02/02/2024
29,911 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. Vậy, giao dịch định lượng là gì? Hãy cùng tìm hiểu thêm ở bài viết dưới đây nhé!
Giao dịch định lượng là một hình thức giao dịch sử dụng các chiến lược đầu tư dựa trên phân tích định lượng, sử dụng các tính toán toán học và phân tích số liệu để xác định các cơ hội giao dịch. Giá và khối lượng là hai trong số các dữ liệu đầu vào phổ biến hơn được sử dụng trong phân tích định lượng làm đầu vào chính cho các mô hình toán học.
Một số điểm chính cần chú ý:
Các nhà giao dịch định lượng tận dụng công nghệ hiện đại, toán học và sự sẵn có của các cơ sở dữ liệu toàn diện để đưa ra quyết định giao dịch hợp lý. Họ lấy một kỹ thuật giao dịch và tạo mô hình của nó bằng cách sử dụng toán học, sau đó phát triển một chương trình máy tính áp dụng mô hình vào dữ liệu thị trường lịch sử. Mô hình sau đó được backtest và tối ưu hóa. Nếu đạt được kết quả thuận lợi, hệ thống sẽ được triển khai trên thị trường thực tế với vốn thực.
Giao dịch định lượng thường liên quan đến việc quyết định chiến lược, backtest hệ thống, thực thi hệ thống và quản lý rủi ro. Các bước mà các quantitative trader thường thực hiện để tạo một chiến lược giao dịch hiệu quả như sau:
Nhìn chung, các hệ thống được tạo có thể từ hoàn toàn thủ công đến hoàn toàn tự động. Hơn nữa, các chương trình và hệ thống khác nhau được phát triển bởi các trader khác nhau sẽ cạnh tranh để tạo ra lợi nhuận cao hơn. Do đó, các trader sẽ cần phải liên tục cải thiện hệ thống giao dịch của mình để duy trì tính cạnh tranh.
Ưu điểm
Quant Trading có một số ưu điểm nhất định, bao gồm:
Nhược điểm
Mặc dù có nhiều lợi ích tiềm năng khi sử dụng các chiến lược giao dịch định lượng, nhưng cũng có một số rủi ro nhất định bao gồm:
Giao dịch định lượng là một phương pháp đầu tư tiềm năng với nhiều ưu điểm, tuy nhiên nó cũng đi kèm với những rủi ro và yêu cầu kiến thức chuyên môn cao. Do vậy, phương pháp này thường phù hợp với những nhà đầu tư có kinh nghiệm và am hiểu về thị trường tài chính. Tuy nhiên, với QMC Trading App, bạn có thể thoải mái backtest chỉ bằng những thao tác kéo, thả mà không yêu cầu khả năng lập trình.
Thuỳ Trang
Tài liệu tham khảo
Sharma, R. (2021, May 13). What is quantitative trading? Definition, examples, and profit. Investopedia. https://www.investopedia.com/terms/q/quantitative-trading.asp
0 / 5
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!