Khi thị trường giảm vì chiến tranh: chiến lược nào phù hợp?

09/03/2026

657 lượt đọc

Những giai đoạn thị trường giảm mạnh do chiến tranh hoặc căng thẳng địa chính trị thường khiến nhà đầu tư rơi vào trạng thái rất khó giao dịch. Tin tức tiêu cực xuất hiện liên tục, tâm lý thị trường thay đổi nhanh và dòng tiền có xu hướng rút khỏi tài sản rủi ro. Trong những thời điểm như vậy, nhiều chiến lược đầu tư truyền thống như “mua và giữ” thường gặp khó khăn vì thị trường không còn tăng ổn định mà chuyển sang trạng thái biến động mạnh. Điều này khiến nhiều nhà đầu tư cảm thấy rất khó ra quyết định: nếu bán ra có thể bán đúng đáy, nhưng nếu mua vào thì rủi ro thị trường tiếp tục giảm vẫn rất lớn.

Tuy nhiên nếu nhìn dưới góc độ quant trading, đây thực chất chỉ là một market regime khác, tức là một trạng thái thị trường khác với đặc điểm riêng. Trong những giai đoạn như vậy, volatility thường cao hơn bình thường và các xu hướng thường rõ ràng hơn. Vì vậy thay vì cố gắng dự đoán đáy của thị trường, nhiều hệ thống quant tập trung vào việc thiết kế những rule đơn giản để thích nghi với môi trường biến động. Những chiến lược này không cố đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo, mà chỉ phản ứng với những gì thị trường đang thể hiện.

1. Trend Following: đi theo xu hướng của thị trường

Trong các giai đoạn bất ổn địa chính trị, thị trường thường hình thành xu hướng giảm kéo dài vì dòng tiền rút khỏi tài sản rủi ro. Một trong những chiến lược đơn giản nhưng hiệu quả trong môi trường này là trend following, tức là giao dịch theo xu hướng thay vì cố gắng dự đoán điểm đảo chiều. Ý tưởng của chiến lược này khá đơn giản: nếu thị trường đang trong xu hướng giảm, chiến lược sẽ giảm exposure cổ phiếu; nếu xu hướng tăng quay trở lại, chiến lược mới tăng tỷ trọng cổ phiếu.

Một hệ thống đơn giản có thể sử dụng đường trung bình 200 ngày (MA200) để xác định xu hướng dài hạn của thị trường. Rule có thể thiết lập như sau:

  1. Nếu VNIndex trên MA200 → danh mục giữ 70–80% cổ phiếu
  2. Nếu VNIndex dưới MA200 → giảm xuống 20–30% cổ phiếu, phần còn lại giữ tiền mặt

Ví dụ:

VNIndex = 1150 điểm

MA200 = 1220 điểm

Trong trường hợp này, thị trường đang nằm dưới đường trung bình dài hạn, cho thấy xu hướng giảm vẫn chiếm ưu thế. Hệ thống sẽ giảm exposure cổ phiếu xuống khoảng 30% danh mục để hạn chế rủi ro nếu thị trường tiếp tục giảm.

Điểm quan trọng của trend following là không cố đoán đáy. Nhiều nhà đầu tư thường mất tiền trong thị trường giảm vì cố mua quá sớm khi thấy giá đã giảm nhiều. Tuy nhiên trong nhiều cuộc khủng hoảng tài chính, thị trường có thể giảm sâu hơn rất nhiều so với kỳ vọng ban đầu. Trend following chấp nhận bỏ lỡ phần đầu của xu hướng nhưng đổi lại giúp tránh được những giai đoạn giảm sâu nhất. Chính vì vậy chiến lược này thường được nhiều quỹ systematic hoặc CTA sử dụng để quản lý rủi ro danh mục trong những giai đoạn thị trường bất ổn.

2. Mean Reversion ngắn hạn: tận dụng các cú bán tháo

Bên cạnh xu hướng giảm dài hạn, thị trường trong giai đoạn khủng hoảng thường xuất hiện các đợt bán tháo mạnh trong ngắn hạn. Những cú giảm này đôi khi xuất phát từ tâm lý hoảng loạn hơn là thay đổi cơ bản của doanh nghiệp. Khi áp lực bán giảm đi, giá cổ phiếu thường có nhịp hồi kỹ thuật trong ngắn hạn.

Đây là môi trường khá phù hợp cho các chiến lược mean reversion ngắn hạn, tức là tận dụng những biến động quá mức của thị trường. Ý tưởng của chiến lược này là khi giá giảm quá nhanh trong thời gian ngắn, xác suất xuất hiện một nhịp hồi ngắn hạn thường tăng lên.

Ví dụ có thể thiết lập rule đơn giản:

Universe: VN100

Điều kiện vào lệnh:

  1. Cổ phiếu giảm > 8% trong 3 phiên liên tiếp
  2. VNIndex giảm < 4% trong cùng giai đoạn

Nếu thỏa điều kiện này, hệ thống sẽ mở vị thế mua ngắn hạn.

Rule thoát lệnh:

  1. Chốt lời khi giá hồi +4% đến +5%
  2. Cắt lỗ khi giá giảm thêm -3%

Ví dụ thực tế:

Một cổ phiếu giảm từ 50 xuống 45 trong 3 ngày (giảm 10%). Strategy có thể mở vị thế quanh 45–46 với kỳ vọng cổ phiếu hồi về 47–48 trong vài phiên tiếp theo.

Trong những giai đoạn volatility cao, các nhịp hồi kỹ thuật như vậy xảy ra khá thường xuyên và có thể tạo ra nhiều cơ hội giao dịch ngắn hạn. Tuy nhiên chiến lược này thường chỉ phù hợp với vị thế nhỏ và thời gian nắm giữ ngắn, vì xu hướng dài hạn của thị trường vẫn có thể là giảm.

3. Quản lý rủi ro danh mục: yếu tố quan trọng nhất

Trong môi trường thị trường giảm do chiến tranh, mục tiêu quan trọng nhất thường không phải là kiếm lợi nhuận tối đa mà là bảo vệ vốn. Nhiều chiến lược quant thành công trong dài hạn thực ra không phải vì chúng kiếm được nhiều tiền trong mọi giai đoạn thị trường, mà vì chúng tránh được những giai đoạn thua lỗ lớn.

Vì vậy nhiều hệ thống quant đặt ra các rule quản lý rủi ro khá rõ ràng.

Ví dụ danh mục có thể thiết lập các giới hạn sau:

  1. Mỗi cổ phiếu không quá 5% danh mục
  2. Tổng exposure cổ phiếu không quá 50% khi VNIndex dưới MA200
  3. Chỉ giao dịch cổ phiếu có thanh khoản > 30 tỷ/phiên

Ngoài ra hệ thống cũng có thể áp dụng rule drawdown control.

Ví dụ:

Danh mục = 10 tỷ

Exposure cổ phiếu = 6 tỷ

Nếu drawdown đạt -10% (tức -1 tỷ)

→ Hệ thống sẽ giảm exposure xuống 3 tỷ để hạn chế rủi ro.

Những rule kiểu này giúp danh mục sống sót trong giai đoạn thị trường khó khăn, thay vì cố gắng tối đa hóa lợi nhuận trong môi trường đầy bất định. Trong quant trading, việc tồn tại lâu dài trên thị trường thường quan trọng hơn việc kiếm lợi nhuận lớn trong một vài giai đoạn ngắn.

Kết luận

Thị trường giảm vì chiến tranh thường khiến nhiều nhà đầu tư cảm thấy rất khó giao dịch vì tin tức tiêu cực và biến động mạnh. Tuy nhiên với góc nhìn quant trading, đây chỉ là một trạng thái thị trường khác với volatility cao hơn và dòng tiền thay đổi nhanh hơn.

Trong những môi trường như vậy, nhiều chiến lược quant chỉ tập trung vào ba nguyên tắc khá đơn giản:

  1. đi theo xu hướng khi thị trường có trend
  2. tận dụng các cú bán quá mức trong ngắn hạn
  3. kiểm soát rủi ro danh mục một cách kỷ luật

Điều thú vị là nhiều chiến lược thành công không phải vì dự đoán đúng thị trường, mà vì chúng được thiết kế để tồn tại trong nhiều môi trường thị trường khác nhau – kể cả những giai đoạn bất ổn như chiến tranh hoặc khủng hoảng.

Chia sẻ bài viết

Đánh giá

Hãy là người đầu tiên nhận xét bài viết này!

Đăng ký nhận tin

Nhập Email để nhận được bản tin mới nhất từ QM Capital.

Bài viết liên quan

Mô hình Không gian Trạng thái & Bộ lọc Kalman: Tại sao chúng cực kỳ quan trọng trong trading?
12/04/2026
27 lượt đọc

Mô hình Không gian Trạng thái & Bộ lọc Kalman: Tại sao chúng cực kỳ quan trọng trong trading? C

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.

Khả năng giải thích trong trading: Tại sao lại quan trọng?
11/04/2026
39 lượt đọc

Khả năng giải thích trong trading: Tại sao lại quan trọng? C

Khi thực hiện bất kỳ chiến lược giao dịch nào trên thị trường tài chính, một yếu tố không thể thiếu chính là khả năng giải thích (interpretability) của mô hình giao dịch. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh môi trường biến động và khi quản lý rủi ro là yếu tố sống còn đối với các quỹ đầu tư và các trader chuyên nghiệp. Mỗi chiến lược giao dịch không chỉ cần phải hiệu quả mà còn phải dễ hiểu, có thể giải thích một cách rõ ràng tại sao tín hiệu mua/bán lại được đưa ra trong một tình huống cụ thể.

Vectorized backtesting có ích gì trong thực tế?
06/04/2026
105 lượt đọc

Vectorized backtesting có ích gì trong thực tế? C

Trong thực tế, rất nhiều ý tưởng giao dịch nghe qua đều có vẻ hợp lý. Ví dụ như mua khi giá vượt MA dài hạn, mua khi cổ phiếu breakout kèm thanh khoản tăng, hoặc đứng ngoài khi thị trường chung nằm dưới đường trung bình dài hạn. Nếu chỉ nhìn chart bằng mắt, rất dễ cảm thấy những ý tưởng như vậy “có vẻ đúng”. Vấn đề là cảm giác đó không đủ để dùng tiền thật. Với QM Capital, giá trị đầu tiên và lớn nhất của vectorized backtesting không phải là để khoe một equity curve đẹp, mà là để biến một ý tưởng mơ hồ thành một bộ quy tắc kiểm tra được.

Vì sao thực thi quan trọng hơn dự báo trong quant trading
05/04/2026
96 lượt đọc

Vì sao thực thi quan trọng hơn dự báo trong quant trading C

Khi mới học quant trading, nhiều người thường tập trung gần như toàn bộ vào phần mô hình. Họ nghĩ rằng nếu dự báo đúng hơn một chút, hoặc nếu tìm được một tín hiệu chính xác hơn phần còn lại của thị trường, thì kết quả giao dịch chắc chắn sẽ tốt. Cách nghĩ này không sai hoàn toàn, nhưng mới đúng một nửa. Trong giao dịch thực tế, dự báo chỉ là điểm bắt đầu. Sau đó còn một bước quan trọng hơn nhiều: biến tín hiệu đó thành vị thế thật, giao dịch thật, lợi nhuận thật.

Overfitting là “kẻ thù số 1” trong quant trading
02/04/2026
159 lượt đọc

Overfitting là “kẻ thù số 1” trong quant trading C

Nếu phải chọn một rủi ro làm hỏng nhiều chiến lược định lượng nhất, thì đó thường không phải là thiếu mô hình hiện đại, mà là overfitting. Nói đơn giản, overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu quá khứ đến mức nó không chỉ học tín hiệu thật, mà còn học luôn cả nhiễu. Khi nhìn lại lịch sử, mọi thứ trông rất đẹp: độ chính xác cao, equity curve mượt, drawdown dễ chịu, Sharpe ratio hấp dẫn. Nhưng đến khi đem sang giai đoạn mới, hoặc live trading, mô hình bắt đầu hỏng rất nhanh.

Vì sao các quỹ quant lớn vẫn kiếm tiền bằng những mô hình rất đơn giản?
31/03/2026
285 lượt đọc

Vì sao các quỹ quant lớn vẫn kiếm tiền bằng những mô hình rất đơn giản? C

Có một hiểu lầm rất phổ biến khi mới bước vào quant trading: cứ nghe đến “quant” là nghĩ ngay đến deep learning, transformers, reinforcement learning, foundation models, hay ít nhất cũng phải có một thứ gì đó đủ phức tạp để nghe giống phòng lab hơn là bàn giao dịch. Nhưng nếu nhìn vào cách nhiều tổ chức thật đang vận hành, bức tranh lại bớt hào nhoáng hơn nhiều.

video-image

Truy Cập Miễn Phí Thư Viện Bot Tín Hiệu Giao Dịch Tự Động

Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Truy cập ngay!