Mô hình Black-Scholes trong giao dịch chứng khoán

02/04/2025

576 lượt đọc

Mô hình Black-Scholes là một công cụ toán học nổi tiếng trong việc định giá quyền chọn, được phát triển vào năm 1973 bởi Fischer Black, Myron Scholes, và Robert Merton. Mặc dù mô hình này chủ yếu được thiết kế để định giá quyền chọn châu Âu, các nguyên lý cơ bản của nó vẫn có thể được điều chỉnh và áp dụng một cách gián tiếp vào thị trường chứng khoán phái sinh, bao gồm các hợp đồng tương lai tại Việt Nam. Việc hiểu rõ cách thức hoạt động của mô hình Black-Scholes và những điều chỉnh cần thiết trong bối cảnh chứng khoán phái sinh là rất quan trọng đối với các nhà giao dịch tại thị trường Việt Nam.

1. Các yếu tố cấu thành mô hình Black-Scholes và cách áp dụng trong phái sinh

Mô hình Black-Scholes dựa trên một số yếu tố cơ bản để định giá quyền chọn, bao gồm giá tài sản cơ sở, giá thực hiện (strike price), thời gian đến ngày đáo hạn (time to maturity), lãi suất phi rủi ro (risk-free rate) và biến động (volatility). Dưới đây là cách mà các yếu tố này có thể được áp dụng trong giao dịch chứng khoán phái sinh.

  1. Giá tài sản cơ sở (Underlying Asset Price)

Trong mô hình Black-Scholes, giá tài sản cơ sở là yếu tố quan trọng nhất. Tương tự trong giao dịch chứng khoán phái sinh tại Việt Nam, giá của chỉ số VN30, VN100 hay các hợp đồng tương lai sẽ là yếu tố quyết định đến giá trị của hợp đồng phái sinh. Giá tài sản cơ sở sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định giao dịch, đặc biệt là khi thị trường có sự thay đổi đột ngột. Mặc dù mô hình Black-Scholes chủ yếu áp dụng cho quyền chọn, nhưng đối với phái sinh, nhà giao dịch vẫn cần phân tích kỹ lưỡng sự thay đổi của giá tài sản cơ sở trong các hợp đồng tương lai để xác định thời điểm vào và ra hợp lý.

  1. Biến động (Volatility)

Biến động là yếu tố quan trọng trong mô hình Black-Scholes và ảnh hưởng lớn đến việc định giá quyền chọn. Tuy nhiên, trong giao dịch chứng khoán phái sinh, biến động đóng vai trò đặc biệt quan trọng vì nó quyết định mức độ rủi ro và lợi nhuận của các giao dịch. Các chỉ số biến động như ATR (Average True Range), VIX hay phân tích biến động lịch sử có thể giúp các nhà giao dịch phái sinh tại Việt Nam dự đoán được các biến động mạnh mẽ của thị trường và xác định các điểm vào lệnh phù hợp. Biến động mạnh có thể là tín hiệu của các cơ hội giao dịch, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro lớn, đặc biệt trong những giai đoạn thị trường điều chỉnh hoặc tin tức bất ngờ tác động.

  1. Thời gian đến đáo hạn (Time to Maturity)

Mặc dù hợp đồng tương lai không có một ngày đáo hạn cố định như quyền chọn, nhưng yếu tố thời gian vẫn đóng vai trò quan trọng trong chiến lược giao dịch phái sinh. Thời gian đến hết hạn của hợp đồng tương lai sẽ ảnh hưởng đến sự nhạy cảm của giá tài sản cơ sở đối với các biến động thị trường. Mô hình Black-Scholes cho phép các nhà giao dịch tính toán mức độ tác động của thời gian đến đáo hạn đối với quyền chọn, và từ đó có thể ứng dụng một số nguyên lý để đánh giá mức độ hấp dẫn của các cơ hội giao dịch hợp đồng tương lai trong chứng khoán phái sinh.

  1. Lãi suất phi rủi ro (Risk-Free Rate)

Mặc dù lãi suất phi rủi ro ít được nhắc đến trong giao dịch chứng khoán phái sinh, nhưng nó vẫn là yếu tố ảnh hưởng đến chiến lược giao dịch. Trong môi trường lãi suất thay đổi, việc hiểu rõ lãi suất phi rủi ro sẽ giúp các nhà giao dịch phái sinh đánh giá được chi phí cơ hội của việc giữ các hợp đồng tương lai so với các tài sản khác, ví dụ như gửi tiết kiệm ngân hàng hoặc trái phiếu chính phủ.

2. Ứng dụng mô hình Black-Scholes trong chiến lược giao dịch phái sinh tại Việt Nam

Mặc dù mô hình Black-Scholes chủ yếu dành cho quyền chọn, các nguyên lý của nó có thể được áp dụng gián tiếp trong các chiến lược giao dịch phái sinh. Những chiến lược này chủ yếu liên quan đến phân tích biến động và quản lý rủi ro.

Chiến lược dựa trên biến động (Volatility-Based Strategies)

Trong giao dịch phái sinh, đặc biệt là hợp đồng tương lai, biến động là yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng để dự đoán các xu hướng giá. Các chiến lược phái sinh dựa trên biến động có thể bao gồm việc theo dõi các chỉ số như ATR hoặc VIX để nhận diện các cơ hội giao dịch. Khi thị trường có sự biến động mạnh, các nhà giao dịch có thể điều chỉnh chiến lược của mình để tận dụng sự dao động giá và tránh các rủi ro lớn.

Quản lý rủi ro (Risk Management)

Một trong những chiến lược quan trọng khi áp dụng mô hình Black-Scholes trong chứng khoán phái sinh là delta hedging, tức là sử dụng các hợp đồng tương lai để bảo vệ danh mục đầu tư khỏi các biến động không mong muốn của tài sản cơ sở. Đây là một phương pháp quản lý rủi ro hiệu quả, đặc biệt trong các giai đoạn thị trường có sự thay đổi mạnh. Mô hình Black-Scholes có thể cung cấp những nguyên lý cơ bản để các nhà giao dịch điều chỉnh vị thế trong hợp đồng tương lai sao cho phù hợp với mức độ rủi ro mong muốn.

Chiến lược dựa trên thời gian (Time-Based Strategies)

Trong thị trường chứng khoán phái sinh, các nhà giao dịch có thể sử dụng mô hình Black-Scholes để tính toán kỳ vọng về giá trị hợp đồng tương lai khi thời gian đến đáo hạn còn dài. Điều này sẽ giúp họ đưa ra các quyết định giao dịch phù hợp, nhất là khi thị trường có sự điều chỉnh mạnh hoặc có các yếu tố vĩ mô tác động.

3. Hạn chế khi áp dụng mô hình Black-Scholes trong phái sinh

Mặc dù mô hình Black-Scholes có thể giúp ích trong việc phân tích thị trường phái sinh, nhưng vẫn có một số hạn chế cần lưu ý khi áp dụng:

  1. Biến động không ổn định: Mô hình Black-Scholes giả định rằng biến động là ổn định, trong khi thực tế, biến động có thể thay đổi rất nhanh và không theo chu kỳ đều đặn. Điều này có thể làm giảm độ chính xác của mô hình trong việc dự đoán giá trị hợp đồng tương lai.
  2. Không tính đến các yếu tố vĩ mô: Mô hình Black-Scholes không tính đến các yếu tố vĩ mô như chính sách tiền tệ, kinh tế vĩ mô, hay các sự kiện bất ngờ, trong khi các yếu tố này có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị của hợp đồng tương lai.

Kết luận

Mặc dù mô hình Black-Scholes được phát triển cho quyền chọn, nhưng các nguyên lý cơ bản của nó có thể được điều chỉnh và áp dụng trong các chiến lược giao dịch phái sinh tại Việt Nam. Các yếu tố như biến động, thời gian đến đáo hạn, và lãi suất phi rủi ro có thể cung cấp những thông tin quý giá cho các nhà giao dịch phái sinh trong việc quản lý rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận. Tuy nhiên, để áp dụng mô hình này một cách hiệu quả, các nhà giao dịch cần điều chỉnh chiến lược để phù hợp với các yếu tố thị trường cụ thể của chứng khoán phái sinh.

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.

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

Robust backtesting cho chiến lược quant trading
30/06/2025
36 lượt đọc

Robust backtesting cho chiến lược quant trading C

Trong giao dịch định lượng, backtest chỉ là bước khởi đầu. Một chuỗi kết quả ấn tượng trên dữ liệu lịch sử không đảm bảo chiến lược của bạn sẽ “sống sót” khi gặp dữ liệu thực. Để tự tin triển khai live trading, cần thiết lập một quy trình robust backtesting tức kiểm chứng chiến lược qua nhiều lớp ngăn ngừa sai lệch, đảm bảo tính ổn định, loại bỏ nguy cơ vỡ trận khi thị trường bất ngờ đổi chiều.

Khám phá 4 phong cách đầu tư bền vững "Old but gold"
29/06/2025
72 lượt đọc

Khám phá 4 phong cách đầu tư bền vững "Old but gold" C

Trong đầu tư, không ít chiến lược hiện đại dựa vào thuật toán, trí tuệ nhân tạo hay dữ liệu vĩ mô phức tạp. Thế nhưng, 4 cách tiếp cận kinh điển sau đây vẫn được hàng loạt huyền thoại tài chính tin dùng bởi tính đơn giản, nguyên bản và đã minh chứng qua thời gian. Dù bạn là nhà đầu tư dài hạn hay trader lướt sóng, việc hiểu rõ ưu – nhược điểm của từng phong cách sẽ giúp xây dựng danh mục tối ưu, phù hợp với mục tiêu và khả năng chịu đựng rủi ro của bản thân.

Chiến lược Decay trong Quant Trading: Nguyên nhân, Cảnh báo và Giải pháp thực tiễn
28/06/2025
108 lượt đọc

Chiến lược Decay trong Quant Trading: Nguyên nhân, Cảnh báo và Giải pháp thực tiễn C

Strategy Decay thể hiện qua sự giảm dần tính hiệu quả của chiến lược giao dịch định lượng sau một thời gian vận hành. Ngay từ ngày đầu triển khai, một chiến lược có thể ghi nhận mức lợi suất ổn định 15 % mỗi năm và tỷ lệ thắng lệnh 52 %, nhưng sau năm đầu live trading, con số này nhanh chóng trượt về 8 % lợi nhuận và 45 % tỷ lệ thắng, trong khi mức sụt giảm tối đa trở nên sâu hơn, từ 18 % backtest lên 25 % thực tế.

Chiến lược trung bình động giao nhau
27/06/2025
90 lượt đọc

Chiến lược trung bình động giao nhau C

Trung bình động (moving average) là giá trị trung bình của một chuỗi số liệu trong một khoảng thời gian cố định, gọi là lookback period.

Tái cân bằng danh mục: công cụ kiểm soát rủi ro trong thị trường biến động
26/06/2025
120 lượt đọc

Tái cân bằng danh mục: công cụ kiểm soát rủi ro trong thị trường biến động C

Tái cân bằng (rebalancing) là quá trình đưa tỷ trọng các tài sản trong danh mục trở về mức mục tiêu đã thiết kế, sau khi biến động giá khiến chúng lệch đi. Ví dụ, một danh mục 60 % cổ phiếu – 40 % trái phiếu có thể “trôi” thành 75 % – 25 % nếu thị trường cổ phiếu tăng mạnh; việc bán bớt cổ phiếu, mua thêm trái phiếu giúp danh mục quay lại 60/40.

Chúng tôi đã “trao quyền cho máy móc”: Khi AQR Capital bước vào kỷ nguyên AI
24/06/2025
192 lượt đọc

Chúng tôi đã “trao quyền cho máy móc”: Khi AQR Capital bước vào kỷ nguyên AI C

Trong những năm gần đây, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning (ML) vào đầu tư định lượng đã trở thành xu hướng chủ đạo, làm thay đổi sâu sắc phương thức hoạt động của nhiều quỹ đầu tư lớn trên thế giới. Một trong những quỹ điển hình nhất vừa đánh dấu bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực này là AQR Capital Management, được sáng lập bởi Cliff Asness. Sau nhiều năm tỏ ra dè dặt, mới đây AQR đã quyết định mạnh dạn "đầu hàng máy móc," cho phép AI chi phối nhiều hơn trong các quyết định đầu tư.

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!