16/02/2024
21,324 lượt đọc
Giao dịch định lượng thường được sử dụng bởi các tổ chức tài chính, các doanh nghiệp để mua hoặc bán với khối lượng lên đến hàng trăm nghìn cổ phiếu, hoặc một mức khối lượng tương đương đối với các sản phẩm tài chính khác. Giao dịch định lượng sử dụng các mô hình toán học, thống kê và thuật toán để đưa ra quyết định giao dịch, thay vì dựa vào trực giác hay phân tích cơ bản. Nhờ vào sự chính xác, hiệu quả và khả năng tự động hóa cao, giao dịch định lượng đang dần trở thành xu hướng chủ đạo trong thị trường tài chính.
Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về cơ chế hoạt động của quant trading và các yếu tố cần thiết để trở thành một quant trader. Hãy cùng tìm hiểu nhé.
Giao dịch định lượng thường dựa trên các đầu vào như giá và khối lượng giao dịch của chứng khoán. Tuy nhiên, giá cổ phiếu thường có xu hướng theo chu kỳ, và đây chính là mấu chốt để các kỹ thuật định lượng phát huy tác dụng.
Giao dịch định lượng dựa trên các mô hình thống kê phức tạp và thuật toán, hoạt động với tốc độ nhanh và hướng đến mục tiêu giao dịch ngắn hạn. Các nhà giao dịch định lượng tận dụng công nghệ, mô hình toán học và thống kê để xây dựng các chiến lược giao dịch hiệu quả.
Giao dịch định lượng có thể được chia thành bốn bước chính:
#1 - Xác định chiến lược: Bước đầu tiên là tìm một chiến lược giao dịch. Điều này liên quan đến việc khám phá cơ hội thị trường và thu hẹp tần suất giao dịch. Bất kỳ kế hoạch giao dịch định lượng nào cũng bắt đầu bằng một giai đoạn nghiên cứu mở rộng. Quá trình này bao gồm:
#2 - Backtest chiến lược (Kiểm thử lại chiến lược): Backtesting là quá trình đánh giá hiệu quả của một chiến lược giao dịch bằng cách áp dụng nó vào dữ liệu lịch sử. Điều này giúp đảm bảo rằng chiến lược hoạt động trong thực tế và không chỉ là kết quả của sự phù hợp ngẫu nhiên. Backtest có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một số phương pháp khác nhau, chẳng hạn như kiểm thử trên mẫu trong và ngoài mẫu.
#3 - Hệ thống thực thi: Hệ thống thực thi là một phương pháp để thực hiện một tập hợp các giao dịch theo mỗi chiến lược giao dịch. Việc thực hiện giao dịch có thể bán tự động hoặc tự động. Mối quan tâm chính khi thiết kế một hệ thống thực thi là giao diện với môi giới và giảm thiểu chi phí giao dịch. Vì vậy, con đường lý tưởng sẽ là tự động hóa cơ chế thực hiện của một giao dịch. Ngoài ra, nó cho phép bạn tập trung vào nghiên cứu và chạy các chiến lược có tần suất cao hơn.
#4 - Quản lý rủi ro: Quản lý rủi ro là một phần quan trọng của bất kỳ chiến lược giao dịch nào, và giao dịch định lượng cũng không ngoại lệ. Điều này liên quan đến việc xác định và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như rủi ro thị trường, rủi ro thanh khoản và rủi ro hoạt động. Một số biện pháp quản lý rủi ro phổ biến bao gồm đặt lệnh cắt lỗ, đa dạng hóa danh mục đầu tư và giám sát chặt chẽ hiệu suất của giao dịch.
Trở thành một nhà giao dịch định lượng đòi hỏi phải có kiến thức và kỹ năng chuyên môn khá cao. Ở nhiều nơi trên thế giới, các tổ chức và doanh nghiệp tuyển dụng những nhà giao dịch định lượng với yêu cầu cao về học vấn, về kỹ năng chuyên môn và nền tảng kiến thức vững chắc.
Để trở thành một nhà giao dịch định lượng và tự phát triển cho mình các chương trình giao dịch tự động, cần có một nền tảng tài chính vững chắc, có kỹ năng toán học logic, lập trình máy tính. Cụ thể một số kỹ năng cần thiết có thể kể đến như sau:
1 - Kiến thức nền và chuyên môn:
2 - Kỹ năng mềm:
Trong tương lai, có thể quant trading sẽ ngày càng trở nên phổ biến và trở thành xu hướng, dễ tiếp cận hơn đối với tất cả mọi người. Tuy nhiên, để có thể thành thạo sử dụng quant trading, trước hết chúng ta vẫn cần có cho mình một nền tảng kiến thức thật vững chắc.
Hãy theo dõi QM Capital qua các nền tảng để học thêm kiến thức mới mỗi ngày về đầu tư tài chính, đặc biệt là quant trading và tích lũy kinh nghiệm nhé.
Tài liệu tham khảo:
Quantitative Trading [link: https://www.wallstreetmojo.com/quantitative-trading/]. Wallstreet Mojo.
5 / 5
Hoắc Vũ Hạo
Bài viết hay quá nha. Thanks ad
Rủi ro thị trường (market risk) là rủi ro hệ thống ảnh hưởng đồng thời đến nhiều tài sản — không thể loại bỏ hoàn toàn nhưng có thể quản trị. Bài này trình bày phân tích chuyên sâu về bản chất các loại rủi ro thị trường, phương pháp đo lường chính, rồi đi vào 5 chiến lược giảm thiểu (risk tolerance, đa dạng hoá, hedging, giám sát liên tục, và tầm nhìn dài hạn). Cuối bài có phần cài đặt kỹ thuật và khuyến nghị quản trị.
Nhiều người nghĩ rằng xây dựng một chiến lược định lượng chỉ đơn giản là kết hợp vài chỉ báo kỹ thuật, chạy backtest và chọn ra mô hình có đường equity “đẹp”. Nhưng thực tế thì khác xa — một chiến lược có thể tồn tại ngoài thị trường thật cần một quy trình rõ ràng, có kiểm định và giới hạn rủi ro ở từng bước.
Hiện nay dữ liệu giống như “dầu mỏ” của thế kỷ 21, càng có nhiều, càng mạnh. Nhờ vào công nghệ và các thuật toán hiện đại, đầu tư tài chính đang chuyển mình mạnh mẽ: không còn chỉ dựa vào linh cảm hay tin đồn, mà thay vào đó là các mô hình toán học, xác suất, và chiến lược định lượng.
Trong hơn hai thập kỷ qua, thế giới tài chính chứng kiến sự dịch chuyển mạnh từ discretionary trading (giao dịch dựa trên cảm tính và kinh nghiệm) sang systematic trading – nơi mọi quyết định được mô hình hóa, kiểm định và lượng hóa. Nhưng giữa hàng nghìn chiến lược phức tạp được sinh ra, rất ít mô hình thực sự khai thác được dòng chảy thông tin – yếu tố mà thị trường vận hành xung quanh nó.
Tối ưu hóa trung bình và phương sai, hay còn gọi là Mean-Variance Optimization (MVO), là một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng nhất trong lý thuyết danh mục đầu tư. Phương pháp này được phát triển bởi nhà kinh tế học Harry Markowitz vào những năm 1950 và đã trở thành nền tảng của việc xây dựng danh mục đầu tư hiện đại. Mục tiêu của MVO là tối ưu hóa sự phân bổ tài sản trong một danh mục đầu tư sao cho đạt được tỷ lệ rủi ro/lợi nhuận tốt nhất.
Trong hơn một thập kỷ làm việc trong ngành giao dịch, nghiên cứu và tư vấn cho các quỹ đầu tư, nhà quản lý tài sản và các nhà giao dịch cá nhân, tôi nhận thấy rằng các chiến lược giao dịch tự động (algo trading) thất bại chủ yếu do hai lý do chính: Chiến lược giao dịch được phát triển chỉ dành cho một môi trường thị trường nhất định Chiến lược bị quá khớp với dữ liệu lịch sử (overfitting) Kiểm tra ngoài mẫu (Out of Sample Testing - OOS) là một phương pháp hữu hiệu để giúp giảm thiểu hai lỗi này, loại bỏ sự không chắc chắn và cung cấp dự báo tốt hơn. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích chi tiết về OOS testing và cách thức nó có thể cải thiện chiến lược giao dịch của bạn.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!