Overfitting là gì? 5 cách phòng tránh curve fitting và tối ưu quá mức

1. Overfitting là gì?

Định nghĩa Overfitting

Overfitting là hiện tượng khi mô hình quá khớp dữ liệu huấn luyện, khiến nó không thể dự đoán chính xác dữ liệu chưa biết (dữ liệu kiểm tra hoặc dữ liệu thực tế). Đây thường là vấn đề trong phân tích dữ liệu và học máy, đặc biệt là trong các mô hình dự báo và hệ thống giao dịch tự động.

Nói một cách đơn giản, nó là trạng thái “quá chú trọng vào dữ liệu quá khứ, không thể đáp ứng dữ liệu tương lai”.

Lý do Overfitting xảy ra

Overfitting thường xảy ra trong các tình huống sau:

• Model quá phức tạp: Mô hình có quá nhiều tham số không cần thiết sẽ học cả chi tiết của dữ liệu huấn luyện.
• Thiếu dữ liệu: Khi dữ liệu huấn luyện ít, mô hình có xu hướng học quá mức các mẫu dữ liệu hạn chế.
• Phản ứng nhạy cảm với nhiễu: Mô hình có thể học cả nhiễu trong dữ liệu huấn luyện và coi nó là thông tin quan trọng.

Mối quan hệ với Curve Fitting

Curve fitting là việc áp dụng công thức hoặc hàm tối ưu cho một tập dữ liệu cụ thể, nhưng nếu quá mức, nó sẽ dẫn đến overfitting. Đặc biệt, khi curve fitting được thực hiện quá mức, nó không phản ánh xu hướng chung của dữ liệu mà chỉ vẽ ra đường cong đặc trưng cho tập dữ liệu cụ thể.

2. Rủi ro của tối ưu hóa quá mức

Tối ưu hóa quá mức là gì

Tối ưu hóa quá mức là trạng thái khi quá tối ưu hóa mô hình hoặc tham số trên dữ liệu được sử dụng trong backtesting, khiến không thể đạt được kết quả như mong đợi trong môi trường vận hành thực tế. Điều này cũng có thể được coi là một dạng của overfitting.

Các rủi ro cụ thể do tối ưu hóa quá mức

• Độ giảm hiệu suất trong vận hành thực tế: Mặc dù backtesting cho thấy kết quả cao, nhưng trên dữ liệu chưa biết có thể hoàn toàn không hoạt động.
• Giảm độ chính xác dự báo: Mô hình phụ thuộc vào dữ liệu cụ thể không thể dự báo đúng các mẫu dữ liệu mới.
• Chi phí lãng phí tài nguyên: Dù dành nhiều thời gian và chi phí cho phát triển và vận hành, cuối cùng có thể mang lại kết quả không hữu ích.

Các lĩnh vực mà tối ưu hóa quá mức đặc biệt gây vấn đề

• Giao dịch tự động FX: Khi tối ưu hóa hệ thống dựa trên dữ liệu thị trường quá khứ, có thể không thích ứng với môi trường thị trường thay đổi.
• Mô hình học máy: Thuật toán tối ưu quá mức có thể chính xác trên dữ liệu huấn luyện nhưng có tỷ lệ lỗi cao trên dữ liệu thực tế.

3. Các biện pháp phòng ngừa quá khớp

Chấp nhận mô hình đơn giản

Giảm độ phức tạp của mô hình là một trong những cách hiệu quả nhất để ngăn ngừa quá khớp. Ví dụ, có những phương pháp sau đây:

• Giới hạn số lượng tham số
• Xóa bỏ các biến không cần thiết
• Sử dụng thuật toán đơn giản (như hồi quy tuyến tính)

Thực hiện kiểm tra ngoài mẫu

Bằng cách phân chia rõ ràng dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra, bạn có thể đánh giá hiệu suất tổng quát của mô hình. Kiểm tra mô hình với dữ liệu «mới» không có trong dữ liệu huấn luyện giúp xác định khả năng quá khớp.

Sử dụng kiểm tra chéo

Kiểm tra chéo (cross-validation) là phương pháp chia tập dữ liệu thành nhiều phần và sử dụng từng phần thay phiên nhau làm dữ liệu kiểm tra và huấn luyện. Phương pháp này cho phép đánh giá mô hình mà không bị lệch vào một phần dữ liệu cụ thể.

Tăng cường quản lý rủi ro

Tăng cường quản lý rủi ro giúp giảm thiểu tối đa thiệt hại do tối ưu quá mức. Cụ thể, các phương pháp sau đây hiệu quả:

• Giới hạn kích thước vị thế
• Thiết lập lệnh dừng lỗ
• Thực hiện giao dịch dựa trên quy tắc đã định trước

4. Các trường hợp thực tế và ví dụ thành công

Ví dụ về mô hình đã thành công

Trong một mô hình học máy, có trường hợp đã đạt được kết quả tốt hơn trong thực tế khi áp dụng hồi quy tuyến tính đơn giản hơn so với mạng nơ-ron phức tạp. Điều này là do mô hình được thiết kế tập trung vào hiệu suất tổng quát.

Ví dụ khi biện pháp đã có hiệu quả

Trong một hệ thống giao dịch tự động FX cụ thể, việc áp dụng kiểm tra chéo và thiết lập tham số đơn giản đã cho phép đạt được hiệu suất gần như tương đương với kiểm tra ngược trong quá khứ trong thực tế.

5. Tóm tắt

Overfitting và tối ưu quá mức là những vấn đề chung trong phân tích dữ liệu, học máy và giao dịch tự động FX. Tuy nhiên, bằng cách hiểu những rủi ro này và thực hiện các biện pháp phù hợp, bạn có thể cải thiện đáng kể kết quả trong thực tế. Hãy tích cực áp dụng các phương pháp như sử dụng mô hình đơn giản và kiểm tra chéo, và thử áp dụng vào dự án của riêng bạn.

Các bài viết liên quan