High-Speed Backtesting
Thiết kế cho khối lượng mô phỏng lớn: chạy nhiều cấu hình chiến lược, tham số và giai đoạn dữ liệu bằng xử lý song song.
COMPUTE ENGINE ↗ AI-NATIVE QUANT RESEARCH PLATFORM
Backtest nhanh hơn.
Tìm Alpha
thông minh hơn.
Biến ý tưởng giao dịch thành chiến lược được kiểm chứng. Tăng tốc mô phỏng lịch sử, tự động hóa vòng lặp nghiên cứu bằng AI và khám phá tín hiệu Alpha với quy trình có thể đo lường, tái lập.
✓ Backtest song song✓ AI tối ưu có kiểm soát✓ Phân tích rủi ro
alchefi / research / overview● SIMULATION
Strategy Performance
Sharpe Ratio
2.41
Max Drawdown
−8.6%
Win Rate
61.8%
Equity CurveIllustrative only · Not live returns
JANMARMAYJULSEPDEC
⚡ Parallel Engine◈ Walk-forward◉ Fee + Slippage
AI Research Agent ✓ Hypothesis evaluated
TỐI ƯU CHO QUY TRÌNH QUANT HIỆN ĐẠI
⌁ Time-Series Data◇ Multi-Asset⊞ Parallel Compute◎ AI Agents
Một nền tảng. Toàn bộ chu trình.
Từ dữ liệu thô đến Alpha tiềm năng
Hợp nhất hạ tầng kiểm thử và nghiên cứu AI trong một workflow, giảm thao tác lặp lại để tập trung vào chất lượng giả thuyết và độ tin cậy của kết quả.
AI Alpha Discovery
AI đề xuất giả thuyết mới, xây dựng biến thể tín hiệu và đánh giá bằng bộ tiêu chí định lượng có thể tùy chỉnh.
RESEARCH AGENT ↗Automated Research Loop
Tự động lặp chu trình tạo ý tưởng → backtest → phân tích → cải tiến, với nhật ký thử nghiệm và trạng thái rõ ràng.
AUTONOMOUS WORKFLOW ↗Robust Validation
Kiểm định out-of-sample, walk-forward và sensitivity analysis nhằm nhận diện overfitting và sự thiếu ổn định.
VALIDATION SUITE ↗Risk & Cost Modeling
Mô phỏng phí, trượt giá, spread và giới hạn vị thế; phân tích drawdown, exposure và chất lượng lợi nhuận.
RISK ANALYTICS ↗Reproducible Research
Lưu phiên bản chiến lược, cấu hình, dữ liệu và kết quả để so sánh, truy vết và tái lập mỗi thí nghiệm.
EXPERIMENT TRACKING ↗AI Research Loop
Để AI làm phần việc lặp lại.
Bạn kiểm soát quyết định.
Một chu trình nghiên cứu tự động, liên tục sàng lọc ứng viên chiến lược theo ràng buộc và tiêu chí do bạn thiết lập.
STEP 01
Generate
AI tạo giả thuyết & tín hiệu
STEP 02
Backtest
Kiểm thử trên dữ liệu lịch sử
STEP 03
Validate
Đánh giá độ bền & rủi ro
STEP 04
Iterate
Giữ ứng viên tốt & cải tiến
ĐIỀU KHIỂN LINH HOẠT
Không chỉ tìm chiến lược “đẹp” trên biểu đồ.
Thiết lập mục tiêu tối ưu, điều kiện loại bỏ và tiêu chuẩn kiểm chứng ngay từ đầu. Vòng lặp AI ưu tiên các tín hiệu có khả năng đứng vững trước chi phí giao dịch và dữ liệu chưa từng thấy.
- Tùy chỉnh objective: Sharpe, drawdown, turnover, stability
- Ràng buộc số lần thử nghiệm, độ phức tạp và chi phí
- Phân tách train / validation / test nhằm hạn chế data leakage
- Theo dõi lịch sử các giả thuyết được chấp nhận hoặc loại bỏ
● research.config.json ● AI LOOP READY
// Cấu hình minh họa cho một phiên AI research { "objective": "robust_risk_adjusted_return", "universe": ["BTC", "ETH", "XAUUSD"], "backtest": { "cost_model": "enabled", "walk_forward": true, "out_of_sample": true }, "constraints": { "max_drawdown": 0.15, "min_trades": 100, "max_iterations": 500 }, "mode": "human_in_the_loop" }
Research Intelligence
Phân tích sâu.
Quyết định dựa trên dữ liệu.
Một kết quả backtest tốt chưa đủ chứng minh Alpha. Nền tảng được định hướng để phân biệt hiệu suất trong mẫu và khả năng tổng quát hóa, đồng thời hiển thị rõ các yếu tố tác động.
✓
Xếp hạng đa tiêu chíSo sánh ứng viên theo mức sinh lời điều chỉnh rủi ro, chi phí và độ ổn định.
✓
Phân tích độ nhạy tham sốPhát hiện các vùng tham số ổn định thay vì một điểm tối ưu đơn lẻ.
✓
Khám phá dashboard ↗Lọc các tín hiệu mong manhÁp dụng kiểm tra out-of-sample và các ngưỡng rủi ro trước khi chọn chiến lược.
Alpha Candidate RankingDEMO DATA
Illustrative robustness score · higher is better
Validation: OOS + Walk-forward + Cost Model✓ QUALITY GATES
Lower scoreCandidate distributionHigher score
01 → 04Quy trình nghiên cứu khép kín
OOSKiểm định trên dữ liệu ngoài mẫu
24/7*Thiết kế hướng tới tự động hóa
∞Không gian giả thuyết để khám phá
* Khả năng chạy liên tục phụ thuộc hạ tầng triển khai. Đây là mô tả năng lực định hướng, không phải cam kết uptime.
Built for Researchers
Dành cho người nghiêm túc với Alpha
Từ một ý tưởng giao dịch đơn lẻ đến hàng nghìn tổ hợp thử nghiệm, nghiên cứu có cấu trúc giúp rút ngắn vòng phản hồi.
Quant Traders
Thử nghiệm và đánh giá các chiến lược systematic trên nhiều bối cảnh thị trường, có tính đến phí và rủi ro.
AI & ML Researchers
Khám phá tín hiệu, thử các bộ đặc trưng và so sánh thí nghiệm AI/ML theo một khung kiểm chứng thống nhất.
Research Teams
Chuẩn hóa quy trình thử nghiệm, cùng theo dõi kết quả và xây dựng thư viện ứng viên Alpha có thể kiểm toán.
Flexible Plans
Bắt đầu nhỏ. Mở rộng khi cần.
Cấu trúc gói minh họa cho hành trình từ nghiên cứu cá nhân đến triển khai đội ngũ. Mức giá thực tế sẽ được công bố khi sản phẩm thương mại hóa.
Explorer
Dành cho cá nhân làm quen với quantitative research.
Liên hệ
Thông tin giá đang cập nhật
- Workspace nghiên cứu cá nhân
- Backtest chiến lược cơ bản
- Chỉ số hiệu suất & rủi ro
- Lưu và so sánh thí nghiệm
- Tài liệu hướng dẫn
DÀNH CHO QUANT RESEARCH
Research Pro
Cho cá nhân và nhóm chuyên sâu muốn tự động hóa.
Liên hệ
Thông tin giá đang cập nhật
- Tất cả tính năng Explorer
- Backtest song song mở rộng
- AI Research Loop
- Walk-forward & OOS validation
- Risk và cost modeling nâng cao
- Quản lý phiên bản thử nghiệm
Enterprise
Cho nhóm nghiên cứu cần hạ tầng linh hoạt và kiểm soát.
Tùy chỉnh
Giải pháp theo nhu cầu triển khai
- Tất cả tính năng Research Pro
- Tùy chỉnh workload & compute
- Quản trị workspace và phân quyền
- Tích hợp dữ liệu & pipeline riêng
- Định hướng triển khai riêng
- Hỗ trợ theo thỏa thuận
FAQ
Những câu hỏi thường gặp
Alchefi là concept nền tảng kết hợp engine backtest hiệu năng cao với chu trình AI tự động đề xuất, đánh giá và cải tiến giả thuyết chiến lược. Website này là bản demo landing page giới thiệu sản phẩm.
Không. AI giúp tự động hóa nghiên cứu và mở rộng không gian thử nghiệm, nhưng không thể đảm bảo lợi nhuận hay loại bỏ rủi ro. Kết quả backtest có thể bị overfitting và không phản ánh hiệu suất tương lai.
Định hướng hỗ trợ dữ liệu time-series cho crypto, forex, kim loại và các thị trường khác thông qua pipeline dữ liệu phù hợp. Phạm vi hỗ trợ thực tế cần được xác nhận theo bản triển khai.
Áp dụng out-of-sample, walk-forward, kiểm định độ nhạy tham số, mô hình hóa chi phí và giới hạn số lần thử nghiệm. Việc kiểm định không thể loại bỏ hoàn toàn selection bias hoặc data snooping.
Đây là giao diện landing page mẫu. Các biểu đồ, số liệu và thông tin gói dịch vụ chỉ nhằm minh họa; chưa có kết nối với một backend backtesting hay AI agent thực tế.
THE NEXT EDGE STARTS HERE
Đưa nghiên cứu giao dịch lên một cấp độ mới.
Khám phá cách backtest tốc độ cao và AI Research Loop có thể hỗ trợ quy trình tìm kiếm Alpha của bạn.
Email liên hệ: admin@alchefi.com