25/04/2025
477 lượt đọc
Tiếp nối phần trước về khái niệm Beta Hedging và cách xác định beta bằng phương pháp OLS, đến phần này sau khi đã xác định được hệ số beta của danh mục đầu tư (thể hiện mức độ nhạy cảm của danh mục so với biến động của thị trường), bước tiếp theo là triển khai chiến lược Beta Hedging để bảo vệ danh mục khỏi các đợt sụt giảm mạnh của chỉ số chung. Chiến lược này đặc biệt hữu ích với các nhà đầu tư đang nắm giữ cổ phiếu dài hạn nhưng không muốn bị ảnh hưởng khi thị trường biến động ngắn hạn.
Dưới đây là 4 bước cụ thể để triển khai chiến lược Beta Hedging một cách hiệu quả mà QM Capital muốn giới thiệu tới bạn đọc:
Đây là bước đầu tiên và rất quan trọng, giúp xác định số lượng hợp đồng tương lai (HĐTL) VN30 cần bán ra để cân đối rủi ro.
Công thức tính như sau:
Số lượng HĐTL cần bán = (Giá trị danh mục x Beta) / Giá trị 1 HĐTL
Trong đó:
Giả sử nhà đầu tư đang nắm giữ danh mục cổ phiếu trị giá 3 tỷ đồng, có beta trung bình là 1.2. Giá hợp đồng tương lai VN30 (VN30F) hiện đang giao dịch ở mức 1.250 điểm.
→ Giá trị 1 hợp đồng tương lai = 1.250 x 100.000 = 125.000.000 đồng
Áp dụng công thức:
Số lượng HĐTL cần bán = (3.000.000.000 x 1.2) / 125.000.000 = 28.8 → Làm tròn thành 29 hợp đồng
Kết quả cho biết bạn cần bán khoảng 29 hợp đồng VN30F để phòng ngừa rủi ro cho toàn bộ danh mục cổ phiếu.
Lưu ý: Nếu bạn chỉ muốn hedge một phần danh mục (ví dụ 50%), chỉ cần lấy giá trị danh mục nhân với 50%, rồi tính lại theo công thức trên.
Sau khi xác định được số lượng hợp đồng cần bán, bạn tiến hành thực hiện lệnh bán khống hợp đồng tương lai VN30 trên thị trường phái sinh.
Thời điểm lý tưởng để mở vị thế bán là khi:
Thông thường, các nhà đầu tư chuyên nghiệp hoặc tổ chức sẽ chọn mở vị thế ngay đầu phiên giao dịch để tận dụng các cú giảm điểm sớm và chốt lời vào cuối phiên, hoặc giữ lệnh 1–2 phiên tùy mức độ biến động.
Ví dụ: Sau khi mở bán 29 hợp đồng VN30F vào đầu phiên, nếu VN30 tiếp tục giảm 20 điểm, bạn có thể chốt lệnh bán khống để thu lãi từ hợp đồng tương lai và bù đắp tổn thất của cổ phiếu trong danh mục.
Thị trường luôn thay đổi và chiến lược hedging cũng cần được điều chỉnh linh hoạt dựa trên các yếu tố sau:
Ví dụ: Nếu bạn vừa bán bớt cổ phiếu HPG chiếm tỷ trọng lớn, beta danh mục có thể giảm. Khi đó, số HĐTL cần bán cũng giảm theo. Nếu bạn không điều chỉnh, có thể bị over-hedge, dẫn đến mất lợi nhuận khi thị trường hồi phục.
Sau khi thực hiện hedge, bạn cần đánh giá kết quả để rút kinh nghiệm cho các lần sau. Một số tiêu chí quan trọng:
Kết quả trước và sau khi thực hiện hedge
Trường hợp thị trường | Không hedge | Có hedge bằng VN30F |
VN30 giảm 6% | Danh mục giảm 6–7% | Danh mục giảm 1–2% |
VN30 tăng 5% | Danh mục tăng 5–6% | Danh mục chỉ tăng 1–2% (do bị lỗ ở HĐTL) |
Tổng kết: Khi hedge đúng cách, bạn sẽ hạn chế thua lỗ trong thị trường xấu và duy trì được sức mạnh danh mục để chờ cơ hội hồi phục.
Chiến lược Beta Hedging giúp bạn:
Tuy nhiên, chiến lược này không thay thế việc lựa chọn cổ phiếu tốt – mà là một lớp bảo vệ bổ sung. Việc hiểu rõ thời điểm áp dụng và cách tính toán phù hợp sẽ giúp bạn tối ưu hiệu quả đầu tư dài hạn.
Hãy xây dựng và kiểm thử chiến lược giao dịch phái sinh của bạn trên nền tảng QMTRADE trước khi sử dụng tiền thật để tránh những rủi ro không đáng có.
0 / 5
Trong vài thập kỷ qua, sự bùng nổ của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu đã làm thay đổi căn bản cách thị trường tài chính vận hành. Một trong những “công cụ” gây ảnh hưởng lớn nhất chính là Black Box Trading – hệ thống giao dịch dựa trên thuật toán, nơi mà logic ra quyết định nằm ẩn trong một cấu trúc lập trình kín, không được công khai.
Trong Quant trading, việc phân tích dữ liệu thị trường không chỉ dừng lại ở các chỉ số tổng hợp như giá mở cửa, đóng cửa, cao nhất, thấp nhất (OHLC) theo khung giờ phút hoặc ngày. Để hiểu sâu cách giá cả được hình thành và biến động trong từng khoảnh khắc, các nhà nghiên cứu và quỹ định lượng (quant funds) dựa vào một loại dữ liệu tinh vi hơn: Tick-by-Tick (TBT) Data. Đây là lớp dữ liệu vi mô (micro-level) phản ánh từng sự kiện trong order book, từ đó cung cấp một bức tranh chi tiết nhất về động lực cung – cầu trên thị trường.
Market Microstructure (Vi cấu trúc thị trường) được định nghĩa bởi National Bureau of Economic Research (NBER) là lĩnh vực tập trung vào kinh tế học của thị trường chứng khoán: cách thức thị trường được thiết kế, cơ chế khớp lệnh, hình thành giá, chi phí giao dịch và hành vi của nhà đầu tư. Nếu ví thị trường tài chính giống như một “cỗ máy”, thì market microstructure chính là bộ phận cơ khí và đường dây điện quyết định chiếc máy đó chạy nhanh, trơn tru hay chậm chạp.
Trong giao dịch tài chính, không phải lúc nào cũng là chuyện “mua rẻ bán đắt”. Với những tổ chức quản lý hàng tỷ USD, bài toán khó nhất lại nằm ở chỗ: làm sao mua/bán khối lượng cực lớn mà không tự tay đẩy giá đi ngược lại mình. Đây chính là lúc khái niệm High Volume Trading (giao dịch khối lượng lớn) xuất hiện.
Trong giao dịch định lượng (Quantitative Trading), việc sử dụng dữ liệu chính xác và có cấu trúc rõ ràng không chỉ giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan về thị trường mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định giao dịch chính xác và kịp thời. Tuy nhiên, data handling (xử lý dữ liệu) lại là một bước quan trọng nhưng ít được chú trọng đúng mức. Cùng QM Capital tìm hiểu cách xử lý dữ liệu giúp tối ưu hóa chiến lược giao dịch và tại sao nó lại quan trọng trong Quantitative Trading.
Định lý Bayes, hay còn gọi là Luật Bayes, được đặt theo tên của nhà triết học và thống kê học người Anh Thomas Bayes. Định lý này mô tả cách thức tính toán xác suất của một sự kiện dựa trên kiến thức trước đó về những điều kiện có thể liên quan đến sự kiện đó.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!