04/11/2024
3,027 lượt đọc
Louis Bachelier là một nhà toán học người Pháp, được coi là một trong những người tiên phong đặt nền móng cho tài chính định lượng hiện đại. Năm 1900, ông công bố luận án tiến sĩ của mình với tiêu đề "Lý thuyết đầu cơ" (tiếng Pháp: Théorie de la spéculation), trong đó ông lần đầu tiên sử dụng toán học để mô tả sự biến động giá cả trên thị trường chứng khoán.
Công trình của Bachelier không chỉ quan trọng vì nó là một trong những nghiên cứu đầu tiên sử dụng toán học để phân tích tài chính, mà còn vì nó đã mở ra một hướng đi mới, sử dụng các công cụ xác suất và thống kê để hiểu rõ hơn về hành vi của thị trường tài chính.
Trong luận án của mình, Bachelier tập trung vào việc mô hình hóa các chuyển động giá cả của các công cụ tài chính, đặc biệt là trái phiếu trên thị trường chứng khoán Paris. Ông đưa ra một mô hình dựa trên khái niệm chuyển động ngẫu nhiên (random walk) để giải thích cách giá cả di chuyển.
Bachelier đã đưa ra hai khái niệm chính trong nghiên cứu của mình:
Chuyển động ngẫu nhiên của giá cả: Ông cho rằng sự biến động của giá cả trên thị trường là ngẫu nhiên và không thể dự đoán trước được một cách chính xác.
Giá kỳ vọng (Expected Price): Giá của một tài sản tại một thời điểm trong tương lai có thể được tính toán dựa trên giá trị hiện tại của nó, nhưng với một yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng đến sự biến động. Nói cách khác, giá cả biến động ngẫu nhiên xung quanh giá trị kỳ vọng.
Ông sử dụng tích phân toán học và các công cụ xác suất để mô tả quá trình này và đưa ra các công thức để tính giá của quyền chọn tài chính (financial options) – tức là các công cụ tài chính cho phép nhà đầu tư có quyền mua hoặc bán một tài sản trong tương lai với mức giá cố định.
Một đóng góp quan trọng khác của Bachelier là việc ông đã mô tả chuyển động Brown trong mô hình tài chính của mình, mặc dù ông không gọi nó theo cách đó.
Chuyển động Brown là một hiện tượng vật lý, lần đầu tiên được quan sát bởi nhà thực vật học Robert Brown vào năm 1827 khi ông nhận thấy các hạt nhỏ di chuyển một cách ngẫu nhiên trong chất lỏng. Tuy nhiên, mãi đến đầu thế kỷ 20, nhà vật lý học Albert Einstein mới đưa ra giải thích lý thuyết cho chuyển động Brown trong lĩnh vực vật lý.
Bachelier đã sử dụng ý tưởng này để mô hình hóa sự biến động ngẫu nhiên của giá tài sản. Ông cho rằng giá cả trên thị trường tài chính di chuyển ngẫu nhiên giống như các hạt trong chuyển động Brown.
Cụ thể:
Giá cả biến động theo thời gian một cách ngẫu nhiên: Giá của một công cụ tài chính (ví dụ cổ phiếu, trái phiếu) thay đổi không ngừng và có thể tăng hoặc giảm một cách ngẫu nhiên.
Biến động giá phụ thuộc vào thời gian: Sự biến động của giá sẽ lớn hơn khi thời gian tăng lên. Đây là một trong những đặc điểm cơ bản của chuyển động Brown và cũng được Bachelier áp dụng vào tài chính.
Nghiên cứu của Bachelier là nền tảng cho lý thuyết tài chính hiện đại, đặc biệt là trong việc phân tích các sản phẩm tài chính phái sinh (derivatives), chẳng hạn như quyền chọn (options). Mặc dù lúc đó luận án của ông không nhận được sự chú ý đáng kể, nhưng về sau nó đã trở thành công cụ cốt lõi cho việc phân tích và quản lý rủi ro tài chính.
Một số đóng góp quan trọng của Bachelier:
Phương pháp luận về chuyển động ngẫu nhiên: Khái niệm chuyển động ngẫu nhiên của Bachelier sau này đã được các nhà khoa học tài chính như Paul Samuelson và Robert Merton phát triển thêm, và trở thành nền tảng của lý thuyết tài chính hiện đại.
Mô hình quyền chọn tài chính: Công trình của ông được xem là tiền đề cho mô hình Black-Scholes nổi tiếng, được phát triển vào năm 1973 bởi Fischer Black và Myron Scholes, hai nhà khoa học tài chính đã đạt giải Nobel Kinh tế. Mô hình này sử dụng chuyển động Brown để định giá quyền chọn và quản lý rủi ro tài chính.
Khía cạnh toán học:
Phương trình vi phân: Bachelier sử dụng các công cụ của phép tính vi phân để mô tả quá trình biến động của giá cả. Điều này được áp dụng rộng rãi trong tài chính định lượng ngày nay, đặc biệt trong các mô hình mô phỏng và định giá các sản phẩm phái sinh.
Lý thuyết xác suất: Ông sử dụng lý thuyết xác suất để tính toán và dự báo khả năng giá cả sẽ biến động theo một hướng nhất định, giúp phát triển các công cụ đo lường rủi ro.
Mặc dù "Lý thuyết đầu cơ" của Bachelier mang tính đột phá, nhưng nó không được công nhận và đánh giá cao trong thời gian ông còn sống. Lý do chủ yếu là do lý thuyết của ông vượt quá mức phát triển toán học và tài chính vào thời điểm đó, và các nhà khoa học chưa nhìn thấy ứng dụng thực tiễn ngay lập tức.
Phải đến thế kỷ 20, khi thị trường tài chính phát triển mạnh mẽ và công cụ phái sinh trở nên phổ biến, công trình của Bachelier mới được tái khám phá và đánh giá lại. Các nhà tài chính hiện đại như Paul Samuelson và Robert Merton đã phát triển lý thuyết của ông và đưa nó vào ứng dụng thực tế.
Ngày nay, nghiên cứu của Bachelier được xem là một trong những đóng góp lớn nhất cho tài chính định lượng và lý thuyết thị trường hiệu quả. Các mô hình tài chính hiện đại, từ quyền chọn tài chính, định giá tài sản phái sinh, đến quản lý rủi ro, đều dựa trên nền tảng lý thuyết do ông đặt ra.
Ngoài ra, chuyển động Brown đã trở thành công cụ chính trong các mô hình toán học của tài chính, giúp các nhà quản lý quỹ và các nhà giao dịch định lượng hiểu và dự đoán các biến động giá cả trên thị trường tài chính.
Louis Bachelier là người tiên phong trong việc ứng dụng toán học và lý thuyết xác suất vào phân tích tài chính, đặt nền móng cho một lĩnh vực hoàn toàn mới – tài chính định lượng. Nghiên cứu "Lý thuyết đầu cơ" của ông đã mang lại cái nhìn toán học đầu tiên về sự biến động của giá cả trên thị trường chứng khoán, và đặt nền tảng cho nhiều lý thuyết quan trọng sau này như chuyển động Brown và mô hình Black-Scholes. Mặc dù ban đầu không được công nhận, nhưng đóng góp của Bachelier đã trở thành không thể thiếu trong tài chính hiện đại.
0 / 5
Trong vài thập kỷ qua, sự bùng nổ của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu đã làm thay đổi căn bản cách thị trường tài chính vận hành. Một trong những “công cụ” gây ảnh hưởng lớn nhất chính là Black Box Trading – hệ thống giao dịch dựa trên thuật toán, nơi mà logic ra quyết định nằm ẩn trong một cấu trúc lập trình kín, không được công khai.
Trong Quant trading, việc phân tích dữ liệu thị trường không chỉ dừng lại ở các chỉ số tổng hợp như giá mở cửa, đóng cửa, cao nhất, thấp nhất (OHLC) theo khung giờ phút hoặc ngày. Để hiểu sâu cách giá cả được hình thành và biến động trong từng khoảnh khắc, các nhà nghiên cứu và quỹ định lượng (quant funds) dựa vào một loại dữ liệu tinh vi hơn: Tick-by-Tick (TBT) Data. Đây là lớp dữ liệu vi mô (micro-level) phản ánh từng sự kiện trong order book, từ đó cung cấp một bức tranh chi tiết nhất về động lực cung – cầu trên thị trường.
Market Microstructure (Vi cấu trúc thị trường) được định nghĩa bởi National Bureau of Economic Research (NBER) là lĩnh vực tập trung vào kinh tế học của thị trường chứng khoán: cách thức thị trường được thiết kế, cơ chế khớp lệnh, hình thành giá, chi phí giao dịch và hành vi của nhà đầu tư. Nếu ví thị trường tài chính giống như một “cỗ máy”, thì market microstructure chính là bộ phận cơ khí và đường dây điện quyết định chiếc máy đó chạy nhanh, trơn tru hay chậm chạp.
Trong giao dịch tài chính, không phải lúc nào cũng là chuyện “mua rẻ bán đắt”. Với những tổ chức quản lý hàng tỷ USD, bài toán khó nhất lại nằm ở chỗ: làm sao mua/bán khối lượng cực lớn mà không tự tay đẩy giá đi ngược lại mình. Đây chính là lúc khái niệm High Volume Trading (giao dịch khối lượng lớn) xuất hiện.
Trong giao dịch định lượng (Quantitative Trading), việc sử dụng dữ liệu chính xác và có cấu trúc rõ ràng không chỉ giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan về thị trường mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định giao dịch chính xác và kịp thời. Tuy nhiên, data handling (xử lý dữ liệu) lại là một bước quan trọng nhưng ít được chú trọng đúng mức. Cùng QM Capital tìm hiểu cách xử lý dữ liệu giúp tối ưu hóa chiến lược giao dịch và tại sao nó lại quan trọng trong Quantitative Trading.
Định lý Bayes, hay còn gọi là Luật Bayes, được đặt theo tên của nhà triết học và thống kê học người Anh Thomas Bayes. Định lý này mô tả cách thức tính toán xác suất của một sự kiện dựa trên kiến thức trước đó về những điều kiện có thể liên quan đến sự kiện đó.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!