Xem thêm:
Lịch sử rực rỡ của Quantitative trading và những tên tuổi lớn gắn liền với nó
Có tới 70% – 80% lệnh mua bán trên Phố Wall được thực hiện từ phần mềm máy tính trong đó chủ yếu sử dụng Quant trading.
Quant Trader – Những người đứng đằng sau các Siêu máy tính, làm việc cho các quỹ đầu tư huyền thoại có thu nhập từ 250,000 đô – 500,000 đô mỗi năm.
Jim Simons, Ray Dalio, Ken Griffin,… – những nhà quản lý của các Hedge Fund (quỹ ứng dụng phương pháp Quant) lớn nhất trên thế giới như Citadel, Renaissance, SAC, Tudor, và Millennium luôn lọt vào top đầu danh sách người giàu nhất nước Mỹ và Thế giới do tạp chí Forbes bình chọn.
Ray Dalio, Jim Simons, Ken Griffin những bậc thầy về Quantitative trading.
Hiểu rõ hơn về Quantitative Trading
Quant bao gồm xây dựng các chiến lược giao dịch dựa trên phân tích định lượng, các công thức và mô hình toán cũng như khoa học dữ liệu để đưa ra quyết định giao dịch. Phương pháp này còn được kiểm chứng bằng việc sử dụng dữ liệu quá khứ như “Lợi nhuận”, “Mức độ biến động”,.. của cổ phiếu để xác định các mức lợi nhuận trong tương lai với rủi ro tương ứng. Từ đó phương pháp này có thể:
- Phân tích lợi nhuận cho chiến lược giao dịch
- Phân tích và dự báo mức độ biến động và rủi ro của cổ phiếu
- Xây dựng danh mục đầu tư tương ứng với mức rủi ro mong muốn
- Xác định quy mô và quản lý rủi ro giữa các chiến lược giao dịch.
Tất cả hoàn toàn dựa trên dữ liệu, căn cứ được đánh giá là ưu việt hơn rất nhiều so với các yếu tố khác dễ bị cảm tính chi phối.
Công cụ phân tích đầu tư sử dụng trong Quantitative trading.
Các thành phần cấu tạo nên Quantitative trading:
Các nhà đầu tư và các tổ chức tài chính sử dụng quantitative trading để tận dụng khả năng tính toán nhanh chóng và khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu. Các chiến lược quantitative thường sử dụng các mô hình toán học, thống kê, machine learning và các phương pháp khác để xác định các cơ hội giao dịch và quản lý rủi ro.
Quantitative trading components.
Dưới đây là một số ví dụ về cách các phương pháp này có thể được tích hợp vào chiến lược quantitative:
- Mô hình Toán học:
Mô hình Black-Scholes: Được sử dụng để định giá tùy chọn và hiểu biểu đồ biến động giá cổ phiếu.
Mô hình Mean-Reversion: Dựa trên giả định rằng giá của một tài sản sẽ có xu hướng quay trở lại giá trung bình của nó sau một thời kỳ biến động.
- Thống kê:
Kiểm định giả thuyết thống kê: Sử dụng để xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các tập dữ liệu hay không.
Phân tích phương sai (Variance Analysis): Đánh giá biến động và rủi ro của các tài sản.
- Machine Learning:
Học máy phân loại: Sử dụng để xác định xu hướng và nhận dạng các mô hình trong dữ liệu.
Mạng nơ-ron: Dùng để xử lý các mô hình phức tạp và học từ dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về giá cổ phiếu.
Các chiến lược quantitative có thể kết hợp nhiều loại mô hình và phương pháp để tối ưu hóa hiệu suất và giảm rủi ro. Việc sử dụng machine learning càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực này do khả năng của nó trong việc xử lý dữ liệu phức tạp và học từ các mô hình phi tuyến tính.
Quản lý rủi ro trong quantitative trading
Đây là một phần quan trọng của chiến lược quantitative trong lĩnh vực giao dịch tài chính. Đối với các nhà đầu tư và tổ chức sử dụng các mô hình toán học, thống kê và machine learning, việc hiểu và quản lý rủi ro là chìa khóa để bảo vệ vốn và đảm bảo tính bền vững trong thời gian dài. Dưới đây là một số phương pháp quản lý rủi ro thường được áp dụng trong lĩnh vực này:
Diversification (Đa dạng hóa): Phân bố vốn vào nhiều tài sản khác nhau để giảm thiểu rủi ro. Điều này giúp giảm ảnh hưởng của sự biến động đột ngột của một tài sản đối với toàn bộ portoflio.
Position Sizing (Kích thước vị thế): Xác định kích thước của mỗi vị thế dựa trên mức độ rủi ro chấp nhận được. Điều này giúp kiểm soát tỷ lệ rủi ro so với tổng vốn đầu tư.
Stop Loss và Take Profit (Dừng lỗ và Chốt lời): Đặt mức dừng lỗ để giảm thiểu thiệt hại khi thị trường di chuyển ngược lại dự định, và đặt mức chốt lời để thu hồi lợi nhuận khi mục tiêu được đạt đến.
Scenario Analysis (Phân tích tình huống): Xác định các kịch bản khả thi và đánh giá tác động của chúng đối với portoflio. Điều này giúp định rõ rủi ro trong các điều kiện thị trường khác nhau.
Stress Testing (Kiểm tra áp lực): Kiểm tra hiệu suất của portoflio dưới các điều kiện thị trường khắc nghiệt để đánh giá khả năng chống đựng và ổn định của chiến lược.
VaR (Value at Risk – Giá trị tại Rủi ro): Đo lường rủi ro dựa trên xác suất mất mát trong một khoảng xác định và giúp định rõ mức độ rủi ro tối đa mà một portoflio có thể chịu.
Quản lý rủi ro không chỉ là về việc tránh mất mát, mà còn là về việc tối ưu hóa mức độ rủi ro để đạt được một sự cân bằng giữa lợi nhuận và an toàn vốn. Điều này đặt ra một thách thức lớn đối với các nhà quản lý quỹ và nhà đầu tư quantitative khi phải liên tục theo dõi và điều chỉnh chiến lược của họ theo sự thay đổi của thị trường và điều kiện kinh tế.
Quantitative trading còn là điều bí ẩn ở Việt Nam
Tại Việt Nam phương pháp này đang dần trở lên phổ biến, tuy nhiên vẫn có phần “bí mật”. Những tài liệu, bài giảng của các chuyên gia Quant gần như không có. Đây dường như là tài sản “mật” của các nhóm Quant, vì là nguồn đem lại lợi thế cạnh tranh cho họ nên không thể chia sẻ. Hy vọng rằng trong tương lai không xa bí mật này sẽ được chia sẻ rộng rãi trong cộng đồng trader Việt.