24/01/2024
11,460 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
Điều làm nhiều tài khoản lỗ nặng không phải là vì trader luôn nhìn sai thị trường. Nhiều khi họ nhìn đúng xu hướng, nhưng vẫn thua vì vào sai kích thước vị thế. Đây là lỗi rất phổ biến. Khi thị trường êm, họ đánh lớn vì thấy giá đi đẹp. Đến lúc thị trường rung mạnh hơn, họ vẫn giữ đúng size cũ. Kết quả là một giai đoạn biến động lớn có thể xóa sạch thành quả của nhiều tuần trước đó.
Sai lầm rất phổ biến của người mới là thấy chỉ số tăng mạnh một phiên rồi kết luận thị trường đã tạo đáy. Thực tế, một nhịp hồi kỹ thuật thường có 3 đặc điểm: giá bật lên sau chuỗi giảm sâu, tâm lý bớt hoảng loạn, nhưng khối lượng chưa thật sự cải thiện và chỉ số vẫn chưa vượt lại các vùng kỹ thuật quan trọng. Phiên ngày 17/03/2026 là ví dụ khá rõ. VN-Index tăng 17,08 điểm, đóng cửa ở 1.710,29 điểm, số mã tăng là 179 so với 147 mã giảm, nhưng giá trị khớp lệnh HoSE chỉ khoảng 20,9 nghìn tỷ đồng, vẫn dưới trung bình 20 phiên. Cùng lúc đó, phân tích kỹ thuật của AseanSC cho thấy VN-Index khi ấy vẫn đóng cửa dưới MA10, MA20 và MA50, tức là xu hướng ngắn hạn chưa thực sự đảo chiều, nên nhịp tăng này nghiêng nhiều hơn về một nhịp hồi kỹ thuật hơn là tín hiệu xác nhận tiền lớn quay lại.
Điều đầu tiên người mới cần nhớ là thị trường gần như luôn đi trước nền kinh tế thật một nhịp. Khi chu kỳ vĩ mô bắt đầu đổi pha, tiền không chờ đến lúc GDP, lợi nhuận doanh nghiệp hay tín dụng tăng rõ ràng rồi mới vào. Nó thường phản ứng ngay khi có dấu hiệu áp lực lãi suất bớt căng, thanh khoản dễ thở hơn, hoặc rủi ro hệ thống giảm xuống. Việt Nam năm 2023 là ví dụ rất dễ kiểm chứng. Trong năm đó, Ngân hàng Nhà nước giảm lãi suất điều hành 4 lần; Reuters ghi rõ lãi suất tái cấp vốn và tái chiết khấu đều giảm tổng cộng 150 điểm cơ bản. Cùng giai đoạn đó, VNDIRECT ghi nhận đến ngày 25/5/2023 VN-Index đã lên 1.064,6 điểm, tăng 5,7% từ đầu năm, và thanh khoản bình quân 3 sàn trong tháng 5 lên 13.905 tỷ đồng mỗi phiên, tăng 4,7% so với tháng trước. Nghĩa là tiền đã bắt đầu quay lại thị trường ngay khi điều kiện tài chính bớt xấu, dù nền kinh tế thực lúc đó vẫn còn khó.
Khi mới học quant trading, rất nhiều người có chung một cảm giác phấn khích. Chỉ cần tải dữ liệu giá về, viết vài dòng Python, gắn thêm một vài điều kiện như MA cắt nhau, RSI quá bán hay breakout đỉnh cũ, rồi chạy backtest là có ngay một đường vốn tăng rất đẹp. Nhìn vào kết quả đó, ai cũng dễ nghĩ rằng mình vừa tìm ra một chiến lược có thể kiếm tiền thật. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ backtest chỉ cho ta biết chiến lược sẽ trông như thế nào nếu quá khứ diễn ra đúng như dữ liệu đang có trong máy. Nó không hề đảm bảo rằng khi bước ra thị trường thật, nơi có độ trễ, có chi phí, có tâm lý và có những biến động bất ngờ, chiến lược đó vẫn giữ được hiệu quả như vậy.
Trong quant trading, rất nhiều người mới thường nhìn thị trường như một bài toán thuần số liệu. Họ tập trung vào giá, khối lượng, biến động, chỉ báo kỹ thuật, đôi khi thêm vài biến cơ bản như P/E, tăng trưởng lợi nhuận hay dòng tiền. Cách tiếp cận đó không sai, nhưng nó vẫn thiếu một lớp rất quan trọng, đó là lớp thông tin đang làm thay đổi kỳ vọng của thị trường theo thời gian thực. Giá là thứ ta nhìn thấy trên biểu đồ, nhưng trước khi giá dịch chuyển luôn tồn tại một quá trình hình thành nhận thức. Nhà đầu tư đọc tin, diễn giải tin, so sánh tin đó với kỳ vọng đã có sẵn trong đầu, rồi mới ra quyết định mua hay bán. News sentiment nằm đúng ở khoảng giữa đó. Nó không chỉ nói rằng có tin tức xuất hiện, mà còn giúp đo xem thị trường nhiều khả năng sẽ cảm nhận tin đó theo hướng nào, mạnh hay yếu, bất ngờ hay đã được phản ánh từ trước.
Trong tài chính, quant (quantitative analyst) là những người sử dụng toán học, thống kê, lập trình và dữ liệu để nghiên cứu thị trường và xây dựng chiến lược đầu tư. Điểm khác biệt lớn nhất giữa quant và trader truyền thống nằm ở cách họ nhìn thị trường. Một trader thông thường có thể dựa vào kinh nghiệm, tin tức hoặc cảm nhận để quyết định mua bán. Trong khi đó, quant cố gắng định lượng mọi thứ bằng dữ liệu. Họ không hỏi “cổ phiếu này có vẻ sẽ tăng không?”, mà hỏi “trong dữ liệu 15 năm qua, khi cổ phiếu có những đặc điểm như thế này thì xác suất tăng là bao nhiêu?”.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!