17/10/2023
8,068 lượt đọc
Nhân sự kiện việc Giao dịch tự động bị Ủy ban Chứng khoán Nhà nước (UBCKNN) tuýt còi, chúng ra sẽ đi tìm hiểu chi tiết nhưng cũng rất ngắn gọn về các loại Giao dịch tự động trên thị trường nhé. Chắc chắn mọi người cũng đã dùng qua mà không biết đấy.
Nghe từ “tự động” là mọi người đủ hiểu rồi nên mình bỏ qua định nghĩa dài dòng nhé.
Để hiểu rõ hơn thì có thể phân loại Giao dịch đặt lệnh tự động thành 2 nhóm
Loại này lại được chia ra thành 2 loại chính nhỏ hơn: Nhóm thuật toán Tìm kiếm lợi nhuận (Profit-Seeking Algorithm) và nhóm thuật toán Thực thi (Execution Algorithm)


Cái Tìm kiếm lợi nhuận sẽ có các điều kiện để trả lời cho câu hỏi mua/bán chứng khoán nào, thời điểm nào, số lượng bao nhiêu để đạt mục tiêu tối ưu lợi nhuận. Ví dụ: cổ phiếu HPG, khi chỉ số RSI quá bán sẽ mua 3,000,000 cổ, giá trong vùng 20-22.
Khi các điều kiện được thỏa mãn thì cái Thực thi sẽ đi lệnh với mục tiêu khớp được giá đúng yêu cầu nhất (hạn chế trượt hoặc lệch quá nhiều so với giá mục tiêu). Ví dụ, bạn cần mua 3,000,000 cổ phiếu HPG nhưng không muốn đẩy giá cổ phiếu lên cao bất thường, khi đó bạn sử dụng thuật toán POV (phần trăm theo khối lượng - là 1 loại thuật toán Thực thi), thực hiện giao dịch với tỷ lệ tham gia là 10%. Nghĩa là cứ mỗi 1000 cổ phiếu HPG giao dịch trên thị trường thì POV giúp bạn mua vào 100 cổ, cho đến khi đủ số lượng 3,000,000 cổ như bạn yêu cầu. Nhờ đó giá sẽ không bị đẩy lên cao bất thường.
Xếp theo mức độ tác động thì Giao dịch bán tự động sẽ tác động sẽ tác động ít nhất lên hệ thống, vì giao dịch sẽ chỉ thực hiện 1 lần cho mỗi thiết lập bạn đặt nên không phát sinh quá nhiều lệnh. Còn nhóm Giao dịch tự động sẽ gây nhiều tác động lên hệ thống giao dịch hơn.
Cụ thể, nhóm thuật toán Tìm kiếm lợi nhuận có thể bao gồm giao dịch tần suất cao (HFT) để tạo ra nhiều lệnh mua/bán, ước tính 95% các nhà giao dịch thuật toán trên TTCK Việt Nam dùng cách này thông qua AmiBroker. Nhóm thuật toán Thực thi phổ biến như TWAP, VWAP hay POV thì ít tác động hơn vì có tần suất vào lệnh thấp. Tuy nhiên vẫn có những thuật toán Thực thi ít phổ biến hơn nhưng có khả năng gây nghẽn lệnh, cụ thể như thuật toán thực thi tàng hình “Steath” cho phép chia nhiều lệnh nhỏ và có khả năng gửi hàng ngàn lệnh mỗi giây.
Vẫn là bạn muốn mua 3,000,000 cổ phiếu HPG và sử dụng thuật toán Steath để thực hiện thông qua việc chia lệnh đến mức nhỏ nhất là 100 cổ phiếu/lệnh thì ngay lập tức nó sẽ gửi đi 30,000 lệnh độc lập. Vào những lúc thị trường biến động nhanh, chỉ cần 10 nhà đầu tư tương tự cùng tham gia rất có thể sẽ gây ra tình trạng nghẽn lệnh hoặc bất ổn diện rộng trên toàn thị trường như đã diễn ra trước đây trong thời kỳ Covid. Giải pháp đơn giản cho hình thức chẻ lệnh là đảm bảo đơn vị chẻ lệnh nhỏ nhất là 10.000 cổ phiếu.
Lãnh đạo UBCKNN khẳng định: “Các giải pháp dịch vụ, sản phẩm mới luôn được khuyến khích nhưng phải phù hợp với điều kiện thực tiễn, quan trọng hơn hết là phải vì mục tiêu chung của thị trường và lợi ích của đại đa số các chủ thể tham gia thị trường”. Do đó có thể hiểu việc cấm hiện tại là mục tiêu ngắn hạn để tránh quá tải cho hệ thống giao dịch hiện tại (trong lúc chờ KRX), còn mục tiêu dài hạn thì chắc chắn Giao dịch tự động sẽ là xu hướng vì những lợi ích mà nó mang lại để tối ưu hóa lợi nhuận, công sức, cũng như tăng thanh khoản thị trường.
0 / 5
Câu hỏi này không nên trả lời theo kiểu cực đoan “có” hoặc “không”. ChatGPT là một công cụ mạnh, nhưng trading không phải bài toán chỉ cần viết code. Nếu nhìn đúng bản chất, ChatGPT có thể rút ngắn thời gian triển khai kỹ thuật xuống còn một phần nhỏ so với trước đây. Nhưng nó không tạo ra lợi thế thống kê, không hiểu cấu trúc thị trường Việt Nam, và không chịu trách nhiệm khi hệ thống của bạn mất tiền. Vấn đề không nằm ở công cụ; vấn đề nằm ở cách sử dụng và mức độ hiểu biết của người vận hành.
Câu hỏi “algo trading có profitable tại Việt Nam không?” nếu trả lời theo kiểu chung chung sẽ thiếu giá trị. Thị trường Việt Nam không giống Mỹ, không giống châu Âu và cũng không giống crypto. Cấu trúc thanh khoản, tỷ trọng nhà đầu tư cá nhân, cơ chế T+2, biên độ giá, hạn chế bán khống và độ sâu thị trường tạo ra một môi trường vừa có inefficiency, vừa có rủi ro cấu trúc.
Rất nhiều người khi mới tiếp cận tài chính định lượng thường nhìn thấy hai cụm từ “quant finance” và “algorithmic trading” xuất hiện cạnh nhau trong mô tả công việc, chương trình học hay trên các diễn đàn nghề nghiệp. Điều này dễ khiến người mới nghĩ rằng chúng chỉ là hai cách gọi khác nhau cho cùng một thứ. Tuy nhiên, nếu quay về khái niệm cơ bản nhất và phân tích từng lớp cấu trúc, có thể thấy chúng đại diện cho hai cách tiếp cận khác nhau trong việc sử dụng toán học và lập trình vào thị trường tài chính.
Trong tài chính định lượng, rất nhiều người dành phần lớn thời gian để tìm kiếm tín hiệu tốt hơn: indicator mới, feature mới, mô hình machine learning phức tạp hơn. Nhưng nếu quan sát kỹ cách các quỹ lớn vận hành, có một sự khác biệt rất rõ. Họ không nhìn thị trường như một chuỗi giá cần dự đoán. Họ nhìn thị trường như một môi trường chiến lược, nơi mỗi quyết định của mình tương tác với quyết định của người khác. Đó là nơi game theory và tư duy poker trở nên cực kỳ quan trọng. Không phải như một công thức toán học để tính toán trực tiếp, mà như một framework tư duy nền tảng để thiết kế hệ thống có thể tồn tại và tạo lợi nhuận dài hạn.
Trong quant trading, một trong những nghịch lý phổ biến nhất là: một chiến lược có lợi nhuận dương trong backtest nhưng lại thất bại khi triển khai thật. Vấn đề không nằm ở việc thị trường “thay đổi hoàn toàn”, mà thường nằm ở cách chiến lược được đánh giá ban đầu. Rất nhiều hệ thống có edge nhỏ, nhưng khi đưa vào thực tế, chi phí giao dịch, trượt giá, giới hạn thanh khoản và tâm lý vận hành khiến lợi nhuận biến mất.
Trong quant trading, rất nhiều người bắt đầu bằng cách tìm kiếm một chỉ báo “mạnh” hoặc một mô hình dự báo phức tạp. Tuy nhiên, thực tế cho thấy phần lớn hệ thống thất bại không phải vì tín hiệu quá yếu, mà vì cấu trúc hệ thống không đầy đủ. Một tín hiệu có thể có edge dương nhỏ, nhưng nếu không có cơ chế quản lý vốn, kiểm soát biến động và giới hạn drawdown rõ ràng, hiệu suất thực tế sẽ rất khác so với kỳ vọng. Một chiến lược có thể đúng 45% thời gian vẫn tạo lợi nhuận nếu lợi nhuận trung bình lớn hơn thua lỗ trung bình và nếu quy mô vị thế được điều chỉnh hợp lý theo rủi ro thị trường.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!