16/06/2025
894 lượt đọc
Khi QM Capital chia sẻ lại chiến lược Momentum Trading, QM Capital không xem đây là một phương pháp có thể nhân đôi tài khoản trong thời gian ngắn. Thay vào đó, lý do team lựa chọn tái đề cập đến chiến lược này là bởi vì đây là một trong số rất ít các hệ thống đầu tư được xây dựng dựa trên cơ sở học thuật vững chắc, có tính kỷ luật cao và đã được kiểm chứng qua thời gian tại cả các thị trường phát triển như Hoa Kỳ lẫn các thị trường như Việt Nam.
Câu chuyện của chiến lược momentum khởi nguồn từ một cuộc thử nghiệm học thuật được dẫn dắt bởi Cliff Asness vào đầu thập niên 1990, khi ông còn là nghiên cứu sinh tại University of Chicago – dưới sự hướng dẫn của hai học giả đoạt giải Nobel: Eugene Fama và Kenneth French.
Asness đặt ra một câu hỏi đơn giản nhưng có sức nặng lớn: "Liệu các cổ phiếu có hiệu suất cao trong quá khứ gần có xu hướng tiếp tục tăng giá trong tương lai gần hay không?" Để kiểm chứng, ông thu thập dữ liệu từ thị trường chứng khoán Hoa Kỳ bắt đầu từ năm 1927 và xây dựng danh mục đầu tư theo hướng mua nhóm cổ phiếu có hiệu suất cao nhất trong 12 tháng và bán khống nhóm yếu nhất.
Kết quả thu được thật đáng kinh ngạc: danh mục long-short này mang lại lợi nhuận trung bình khoảng 8,5% mỗi năm sau khi điều chỉnh theo mức độ rủi ro (risk-adjusted return). Quan trọng hơn, hiệu ứng này thể hiện tính bền vững khi được tái kiểm nghiệm ở các thị trường quốc tế, trên nhiều lớp tài sản khác nhau như trái phiếu, hàng hóa, và ngoại tệ – với kết quả tương tự về mặt thống kê.
Điều này cho thấy momentum không chỉ là một hiện tượng ngẫu nhiên mang tính kỹ thuật, mà có thể được xem như phần thưởng rủi ro thực sự (genuine risk premium) hoặc một hệ quả của hành vi phi lý trí phổ biến trong tâm lý nhà đầu tư.

Vào năm 2014, Cliff Asness cùng ba cộng sự – Andrea Frazzini, Ronen Israel và Tobias Moskowitz – công bố nghiên cứu "Fact, Fiction, and Momentum Investing" nhằm phản biện lại một loạt hiểu lầm phổ biến liên quan đến chiến lược momentum. Bằng cách sử dụng dữ liệu từ nhiều thị trường và nhiều giai đoạn khác nhau, nhóm tác giả đưa ra một loạt luận điểm có tính thuyết phục cao, tái định hình lại cách các nhà đầu tư nên nhìn nhận về momentum.
Sau khi rời Goldman Sachs, Cliff Asness cùng các cộng sự thành lập AQR Capital Management vào năm 1998, đặt nền móng cho một trong những quỹ đầu tư định lượng lớn nhất thế giới. Điểm đặc trưng của AQR là việc biến các nguyên lý học thuật thành hệ thống đầu tư thực tế với quy mô hàng chục tỷ USD.
Chiến lược momentum là một trong những trụ cột chính tại AQR. Tại đây, quá trình triển khai được xây dựng một cách chặt chẽ và có hệ thống:
Tính đến năm 2025, các chiến lược liên quan đến momentum chiếm hơn 30% tổng tài sản quản lý của AQR – tương đương hàng chục tỷ USD. Không chỉ được sử dụng trong các quỹ hedge fund, AQR còn đưa momentum vào các sản phẩm đại chúng như mutual funds và ETFs, giúp phổ biến chiến lược này đến cả nhà đầu tư cá nhân.
Điểm nổi bật nhất trong cách tiếp cận của AQR là: họ không thần thánh hóa bất kỳ mô hình nào. Mọi chiến lược, bao gồm momentum, đều được kiểm định liên tục, điều chỉnh theo thực tế thị trường và tích hợp cùng các yếu tố định lượng khác nhằm xây dựng danh mục cân bằng và hiệu quả trong dài hạn.
Tại thị trường Việt Nam, chiến lược momentum từng được nhiều nhà đầu tư thử nghiệm trong giai đoạn có xu hướng mạnh, đặc biệt là với nhóm VN30F1M (phái sinh chỉ số) và một số cổ phiếu ngành tài chính, thép và bất động sản. Dữ liệu thực tế từ giai đoạn 2020–2021 và nửa đầu 2023 cho thấy:
Tuy nhiên, một lưu ý quan trọng: thị trường Việt Nam có tính đầu cơ và phản ứng theo dòng tiền nội khá mạnh, nên cần bổ sung yếu tố thanh khoản và lọc nhiễu tin tức vào hệ thống để hạn chế tín hiệu giả.
Để hỗ trợ triển khai, QM Capital đã phát triển bộ công cụ thử nghiệm chiến lược momentum (theo breakout và momentum score) tích hợp trên nền tảng QMTrade. Người dùng có thể backtest, hiệu chỉnh thông số (như chu kỳ breakout, ATR stop, mức rủi ro tối đa mỗi lệnh), và mô phỏng toàn danh mục theo thời gian thực giúp đánh giá tính phù hợp của momentum trước khi giao dịch bằng vốn thật.
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.
.webp)
0 / 5
Điều làm nhiều tài khoản lỗ nặng không phải là vì trader luôn nhìn sai thị trường. Nhiều khi họ nhìn đúng xu hướng, nhưng vẫn thua vì vào sai kích thước vị thế. Đây là lỗi rất phổ biến. Khi thị trường êm, họ đánh lớn vì thấy giá đi đẹp. Đến lúc thị trường rung mạnh hơn, họ vẫn giữ đúng size cũ. Kết quả là một giai đoạn biến động lớn có thể xóa sạch thành quả của nhiều tuần trước đó.
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?”.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!