Với nhà đầu tư Việt Nam, PAMM và Copy Trading thường được quảng bá chung một nhóm: “đầu tư thụ động”, “không cần biết phân tích”, “chỉ cần chọn người giỏi”. Nhưng nếu nhìn kỹ, hai mô hình này khác nhau ngay ở điểm nền tảng nhất: PAMM là bạn ủy quyền cho người khác giao dịch trên một tài khoản chung, còn Copy Trading là bạn vẫn giữ tài khoản của mình và chỉ sao chép lệnh. Nghe thì giống nhau, nhưng trong thực tế nó tạo ra hai cảm giác hoàn toàn khác: PAMM giống như “gửi tiền cho người khác lái xe hộ”, còn Copy Trading giống “ngồi xe của mình nhưng bật chế độ chạy theo xe dẫn đường”. Một khi bạn hiểu sự khác nhau về quyền kiểm soát, bạn sẽ thấy phần lớn câu chuyện “an toàn hơn” hay “nguy hiểm hơn” đều xoay quanh đúng điểm này.
Ở Việt Nam, khái niệm “penny stock” thường không được định nghĩa theo kiểu một mốc giá cứng như trong vài thị trường khác, nhưng trong thực tế nhà đầu tư vẫn hiểu khá giống nhau: đó là nhóm cổ phiếu giá thấp, thường thuộc doanh nghiệp vốn hóa nhỏ, thanh khoản có thể “lúc có lúc không”, và biến động giá thường mạnh hơn phần còn lại của thị trường. Có những mã giá thấp vì doanh nghiệp thật sự yếu, kết quả kinh doanh xấu kéo dài, bị suy giảm niềm tin nên giá bị “đè” xuống. Nhưng cũng có những mã giá thấp vì giai đoạn thị trường xấu làm định giá co lại, hoặc doanh nghiệp nhỏ nhưng đang trong quá trình tái cấu trúc, có câu chuyện hồi phục. Chính sự lẫn lộn giữa hai nhóm này tạo ra cảm giác “đi tìm vàng trong cát”, khiến penny trở thành thứ cực kỳ hấp dẫn với nhà đầu tư thích cảm giác “mua rẻ”.
Nếu nhìn lại 3–5 năm gần đây, algorithmic trading đã thay đổi rất nhiều. Trước đây, chỉ cần một chiến lược có equity curve đẹp trên backtest là đủ để nhiều người tin rằng mình đã tìm ra “công thức in tiền”. Nhưng bước sang 2026, môi trường thị trường buộc người làm algo phải trưởng thành hơn. Biến động cao hơn, dòng tiền luân chuyển nhanh hơn, và sự cạnh tranh cũng dày đặc hơn. Điều này khiến lợi thế không còn nằm ở việc bạn có một mô hình phức tạp hay không, mà nằm ở việc hệ thống của bạn có thực sự sống sót được trong điều kiện xấu hay không.
Tâm lý tài chính (Behavioral Finance) là một lĩnh vực nghiên cứu tâm lý học và kinh tế học, giúp giải thích tại sao những nhà đầu tư, dù có kỹ năng hay kiến thức, vẫn thường xuyên đưa ra các quyết định tài chính không hợp lý. Đặc biệt, tâm lý tài chính không đồng ý với giả thuyết của lý thuyết tài chính truyền thống, cho rằng mọi quyết định trong thị trường đều được đưa ra một cách hợp lý và tối ưu. Trái lại, tâm lý tài chính nhìn nhận rằng con người thường xuyên bị chi phối bởi cảm xúc, và điều này có thể dẫn đến những sai lầm trong giao dịch.
Market flow trading, hiểu đơn giản, không phải là cố đoán xem giá sẽ lên hay xuống, mà là quan sát dòng tiền và hành vi giao dịch đang thực sự diễn ra. Thay vì hỏi “cổ phiếu này rẻ hay đắt”, market flow đặt câu hỏi: ai đang mua, ai đang bán, và họ có đang quyết liệt hay không.
Trong quantitative finance, câu hỏi Python hay C++ xuất hiện rất sớm, thường ngay khi người ta bắt đầu viết những dòng code đầu tiên cho trading. Điều thú vị là câu hỏi này không bao giờ có câu trả lời dứt khoát, và chính việc nó tồn tại suốt nhiều năm cho thấy một điều: hai ngôn ngữ này không thay thế nhau, mà phục vụ những mục đích rất khác nhau. Nếu chỉ nhìn ở mức bề mặt, người ta thường nói Python dễ nhưng chậm, C++ khó nhưng nhanh. Nhưng trong công việc quant thực tế, sự khác biệt quan trọng hơn nhiều nằm ở bạn đang giải quyết loại vấn đề gì, và ở giai đoạn nào của pipeline.
Pairs trading là một trong những chiến lược định lượng xuất hiện rất sớm và tồn tại lâu dài trên thị trường tài chính. Ý tưởng cốt lõi của nó nghe qua thì rất dễ hiểu: hai tài sản có mối quan hệ chặt chẽ với nhau trong quá khứ thì khi mối quan hệ đó bị lệch đi, thị trường sẽ có xu hướng kéo chúng quay lại trạng thái “bình thường”. Chính sự đơn giản này khiến pairs trading từng được xem là một chiến lược gần như hiển nhiên, đặc biệt trong giai đoạn thị trường còn ít cạnh tranh và chi phí giao dịch thấp.
Một danh mục đầu tư, dù được xây dựng cẩn trọng đến đâu, cũng luôn chứa đựng những giả định ngầm về tương lai. Những giả định này hiếm khi được viết ra thành lời, nhưng lại quyết định cách danh mục phản ứng khi thị trường đi vào những trạng thái bất lợi. Vấn đề không nằm ở việc có giả định hay không, mà ở chỗ nhà đầu tư có ý thức được những giả định đó hay không.
Nhiều người nghĩ thua lỗ đến từ việc chọn sai cổ phiếu, vào sai điểm, hoặc thiếu công cụ phân tích. Nhưng nếu nhìn đủ lâu, bạn sẽ thấy một thứ lặp đi lặp lại ở hầu hết tài khoản: thua lỗ thường xuất phát từ hành vi, không phải từ “thiếu chỉ báo”.
Trong trading, “theo xu hướng” (trend-following) là một trong những khái niệm được nhắc tới nhiều nhất, nhưng cũng bị hiểu sai nhiều nhất. Không ít người nghĩ rằng trend-following đơn giản là mua khi giá tăng, bán khi giá giảm, hoặc gắn vài chỉ báo lên chart rồi chờ tín hiệu.
Bollinger Bands thường được giới thiệu như một công cụ “đơn giản mà hiệu quả”. Giá chạm dải trên thì được coi là quá mua, chạm dải dưới thì được coi là quá bán. Ý tưởng nghe rất tự nhiên: giá đi quá xa mức trung bình thì sẽ quay về. Với nhiều nhà đầu tư mới, đây là một trong những chiến lược đầu tiên họ tiếp cận, vì nó trực quan, dễ hiểu và có vẻ rất hợp lý về mặt logic.
Relative Strength Index (RSI) là một trong những chỉ báo kỹ thuật phổ biến nhất trên thị trường tài chính. Với rất nhiều nhà đầu tư, RSI gần như đồng nghĩa với một quy tắc đơn giản: RSI trên 70 là quá mua, dưới 30 là quá bán. Từ đó, RSI được sử dụng như một công cụ bắt đỉnh đáy trực quan, nhanh gọn và “có vẻ hợp lý”.
Trong nhiều thập kỷ, phần lớn lý thuyết tài chính hiện đại được xây dựng trên một giả định tưởng như hiển nhiên: lợi suất tài sản tuân theo phân phối chuẩn. Giả định này ăn sâu đến mức trở thành “ngôn ngữ mặc định” của ngành tài chính – từ mô hình định giá, đo lường rủi ro cho tới cách chúng ta nói về xác suất.
Một giả định ngầm mà nhiều nhà đầu tư Việt Nam mang theo khi tiếp cận các chiến lược nước ngoài là: nếu một chiến lược đã hoạt động tốt ở Mỹ, châu Âu hay Nhật Bản, thì khi đưa về Việt Nam, nó cũng sẽ hoạt động – chỉ cần “điều chỉnh một chút”.
Có lẽ không ai phủ nhận rằng thị trường tài chính toàn cầu đang trải qua một cuộc chuyển mình âm thầm nhưng sâu rộng. Còn nhớ vài năm trước, khi nói về AI trong đầu tư, nhiều người cả trên diễn đàn và ngoài đời thường thắc mắc rằng AI chỉ là “trò vui” cho các nhà phát triển phần mềm và không thể tác động sâu đến thị trường thật. Nhưng nếu nhìn vào những gì đang diễn ra trên thế giới kể từ cuối năm 2024 đến đầu 2026, hãy chấp nhận một điều: AI đã bước vào định lượng theo cách mà gần như không ai có thể phớt lờ được nữa.
Trong giao dịch theo hệ thống, khoảnh khắc khó chịu nhất không phải là một phiên thua lỗ lớn, mà là một chuỗi thua đều đặn kéo dài. Ở thị trường Việt Nam, đặc biệt với phái sinh VN30F1M, sáu tháng liên tục không hiệu quả là đủ để khiến phần lớn trader bắt đầu nghi ngờ mọi thứ mình đang làm.
Một trong những giả định ngầm nhưng có ảnh hưởng lớn nhất đến cách nhà đầu tư tiếp cận thị trường là việc coi thị trường tài chính như một cỗ máy. Theo cách nhìn này, nếu hiểu đủ rõ các biến số đầu vào, nếu xây dựng được mô hình đủ tinh vi, ta có thể dự đoán chính xác đầu ra – giá sẽ đi đâu, khi nào, và bao xa.
Mô hình head and shoulders (vai đầu vai) là một trong những mô hình phân tích kỹ thuật cơ bản nhưng rất mạnh mẽ trong việc dự đoán xu hướng thị trường. Mô hình này rất phổ biến trong các giao dịch chứng khoán cơ sở và phái sinh, đặc biệt là tại các thị trường có độ biến động cao như Việt Nam. Được coi là mô hình đảo chiều, head and shoulders thường xuất hiện sau một xu hướng tăng, báo hiệu rằng giá có thể đảo chiều giảm, hoặc có thể xuất hiện ngược lại sau một xu hướng giảm, báo hiệu sự đảo chiều thành tăng.
Khi trader mới bước vào thị trường, đặc biệt là phái sinh VN30, một trong những câu chuyện được kể nhiều nhất là: “Có market maker kéo giá quét stop”. Sau vài lần bị hit stop rất gọn, đúng đỉnh đúng đáy, cảm giác đó là hoàn toàn thật. Nhưng nếu dừng lại ở mức “có ai đó săn mình”, thì rất dễ đi lạc hướng.
video-image

Truy Cập Miễn Phí Thư Viện Bot Tín Hiệu Giao Dịch Tự Động

Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Truy cập ngay!