Đầu tư chứng khoán theo thuật toán là gì? 

Đầu tư chứng khoán theo thuật toán hay giao dịch thuật toán (Algorithmic Trading) là quá trình sử dụng chương trình máy tính để tự động thực hiện các lệnh giao dịch trên thị trường chứng khoán. Những lệnh này được thực hiện dựa trên các hướng dẫn giao dịch được lập trình từ trước, gọi là thuật toán. Thuật toán là một tập hợp các chỉ dẫn cụ thể để giải quyết vấn đề giao dịch, bao gồm quyết định khi nào mua hoặc bán, loại lệnh, giá cả và số lượng cổ phiếu. Các thuật toán sử dụng công thức phức tạp và mô hình toán học, kết hợp với sự giám sát của con người, để đưa ra quyết định mua hoặc bán chứng khoán trên sàn giao dịch. Giao dịch thuật toán thường áp dụng công nghệ giao dịch tần suất cao, cho phép thực hiện hàng ngàn giao dịch mỗi giây.

Mục tiêu chính của đầu tư chứng khoán theo thuật toán là loại bỏ cảm xúc khỏi quy trình giao dịch, đảm bảo thực hiện giao dịch một cách tối ưu nhất, đặt lệnh tức thì và giảm chi phí giao dịch. Các chiến lược phổ biến trong giao dịch thuật toán bao gồm: Chiến lược theo động lượng (Momentum); Chiến lược theo xu hướng (Trend-Following Strategies); Hồi về đường trung bình (Mean Reversion); Đường trung bình động đơn giản giao nhau (Simple Moving Average Crossover - SMA Crossover). 

Đầu tư chứng khoán theo thuật toán hoạt động như thế nào? 

Đầu tư chứng khoán theo thuật toán là một quá trình phức tạp nhưng hiệu quả cao, đặc biệt là khi áp dụng sức mạnh của công nghệ để đưa ra các quyết định đầu tư tự động. Quá trình này thường bắt đầu với các nhà phân tích định lượng, những người phát triển mã nguồn mở, xây dựng các thuật toán và chiến lược đầu tư.

Một phần quan trọng của quá trình này là việc phân tích tình hình thị trường theo thời gian thực. Các thuật toán được thiết kế để đánh giá động thái của thị trường và tìm kiếm cơ hội đầu tư dựa trên các thông tin và chỉ số khác nhau. Tính tự động của thuật toán giúp nhanh chóng đưa ra các quyết định, phản ứng linh hoạt đối với biến động của thị trường và cơ hội đầu tư xuất hiện.

Sau đó, hệ thống được tích hợp vào nền tảng giao dịch và tự động thực hiện các quyết định mua bán tài sản tài chính dựa trên dữ liệu và thông tin mà nó đã thu thập. Mức độ tự động này giúp tiết kiệm thời gian và năng lực cho nhà giao dịch, vì họ không cần theo dõi thị trường liên tục và đưa ra quyết định mua bán theo thời gian thực.

Đối với nhà đầu tư, điều này mang lại sự linh hoạt và hiệu suất cao hơn trong việc quản lý danh mục đầu tư của họ. Đầu tư chứng khoán theo thuật toán không chỉ giúp tối ưu hóa lợi nhuận mà còn giảm thiểu sai số và rủi ro. Tính tự động của hệ thống giúp tránh được những quyết định dựa trên cảm xúc, mang tính chủ quan.

Các chiến lược phổ biến

Momentum: Giao dịch dựa trên momentum tin rằng cổ phiếu hoặc tài sản tăng giá mạnh sẽ tiếp tục tăng, và ngược lại, cổ phiếu giảm giá mạnh sẽ tiếp tục giảm. Các thuật toán đà thường dựa vào việc phân tích dữ liệu giá cổ phiếu trong quá khứ để tìm ra xu hướng, sử dụng các chỉ báo kỹ thuật như trung bình động, chỉ số sức mạnh tương đối (RSI) và chỉ số MACD. Khi xu hướng mạnh mẽ được phát hiện, thuật toán sẽ khởi tạo giao dịch theo hướng đó cho đến khi xu hướng yếu đi và có dấu hiệu đảo chiều.

Chiến lược giao dịch dựa trên momentum tập trung vào việc khai thác xu hướng tăng hoặc giảm của cổ phiếu hoặc tài sản. Theo chiến lược này, nếu một cổ phiếu hoặc tài sản đã có xu hướng tăng giá mạnh, thì có khả năng nó sẽ tiếp tục tăng, và ngược lại, nếu có xu hướng giảm giá mạnh, thì có thể tiếp tục giảm. Các thuật toán đà thường dựa vào việc phân tích dữ liệu giá cổ phiếu trong quá khứ để xác định xu hướng hiện tại, sử dụng các chỉ báo kỹ thuật như trung bình động, chỉ số sức mạnh tương đối (RSI) và chỉ số MACD.

Khi một xu hướng mạnh mẽ được phát hiện, thuật toán sẽ khởi tạo giao dịch theo hướng đó và giữ vững đến khi xu hướng bắt đầu yếu đi hoặc xuất hiện dấu hiệu đảo chiều. Trong trường hợp xu hướng giảm, thuật toán có thể mở vị thế bán (short position), trong khi đối với xu hướng tăng, nó có thể mở vị thế mua (long position). Chiến lược này đặt trọng điểm vào việc kiểm soát đúng thời điểm để tham gia và thoát khỏi thị trường, dựa trên nhận định về sức mạnh hoặc yếu tố của xu hướng hiện tại. Tuy nhiên, như mọi chiến lược giao dịch, chiến lược momentum cũng đòi hỏi sự cẩn trọng và quản lý rủi ro để đảm bảo hiệu suất ổn định trong môi trường thị trường biến động.

Chiến lược theo xu hướng (Trend Following): Được xem là một trong những chiến lược “cổ điển”, chiến lược giao dịch dựa trên phân tích xu hướng thị trường nhận định rằng giá cả thường duy trì một hướng di chuyển nhất định qua thời gian. Hệ thống sẽ tự động mua vào khi nhận thấy xu hướng tăng giá và bán ra khi nhận diện được xu hướng giảm. Để xác định xu hướng thị trường, các thuật toán thường áp dụng các chỉ báo như Trung bình Động (Moving Averages - MA), Chỉ số Sức mạnh Tương đối (Relative Strength Index - RSI), hoặc Dải Bollinger. Chẳng hạn khi sử dụng Trung bình Động, thuật toán sẽ tính giá trung bình của một loạt các khoảng thời gian và từ đó rút ra dòng MA để đánh giá hướng đi của thị trường. Giá cổ phiếu cao hơn đường MA thường báo hiệu một xu hướng tăng giá, và ngược lại. Căn cứ vào đánh giá này, thuật toán có thể quyết định mua khi giá cắt lên qua đường MA hoặc bán ra khi giá rơi xuống và tiếp cận MA.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng những chiến lược dựa trên xu hướng không phải lúc nào cũng mang lại kết quả như mong đợi, đặc biệt trong điều kiện thị trường không ổn định hoặc khi không có một xu hướng rõ ràng. Trong những hoàn cảnh này, những phương pháp này có thể không phát huy tác dụng và thậm chí gây thiệt hại. Do đó, để tối ưu hóa kết quả, các nhà giao dịch thường kết hợp nhiều kiểu chiến lược giao dịch khác nhau, nhằm mục đích cân bằng và giảm thiểu rủi ro trong hoạt động giao dịch thuật toán của mình.

Quay về trung bình (Mean Reversion): Chiến lược này dựa vào giả định rằng giá tài sản sẽ quay về mức trung bình của chúng sau khi có biến động lớn. Chiến lược mean reversion sẽ phân tích dữ liệu giá cổ phiếu để tìm ra các tình huống mà tài sản bị mua quá mức (overbought) hoặc bán quá mức (oversold) và từ đó, đặt giao dịch ngược lại để tận dụng sự điều chỉnh giá về mức trung bình. Phổ biến trong chiến lược giao dịch theo cặp tài sản có mối quan hệ với nhau chẳng hạn như hai cổ phiếu trong cùng ngành, được giao dịch đồng thời. Thuật toán sẽ tìm kiếm biến động giá giữa hai tài sản và thực hiện các vị thế mua và bán để tận dụng ưu điểm của chiến lược. Chỉ báo kỹ thuật như MA và Bollinger Bands được sử dụng để xác định giá trung bình và đưa ra quyết định giao dịch. Tuy nhiên, chiến lược này chỉ hiệu quả trong thị trường dao động hẹp và đặc trưng bởi tính chất quay lại trung bình. Chiến lược cũng đòi hỏi kiểm tra và tối ưu hóa thường xuyên để đảm bảo hiệu suất và giảm thiểu rủi ro.

Đường trung bình động đơn giản giao nhau (Simple Moving Average Crossover): Chiến lược giao dịch thuật toán dựa trên chuyển động trung bình giao nhau sử dụng sự chuyển động của hai SMA khác nhau để tạo ra tín hiệu mua và bán trên thị trường. SMA là một chỉ số kỹ thuật tính toán giá trung bình của một tài sản trong một khoảng thời gian cụ thể, thường sử dụng giá đóng cửa. Các nhà giao dịch tự động sử dụng hai SMA với hai khoảng thời gian khác nhau, thường là SMA ngắn hạn (ví dụ: 50 ngày) và SMA dài hạn (ví dụ: 200 ngày). Khi SMA ngắn hạn cắt lên trên SMA dài hạn, nó tạo ra tín hiệu “golden cross” chỉ ra khả năng xu hướng tăng và một tín hiệu mua. Ngược lại, khi SMA ngắn hạn cắt xuống dưới SMA dài hạn, tạo ra tín hiệu “death cross” chiến lược chỉ ra khả năng xu hướng giảm và một tín hiệu bán.

Ưu và nhược điểm của đầu tư chứng khoán theo thuật toán

Ưu điểm:

Thực hiện các giao dịch phức tạp: Đầu tư chứng khoán theo thuật thuật toán cho phép thực hiện các giao dịch phức tạp như chuyển đổi giữa nhiều loại tài sản, tự động phân bổ tài sản và đồng thời quản lý rủi ro.

Giảm chi phí giao dịch: Phương pháp này giúp giảm chi phí giao dịch bằng cách loại bỏ các khoản chi phí liên quan đến việc tìm kiếm và thực hiện các giao dịch thủ công.

Sử dụng phân tích dữ liệu: Đầu tư chứng khoán theo thuật thuật toán sử dụng thuật toán máy tính để phân tích dữ liệu thị trường, cải thiện khả năng dự đoán và đưa ra quyết định mua/bán chứng khoán.

Giảm thiểu sai sót giao dịch: Phương pháp đầu tư này giúp giảm thiểu sai sót giao dịch do tính chính xác của thuật toán máy tính và khả năng tự động hóa quá trình giao dịch.

Backtesting: Có thể kiểm tra lại các chiến lược giao dịch bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để xác định xem đó có phải là chiến lược giao dịch khả thi hay không.

Thực hiện giao dịch nhanh chóng: Phương pháp này giúp thực hiện các giao dịch nhanh chóng bằng cách đưa ra quyết định mua/bán trong thời gian ngắn.

Kỷ luật và nhất quán hơn: Vì được cài đặt theo các quy tắc cụ thể, thuật toán giúp duy trì sự kỷ luật và nhất quán trong giao dịch.

Nhược điểm: 

Phụ thuộc vào công nghệ: Sự cần thiết về hệ thống máy tính chất lượng cao và kết nối internet nhanh chóng.

Phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử: Phương pháp này dựa vào phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán thị trường, có thể trở nên không chính xác khi thị trường thay đổi nhanh chóng hoặc có sự kiện bất ngờ xảy ra.

Chi phí vốn cao: Phát triển và triển khai hệ thống giao dịch thuật toán có thể đắt đỏ, người giao dịch cần phải trả các phí liên tục cho phần mềm và dữ liệu.

Khả năng mô phỏng không chính xác: Các thuật toán máy tính cần được đánh giá và kiểm tra thông qua mô phỏng để đảm bảo tính chính xác. Tuy nhiên, mô phỏng không thể hoàn toàn phản ánh tình huống thực tế, dẫn đến quyết định giao dịch có thể không chính xác.

Giới hạn khả năng tùy chỉnh: Giao dịch thuật toán dựa trên quy tắc cố định có thể giới hạn khả năng của người giao dịch tùy chỉnh giao dịch theo nhu cầu hoặc sở thích cụ thể. 

Ngọc Hải

Tài liệu tham khảo:

News Canvass. (2023, ngày 1 tháng 3). Basics of Algo Trading: Concepts & Examples. 5paisa. Truy cập từ https://www.5paisa.com/finschool/basics-of-algo-trading-and-examples/

Traders Union. (n.d.). Top Algo Trading Strategies. Truy cập từ https://tradersunion.com/interesting-articles/trading-strategies/top-algo-trading-strategies/

Chaudhary, S. (2014, ngày 10 tháng 10). The Basics of Algorithmic Trading: Concepts and Examples. Investopedia. Truy cập từ https://www.investopedia.com/articles/active-trading/101014/basics-algorithmic-trading-concepts-and-examples.asp#toc-advantages-and-disadvantages-of-algorithmic-trading

Công ty Chứng khoán HSC. (n.d.). Phương pháp Algo Trading [Algo Trading Methods]. Stock Insight HSC. Truy cập từ https://stockinsight.hsc.com.vn/phuong-phap-algo-trading/#hoi-ve-gia-trung-binh-mean-reversion