dữ liệu gốc nhưng biểu đồ thể hiện PnL tăng mạnh 2019–2020, sau đó giảm nghiêm trọng trong 2022.
Nhận xét:
- Hiệu suất cao ở 2020, nhưng rất không ổn định.
- Fitness và Sharpe giảm dần về sau.
- Drawdown lớn 2022: -30.35%, gợi ý tín hiệu không bền vững.
Các vấn đề mà tác giả nêu ra
Trong bài gốc, tác giả liệt kê 4 vấn đề chính với Alpha:
1. rank(-returns) không nằm trong giả thuyết gốc
Đây là ý tưởng riêng biệt, có thể làm sai lệch logic và làm tăng correlation noise.
2. Turnover quá cao
Gần ~40%, dẫn đến chi phí giao dịch cao → khó deploy thực tế.
3. PnL tăng đột biến 2020
Alpha quá phụ thuộc vào một giai đoạn đặc biệt (có thể là COVID-19), khiến nó overfit theo thời gian.
4. Công thức RET_CO chưa tối ưu
Có thể chưa phản ánh đúng mức độ đảo chiều hoặc bị nhiễu trong điều kiện thị trường nhiều biến động.
So sánh biểu đồ hiệu suất trước & sau cải tiến
| Biểu đồ | Mô tả |
|---|---|
| Trước cải tiến | Tăng mạnh 2020, giảm sâu 2022 |
| Sau cải tiến | PnL tăng đều hơn, ổn định hơn, nhưng cần kiểm tra thêm 2023 |
Giả lập biểu đồ PnL từ kết quả mẫu:
import matplotlib.pyplot as plt
years = ['2018', '2019', '2020', '2021', '2022', '2023']
pnl = [10, 20, 50, 70, 40, 38] # ví dụ tích lũy PnL theo năm
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(years, pnl, marker='o', label='PnL Alpha Gốc')
plt.title('Hiệu suất Alpha Gốc qua các năm')
plt.xlabel('Năm'); plt.ylabel('PnL (giả lập)')
plt.grid(True); plt.legend()
plt.show()
Câu hỏi mở rộng từ tác giả
Tác giả gợi ý người đọc nên tự kiểm tra và suy ngẫm:
- Bạn có đang overfit khi cải tiến alpha không?
- Làm sao để giảm turnover mà không mất tín hiệu?
- Làm sao tránh tình trạng alpha chỉ long nhiều hơn short, gây tập trung rủi ro?