Feature Engineering - Tạo Đặc Trưng Cho Dữ Liệu Tài Chính

• Phần 1: Feature Engineering là gì và tại sao nó lại quan trọng đến vậy?
• Phần 2: Các loại đặc trưng phổ biến và cách tạo chúng từ dữ liệu tài chính thô, với ví dụ thực tế từ hoạt động của "Công ty A".
• Phần 3: Những lưu ý quan trọng và các cạm bẫy cần tránh khi thực hiện Feature Engineering.
   

Phần 1: Feature Engineering Là Gì? "Nguyên Liệu Thô" Thành "Sản Phẩm Tinh Chế"

• Dữ liệu thô thường chứa nhiều nhiễu: Các con số riêng lẻ có thể không mang nhiều ý nghĩa.
• Mô hình không "hiểu" ngữ cảnh: Một mô hình ML không tự động biết rằng "giá đóng cửa hôm nay cao hơn giá mở cửa" là một tín hiệu tích cực, hoặc "khối lượng giao dịch tăng đột biến" có thể báo hiệu một sự kiện quan trọng.
• Thiếu thông tin quan trọng: Nhiều mối quan hệ phức tạp giữa các biến số không thể hiện rõ ràng trong dữ liệu thô.
   

Tại Sao Feature Engineering Lại Quan Trọng Đến Vậy?

1. Cải thiện hiệu suất mô hình: Các đặc trưng tốt có thể giúp mô hình ML đạt độ chính xác cao hơn đáng kể, ngay cả khi bạn sử dụng một thuật toán đơn giản. Ngược lại, đặc trưng kém có thể khiến mô hình phức tạp nhất cũng trở nên vô dụng.
2. Giảm thiểu Overfitting: Bằng cách tạo ra các đặc trưng có ý nghĩa và giảm số lượng đặc trưng không cần thiết, bạn có thể giúp mô hình tổng quát hóa tốt hơn trên dữ liệu mới.
3. Tăng khả năng giải thích (Interpretability): Khi các đặc trưng được tạo ra dựa trên kiến thức chuyên môn, bạn có thể dễ dàng hiểu tại sao mô hình lại đưa ra một dự báo nào đó, thay vì chỉ nhận được một "hộp đen" bí ẩn.
4. Phát hiện Alpha: Các đặc trưng độc đáo, được tạo ra từ sự hiểu biết sâu sắc về thị trường, có thể là nguồn gốc của lợi thế giao dịch (alpha) mà các mô hình khác không có.
    

Phần 2: Các Loại Feature Phổ Biến và Cách Tạo Ra Chúng

1. Feature Từ Dữ Liệu Thời Gian (Time-based Features)

• Ví dụ Công ty A:
• Ngày trong tuần (Day of Week): Liệu giá cổ phiếu Công ty A có xu hướng tăng vào thứ Hai và giảm vào thứ Sáu không? (Tạo đặc trưng: is_monday, is_friday).
• Tháng trong năm (Month of Year): Công ty A thường có kết quả kinh doanh tốt vào quý 4, liệu giá có xu hướng tăng vào tháng 11, 12 không? (Tạo đặc trưng: month_11, month_12).
• Khoảng thời gian từ sự kiện quan trọng: Đã bao nhiêu ngày kể từ khi Công ty A công bố báo cáo tài chính quý gần nhất? (Tạo đặc trưng: days_since_last_earnings).
• Đầu hoặc cuối tháng, quý, hoặc năm: Các nhà đầu tư tổ chức thường tái cân bằng danh mục vào cuối các kỳ, liệu điều này có ảnh hưởng đến Công ty A không? (Tạo đặc trưng: is_end_of_month, is_end_of_quarter).
   

2. Feature Từ Dữ Liệu Giá và Khối Lượng (Price & Volume-based Features)

• Ví dụ Công ty A:
• Các chỉ báo động lượng (Momentum Indicators):
  • RSI (Relative Strength Index): Công ty A đang bị mua quá mức hay bán quá mức? (Tạo đặc trưng: RSI_14_days).
  • MACD (Moving Average Convergence Divergence): Xu hướng giá của Công ty A đang mạnh lên hay yếu đi? (Tạo đặc trưng: MACD_line, MACD_signal).
• Các chỉ báo xu hướng (Trend Indicators):
  • Đường trung bình động (Moving Averages - MA): Giá Công ty A đang nằm trên hay dưới MA50, MA200? (Tạo đặc trưng: MA_50_days, MA_200_days).
  • Độ dốc của MA: MA của Công ty A đang dốc lên hay dốc xuống? (Tạo đặc trưng: MA_50_slope).
• Các chỉ báo biến động (Volatility Indicators):
  • Bollinger Bands: Giá Công ty A đang ở đâu so với dải Bollinger Bands? Dải này đang thắt chặt hay mở rộng? (Tạo đặc trưng: BB_upper, BB_lower, BB_width).
  • ATR (Average True Range): Mức độ biến động trung bình hàng ngày của Công ty A là bao nhiêu? (Tạo đặc trưng: ATR_14_days).
• Khối lượng giao dịch (Volume): Khối lượng giao dịch của Công ty A hôm nay có cao hơn mức trung bình không? (Tạo đặc trưng: volume_ratio_to_avg).
• Tỷ lệ giá: Tỷ lệ (Giá đóng cửa - Giá mở cửa) / (Giá cao nhất - Giá thấp nhất) có thể cho biết sức mạnh của phe mua/bán trong ngày.
   

3. Feature Từ Dữ Liệu Cơ Bản (Fundamental Data Features)

• Ví dụ Công ty A:
• Các tỷ lệ tài chính:
  • P/E (Price-to-Earnings Ratio): P/E của Công ty A đang cao hay thấp so với trung bình ngành? (Tạo đặc trưng: PE_ratio).
  • P/B (Price-to-Book Ratio): (Tạo đặc trưng: PB_ratio).
  • ROE (Return on Equity): Khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu của Công ty A. (Tạo đặc trưng: ROE).
• Tốc độ tăng trưởng:
  • Tăng trưởng doanh thu quý/năm: Doanh thu của Công ty A tăng trưởng bao nhiêu phần trăm so với cùng kỳ năm trước? (Tạo đặc trưng: revenue_growth_yoy).
  • Tăng trưởng lợi nhuận: (Tạo đặc trưng: profit_growth_yoy).
• Sức khỏe tài chính:
  • Tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu (Debt-to-Equity Ratio): Công ty A có đang gánh quá nhiều nợ không? (Tạo đặc trưng: debt_equity_ratio).
     

4. Feature Từ Dữ Liệu Văn Bản và Tin Tức (Text & News Data Features)

• Ví dụ Công ty A:
• Chỉ số cảm xúc (Sentiment Score): Phân tích các bài báo về Công ty A để đánh giá xem tâm lý chung là tích cực, tiêu cực hay trung lập. (Tạo đặc trưng: news_sentiment_score).
• Tần suất nhắc đến: Số lần Công ty A được nhắc đến trong các bản tin tài chính. (Tạo đặc trưng: mentions_in_news).
• Từ khóa đặc biệt: Sự xuất hiện của các từ khóa như "khủng hoảng", "đột phá", "sáp nhập" liên quan đến Công ty A. (Tạo đặc trưng: has_crisis_keyword).
   

5. Feature Từ Dữ Liệu Sự Kiện (Event-based Features)

• Ví dụ Công ty A:
• Ngày chia cổ tức: Khoảng thời gian đến ngày giao dịch không hưởng quyền của Công ty A. (Tạo đặc trưng: days_to_ex_dividend).
• Ngày công bố kết quả kinh doanh: (Tạo đặc trưng: days_to_earnings_release).
• Thay đổi trong ban lãnh đạo: (Tạo đặc trưng: is_new_CEO).
   

6. Feature Tương Quan (Cross-sectional Features)

• Ví dụ Công ty A:
  • Hiệu suất tương đối: Hiệu suất của Công ty A so với VN-Index hoặc so với trung bình ngành. (Tạo đặc trưng: relative_performance_vs_VNINDEX).
  • Beta: Mức độ nhạy cảm của Công ty A với biến động của thị trường chung. (Tạo đặc trưng: beta_value).
  • Chênh lệch P/E: P/E của Công ty A so với P/E trung bình của ngành. (Tạo đặc trưng: PE_diff_from_industry_avg).

Phần 3: Những Lưu Ý Quan Trọng Khi Thực Hiện Feature Engineering

Feature Engineering là một quá trình lặp đi lặp lại và đòi hỏi sự kiên nhẫn. Để đạt được kết quả tốt nhất, chúng ta cần lưu ý một số điểm quan trọng:

 

1. Kiến Thức Chuyên Môn Là Vàng

Đây là yếu tố quan trọng nhất. Một người có kiến thức sâu sắc về tài chính, kinh tế vĩ mô, và hoạt động của doanh nghiệp sẽ dễ dàng nghĩ ra các đặc trưng có ý nghĩa hơn.

 

• Lời khuyên: Đừng ngại đọc báo cáo tài chính, tìm hiểu về các chỉ báo kỹ thuật, và theo dõi tin tức thị trường. Kiến thức này sẽ là nguồn cảm hứng vô tận cho việc tạo đặc trưng.
   

2. Tránh Rò Rỉ Dữ Liệu (Data Leakage)

Đây là một trong những cạm bẫy "chết người" nhất trong Machine Learning tài chính. Rò rỉ dữ liệu xảy ra khi thông tin từ tương lai vô tình bị đưa vào quá trình tạo đặc trưng hoặc huấn luyện mô hình. Điều này khiến mô hình của bạn có vẻ hoạt động rất tốt trên dữ liệu quá khứ, nhưng lại thất bại thảm hại khi áp dụng vào thực tế.

 

• Ví dụ: Khi tính toán MA50 cho ngày t, bạn chỉ được sử dụng giá từ ngày t trở về trước. Nếu bạn vô tình sử dụng giá từ ngày t+1 hoặc t+k, đó là rò rỉ dữ liệu.
• Phòng tránh: Luôn đảm bảo rằng mọi đặc trưng đều được tính toán chỉ dựa trên thông tin có sẵn tại thời điểm đó.
   

3. Cẩn Thận Với Overfitting

Việc tạo quá nhiều đặc trưng, đặc biệt là những đặc trưng phức tạp và không thực sự có ý nghĩa, có thể dẫn đến overfitting. Mô hình sẽ học thuộc lòng các nhiễu trong dữ liệu quá khứ thay vì học các quy luật tổng quát.

 

• Lời khuyên: Bắt đầu với các đặc trưng đơn giản, có cơ sở lý thuyết rõ ràng. Sau đó, từ từ thêm các đặc trưng phức tạp hơn và luôn kiểm tra hiệu suất mô hình trên dữ liệu ngoài mẫu (out-of-sample data).
   

4. Quá Trình Tinh Chỉnh Liên Tục (Iterative Process)

Feature Engineering không phải là một công việc làm một lần là xong. Nó là một quá trình lặp đi lặp lại:

1. Tạo đặc trưng mới.
2. Huấn luyện mô hình.
3. Đánh giá hiệu suất.
4. Phân tích lỗi của mô hình.
5. Quay lại bước 1 để tinh chỉnh hoặc tạo thêm đặc trưng.
    

5. Sử Dụng Công Cụ Hỗ Trợ

Các thư viện Python như Pandas, NumPy, Scikit-learn là những công cụ mạnh mẽ để thực hiện Feature Engineering. Đặc biệt, các thư viện chuyên biệt cho tài chính như TA-Lib (cho các chỉ báo kỹ thuật) hoặc các API dữ liệu như xno-api giúp bạn dễ dàng thu thập và xử lý dữ liệu chứng khoán sạch, làm nền tảng cho việc tạo đặc trưng.

 

Kết Luận: Nâng Tầm Mô Hình Với Feature Engineering

Trong thế giới Machine Learning tài chính, Feature Engineering chính là "nghệ thuật" biến dữ liệu thô thành vàng. Nó là cầu nối giữa kiến thức chuyên môn về thị trường và sức mạnh tính toán của các thuật toán. Một mô hình dự báo dù phức tạp đến đâu cũng sẽ không thể phát huy hết tiềm năng nếu không có những đặc trưng đầu vào chất lượng.

 

Đối với các nhà đầu tư đang bắt đầu hành trình khám phá Machine Learning và **phân tích định lượng**, việc đầu tư thời gian và công sức vào việc học hỏi và thực hành tạo đặc trưng là một quyết định sáng suốt. Nó không chỉ giúp bạn xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn mà còn sâu sắc hơn về cách thị trường vận hành.

 

Hãy nhớ rằng, không có công thức chung nào cho Feature Engineering. Nó đòi hỏi sự sáng tạo, thử nghiệm, và một chút "mùi vị" của thị trường. Nhưng với sự kiên trì và tư duy đúng đắn, bạn hoàn toàn có thể tạo ra những đặc trưng độc đáo, mang lại lợi thế cạnh tranh cho chiến lược đầu tư của mình.

 

Hiện tại XNO Quant cung cấp sân chơi toàn diện cho các nhà giao dịch định lượng. Nền tảng trang bị API dữ liệu real-time, backtesting và paper trading để thử nghiệm mô hình chuyên nghiệp. Định kỳ hàng quý, chúng tôi sẽ rót vốn đầu tư và trao thưởng cho các mô hình lợi nhuận cao nhất, giúp bạn nâng cao uy tín và cơ hội việc làm.

Song song đó, chúng tôi xây dựng cộng đồng Quant & AI Việt Nam - Đầu tư định lượng với các workshop offline hàng tháng do chuyên gia chủ trì. Mọi kiến thức và video workshop đều được chia sẻ công khai trên Fanpage. Hãy trở thành một phần của cộng đồng này để cùng nhau chia sẻ chuyên môn và phát kỹ năng giao dịch định lượng của bạn.