Trên thị trường, không phải phiên nào cũng có cấu trúc giống nhau. Nếu nhìn lại một năm giao dịch của VNIndex hoặc phái sinh VN30, bạn sẽ thấy khá rõ: chỉ khoảng 60–65% số phiên là dao động trong biên độ “bình thường” (ví dụ ±0,7% so với tham chiếu). Khoảng 20% số phiên còn lại dao động rộng hơn hẳn (1–1,5%), và có một nhóm nhỏ, thường chỉ 5–8% số phiên, biến động rất khó chịu: mở cửa một kiểu, giữa phiên đảo chiều, cuối phiên bị kéo mạnh do tin tức hoặc do khối ngoại. Điều đáng nói là phần lớn những phiên “khó chịu” này không xuất hiện ngẫu nhiên, mà rơi đúng vào những ngày có thông tin: họp Fed rạng sáng hôm trước, Ngân hàng Nhà nước điều chỉnh tỷ giá, công bố CPI của Mỹ hoặc châu Âu, hoặc trong nước có tin liên quan đến nhóm ngành ngân hàng – bất động sản. Nói cách khác: lịch biến động là thứ có thể đoán trước, chỉ có hướng biến động là không.

Trong tài chính, đặc biệt là giao dịch định lượng (quant trading), việc phân tích các chỉ số kinh tế và sự kiện vĩ mô không chỉ giúp nhà đầu tư hiểu rõ tình hình nền kinh tế mà còn cung cấp dữ liệu đầu vào quan trọng cho các mô hình dự báo và chiến lược giao dịch. Những chỉ số này có thể ảnh hưởng mạnh đến tâm lý thị trường, từ đó tác động đến quyết định đầu tư và giao dịch. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu những chỉ số kinh tế quan trọng cần theo dõi và cách chúng ảnh hưởng đến thị trường tài chính trong chiến lược quant trading.

Trong lĩnh vực giao dịch tài chính, một trong những yếu tố quan trọng giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác là dòng tiền (capital flow). Dòng tiền không chỉ phản ánh sự thay đổi trong tâm lý và hành vi của các nhà đầu tư mà còn cung cấp thông tin quý giá về xu hướng thị trường. Một trong những phương pháp giao dịch hiệu quả được phát triển từ việc phân tích dòng tiền chính là Flow-based strategies. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn chi tiết về dòng tiền, tầm quan trọng của nó trong giao dịch, và cách thức áp dụng chiến lược dựa trên dòng tiền để tối ưu hóa kết quả giao dịch.

Trong lĩnh vực giao dịch tài chính, tín hiệu giao dịch đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định mua, bán hoặc giữ các tài sản tài chính. Tín hiệu giao dịch là nền tảng để xây dựng chiến lược giao dịch, giúp nhà đầu tư tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Tuy nhiên, việc hiểu và áp dụng tín hiệu giao dịch đúng cách lại không phải là điều dễ dàng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về tín hiệu giao dịch, các loại tín hiệu phổ biến và cách ứng dụng chúng vào thực tế giao dịch.

Ở Việt Nam chúng ta không có Thanksgiving, nhưng lại có một “cụm lễ hội” mạnh mẽ hơn hẳn bất kỳ giai đoạn nào khác trong năm: 11.11, Black Friday, 12.12, Giáng sinh, rồi nối mạch sang cận Tết và ngày vía Thần Tài. Khi tiêu dùng và chiến dịch giảm giá cùng tăng nhiệt, kỳ vọng của nhà đầu tư về doanh thu quý IV và đầu năm thường dịch chuyển trước cả khi báo cáo ra mắt. Câu hỏi thực tế với người làm định lượng là: những mốc này có tạo ra một độ lệch có thể đo lường được trên giá cổ phiếu hay không, độ lệch đó lặp lại đủ ổn định hay không, và nếu có thì biến nó thành quy tắc giao dịch, cắt lỗ, quản trị vốn như thế nào để sống sót qua nhiều mùa.

Trong thế giới tài chính hiện đại, nơi mọi quyết định đều có thể bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, tin đồn và sự nhiễu loạn thông tin, việc duy trì kỷ luật trong đầu tư là điều cực kỳ khó. System Trading ra đời để giải quyết chính vấn đề đó.

Trong lý thuyết tài chính hiện đại, người ta thường nói rằng tỷ giá hối đoái di chuyển ngẫu nhiên (random walk). Điều này xuất phát từ Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH): giá đã phản ánh toàn bộ thông tin sẵn có, do đó không ai có thể kiếm lời một cách bền vững từ dự đoán biến động tỷ giá. Tuy nhiên, hơn 50 năm qua, hàng trăm nghiên cứu thực nghiệm lại chỉ ra rằng — thị trường ngoại hối (FX) không hề “hoàn hảo” như sách vở. Nó tồn tại những “anomaly” – các hiện tượng phi hiệu quả có thể đo lường và khai thác được.

Khái niệm thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH) được Eugene Fama phát triển từ thập niên 1970, nhưng gốc rễ của nó bắt nguồn từ đầu thế kỷ XX với công trình của Louis Bachelier. Theo EMH, giá chứng khoán tại mọi thời điểm đã phản ánh đầy đủ các thông tin sẵn có; do đó, không nhà đầu tư nào có thể đạt được lợi nhuận vượt trội một cách bền vững. Dưới góc độ thống kê, điều này đồng nghĩa với việc chuỗi lợi nhuận của tài sản là ngẫu nhiên, không có tự tương quan và tuân theo một quá trình ngẫu nhiên (random walk).

Nếu bạn nhìn lại chuỗi giá vàng từ năm 2000 đến nay, sẽ thấy một điều: dù biến động, vàng vẫn là tài sản có “pattern” khá ổn định. Trung bình lợi nhuận năm khoảng 7–9%. Volatility (độ biến động) quanh 12–18%. Những cú sốc lớn (như 2008, 2011, 2020) đều có nguyên nhân rõ ràng và mô hình có thể “fit” lại được.

Khoảng hai thập kỷ qua, giới đầu tư toàn cầu dần nhận ra rằng việc “bám” chỉ số thị trường không luôn là lựa chọn tối ưu. Chỉ số vốn hóa lớn như VN-Index hay S&P 500 có xu hướng tập trung phần lớn tỷ trọng vào vài doanh nghiệp khổng lồ. Khi giá các mã này tăng quá mạnh, quỹ chỉ số buộc phải mua thêm, khiến rủi ro “mua đỉnh” trở nên hiện hữu. Trong khi đó, các quỹ chủ động tuy linh hoạt hơn nhưng lại đắt đỏ và phụ thuộc vào cảm tính của nhà quản lý.

Trong hơn nửa thế kỷ qua, mô hình Capital Asset Pricing Model (CAPM) được xem là nền tảng của định giá tài sản. CAPM giả định một quan hệ tuyến tính rõ ràng: cổ phiếu rủi ro cao (beta cao) sẽ phải trả lợi nhuận kỳ vọng cao hơn để bù đắp rủi ro, trong khi cổ phiếu rủi ro thấp (beta thấp) sẽ mang lại lợi nhuận thấp hơn.

Skewness là mô-men bậc ba của phân phối lợi suất, đo mức độ bất đối xứng quanh kỳ vọng. Khi skewness dương, phân phối có đuôi phải dài hơn, nghĩa là có nhiều phiên dao động nhỏ đi kèm xác suất thấp cho những cú tăng rất mạnh. Khi skewness âm, đuôi trái dài hơn, hàm ý rủi ro sụt mạnh trong thời gian ngắn. Khác với trung bình và phương sai chỉ nắm bắt “mức” và “độ rộng”, skewness mô tả “hình dạng”, tức là dấu vết của tâm lý và vị thế tích lũy trong dữ liệu giá.

Thị trường chứng khoán không thiếu những chiến lược giúp kiếm tiền, nhưng có một phong cách chỉ dành cho những người sống bằng tốc độ, kỷ luật và phản xạ — đó là lướt sóng siêu ngắn, hay anh em trong nghề hay gọi vui là scalping.

Trong thị trường phái sinh Việt Nam, nơi thanh khoản tập trung gần như toàn bộ vào hợp đồng VN30F1M, hành vi giá thường nhiễu, dao động mạnh và chịu ảnh hưởng lớn từ dòng tiền ngắn hạn. Vì vậy, một hệ thống giao dịch chỉ dựa trên một khung thời gian duy nhất thường không đủ — bạn có thể đúng hướng nhưng vẫn lỗ chỉ vì vào sai nhịp.

Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình phổ biến — trong lĩnh vực tài chính định lượng và giao dịch tự động (quant trading), nó đã trở thành công cụ chủ lực. Nhờ hàng loạt thư viện mạnh mẽ, lập trình viên và nhà đầu tư giờ có thể biến ý tưởng chiến lược thành mô hình thực thi — từ phân tích dữ liệu, backtesting tới triển khai live trading.

Một trong những quyết định tưởng chừng đơn giản nhưng lại ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả giao dịch — là việc chọn khung thời gian (time frame). Hầu hết các trader, đặc biệt là người mới, đều bắt đầu với câu hỏi: “Tôi nên giao dịch khung nào — 1 phút, 5 phút, hay khung ngày?” Thực tế, không có “khung thời gian tốt nhất”. Thị trường không quan tâm bạn vào lệnh ở 9h30 hay nắm giữ đến tháng sau. Cái thị trường phản hồi chỉ là xác suất và hành vi giá trong khung mà bạn chọn.

Thị trường tài chính là nơi con người, tâm lý và dữ liệu va vào nhau. Mỗi chu kỳ lại tạo ra những người thắng lớn, và để lại bài học cho những người đến sau. Nếu nhìn lại hơn 100 năm lịch sử, có một nhóm nhỏ trader đã để lại dấu ấn đến mức dù bạn đang làm trading định lượng, discretionary hay macro thì triết lý của họ vẫn còn nguyên giá trị. Dưới đây là 10 trader mà bất kỳ ai nghiên cứu thị trường nghiêm túc cũng nên hiểu rõ. Không chỉ để ngưỡng mộ, mà để rút ra cách họ tư duy về rủi ro, xác suất, và tâm lý con người.

Rủi ro thị trường (market risk) là rủi ro hệ thống ảnh hưởng đồng thời đến nhiều tài sản — không thể loại bỏ hoàn toàn nhưng có thể quản trị. Bài này trình bày phân tích chuyên sâu về bản chất các loại rủi ro thị trường, phương pháp đo lường chính, rồi đi vào 5 chiến lược giảm thiểu (risk tolerance, đa dạng hoá, hedging, giám sát liên tục, và tầm nhìn dài hạn). Cuối bài có phần cài đặt kỹ thuật và khuyến nghị quản trị.

Nhiều người nghĩ rằng xây dựng một chiến lược định lượng chỉ đơn giản là kết hợp vài chỉ báo kỹ thuật, chạy backtest và chọn ra mô hình có đường equity “đẹp”. Nhưng thực tế thì khác xa — một chiến lược có thể tồn tại ngoài thị trường thật cần một quy trình rõ ràng, có kiểm định và giới hạn rủi ro ở từng bước.

Hiện nay dữ liệu giống như “dầu mỏ” của thế kỷ 21, càng có nhiều, càng mạnh. Nhờ vào công nghệ và các thuật toán hiện đại, đầu tư tài chính đang chuyển mình mạnh mẽ: không còn chỉ dựa vào linh cảm hay tin đồn, mà thay vào đó là các mô hình toán học, xác suất, và chiến lược định lượng.