Khi nhắc đến Jim Simons, phần lớn mọi người sẽ bắt đầu bằng con số lợi nhuận: Medallion Fund đạt trung bình khoảng 66% mỗi năm trước phí trong nhiều thập kỷ, một thành tích vượt xa mọi quỹ đầu tư khác từng tồn tại. Nhưng nếu chỉ nhìn Jim Simons như một “nhà đầu tư giỏi”, ta sẽ bỏ lỡ bản chất thực sự của câu chuyện. Simons không đơn thuần tìm ra một chiến lược tốt hơn, ông thay đổi hoàn toàn cách con người tiếp cận thị trường tài chính. Trước Simons, trading chủ yếu được xem là nghệ thuật pha trộn giữa kinh nghiệm, trực giác và phân tích cơ bản. Sau Simons, trading dần được tái định nghĩa như một bài toán khoa học, nơi dữ liệu, thống kê và xác suất đóng vai trò trung tâm.

Điều khiến Simons khác biệt không nằm ở việc ông “thông minh hơn” các nhà đầu tư khác, mà nằm ở việc ông không chấp nhận những giả định ngầm mà thị trường vẫn mặc nhiên coi là đúng. Ông không tin rằng con người có thể liên tục đưa ra quyết định tối ưu trong môi trường nhiễu, cảm xúc và bất định. Thay vào đó, ông đặt niềm tin vào hệ thống, vào những mô hình có thể được kiểm chứng, lặp lại và vận hành độc lập với trạng thái tâm lý của người điều khiển.

Nền tảng toán học: vì sao Simons nhìn thị trường như một cấu trúc, không phải một câu chuyện

Jim Simons bước vào thị trường tài chính không phải với tâm thế của một nhà đầu tư, mà với tư duy của một nhà toán học thuần túy. Trước khi dính dáng đến trading, ông đã có một sự nghiệp hoàn chỉnh trong học thuật, làm việc với những lĩnh vực mà trực giác con người thường xuyên thất bại: hình học vi phân, topology, vật lý lý thuyết. Trong những lĩnh vực này, việc “nghe hợp lý” không có giá trị gì. Một định lý chỉ có hai trạng thái: đúng hoặc sai, dựa trên logic và kiểm chứng, chứ không dựa trên câu chuyện hay cảm giác.

Chính nền tảng đó định hình cách Simons nhìn thị trường. Thay vì xem thị trường như một chuỗi câu chuyện kinh tế – tăng trưởng, lạm phát, chu kỳ, tâm lý – ông nhìn nó như một hệ thống phức tạp, nơi hàng triệu tác nhân tương tác với nhau, tạo ra những mẫu hình thống kê lặp lại một cách không hoàn hảo nhưng có thể đo lường. Với Simons, câu hỏi trung tâm không phải là “vì sao giá tăng hay giảm”, mà là: liệu trong dữ liệu có tồn tại những cấu trúc xác suất ổn định, có thể khai thác một cách nhất quán hay không?

Điểm khác biệt then chốt ở đây là Simons tách hoàn toàn việc dự báo khỏi việc giải thích. Trong tư duy truyền thống, một ý tưởng đầu tư thường phải đi kèm một câu chuyện kinh tế hợp lý thì mới được chấp nhận. Ngược lại, Simons sẵn sàng khai thác những mối quan hệ mà ông và đội ngũ của mình không thể giải thích bằng ngôn ngữ thông thường, miễn là chúng vượt qua được các kiểm định thống kê nghiêm ngặt và tồn tại đủ lâu trong dữ liệu ngoài mẫu. Với ông, việc đòi hỏi phải “hiểu tại sao” trước khi giao dịch đôi khi chỉ là một dạng thiên kiến nhận thức của con người.

Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp với thị trường tài chính, nơi rất nhiều hiện tượng không xuất phát từ quy luật kinh tế “sạch”, mà từ hành vi tập thể, cấu trúc vi mô, độ trễ thông tin, hay thậm chí là các ràng buộc kỹ thuật của hệ thống giao dịch. Những yếu tố này thường tạo ra pattern trong dữ liệu, nhưng lại rất khó diễn giải bằng narrative truyền thống. Simons chấp nhận điều đó và coi dữ liệu là trọng tài cuối cùng.

Ở góc độ đầu tư định lượng, đây là một bước chuyển rất lớn: từ việc “tin vào câu chuyện” sang việc tin vào kiểm định. Thị trường không cần phải hợp lý, nó chỉ cần nhất quán đủ lâu để một edge tồn tại. Và nhiệm vụ của quant không phải là kể câu chuyện hay hơn, mà là đo lường chính xác hơn.

Cuộc chia tay với discretionary trading: khi cảm xúc trở thành một biến số không thể chấp nhận

Một điều ít người để ý là Jim Simons không phải sinh ra đã là một “quant trader”. Những năm đầu tham gia thị trường, ông giao dịch khá giống với nhiều trader khác: dựa vào phân tích cơ bản, kỹ thuật và phán đoán cá nhân, đặc biệt là trên thị trường futures. Ông kiếm được tiền, thậm chí là khá tốt. Nhưng trải nghiệm đó lại khiến ông cảm thấy bất an hơn là tự tin.

Vấn đề không nằm ở kết quả ngắn hạn, mà nằm ở quá trình. Simons nhận ra rằng hiệu suất giao dịch của mình phụ thuộc quá nhiều vào trạng thái cá nhân: hôm nay có đủ tỉnh táo không, có bị ảnh hưởng bởi chuỗi lỗ trước đó không, có đang căng thẳng vì chuyện ngoài thị trường không. Với một nhà toán học quen làm việc trong môi trường kiểm soát chặt chẽ, việc kết quả phụ thuộc vào những yếu tố như vậy là điều không thể chấp nhận.

Ở đây, Simons chạm vào một vấn đề cốt lõi mà rất nhiều trader cá nhân cũng gặp phải nhưng ít người thừa nhận: discretionary trading không thể mở rộng và không thể chuẩn hóa. Bạn có thể giao dịch tốt trong một giai đoạn, nhưng không có gì đảm bảo bạn sẽ giữ được chất lượng quyết định đó khi vốn lớn hơn, khi thị trường thay đổi, hoặc khi điều kiện cá nhân không còn lý tưởng. Cảm xúc, trong trường hợp này, không phải là thứ cần “kiểm soát”, mà là một biến số nhiễu cần được loại bỏ khỏi hệ thống.

Simons hiểu rằng nếu trading thực sự là một nghề, thì nó phải vận hành giống như một hệ thống kỹ thuật: có input rõ ràng, có rule xác định, có output đo lường được và có thể lặp lại. Một hệ thống mà kết quả phụ thuộc vào “cảm giác” của người vận hành thì về bản chất là một hệ thống không ổn định. Thị trường không quan tâm bạn đang mệt, đang buồn hay đang thiếu ngủ – và Simons không chấp nhận việc lợi nhuận của mình lại phụ thuộc vào những thứ đó.

Từ nhận thức này, triết lý cốt lõi của Renaissance Technologies dần hình thành: mọi quyết định giao dịch phải được mã hóa thành rule, được kiểm chứng bằng dữ liệu lịch sử, và được thực thi một cách nhất quán, không có ngoại lệ. Không có “linh cảm tốt”, không có “lần này khác”, không có “ngoại lệ vì bối cảnh đặc biệt”. Nếu một quyết định không thể được mô tả bằng logic rõ ràng và kiểm tra thống kê, thì nó không được phép tồn tại trong hệ thống.

Với người làm đầu tư định lượng, đây là một bài học rất thực tế: vấn đề lớn nhất của discretionary trading không phải là con người hay sai, mà là con người không nhất quán. Và trong một trò chơi xác suất dài hạn như thị trường, sự không nhất quán đó chính là kẻ thù lớn nhất của edge.

Edge quan trọng hơn lời giải thích: khi dữ liệu được đặt cao hơn trực giác con người

Một trong những điểm khiến Jim Simons gây tranh cãi nhất – và cũng là điểm khiến ông khác phần lớn giới đầu tư truyền thống – là việc không yêu cầu một lời giải thích kinh tế rõ ràng cho mọi tín hiệu giao dịch. Trong hệ thống của Renaissance, một tín hiệu không cần phải “nghe hợp lý”, không cần gắn với một câu chuyện vĩ mô hay hành vi doanh nghiệp nào. Thứ duy nhất nó cần là: vượt qua được kiểm định thống kê nghiêm ngặt, tồn tại ổn định trong dữ liệu ngoài mẫu, và không sụp đổ khi market regime thay đổi.

Điều này đi ngược lại phản xạ tự nhiên của con người. Chúng ta có xu hướng chỉ tin vào những thứ có thể kể thành câu chuyện. Nhưng Simons nhìn vấn đề theo cách khác: thị trường không có nghĩa vụ phải dễ hiểu. Rất nhiều pattern tồn tại đơn giản vì cấu trúc vận hành của thị trường, hành vi lặp lại của con người, hoặc giới hạn của hệ thống giao dịch – những thứ không dễ diễn giải bằng ngôn ngữ kinh tế học chuẩn mực.

Simons từng đưa ra một so sánh rất “toán học”: con người dự đoán được chuyển động của các hành tinh từ rất lâu trước khi hiểu đầy đủ cơ chế hấp dẫn. Việc không hiểu “vì sao” không ngăn cản khả năng dự báo. Trong trading cũng vậy, nếu một mối quan hệ xác suất tồn tại đủ lâu và đủ mạnh, thì việc khai thác nó là hợp lý – bất kể ta có kể được một câu chuyện đẹp hay không.

Trong thực tế làm quant, đặc biệt ở các thị trường không quá hiệu quả như Việt Nam, tư duy này cực kỳ quan trọng. Rất nhiều edge đến từ những thứ rất “xấu xí”: độ trễ thông tin, hành vi bầy đàn, margin, room tín dụng, hoặc phản xạ chính sách. Nếu bạn chỉ chấp nhận những tín hiệu có lời giải thích tròn trịa, rất có thể bạn đang tự loại bỏ chính những edge thực sự tồn tại. Dữ liệu không quan tâm bạn có thấy nó hợp lý hay không – nó chỉ phản ánh điều đang xảy ra.

Alpha không chỉ đến từ mô hình, mà đến từ cách tổ chức con người

Một hiểu lầm phổ biến khi nói về Jim Simons là cho rằng thành công của Renaissance đến từ “công thức bí mật” hay “mô hình siêu việt”. Thực tế, lợi thế lớn nhất của Renaissance không nằm ở một mô hình đơn lẻ, mà nằm ở cách họ tổ chức con người và quy trình nghiên cứu.

Simons không tuyển những trader giỏi đọc chart hay kể câu chuyện thị trường. Ông tuyển các nhà toán học, vật lý, khoa học máy tính – những người gần như không có nền tảng tài chính truyền thống. Điều này không phải ngẫu nhiên. Những con người này tiếp cận dữ liệu với tâm thế trung lập hơn, ít bị ám ảnh bởi “market wisdom” hay những niềm tin phổ biến. Họ không bị mắc kẹt vào câu hỏi “điều này có hợp lý không”, mà tập trung vào “điều này có tồn tại trong dữ liệu không”.

Bên trong Renaissance, không có khái niệm “alpha cá nhân”. Mọi tín hiệu, mọi phát hiện đều được chia sẻ và kiểm định chéo. Không ai sở hữu một chiến lược cho riêng mình, và cũng không ai được phép giữ bí mật để tạo lợi thế nội bộ. Điều này tạo ra một dạng lợi thế rất đặc biệt: organizational alpha – alpha đến từ cấu trúc tổ chức, văn hóa chia sẻ và cách ra quyết định tập thể.

Ở góc độ thực tế, đây là thứ cực kỳ khó sao chép. Bạn có thể mua dữ liệu, thuê quants giỏi, build hạ tầng tốt, nhưng rất khó tái tạo một môi trường nơi mọi người thực sự không phòng thủ, không giữ edge cho riêng mình, và cùng tối ưu cho hệ thống chung. Ngay cả với các team nhỏ ở Việt Nam, bài học này vẫn còn nguyên giá trị: rất nhiều nhóm fail không phải vì mô hình kém, mà vì con người làm việc như những “đảo độc lập”, kéo hệ thống về nhiều hướng khác nhau.

Bài học cho người làm đầu tư định lượng ngày nay: từ triết lý đến vận hành

Di sản lớn nhất của Jim Simons không phải là một bộ công thức hay một chiến lược cụ thể, mà là một hệ tư duy rất thực dụng về trading. Trước hết, trading được nhìn như một bài toán xác suất dài hạn, không phải chuỗi quyết định thông minh trong ngắn hạn. Một trade đúng hay sai không nói lên điều gì; chỉ có phân phối kết quả qua hàng nghìn, hàng triệu giao dịch mới là thứ đáng quan tâm.

Thứ hai, Simons cho thấy rằng edge không cần phải lớn. Một lợi thế rất nhỏ nhưng ổn định, khi được khai thác đủ lâu, đủ rộng và đủ kỷ luật, có thể tạo ra kết quả vượt xa những chiến lược “đánh lớn” nhưng thiếu bền vững. Điều này đặc biệt đúng với thị trường Việt Nam, nơi rất nhiều chiến lược thắng lớn trong một pha thị trường, nhưng không sống sót qua chu kỳ tiếp theo.

Thứ ba, cảm xúc con người không phải là thứ cần “rèn luyện” để kiểm soát, mà là một loại rủi ro cần được loại bỏ khỏi hệ thống. Nếu một chiến lược chỉ hoạt động khi người vận hành đang ở trạng thái tâm lý hoàn hảo, thì đó không phải là một chiến lược có thể scale hay tồn tại lâu dài.

Cuối cùng, Simons nhấn mạnh một điều mà rất nhiều người làm quant ở thị trường mới nổi hay bỏ qua: đa dạng hóa theo tín hiệu và regime quan trọng hơn rất nhiều so với đa dạng hóa theo tài sản. Nắm nhiều cổ phiếu nhưng cùng phụ thuộc vào một trạng thái thanh khoản hay một hướng chính sách thì về bản chất vẫn là một cược duy nhất.

Trong những thị trường mang tính chu kỳ mạnh và chịu ảnh hưởng lớn từ chính sách như Việt Nam, các bài học này càng trở nên thực tế. Rất nhiều chiến lược không chết vì alpha không tồn tại, mà vì alpha đó không được đặt trong một hệ thống đủ kỷ luật, đủ đa dạng và đủ hiểu rủi ro để tồn tại qua nhiều regime khác nhau.

Jim Simons không “giải được thị trường” theo nghĩa đoán đúng mọi biến động. Ông giải được một bài toán khó hơn nhiều: làm thế nào để một edge nhỏ, không chắc chắn, vẫn có thể tạo ra kết quả phi thường khi được đặt đúng vào một hệ thống phù hợp.

Kết luận

Jim Simons không giải được thị trường theo nghĩa dự đoán tương lai. Ông giải được bài toán làm sao để khai thác những bất hoàn hảo nhỏ của thị trường một cách có hệ thống, bền bỉ và có thể mở rộng. Với người làm đầu tư định lượng, hiểu Jim Simons không phải để sao chép Medallion Fund, mà để học cách đặt câu hỏi đúng về dữ liệu, rủi ro và cấu trúc của edge.