16/04/2025
1,461 lượt đọc
Bài viết dưới đây là phần 2 của danh sách những video tốt nhất về giao dịch thuật toán trên YouTube, nơi QM Capital tiếp tục chia sẻ những chiến lược giao dịch và cách áp dụng thuật toán vào thực tế. Những video này sẽ giúp bạn không chỉ nâng cao kỹ năng mà còn hiểu sâu hơn về các khái niệm và chiến lược trong giao dịch thuật toán. Dưới đây là các video rất hữu ích dành cho những ai muốn làm chủ lĩnh vực này.
.webp)
Nội dung chính:
Video này là một webinar chuyên sâu, cung cấp mọi thứ bạn cần biết để tạo ra thuật toán giao dịch từ con số không. Bạn sẽ học cách xây dựng các thuật toán giao dịch và kiểm thử chúng với dữ liệu thị trường thực tế. Đây là video rất hữu ích đối với những ai muốn tự phát triển thuật toán của mình và kiểm nghiệm chiến lược trong môi trường thực tế.
Điểm nổi bật:
Lợi ích:
Video này sẽ giúp bạn nắm vững các kỹ thuật cơ bản để xây dựng thuật toán giao dịch của riêng mình và kiểm thử nó trong môi trường thực tế.
Nội dung chính:
Trong video này, Dr. Hui Liu, người sáng lập Running River Investments LLC (quỹ đầu cơ tư nhân), chia sẻ về cách chọn cổ phiếu tốt để giao dịch trực tiếp. Dr. Liu sẽ cung cấp các chiến lược giao dịch giúp bạn lựa chọn cổ phiếu có tiềm năng tốt nhất và thực hiện giao dịch thành công trên thị trường.
Điểm nổi bật:
Lợi ích:
Video này sẽ là nguồn tài liệu quý giá giúp bạn hiểu rõ cách lựa chọn cổ phiếu và áp dụng chiến lược giao dịch hiệu quả khi tham gia vào thị trường tài chính.
Nội dung chính:
Video này hướng dẫn bạn cách áp dụng chiến lược SMA crossover sử dụng Python và Zerodha’s Kite API để giao dịch thuật toán trực tiếp. Mọi thứ từ việc lấy dữ liệu lịch sử đến việc thực hiện giao dịch trên thị trường thực tế đều được giải thích chi tiết, giúp bạn dễ dàng bắt đầu với giao dịch thuật toán.
Điểm nổi bật:
Lợi ích:
Nếu bạn mới bắt đầu với giao dịch thuật toán và muốn thực hành ngay trong môi trường thực tế, video này là một tài nguyên tuyệt vời.
Nội dung chính:
Trong video này, bạn sẽ học cách xây dựng một mô hình giao dịch đơn giản nhưng hiệu quả bằng Python chỉ trong 5 phút. Sử dụng Anaconda và Jupyter Notebook, bạn sẽ được hướng dẫn cách lập trình thuật toán giao dịch, vẽ đồ thị mô hình và tính toán mức độ suy giảm tối đa (maximum drawdown) để đánh giá hiệu quả của chiến lược giao dịch.
Điểm nổi bật:
Lợi ích:
Video này giúp bạn xây dựng và kiểm thử các mô hình giao dịch nhanh chóng, đồng thời cung cấp công cụ để phân tích rủi ro trong chiến lược giao dịch.
Nội dung chính:
Video này cung cấp một hướng dẫn chi tiết về việc sử dụng các chỉ báo kỹ thuật trong giao dịch thuật toán. Cụ thể, video so sánh hai chỉ báo phổ biến là Stochastic và ATR (Average True Range), giúp bạn hiểu rõ cách sử dụng chúng để phân tích và dự đoán các chuyển động giá trong thị trường tài chính.
Điểm nổi bật:
Lợi ích:
Video này rất hữu ích cho những ai muốn tìm hiểu cách áp dụng các chỉ báo kỹ thuật vào giao dịch thuật toán để tăng cường hiệu quả phân tích và dự đoán.
Nội dung chính:
Video này cung cấp cái nhìn về cuộc sống hàng ngày của một nhà giao dịch thuật toán. Không phải là một video phô trương, nhưng chắc chắn bạn sẽ nhận ra rằng công việc này rất bận rộn và đầy tính chất sản xuất. Từ việc học qua các video, tham gia các cuộc gọi đến việc tập thể dục và phát triển chiến lược giao dịch, tất cả đều là phần không thể thiếu trong cuộc sống của một nhà giao dịch thuật toán.
Điểm nổi bật:
Lợi ích:
Video này sẽ giúp bạn hình dung được một ngày làm việc của một nhà giao dịch thuật toán và hiểu rõ hơn về sự khối lượng công việc và sự cống hiến cần thiết trong nghề.
Nội dung chính:
Video này kể về hành trình của một nhà giao dịch thuật toán, từ nền tảng giáo dục đến việc bắt đầu sự nghiệp chuyên nghiệp trong lĩnh vực giao dịch thuật toán. Qua câu chuyện này, người xem sẽ học được những yếu tố quan trọng trong việc trở thành một nhà giao dịch thuật toán chuyên nghiệp.
Điểm nổi bật:
Lợi ích:
Video này sẽ là nguồn cảm hứng và bài học giá trị cho những ai đang có ý định theo đuổi nghề giao dịch thuật toán, giúp bạn tránh được các sai lầm và bước đi đúng hướng.
Các video trong phần 2 này tiếp tục mang đến cho bạn cái nhìn sâu sắc về nghề giao dịch thuật toán, từ việc xây dựng thuật toán, sử dụng các chỉ báo kỹ thuật, đến việc tìm hiểu cuộc sống thực tế của một nhà giao dịch thuật toán. QM Capital hy vọng rằng những video này sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng và chiến lược trong giao dịch thuật toán, từ đó đạt được những thành công vượt trội trên thị trường tài chính.
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
Sai lầm rất phổ biến của người mới là thấy chỉ số tăng mạnh một phiên rồi kết luận thị trường đã tạo đáy. Thực tế, một nhịp hồi kỹ thuật thường có 3 đặc điểm: giá bật lên sau chuỗi giảm sâu, tâm lý bớt hoảng loạn, nhưng khối lượng chưa thật sự cải thiện và chỉ số vẫn chưa vượt lại các vùng kỹ thuật quan trọng. Phiên ngày 17/03/2026 là ví dụ khá rõ. VN-Index tăng 17,08 điểm, đóng cửa ở 1.710,29 điểm, số mã tăng là 179 so với 147 mã giảm, nhưng giá trị khớp lệnh HoSE chỉ khoảng 20,9 nghìn tỷ đồng, vẫn dưới trung bình 20 phiên. Cùng lúc đó, phân tích kỹ thuật của AseanSC cho thấy VN-Index khi ấy vẫn đóng cửa dưới MA10, MA20 và MA50, tức là xu hướng ngắn hạn chưa thực sự đảo chiều, nên nhịp tăng này nghiêng nhiều hơn về một nhịp hồi kỹ thuật hơn là tín hiệu xác nhận tiền lớn quay lại.
Điều đầu tiên người mới cần nhớ là thị trường gần như luôn đi trước nền kinh tế thật một nhịp. Khi chu kỳ vĩ mô bắt đầu đổi pha, tiền không chờ đến lúc GDP, lợi nhuận doanh nghiệp hay tín dụng tăng rõ ràng rồi mới vào. Nó thường phản ứng ngay khi có dấu hiệu áp lực lãi suất bớt căng, thanh khoản dễ thở hơn, hoặc rủi ro hệ thống giảm xuống. Việt Nam năm 2023 là ví dụ rất dễ kiểm chứng. Trong năm đó, Ngân hàng Nhà nước giảm lãi suất điều hành 4 lần; Reuters ghi rõ lãi suất tái cấp vốn và tái chiết khấu đều giảm tổng cộng 150 điểm cơ bản. Cùng giai đoạn đó, VNDIRECT ghi nhận đến ngày 25/5/2023 VN-Index đã lên 1.064,6 điểm, tăng 5,7% từ đầu năm, và thanh khoản bình quân 3 sàn trong tháng 5 lên 13.905 tỷ đồng mỗi phiên, tăng 4,7% so với tháng trước. Nghĩa là tiền đã bắt đầu quay lại thị trường ngay khi điều kiện tài chính bớt xấu, dù nền kinh tế thực lúc đó vẫn còn khó.
Khi mới học quant trading, rất nhiều người có chung một cảm giác phấn khích. Chỉ cần tải dữ liệu giá về, viết vài dòng Python, gắn thêm một vài điều kiện như MA cắt nhau, RSI quá bán hay breakout đỉnh cũ, rồi chạy backtest là có ngay một đường vốn tăng rất đẹp. Nhìn vào kết quả đó, ai cũng dễ nghĩ rằng mình vừa tìm ra một chiến lược có thể kiếm tiền thật. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ backtest chỉ cho ta biết chiến lược sẽ trông như thế nào nếu quá khứ diễn ra đúng như dữ liệu đang có trong máy. Nó không hề đảm bảo rằng khi bước ra thị trường thật, nơi có độ trễ, có chi phí, có tâm lý và có những biến động bất ngờ, chiến lược đó vẫn giữ được hiệu quả như vậy.
Trong quant trading, rất nhiều người mới thường nhìn thị trường như một bài toán thuần số liệu. Họ tập trung vào giá, khối lượng, biến động, chỉ báo kỹ thuật, đôi khi thêm vài biến cơ bản như P/E, tăng trưởng lợi nhuận hay dòng tiền. Cách tiếp cận đó không sai, nhưng nó vẫn thiếu một lớp rất quan trọng, đó là lớp thông tin đang làm thay đổi kỳ vọng của thị trường theo thời gian thực. Giá là thứ ta nhìn thấy trên biểu đồ, nhưng trước khi giá dịch chuyển luôn tồn tại một quá trình hình thành nhận thức. Nhà đầu tư đọc tin, diễn giải tin, so sánh tin đó với kỳ vọng đã có sẵn trong đầu, rồi mới ra quyết định mua hay bán. News sentiment nằm đúng ở khoảng giữa đó. Nó không chỉ nói rằng có tin tức xuất hiện, mà còn giúp đo xem thị trường nhiều khả năng sẽ cảm nhận tin đó theo hướng nào, mạnh hay yếu, bất ngờ hay đã được phản ánh từ trước.
Trong tài chính, quant (quantitative analyst) là những người sử dụng toán học, thống kê, lập trình và dữ liệu để nghiên cứu thị trường và xây dựng chiến lược đầu tư. Điểm khác biệt lớn nhất giữa quant và trader truyền thống nằm ở cách họ nhìn thị trường. Một trader thông thường có thể dựa vào kinh nghiệm, tin tức hoặc cảm nhận để quyết định mua bán. Trong khi đó, quant cố gắng định lượng mọi thứ bằng dữ liệu. Họ không hỏi “cổ phiếu này có vẻ sẽ tăng không?”, mà hỏi “trong dữ liệu 15 năm qua, khi cổ phiếu có những đặc điểm như thế này thì xác suất tăng là bao nhiêu?”.
Trong đầu tư và quant trading, alpha được hiểu là phần lợi nhuận vượt trội mà một strategy tạo ra so với thị trường. Nếu một chiến lược có thể kiếm được lợi nhuận tốt hơn mức tăng chung của thị trường một cách ổn định, người ta nói rằng strategy đó có alpha. Ví dụ nếu chỉ số thị trường tăng trung bình 10% mỗi năm, nhưng một strategy trading tạo ra lợi nhuận 15% mỗi năm, thì phần 5% vượt trội có thể được xem là alpha. Nhiệm vụ chính của các trader định lượng và các quỹ quant chính là tìm ra những signal hoặc pattern trong dữ liệu có thể tạo ra alpha như vậy.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!