Đọc thị trường trong bối cảnh
Nến giá, khối lượng, dòng tiền, dữ liệu doanh nghiệp và sự kiện quyền. Đi từ toàn cảnh đến từng mã.
Nghiên cứu định lượng cho thị trường Việt Nam
Hiểu dữ liệu.
Kiểm chứng chiến lược.
Từ dữ liệu thị trường đến backtest và paper trading.
Một không gian nghiên cứu, xuyên suốt.
Đọc kết quả cùng rủi ro: NAV, drawdown, tỷ lệ thắng và P&L sau phí. Lượt HPG đã lưu, dữ liệu năm 2024.
Ảnh chụp sản phẩm · Nhấp để phóng toMột ý tưởng cần nhiều hơn
một đường lợi nhuận.
Dữ liệu, giả định và rủi ro cần được nhìn cùng nhau. QuantLabVN đặt chúng trong cùng một quy trình nghiên cứu.
Backtest có thể xem lại
Dùng preset hoặc JavaScript. Tách IS/OOS, so sánh lượt chạy và đọc từng quyết định của chiến lược.
Xem replay quyết địnhRủi ro là một phần của logic
Kiểm soát tỷ trọng, drawdown và tiền mặt. Risk có thể giảm hoặc chặn mục tiêu trước bước thực thi.
Theo dõi sau backtest
Paper trading theo nến ngày cho chiến lược một mã đã qua điều kiện OOS và stress chi phí.
Tài khoản mô phỏng, bắt đầu từ tiền mặt.Dữ liệu trước giả thuyết
Giá kể một phần.
Dòng tiền kể thêm.
Đọc nến giá, khối lượng và giao dịch khối ngoại, tự doanh trong cùng một góc nhìn. Quan sát bối cảnh trước khi đưa nó thành điều kiện của chiến lược.
Ảnh chưa tải được. Mở ảnh gốc để thử lại.
Từ giả thuyết
đến bằng chứng.
Mỗi phần của chiến lược có một nhiệm vụ rõ ràng. Tín hiệu, phân bổ vốn và giới hạn rủi ro được kiểm tra riêng.
- Universe
Chọn nơi tìm cơ hội
Lọc và xếp hạng tài sản theo tiêu chí nghiên cứu.
- Alpha
Diễn đạt giả thuyết
Tạo tín hiệu từ dữ liệu đã quan sát.
- Portfolio
Phân bổ vốn có chủ đích
Chuyển tín hiệu thành mục tiêu danh mục và tiền mặt.
- Risk
Đặt giới hạn trước
Duyệt, giảm hoặc chặn mục tiêu theo điều kiện rủi ro.
- Execution
Quan sát kết quả mô phỏng
Đối chiếu giao dịch, phí, thanh toán và lịch sử tài khoản.
Từ quyết định đến kết quả, bạn có thể lần lại logic đã chạy.
Kiểm chứng, rồi mới kết luận
Xem cả nơi giả thuyết
không còn đúng.
Một kết quả cần được đặt cạnh chi phí, mẫu ngoài dữ liệu phát triển và các giả thuyết khác. Giữ lại bằng chứng để biết điều gì cần nghiên cứu tiếp.
01 / Ngoài mẫu
Đọc riêng kết quả OOS
Lượt HPG năm 2025 có lợi nhuận âm. Replay và thống kê giúp nhìn rõ drawdown, giao dịch và chi phí của đoạn kiểm chứng.
Ảnh chưa tải được. Mở ảnh gốc để thử lại.
02 / Đối chiếu
Đặt các lượt chạy cạnh nhau
So sánh P&L, drawdown và Buy & Hold. Khác biệt về Alpha hoặc quy tắc được chỉ ra để tránh kết luận từ điều kiện không tương đương.
Ảnh chưa tải được. Mở ảnh gốc để thử lại.
Các ảnh minh họa chức năng từ lượt chạy đã lưu. Kết quả phụ thuộc dữ liệu và giả định của từng lượt; không phải cam kết hiệu suất.
Dành cho quy trình có AI hỗ trợ
Nghiên cứu cùng
công cụ bạn dùng.
Kết nối qua MCP để tra cứu dữ liệu, đọc hợp đồng hàm, viết script và làm việc với backtest từ AI client tương thích.
MCP hỗ trợ những gì?QuantLab MCPQuy trình nghiên cứu
- Khám phá
quantlab_capabilities - Đọc hướng dẫn
quantlab_script_guide - Kiểm tra script
quantlab_check_script - Chạy backtest
quantlab_start_backtest - Đọc kết quả
quantlab_get_backtest_result
AI hỗ trợ nghiên cứu. Bạn đặt giả thuyết và đánh giá bằng chứng.
Trước khi bắt đầu.
QuantLabVN dành cho ai?
Người nghiên cứu thị trường Việt Nam, người phát triển chiến lược định lượng và người muốn kiểm tra một ý tưởng đầu tư bằng dữ liệu. Bạn có thể bắt đầu với preset rồi viết logic riêng bằng JavaScript.
Có cần biết lập trình để sử dụng?
Preset cho phép chọn chỉ báo, phân bổ vốn và quy tắc rủi ro qua giao diện. Script dành cho nghiên cứu cần logic tùy chỉnh, module dùng chung hoặc Universe nhiều tài sản.
Backtest khác paper trading thế nào?
Backtest kiểm tra chiến lược trên dữ liệu lịch sử. Paper theo dõi chiến lược một mã trên nến ngày mới đóng, với tài khoản mô phỏng mới. Chỉ chiến lược đạt điều kiện OOS và stress chi phí mới có thể chạy paper. Universe thay đổi nhiều tài sản hằng ngày hiện thuộc phạm vi backtest.
Hệ thống có đặt lệnh giao dịch thật không?
Các luồng backtest, paper trading và mô phỏng được giới thiệu ở đây dùng tài khoản mô phỏng. Chúng không gửi lệnh tới tài khoản môi giới thật.
MCP hỗ trợ những thao tác nào?
MCP cung cấp tài liệu, mẫu chiến lược, tra cứu hàm, dữ liệu và công cụ kiểm tra, chạy, đọc backtest. Tài liệu paper có sẵn qua MCP; điều khiển phiên paper thực hiện trong ứng dụng hoặc qua API.
Kết quả tốt trong quá khứ có đủ để dùng chiến lược?
Backtest là bằng chứng trong một tập dữ liệu và bộ giả định cụ thể. Cần xem mẫu ngoài dữ liệu xây dựng chiến lược, chi phí, drawdown và các giới hạn dữ liệu. Kết quả lịch sử không bảo đảm hiệu quả trong tương lai.