Từ “hiện tượng” Reddit tới “phổ cập” AI trading bot
Khi Nathan Smith, 17 tuổi, tin tưởng giao danh mục cổ phiếu vốn hóa nhỏ cho một bot giao dịch sử dụng ChatGPT, cậu đã thu về lợi nhuận 23.8% trong 4 tuần - vượt trội chỉ số Russell 2000 và trở thành hiện tượng Reddit từ vùng quê bang Oklahoma. Hành trình từ học sinh trung học vùng quê đến ngôi sao r/wallstreetbets của Smith là một phần của phong trào lớn đang phát triển trên internet: các nhà giao dịch xây dựng hệ thống chọn cổ phiếu/tiền mã hoá dựa trên các mô hình AI có sẵn. Smith gây chú ý toàn cầu vì đã ghi lại hành trình của mình trên Substack cá nhân và chia sẻ cấu hình, prompt và tài liệu trên GitHub - cho phép người khác tái tạo, cải tiến hoặc chỉnh sửa mã nguồn bất kỳ lúc nào.
Hiện tại, trên Internet ngập tràn các tuyên bố lan truyền về thành công trong giao dịch AI. Một bài đăng trên Reddit tuyên bố ChatGPT và Grok đạt tỷ lệ thắng 100% qua 18 giao dịch với lợi nhuận lớn. Một tài khoản khác đưa 400 đô cho ChatGPT với tham vọng trở thành “tỷ phú đầu tiên do AI tạo ra”. Tuy nhiên, cả hai bài đăng đều không đưa ra bằng chứng - không có mã cổ phiếu, nhật ký giao dịch, hay hóa đơn nào.
AI Trading bot xâm nhập Phố Wall.
Từ lập trình viên nghiệp dư triển khai bot mã nguồn mở đến các ông lớn như JPMorgan và Bridgewater xây dựng nền tảng AI tùy chỉnh, làn sóng công cụ thị trường mới hứa hẹn mang lại thông tin nhanh hơn và lợi nhuận không cần thao tác.
JPMorgan ra mắt nền tảng nội bộ LLM Suite, mô tả là "sản phẩm giống ChatGPT" cho 60.000 nhân viên. Nó phân tích bài phát biểu của Fed, tóm tắt hồ sơ, tạo bản nháp ghi nhớ và vận hành IndexGPT để xây dựng rổ cổ phiếu theo chủ đề.
Goldman Sachs có chatbot GS AI Assistant, dựa trên nền tảng GS AI dùng mô hình LLaMA. Hiện có mặt trên 10.000 máy tính tại các bộ phận kỹ thuật, nghiên cứu và giao dịch, giúp tăng năng suất viết mã và xây dựng mô hình tới 20% lợi nhuận.
Bridgewater xây dựng Investment Analyst Assistant dựa trên Claude, dùng để viết các câu lệnh bằng ngôn ngữ lập trình Python, tạo biểu đồ và tóm tắt báo cáo lợi nhuận - các nhiệm vụ một nhà phân tích trẻ mất nhiều ngày, nay hoàn thành trong vài phút. Quỹ tài sản quốc gia Na Uy (NBIM) dùng Claude để theo dõi tin tức từ 9.000 công ty, tiết kiệm khoảng 213.000 giờ phân tích mỗi năm.
Ở nơi khác, các nền tảng như 3Commas, Kryll và Pionex tích hợp ChatGPT để tự động hóa giao dịch, theo Phemex. Tháng 2/2025, Tiger Brokers tích hợp DeepSeek-R1 vào chatbot TigerGPT để tăng khả năng phân tích thị trường và giao dịch. Ít nhất 20 công ty khác, bao gồm Sinolink Securities và China Universal Asset Management, đã áp dụng mô hình DeepSeek vào quản lý rủi ro và chiến lược đầu tư.
Liệu AI có thể đưa ra quyết định tài chính tốt nhất chưa?
Nghiên cứu từ Boston Consulting Group (BCG) và Harvard Business School cảnh báo không nên quá phụ thuộc vào AI trading bot, chỉ ra rằng người dùng GPT-4 có hiệu suất thấp hơn 23% so với người không dùng AI. Điều này phù hợp với thực tế mà các chuyên gia quan sát.
“Có nhiều dữ liệu hơn không có nghĩa là có thêm lợi nhuận. Đôi khi chỉ là nhiều thông tin nhiễu hơn,” Russell Korgaonkar, CIO của Man Group chia sẻ.
Đơn vị giao dịch định lượng của Man Group đang huấn luyện ChatGPT để đọc tài liệu, viết Python nội bộ và lọc ý tưởng từ watchlist - nhưng vẫn cần con người làm phần lớn công việc trước khi sử dụng AI một cách tin cậy. Theo Korgaonkar, AI sinh văn và công cụ học máy truyền thống có ứng dụng khác nhau. ChatGPT có thể giúp phân tích cơ bản, nhưng yếu trong dự đoán giá, trong khi các công cụ không sinh văn chỉ giỏi phân tích dữ liệu và kỹ thuật thuần túy.
Ngay cả trong phân tích cơ bản, quy trình dẫn đến kết luận của AI cũng không phải lúc nào cũng đáng tin. Các nhận định các LLM vẫn thiếu “nền tảng thực tế” và khả năng đánh giá tinh tế cần thiết để đặt cược có xác suất cao.
Các quỹ đầu tư khác cảnh báo rủi ro mô hình: AI dễ tạo kịch bản phi thực tế, hiểu sai ngôn ngữ vĩ mô và “ảo tưởng” - dẫn đến yêu cầu bắt buộc có sự giám sát của con người. Và điều tệ hơn là, mô hình càng tốt thì nó càng thuyết phục khi nói sai, và càng khó để thừa nhận sai lầm. Hay nói cách khác: Cực kỳ khó để loại bỏ con người ra khỏi quy trình, đặc biệt khi liên quan đến các quyết định tài chính.
Ngay cả ChatGPT - mô hình AI tân tiến và phổ biến nhất hiện nay - cũng thừa nhận giới hạn của mình. Khi được hỏi liệu có thể giúp ai đó trở thành triệu phú thông qua giao dịch, ChatGPT trả lời thực tế rằng: điều đó có thể xảy ra, nhưng cần có chiến lược sinh lời, quản lý rủi ro chặt chẽ và khả năng mở rộng hiệu quả.
Thử nghiệm AI Trading bot thực tế như thế nào?
Tuy vậy, với những người đam mê công nghệ, việc vọc vạch vẫn rất thú vị. Nếu bạn muốn khám phá giao dịch hỗ trợ AI nhưng không muốn tự động hóa hoàn toàn, Decrypt đã phát triển các prompt tùy chỉnh.
Degen Portfolio Analyzer đưa ra đánh giá rủi ro cá nhân hóa theo mã màu, phù hợp với kiểu người dùng từ degens đến nhà đầu tư thận trọng. Framework tích hợp phân tích cơ bản, kỹ thuật và tâm lý, đồng thời thu thập dữ liệu về trải nghiệm, mức độ chấp nhận rủi ro và thời gian đầu tư của người dùng.
Personal Finance Advisor thì hướng đến phân tích cấp độ tổ chức với phương pháp giống các công ty đầu tư lớn. Khi thử nghiệm trên danh mục cổ phiếu Brazil, prompt này đã phát hiện rủi ro tập trung và mất cân đối tiền tệ, đưa ra khuyến nghị cân đối lại cụ thể kèm chiến lược quản lý rủi ro.
Quyết định đầu tư nên đến từ việc áp dụng công nghệ tiên tiến từ AI trading bot và trải nghiệm cá nhân. Ít nhất ở thời điểm hiện tại, các nhà nghiên cứu cũng như trader kỳ cựu đều đưa ra tuyên bố: Đừng tin tưởng hoàn toàn vào AI, nếu không bạn có thể sẽ mất trắng số vốn bỏ ra.
