4 CHIẾN LƯỢC GIAO DỊCH THUẬT TOÁN (ALGORITHMIC TRADING)

Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển của cách mạng khoa học công nghệ, các ứng dụng của máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra một dòng xoáy các giao dịch công cụ tài chính thay đổi chóng mặt, trong đó các giao dịch thuật toán (Algorithmic Trading - AI) được thực hiện tự động đã trở thành xu hướng của thời đại.

1. Về giao dịch thuật toán (Algorithmic Trading)

Giao dịch thuật toán là gì?

Giao dịch thuật toán (hay còn gọi là giao dịch tự động, giao dịch hộp đen hoặc giao dịch thuật toán) sử dụng chương trình máy tính tuân theo một thuật toán xác định để thực hiện giao dịch. Về lý thuyết, giao dịch có thể tạo ra lợi nhuận với tốc độ và tần suất mà con người không thể thực hiện được.

Các thuật toán được xác định dựa trên thời gian, giá cả, số lượng hoặc bất kỳ mô hình toán học nào. Ngoài cơ hội lợi nhuận cho nhà giao dịch, giao dịch thuật toán còn khiến thị trường trở nên thanh khoản hơn và giao dịch có hệ thống hơn bằng cách loại trừ tác động của cảm xúc con người lên hoạt động giao dịch.

Giao dịch thuật toán hoạt động như thế nào?

Giả sử một nhà giao dịch tuân theo các tiêu chí giao dịch đơn giản sau:

Sử dụng hai hướng dẫn đơn giản này, một chương trình máy tính sẽ tự động theo dõi giá cổ phiếu (và các chỉ báo trung bình động) và đặt lệnh mua và bán khi đáp ứng các điều kiện xác định. Nhà giao dịch không còn cần phải theo dõi giá và biểu đồ trực tiếp hoặc đặt lệnh theo cách thủ công. Hệ thống giao dịch thuật toán thực hiện việc này một cách tự động bằng cách xác định chính xác cơ hội giao dịch.

2. 4 chiến lược giao dịch thuật toán (Algo Trading)

2.1. Chiến lược theo xu hướng (Trend-Following Strategies)

Chiến lược này dựa trên giả định rằng giá sẽ tiếp tục di chuyển theo một xu hướng cụ thể. Algo trading sẽ theo dõi xu hướng và thực hiện giao dịch mua khi giá tăng và bán khi giá giảm.

Để xác định xu hướng, thuật toán sử dụng các chỉ báo kỹ thuật như MA (trung bình động), RSI (chỉ số sức mạnh tương đối) hoặc Bollinger Bands (dải Bollinger). Sử dụng MA, ví dụ, thuật toán sẽ tính trung bình giá trong một khoảng thời gian nhất định và sử dụng đường này để đánh giá xu hướng. Nếu giá ở trên đường MA, xu hướng được xem là tăng, và ngược lại. Khi xác định xu hướng, thuật toán thực hiện mua vào hoặc bán ra tùy thuộc vào chiến lược được lập trình. Ví dụ, khi xu hướng là tăng, thuật toán mua vào khi giá vượt qua đường MA và bán ra khi giá đảo chiều và chạm vào đường MA.

Tuy nhiên, chiến lược theo xu hướng không phải lúc nào cũng hiệu quả, đặc biệt là khi thị trường biến động mạnh và không có xu hướng rõ ràng. Trong những tình huống này, chiến lược này có thể dẫn đến các giao dịch không hiệu quả và thua lỗ. Vì vậy, nhà đầu tư thường kết hợp nhiều chiến lược khác nhau để cải thiện hiệu suất trong giao dịch thuật toán algo trading.

2.2. Cân bằng các chỉ số (Index Fund Rebalancing)

Chiến lược này hoạt động dựa trên việc điều chỉnh lại tỷ lệ của danh mục đầu tư của một quỹ chứng khoán theo tỷ lệ nhất định. Nếu tỷ lệ này bị độ chệch do biến động giá cổ phiếu, thuật toán sẽ thực hiện giao dịch mua hoặc bán để đưa tỷ lệ về mức cân bằng ban đầu.

Để thực hiện cân bằng danh mục đầu tư, thuật toán sử dụng các chỉ báo kỹ thuật như MA. Nếu tỷ lệ đầu tư của một cổ phiếu lệch quá xa so với mức cân bằng ban đầu, thuật toán sẽ thực hiện các giao dịch để đưa tỷ lệ về mức cân bằng.

Tuy nhiên, chiến lược này có nhược điểm là việc cân bằng thường chỉ diễn ra định kỳ, ví dụ như hàng tháng hoặc hàng quý. Trong thời gian giữa các kỳ cân bằng, danh mục đầu tư có thể mất cân bằng và tăng rủi ro. Chiến lược này cũng chỉ phù hợp cho các quỹ đầu tư chứng khoán và không được ứng dụng rộng rãi cho nhà đầu tư cá nhân.

2.3. Đảo chiều về trung bình (Mean Reversion)

Chiến lược này dựa trên giả định rằng giá của một tài sản sẽ quay lại giá trung bình của nó sau khi có sự lệch khỏi mức đó. Khi giá tài sản tăng hoặc giảm đột ngột, thuật toán sẽ thực hiện mua vào hoặc bán ra để đưa giá trị trở lại mức trung bình.

Nếu giá tài sản thấp hơn giá trung bình, thuật toán sẽ mua vào với hy vọng giá sẽ tăng trở lại. Ngược lại, nếu giá cao hơn giá trung bình, thuật toán sẽ bán ra với hy vọng giá sẽ giảm về mức trung bình.

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.

2.4. Cơ hội chênh lệch giá (Arbitrage Opportunities)

Chiến lược Cơ hội chênh lệch giá là phương pháp tận dụng chênh lệch giá giữa các thị trường hoặc sản phẩm khác nhau để tạo ra lợi nhuận. Trong algo trading, thuật toán được sử dụng để quét và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn thông tin, nhằm phát hiện cơ hội chênh lệch giá.

Các cơ hội chênh lệch giá có thể bao gồm:

Kiến thức về tài chính và công nghệ, cũng như khả năng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định giao dịch đúng đắn - là những yếu tố cần thiết để sử dụng giao dịch thuật toán hiệu quả. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, giao dịch thuật toán, hay algo trading sẽ tiếp tục được cải tiến và phát triển để trở thành một công cụ hữu ích hỗ trợ cho các nhà đầu tư và tổ chức tài chính trên thị trường chứng khoán.

Thuỳ Trang

Tài liệu tham khảo

1, Đức H. (2023, December 12). Algo trading là gì? 4 Chiến lược giao dịch với algo trading. Stock Insight - Chứng Khoán Trong Tầm Tay. https://stockinsight.hsc.com.vn/phuong-phap-algo-trading/

2, Seth, S. (2023, December 14). Basics of Algorithmic Trading: Concepts and Examples. Investopedia. https://www.investopedia.com/articles/active-trading/101014/basics-algorithmic-trading-concepts-and-examples.asp

📌 HÃY KIỂM THỬ CHIẾN LƯỢC VỚI CHỈ BÁO TRÊN TẠI QMTRADE NGAY HÔM NAY: QMTRADE