18/08/2024
8,946 lượt đọc
Trong thị trường chứng khoán, cả cổ phiếu truyền thống và phái sinh, công nghệ đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện và đơn giản hóa quá trình giao dịch. Một trong những đột phá công nghệ gần đây chính là việc áp dụng API (Application Programming Interface) vào giao dịch chứng khoán tại Việt Nam. API là một công cụ hữu hiệu giúp nhà đầu tư có thể thực hiện các lệnh giao dịch một cách tự động và hiệu quả. Trong bài viết này, QM Capital sẽ giới thiệu những thông tin cơ bản về cách thức sử dụng API trong giao dịch chứng khoán phái sinh.
API, hay Giao diện Lập trình Ứng dụng, là một cơ chế cho phép hai hệ thống hoặc ứng dụng phần mềm tương tác với nhau. Nói cách khác, API là một bộ quy tắc cho phép một ứng dụng truy cập các chức năng hoặc dữ liệu của một ứng dụng khác, giúp chúng có thể giao tiếp và làm việc cùng nhau mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ người dùng.
Trong lĩnh vực giao dịch chứng khoán, đặc biệt là chứng khoán phái sinh, các nhà đầu tư thường phải sử dụng các phần mềm giao dịch do các công ty chứng khoán cung cấp thông qua ứng dụng hoặc website. Tuy nhiên, các nền tảng này đôi khi không đáp ứng đủ nhu cầu phân tích hoặc tự động hóa các quyết định giao dịch, đặc biệt trong các tình huống cần phản ứng nhanh chóng.
Do đó, nhiều nhà đầu tư chuyên nghiệp lựa chọn sử dụng phần mềm giao dịch từ bên thứ ba, mà có khả năng được tùy chỉnh cao và cung cấp các công cụ phân tích tinh vi hơn. Những phần mềm này có thể được tích hợp trực tiếp với hệ thống của các công ty chứng khoán qua API, cho phép thực hiện các lệnh giao dịch tự động và cung cấp thông tin cập nhật liên tục, từ đó giúp nhà đầu tư nâng cao hiệu quả giao dịch và tối ưu hóa chiến lược đầu tư của mình.
Việc sử dụng API trong giao dịch phái sinh mang lại nhiều lợi ích đáng kể nhưng cũng không thiếu những hạn chế và thách thức. Dưới đây là tổng quan chi tiết về các lợi ích và hạn chế của việc sử dụng API trong giao dịch phái sinh:
2.1. Lợi ích của việc sử dụng API trong giao dịch phái sinh
2.2. Hạn chế của việc sử dụng API trong giao dịch phái sinh
3.1. Công ty Cổ phần Chứng khoán SSI
Fast Connect Trading: Hỗ trợ giao dịch tự động, bao gồm xác thực người dùng, đặt/hủy/sửa lệnh, theo dõi thông tin tài khoản, và streaming trạng thái lệnh cũng như danh mục phái sinh.
Fast Connect Data: Cho phép truy cập dữ liệu thị trường để phân tích và đưa ra quyết định giao dịch.

3.2. Công ty Cổ phần Chứng khoán BIDV (BSC)

3.3. Công ty cổ phần Chứng khoán DNSE
📌 HÃY XÂY DỰNG VÀ KIỂM THỬ CHIẾN LƯỢC GIAO DỊCH CỦA BẠN TRÊN NỀN TẢNG QMTRADE TRƯỚC KHI SỬ DỤNG TIỀN THẬT ĐỂ TRÁNH NHỮNG RỦI RO KHÔNG ĐÁNG CÓ.
TRẢI NGHIỆM TÍNH NĂNG TẠI: QMTRADE

0 / 5
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.
Khi thực hiện bất kỳ chiến lược giao dịch nào trên thị trường tài chính, một yếu tố không thể thiếu chính là khả năng giải thích (interpretability) của mô hình giao dịch. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh môi trường biến động và khi quản lý rủi ro là yếu tố sống còn đối với các quỹ đầu tư và các trader chuyên nghiệp. Mỗi chiến lược giao dịch không chỉ cần phải hiệu quả mà còn phải dễ hiểu, có thể giải thích một cách rõ ràng tại sao tín hiệu mua/bán lại được đưa ra trong một tình huống cụ thể.
Trong thực tế, rất nhiều ý tưởng giao dịch nghe qua đều có vẻ hợp lý. Ví dụ như mua khi giá vượt MA dài hạn, mua khi cổ phiếu breakout kèm thanh khoản tăng, hoặc đứng ngoài khi thị trường chung nằm dưới đường trung bình dài hạn. Nếu chỉ nhìn chart bằng mắt, rất dễ cảm thấy những ý tưởng như vậy “có vẻ đúng”. Vấn đề là cảm giác đó không đủ để dùng tiền thật. Với QM Capital, giá trị đầu tiên và lớn nhất của vectorized backtesting không phải là để khoe một equity curve đẹp, mà là để biến một ý tưởng mơ hồ thành một bộ quy tắc kiểm tra được.
Khi mới học quant trading, nhiều người thường tập trung gần như toàn bộ vào phần mô hình. Họ nghĩ rằng nếu dự báo đúng hơn một chút, hoặc nếu tìm được một tín hiệu chính xác hơn phần còn lại của thị trường, thì kết quả giao dịch chắc chắn sẽ tốt. Cách nghĩ này không sai hoàn toàn, nhưng mới đúng một nửa. Trong giao dịch thực tế, dự báo chỉ là điểm bắt đầu. Sau đó còn một bước quan trọng hơn nhiều: biến tín hiệu đó thành vị thế thật, giao dịch thật, lợi nhuận thật.
Nếu phải chọn một rủi ro làm hỏng nhiều chiến lược định lượng nhất, thì đó thường không phải là thiếu mô hình hiện đại, mà là overfitting. Nói đơn giản, overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu quá khứ đến mức nó không chỉ học tín hiệu thật, mà còn học luôn cả nhiễu. Khi nhìn lại lịch sử, mọi thứ trông rất đẹp: độ chính xác cao, equity curve mượt, drawdown dễ chịu, Sharpe ratio hấp dẫn. Nhưng đến khi đem sang giai đoạn mới, hoặc live trading, mô hình bắt đầu hỏng rất nhanh.
Có một hiểu lầm rất phổ biến khi mới bước vào quant trading: cứ nghe đến “quant” là nghĩ ngay đến deep learning, transformers, reinforcement learning, foundation models, hay ít nhất cũng phải có một thứ gì đó đủ phức tạp để nghe giống phòng lab hơn là bàn giao dịch. Nhưng nếu nhìn vào cách nhiều tổ chức thật đang vận hành, bức tranh lại bớt hào nhoáng hơn nhiều.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!