Hãy xây dựng một chiến lược giao dịch giả định đơn giản. Tiền đề rất rõ ràng và bắt nguồn từ một câu chuyện được thảo luận rộng rãi: khi coin rời khỏi các sàn giao dịch, nó có xu hướng tăng giá. Lý luận rất trực quan: coin di chuyển ra khỏi sàn giao dịch thường báo hiệu rằng những người nắm giữ đang rút về tự lưu ký, làm giảm nguồn cung có sẵn để bán. Ngược lại, coin chảy vào các sàn giao dịch có thể cho thấy người nắm giữ đang chuẩn bị bán.
Tuy nhiên, một ngày có dòng chảy ra chỉ là nhiễu động. Để xác định một xu hướng thực sự, chúng ta sẽ áp dụng đường trung bình động giao cắt trên số dư sàn giao dịch. Khi đường trung bình ngắn hạn giảm xuống dưới đường trung bình dài hạn, nó xác nhận rằng coin đã rời khỏi các sàn giao dịch một cách nhất quán, như một mô hình bền vững, chứ không phải là các sự kiện riêng lẻ.
Sử dụng số dư sàn giao dịch Binance của Glassnode, chúng ta xác định như sau:
- Vào thị trường khi đường trung bình động 5 ngày của số dư BTC trên Binance giảm xuống dưới đường trung bình động 14 ngày của nó, báo hiệu một xu hướng dòng chảy ra bền vững.
- Thoát thị trường khi đường trung bình 5 ngày tăng trở lại trên đường trung bình 14 ngày, báo hiệu xu hướng dòng chảy ra đã đảo ngược và coin đang quay trở lại sàn giao dịch.
Sau đó, chúng ta so sánh chiến lược này với việc chỉ nắm giữ BTC trong cùng khoảng thời gian, bắt đầu từ ngày 1 tháng 1 năm 2024 đến ngày 9 tháng 3 năm 2026, với vốn ban đầu là 1.000 đô la và phí giao dịch 0,1% được áp dụng cho mỗi giao dịch.
Đây là cách đọc biểu đồ này:
🟫 Đường màu nâu ở dưới cùng là tín hiệu giao dịch nhị phân, chuyển đổi giữa trong thị trường (1) và ngoài thị trường (0).
🟦 Đường màu xanh lam theo dõi giá trị danh mục đầu tư của chiến lược theo thời gian.
🟩 Đường màu xanh lá cây là điểm chuẩn danh mục đầu tư mua và nắm giữ.
Chúng ta có thể quan sát thấy chiến lược số dư sàn giao dịch hoạt động khá tốt, mặc dù đôi khi chiến lược mua và nắm giữ vượt trội hơn. Tuy nhiên, trong những ngày cuối cùng của kỳ nghiên cứu, chiến lược số dư sàn giao dịch đã bắt kịp. Mặc dù một số nhà đầu tư có thể thấy sự kết hợp giữa việc giảm biến động và hiệu suất cuối cùng tương đương với mua và nắm giữ là hấp dẫn, nhưng những con số cuối cùng là gây hiểu lầm – và đây là lý do.
Vấn Đề: Đột Biến Dữ Liệu và Định Kiến Nhìn Trước
Các số liệu không tĩnh. Nhiều số liệu được sửa đổi lại một cách hồi tố khi có thông tin mới. Điều này đặc biệt đúng với các số liệu phụ thuộc vào phân cụm địa chỉ hoặc gắn nhãn thực thể, chẳng hạn như số dư trên chuỗi của sàn giao dịch. Tuy nhiên, điều này cũng xảy ra đối với các số liệu như khối lượng giao dịch hoặc giá, vì các sàn giao dịch riêng lẻ đôi khi có thể gửi dữ liệu của họ với độ trễ nhỏ.
Điều này có nghĩa là một giá trị bạn thấy hôm nay cho, ví dụ, ngày 15 tháng 1 năm 2024, có thể không phải là giá trị đã được công bố vào ngày 15 tháng 1 năm 2024. Dữ liệu đã được sửa đổi với góc nhìn muộn màng. Khi bạn backtest một chiến lược trên dữ liệu đã sửa đổi này, bạn đang ngầm sử dụng thông tin không có sẵn tại thời điểm các quyết định giao dịch lẽ ra được đưa ra. Điều này tạo ra một định kiến nhìn trước (look-ahead bias).
Backtest Trung Thực: Sử Dụng Dữ Liệu Theo Thời Điểm (Point-in-Time)
Do đó, hãy lặp lại chính xác cùng một backtest – cùng logic tín hiệu, cùng tham số, cùng ngày tháng, cùng phí – nhưng lần này sử dụng biến thể Dữ liệu Theo Thời Điểm (Point-in-Time - PiT) của số liệu Số dư Sàn giao dịch, có sẵn trong Glassnode Studio.
Các số liệu PiT hoàn toàn chỉ được thêm vào và không thay đổi. Mỗi điểm dữ liệu lịch sử chỉ phản ánh thông tin đã được biết đến tại thời điểm nó được tính toán lần đầu. Không có sửa đổi hồi tố, không có định kiến nhìn trước.
Mặc dù chúng ta đang sử dụng cùng một số liệu, chiến lược bây giờ tạo ra kết quả khác biệt đáng kể, như được minh họa bằng đường màu tím trong biểu đồ mới bên dưới. Hiệu suất tổng thể tệ hơn đáng kể.
Mặc dù cả hai chiến lược hoạt động tương tự trong phần lớn năm 2024, chúng ta quan sát thấy phiên bản dựa trên PiT không nắm bắt được các đợt tăng mạnh vào tháng 11 năm 2024 và tháng 3 năm 2025 một cách hiệu quả. Kết quả là, hiệu suất tích lũy phân kỳ có ý nghĩa và cuối cùng thấp hơn đáng kể.
Điểm then chốt
Trong ví dụ này, chiến lược màu tím, chỉ có quyền truy cập vào thông tin như nó đã có sẵn tại thời điểm đó, hoạt động tệ hơn một cách đáng chú ý. ► Backtest sẽ nói dối nếu được cung cấp dữ liệu sai hoặc đã sửa đổi. Chỉ các số liệu Theo Thời Điểm (Point-in-Time) bất biến mới đảm bảo bạn đang phát lại lịch sử đúng như nó đã xảy ra.
