24/01/2024
11,565 lượt đọc
Trong lĩnh vực giao dịch định lượng, một số quan điểm truyền thống đang dần bị thay đổi. Việc tập trung quá mức vào bằng cấp STEM, sự ưu tiên cho kỹ năng lập trình ngay từ đầu, và quan niệm rằng học máy là kỹ năng không thể thiếu, đang dần nhường chỗ cho một cách tiếp cận linh hoạt và đa dạng hơn. Các công ty hàng đầu đang mở rộng cửa cho đa dạng sự lựa chọn nghề nghiệp, thúc đẩy sự hợp tác, hỗ trợ và không ngừng đổi mới.
Trái với quan niệm rằng bằng cấp liên quan đến STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật, và Toán học) là điều kiện tiên quyết cho sự nghiệp trong giao dịch định lượng, xu hướng mới trong việc tuyển dụng đang thay đổi. Mặc dù một số công ty vẫn liệt kê bằng cấp STEM trong yêu cầu tuyển dụng, số lượng ngày càng tăng các công ty đang ưu tiên xét kỹ năng kỹ thuật qua các bài kiểm tra hơn là nền tảng học vấn cụ thể. Sự thay đổi này mở ra cơ hội cho những người có lịch sử học vấn đa dạng gia nhập lĩnh vực này.
Có một quan niệm sai lầm rằng việc học lập trình là bước đầu tiên bắt buộc trong giao dịch định lượng. Điều này thường được liệt kê là “có lợi” trong mô tả công việc, và không nên ưu tiên hơn việc hiểu biết về các khía cạnh lý thuyết của giao dịch định lượng, như định giá quyền chọn và biến động. Việc học lập trình trở nên giá trị sau này, tăng cường khả năng làm việc với dữ liệu và hợp tác hiệu quả với các nhà phát triển.
Mặc dù học máy đóng vai trò trong giao dịch định lượng, các công ty thường tuyển dụng các đội ngũ riêng biệt cho nhiệm vụ này. Các nhà định lượng tương lai được khuyến khích tập trung vào nguyên tắc định lượng cốt lõi và chiến lược giao dịch thay vì cảm thấy bắt buộc phải nắm vững học máy như một kỹ năng chính.
Có một quan điểm về giao dịch định lượng như một ngành công nghiệp cạnh tranh và khốc liệt. Thực tế, ngành công nghiệp này có bản chất hợp tác, nơi các nhà giao dịch làm việc cùng nhau để cải thiện ý tưởng và tối đa hóa lợi nhuận danh mục đầu tư. Thay vì xem đồng nghiệp là đối thủ, một môi trường hỗ trợ và hợp tác là quan trọng cho sự thành công.
Mặc dù có quan niệm rằng việc chuyển từ nền tảng phi truyền thống sang ngành giao dịch định lượng là hết sức khó khăn, thực tế lại cho thấy một bức tranh khác hẳn. Những người có lịch sử nghề nghiệp đa dạng thực sự mang đến một bộ kỹ năng phong phú và đa dạng cho đội ngũ giao dịch, từ đó đóng góp giá trị lớn cho lĩnh vực này.
Nhận thức được tầm quan trọng của việc đa dạng hóa nguồn nhân lực, các công ty giao dịch định lượng hàng đầu như Optiver không ngừng đầu tư vào việc đào tạo những nhân sự mới. Sự tập trung vào đào tạo không chỉ phản ánh cam kết của họ trong việc phát triển tài năng mà còn cho thấy họ đánh giá cao giá trị thực sự của các kỹ năng và tiềm năng vượt ra ngoài những nền tảng học vấn cụ thể.
Nhìn chung, lĩnh vực giao dịch định lượng đang trải qua một sự chuyển mình đáng kể, mở cửa cho sự đa dạng và linh hoạt hơn trong việc tuyển dụng và phát triển kỹ năng. Sự thay đổi này không chỉ làm phong phú thêm nguồn nhân lực mà còn tạo điều kiện cho sự hợp tác và đổi mới sáng tạo, phá bỏ những quan niệm cũ về cách tiếp cận truyền thống trong lĩnh vực này.
Ngọc Hải
Tài liệu tham khảo:
Quant Insider. (2024, ngày 25 tháng 1). These 5 Myths Might Be Stopping You from Successful Algorithmic Trading. LinkedIn, https://www.linkedin.com/posts/quant-insiderthese-5-myths-might-be-stopping-you-from-activity-7155504364407656448-1GGY/?utmsource=share&utm_medium=member_desktop
1 / 5
pkxesiqmnt
lok*****@testform.xyz
lsqumstfluftkikumezvplhyvzdqpt
lexmovsjps
jii*****@testform.xyz
oniszxfwehvntthigqzshtyrvgekuz
Jesse Livermore là một trong những cái tên kinh điển nhất trong lịch sử trading. Điều khiến ông trở thành huyền thoại không chỉ nằm ở những thương vụ lớn, mà nằm ở cách ông quan sát thị trường và đúc kết ra các nguyên tắc giao dịch vượt thời gian. Dù thị trường ngày nay đã có thuật toán, dữ liệu lớn, phái sinh, margin, HFT và rất nhiều công cụ hiện đại, những bài học của Livermore vẫn còn nguyên giá trị, bởi bản chất sâu nhất của thị trường chưa từng thay đổi: con người vẫn bị chi phối bởi tham lam, sợ hãi, hy vọng và cái tôi.
Đọc bài review của Steve Burns về cuốn The Man Who Solved the Market: Jim Simons, QM Capital thấy đây không chỉ là câu chuyện về một cá nhân xuất chúng, mà là một cách nhìn rất khác về thị trường tài chính. Jim Simons không bước vào thị trường với tư duy “hôm nay mua mã nào” hay “ngày mai thị trường tăng hay giảm”. Ông bước vào thị trường với niềm tin rằng: trong giá cả có những mẫu hình lặp lại, và nếu có đủ dữ liệu, đủ năng lực toán học, đủ công nghệ và đủ kỷ luật, con người có thể tìm ra lợi thế từ những mẫu hình đó.
Ở Phần 1, chúng ta đã nói về cách hình thành các mô hình giá phổ biến. Sang Phần 2, trọng tâm không còn là “mô hình đó trông như thế nào”, mà là mô hình nào có thể tạo tín hiệu tăng, mô hình nào cảnh báo tín hiệu giảm, và quan trọng hơn là trader nên đọc chúng ra sao trong thực chiến.
Trong phân tích kỹ thuật, mô hình giá không chỉ là những đường kẻ trên biểu đồ. Mỗi mô hình thực chất là một “bản ghi” về tâm lý thị trường: bên mua đang mạnh lên hay yếu đi, bên bán đang phân phối hay mất kiểm soát, dòng tiền đang tích lũy hay rút ra. Khi nhìn một mô hình, điều quan trọng không phải là cố tìm cho giống hình mẫu trong sách, mà là hiểu được câu chuyện cung – cầu đang diễn ra phía sau.
Trong giao dịch tài chính, đặc biệt là ở thị trường chứng khoán Việt Nam và phái sinh VN30, phần lớn trader thường bắt đầu bằng việc tìm kiếm tín hiệu vào lệnh. Họ học các mô hình giá, đường trung bình, RSI, MACD, Bollinger Bands, volume, nến Nhật và rất nhiều chỉ báo khác. Tuy nhiên, vấn đề không nằm ở việc thiếu tín hiệu. Vấn đề lớn hơn là trader không biết tín hiệu nào đáng tin, vào lệnh ở đâu, sai thì thoát ở đâu, và khi nào nên kiên nhẫn chờ giá điều chỉnh thay vì mua đuổi.
Trong lĩnh vực quantitative finance, có một số công cụ mạnh mẽ nhưng ít được chú ý đến so với những mô hình phổ biến như Deep Learning hay SMA crossover. Một trong những công cụ mạnh mẽ đó chính là Mô hình Không gian Trạng thái (State-space models) và Bộ lọc Kalman (Kalman filter). Mặc dù có vẻ phức tạp, nhưng những công cụ này lại cực kỳ hữu ích và mạnh mẽ khi áp dụng vào việc phân tích và dự đoán thị trường tài chính. Mặc dù nghe có vẻ như là những mô hình nguyên thủy, thực tế chúng là những công cụ cực kỳ mạnh mẽ và bền bỉ (robust), đặc biệt trong môi trường thay đổi nhanh chóng của các thị trường tài chính.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!