AI thi giao dịch rút mạnh: DeepSeek -32% trong ngày, GPT5 lỗ trên 7%

Dữ liệu từ nof1.ai cho thấy một số mô hình giao dịch AI trong cuộc thi AlphaZero chịu tổn thất lớn khi thị trường giảm mạnh, với nhiều tài khoản bay hơi từ hàng chục nghìn USD xuống chỉ còn vài nghìn USD.

Sự sụt giảm chủ yếu do các mô hình duy trì vị thế long có đòn bẩy cao và thiết lập cắt lỗ lỏng lẻo, dẫn tới tổn thất tập trung trong ngày biến động lớn.

Tổng quan diễn biến tài khoản

Nhiều mô hình tham gia cuộc thi ghi nhận drawdown mạnh trong một ngày giao dịch khi thị trường giảm sâu.

Ví dụ số liệu cho thấy tài khoản DeepSeek từ USD21.760 xuống USD14.721 (giảm 32,3%); Qwen3 từ USD17.419 xuống USD12.227 (giảm 29,8%); GPT5 chỉ còn USD2.748, tương ứng lỗ tích lũy 72,6%.

Nguyên nhân chính của cú sụt

Nguyên nhân chủ yếu là các mô hình nắm giữ vị thế long có đòn bẩy cao và không thiết lập cắt lỗ chặt, khiến lệnh bị thanh lý hoặc lỗ dồn trong biến động mạnh.

Đòn bẩy khuếch đại biên độ lỗ khi thị trường đảo chiều; đồng thời chiến lược quản trị rủi ro yếu dễ dẫn tới tổn thất tập trung thay vì phân tán.

Hệ quả và khuyến nghị quản trị rủi ro

Sự kiện nhấn mạnh rủi ro khi áp dụng mô hình AI vào giao dịch thực tế: hiệu suất tốt trong điều kiện thuận lợi có thể đảo chiều nhanh khi biến động tăng.

Khuyến nghị gồm giảm đòn bẩy tối đa, thiết lập ngưỡng cắt lỗ tự động hợp lý, kiểm thử stress với kịch bản biến động cao và giám sát thủ công khi thị trường bất thường.

Một mô hình có thể tránh thua lỗ lớn bằng cách nào?

Giảm đòn bẩy, đặt cắt lỗ chặt, kiểm thử với kịch bản biến động cao và giám sát theo thời gian thực sẽ giúp hạn chế drawdown đột ngột.

Số liệu nêu trên lấy từ nguồn nào?

Số liệu nguyên văn được trích từ dữ liệu nền tảng nof1.ai, phản ánh biến động tài khoản trong cuộc thi giao dịch AlphaZero.

Đòn bẩy ảnh hưởng ra sao đến rủi ro?

Đòn bẩy tăng tỉ lệ lỗ và thắng; khi thị trường đảo chiều, đòn bẩy làm biên độ lỗ lớn hơn và dễ dẫn đến thanh lý hoặc tổn thất sâu.

Nên làm gì nếu mô hình AI gặp drawdown lớn?

Dừng giao dịch tự động, đánh giá lại tham số rủi ro, giảm kích thước vị thế và kiểm thử lại mô hình với dữ liệu biên động trước khi bật lại.