Giới thiệu về giao dịch thuật toán

Sự phát triển của thuật toán trong giao dịch bắt đầu sau khi các hệ thống giao dịch máy tính được giới thiệu tại các thị trường tài chính Mỹ trong những năm 1970. Giao dịch thuật toán (còn gọi là giao dịch tự động, giao dịch algo) là quá trình sử dụng máy tính được lập trình theo một tập hợp các hướng dẫn xác định để đặt lệnh giao dịch nhằm tạo lợi nhuận với tần suất và tốc độ mà con người không thể thực hiện được. Các quy tắc được xác định dựa trên giá, số lượng, thời gian hoặc bất kỳ mô hình toán học nào.

Ngoài cơ hội tạo lợi nhuận cho nhà giao dịch, giao dịch thuật toán còn làm cho thị trường trở nên thanh khoản hơn và khiến giao dịch trở nên hệ thống hơn bằng cách loại bỏ ảnh hưởng cảm xúc của con người trong các nhiệm vụ giao dịch.

Giao dịch thuật toán có thể là sự kết hợp giữa giao dịch máy và sự can thiệp của con người, hoặc có thể là phần mềm giao dịch tự động hoàn toàn, chỉ cần bật máy và nó sẽ thực hiện tất cả các giao dịch một cách tự động.

Giao dịch thuật toán hoạt động như thế nào?

Giao dịch thuật toán xác định những bất cập trên thị trường và khai thác chúng để tạo lợi nhuận. Các chiến lược giao dịch thuật toán tuân theo một bộ quy tắc cụ thể. Ví dụ: một nhà giao dịch mua 50 cổ phiếu khi MA 50 ngày vượt qua MA 200 ngày và bán khi MA 50 ngày giảm xuống dưới MA 200 ngày. Thuật toán này tự động theo dõi và đặt lệnh mua bán khi đáp ứng điều kiện đã định.

Ưu và nhược điểm của giao dịch thuật toán

Trường hợp ví dụ về tính nghiêm trọng của giao dịch thuật toán:

Trường hợp “The Hound of Hounslow” là một ví dụ nổi tiếng về các rủi ro và hậu quả tiêu cực của giao dịch thuật toán.

Trong năm 2010, một nhà giao dịch người Anh tên Navinder Singh Sarao, được mệnh danh là “The Hound of Hounslow”, đã sử dụng các chiến thuật giao dịch thuật toán để giả mạo thị trường. Anh ta đã tạo ra các lệnh giao dịch giả, hay còn gọi là “spoofing”, nhằm lừa đảo các nhà giao dịch khác và gây ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Các lệnh này được thiết kế để không bao giờ được thực hiện nhưng lại làm thay đổi cách mà các nhà giao dịch khác nhận thức về giá cả trên thị trường.

Sự kiện này đã dẫn đến một “flash crash” - một sụp đổ nhanh chóng và đáng kể về giá cổ phiếu, trong đó chỉ số Dow Jones đã mất hơn 600 điểm chỉ trong vài phút, trước khi phục hồi nhanh chóng. Sự việc đã làm rõ mức độ nghiêm trọng mà giao dịch thuật toán có thể ảnh hưởng đến thị trường tài chính, cũng như tiềm năng gây ra sự bất ổn.

Các chiến lược giao dịch thuật toán phổ biến

Chiến lược theo dõi xu hướng (Trend-Following)

Chiến lược này tận dụng các chuyển động dài hạn, trung hạn và ngắn hạn của thị trường. Thay vì cố gắng dự đoán xu hướng mới, chiến lược này dựa trên việc duy trì xu hướng hiện tại, sử dụng chỉ số trung bình động để xác định thời điểm mua hoặc bán tốt nhất.

Cơ hội đối ứng (Arbitrage Opportunities)

Đối ứng là khi nhà đầu tư mua cổ phiếu ở thị trường giá thấp và bán ở thị trường giá cao hơn. Chiến lược này thường được sử dụng trong giao dịch tần suất cao (HFT), bao gồm nhiều hình thức đối ứng như đối ứng chỉ số, đối ứng biến động và đối ứng thống kê.

Tái cân bằng (Rebalancing)

Chiến lược này liên quan đến việc phân tích và điều chỉnh các khoản đầu tư trong danh mục đầu tư để duy trì mức rủi ro mong muốn. Cân bằng lại thường xuyên có thể tạo ra lợi nhuận từ sự thay đổi giá cả trên thị trường.

Phạm vi giao dịch hoặc Hồi quy trung bình (Trading Range or Mean Reversion)

Sử dụng thuật toán để mua khi giá của tài sản di chuyển ra ngoài phạm vi đã định, dựa trên giả định rằng giá sẽ quay trở lại mức trung bình.

Giá trung bình theo khối lượng và thời gian (VWAP và TWAP)

Chiến lược này dựa trên việc tính toán giá trung bình của một tài sản trong ngày dựa trên khối lượng giao dịch và thời gian, được sử dụng để đảm bảo giá mua hoặc bán không gây ảnh hưởng lớn đến thị trường.

Phân tích kỹ thuật và giao dịch theo cặp (Technical Analysis and Pairs Trading)

Sử dụng các chỉ số kỹ thuật để phát hiện mẫu hành vi của thị trường và giao dịch cặp dựa trên sự tương quan giữa hai tài sản, nhằm tạo ra lợi nhuận dựa trên sự chênh lệch giá giữa chúng.

Nhận dạng mẫu và biến động (Pattern Recognition and Volatility)

Các nhà giao dịch ngày sử dụng nhận dạng mẫu để theo dõi các mẫu hình như cốc và tay cầm, cờ và các mẫu hình khác. Họ cũng tận dụng các giai đoạn biến động cao để kiếm lời khi thị trường kém hiệu quả nhất.

Kiểm thử quá khứ (Backtesting)

Backtesting là thành phần quan trọng tạo nên sự thành công của chiến lược giao dịch thuật toán và bot giao dịch. Một trong những lợi thế giao dịch thuật toán tốt nhất là các nhà đầu tư có thể kiểm tra lại chiến lược giao dịch của họ dựa trên dữ liệu lịch sử và thời gian thực.

QM Platform được thiết kế giúp nhà đầu tư có thể dễ dàng Backtest và tạo bot giao dịch:

📌 Không cần am hiểu về lập trình: Nền tảng QM Platform thân thiện với người dùng nhờ tính năng kéo thả, cho phép nhà đầu tư dễ dàng Backtest với các chiến lược.

📌 Hiệu suất nhanh chóng: Kết quả kiểm thử chiến lược được trả về trong vài giây với một khối lượng lớn dữ liệu, các mã cổ phiếu. Từ đó giúp đánh giá và so sánh với các tiêu chí một cách nhanh chóng.

📌 Nguồn dữ liệu phong phú: Kho dữ liệu của QM Platform bao gồm một loạt các chỉ báo kỹ thuật và mẫu nến, từ cơ bản đến nâng cao, cho phép người dùng có cái nhìn toàn diện về thị trường. Sự đa dạng này giúp nhà đầu tư phân tích và đánh giá các khía cạnh khác nhau của thị trường, từ xu hướng và động lượng đến khối lượng và biến động.

📌 Tùy chỉnh linh hoạt: Nhà đầu tư có thể dễ dàng điều chỉnh với các chiến lược, các tham số phù hợp với khẩu vị rủi ro của bản thân.

📢 HÃY TRẢI NGHIỆM BACKTEST TẠI: QM PLATFORM NGAY HÔM NAY