22/04/2024
4,309 lượt đọc
Phần II - Tổng hợp các phương pháp đánh giá rủi ro và hiệu suất trong đầu tư
Tiếp nối bài viết trong Phần 1 về 2 phương pháp đánh giá rủi ro và hiệu suất đầu tư là Sharpe và Sortino. Trong phần 2 này, QM Capital sẽ tập trung vào 3 phương pháp còn lại tỷ lệ Omega, tỷ lệ Calmar và tỷ lệ sụt giảm tối đa (Max Drawdown), mỗi công cụ đều có những ưu điểm riêng trong việc cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất rủi ro và lợi nhuận của danh mục đầu tư. Những phương pháp này không chỉ giúp nhà đầu tư đánh giá bối cảnh hiện tại mà còn hỗ trợ dự đoán và chuẩn bị cho những biến động bất ngờ của thị trường.
Tỷ lệ Omega là một chỉ số đánh giá hiệu suất được sử dụng trong tài chính để đánh giá lợi nhuận điều chỉnh rủi ro của một khoản đầu tư. Tỷ lệ này tương tự như các chỉ số khác như Tỷ số Sharpe, nhưng đặt nhiều trọng tâm hơn vào phần đuôi của phân phối lợi nhuận.
Tỷ số Omega là tỷ lệ giữa lợi nhuận vượt qua một mức ngưỡng nhất định (thường là lợi nhuận tối thiểu chấp nhận (MAR)) so với tổng rủi ro ở phía dưới mức ngưỡng đó. Chỉ số này có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất điều chỉnh rủi ro của một danh mục đầu tư hoặc chiến lược đầu tư.
Một giá trị Tỷ số Omega cao nói chung chỉ ra một sự đánh đổi tốt giữa tiềm năng lợi nhuận và rủi ro của những tổn thất đáng kể. Ngược lại, một giá trị thấp cho thấy sự cân bằng lợi ích-rủi ro kém.
Omega > 1: Cho thấy hiệu suất điều chỉnh rủi ro tốt. Danh mục đầu tư có khả năng cao đạt được lợi nhuận trên mức mục tiêu và khả năng thua lỗ đáng kể thấp.
Omega = 1: Giá trị ngưỡng phù hợp với lợi nhuận trung bình của khoản đầu tư. Danh mục có 50% khả năng đạt được lợi nhuận trên mức mục tiêu và 50% khả năng thua lỗ đáng kể.
Omega < 1: Cho thấy danh mục có khả năng thấp đạt được lợi nhuận trên mức mục tiêu và khả năng thua lỗ cao hơn, cho thấy hiệu suất điều chỉnh rủi ro kém.
Công thức của tỷ lệ Omega:
Trong đó:
Tỷ lệ Omega là một công cụ có giá trị để đánh giá hiệu suất điều chỉnh rủi ro của danh mục hoặc chiến lược đầu tư, giống như bất kỳ các phương pháp nào để đo lường rủi ro và hiệu suất, Omega cũng có những hạn chế:
Mức ngưỡng: Tỷ số Omega dựa trên một mức ngưỡng, thường được đặt tại mức lợi nhuận tối thiểu chấp nhận được (MAR) cho nhà đầu tư. Điều này có nghĩa là sự lựa chọn của mức ngưỡng có thể ảnh hưởng đến tỷ số, và các nhà đầu tư khác nhau có thể có các mức ngưỡng khác nhau, khiến việc so sánh hiệu suất của các danh mục hoặc chiến lược đầu tư khác nhau trở nên khó khăn.
Rủi ro đuôi: Tỷ số Omega là một biện pháp tốt để đo lường rủi ro đuôi, nhưng nó không xem xét các loại rủi ro khác, chẳng hạn như rủi ro lãi suất, rủi ro tiền tệ, rủi ro thanh khoản, v.v.
Nhạy cảm với ngoại lệ: Tỷ số Omega nhạy cảm với ngoại lệ, có nghĩa là tỷ lệ này bị ảnh hưởng đáng kể bởi các sự kiện cực đoan hoặc hiếm gặp. Điều này có thể khiến việc sử dụng tỷ số để so sánh hiệu suất của các danh mục hoặc chiến lược đầu tư khác nhau qua các giai đoạn khác nhau trở nên khó khăn.
Hạn chế bởi dữ liệu lịch sử: Việc tính toán tỷ số Omega dựa trên dữ liệu lịch sử, điều này có nghĩa là khả năng có sẵn và chất lượng của dữ liệu có thể ảnh hưởng đáng kể đến các giá trị được tính toán. Ngoài ra, dữ liệu lịch sử không thể được sử dụng để dự đoán hiệu suất tương lai của một khoản đầu tư.
Ví dụ Phân tích tỷ lệ Omega hàng năm của VOO Vanguard S&P 500 ETF bằng Python
Tỷ lệ Calmar là một chỉ số đo hiệu suất điều chỉnh theo rủi ro của một danh mục đầu tư. Được phát triển bởi Terry W. Young, người đặt tên theo California Managed Accounts Reports (CALMAR) vào năm 1990, tỷ lệ này đóng vai trò là thước đo hiệu suất mạnh mẽ. Điểm khác biệt chính giữa tỷ lệ Calmar và tỷ lệ Sharpe là tỷ lệ này được tính toán bằng cách sử dụng mức sụt giảm tối đa làm thước đo rủi ro.
Khi so sánh các quỹ đầu tư hoặc danh mục đầu tư với nhau, nhà đầu tư nên xem xét cả lợi nhuận của khoản đầu tư và các rủi ro liên quan đến nó. Và các quỹ cho thấy lợi nhuận cao hơn mà không phải chịu rủi ro lớn hơn được coi là các khoản đầu tư tốt hơn. Tỷ số Calmar được thiết kế để giúp hiểu liệu lợi nhuận cao hơn có liên quan đến rủi ro cao hơn hay không.
Ví dụ: Giả sử giá trị của tỷ số Calmar cho một danh mục hoặc quỹ là 2, điều này có nghĩa là trong khoảng thời gian được chọn, lợi nhuận hàng năm vượt quá hai lần mức giảm giá tối đa.
Công thức:
Tỷ lệ Calmar = (Rp - Rf) /MD
Trong đó:
Sử dụng nhiều phép đo hiệu suất: Để có được cái nhìn toàn diện về hiệu suất điều chỉnh theo rủi ro của khoản đầu tư, điều cần thiết là sử dụng nhiều phép đo hiệu suất. Tỷ lệ Calmar nên được sử dụng kết hợp với các phép đo hiệu suất điều chỉnh theo rủi ro khác, như Tỷ lệ Sharpe, Tỷ lệ Sortino, Tỷ lệ Treynor và Tỷ lệ Omega.
Xem xét khoảng thời gian đầu tư: Tỷ lệ Calmar sẽ cần xem xét đối với các khoản đầu tư có khoảng thời gian dài hơn, vì những biến động giá trị ngắn hạn có thể làm “méo” mức rút vốn tối đa.
Theo dõi và cập nhật thường xuyên: Nhà đầu tư nên thường xuyên theo dõi và cập nhật các tính toán Tỷ lệ Calmar để đảm bảo rằng nhà đầu tư đang đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mới nhất. Điều này đặc biệt quan trọng trong thời điểm thị trường biến động hoặc khi có những thay đổi đáng kể trong chiến lược đầu tư hoặc danh mục đầu tư.
Ví dụ Phân tích tỷ lệ Calmar hàng năm của VISA bằng Python
Maximum Drawdown hay còn gọi là mức rút vốn tối đa là chỉ mức sụt giảm tối đa của tài khoản tính từ ở đỉnh vốn cao nhất đến phần đáy vốn thấp nhất tiếp theo sau đỉnh vốn đó. Maximum Drawdown của tài khoản giao dịch sẽ không được ghi nhận cho đến khi biến động vượt đỉnh, đáy thấp nhất.
Biểu đồ thể hiện Maximum Drawdown
Công thức
Maximum Drawdown (%) = (Đáy vốn - Đỉnh vốn)/Đỉnh vốn×100%
Ví dụ cách tính Maximum Drawdown
Ví dụ cách tính Maximum Drawdown
Đánh giá rủi ro: Mức rút vốn tối đa cung cấp cho nhà đầu tư thước đo rõ ràng về rủi ro giảm giá của một khoản đầu tư. Bằng cách hiểu được một khoản đầu tư có thể giảm giá trị bao nhiêu trong điều kiện thị trường không thuận lợi, nhà đầu tư có thể đánh giá mức độ rủi ro họ đang phải đối mặt và đưa ra các quyết định sáng suốt về quản lý danh mục đầu tư và phân bổ tài sản.
Đo lường biến động: Mức rút vốn tối đa có liên quan chặt chẽ với biến động, là một chỉ số đo lường sự thay đổi giá cả hay giá trị của một khoản đầu tư theo thời gian. Các sụt giảm giá lớn thường cho thấy biến động cao hơn. Nhà đầu tư nhạy cảm với biến động có thể sử dụng Max Drawdown như một phương tiện để đánh giá sự ổn định và khả năng dự đoán của một khoản đầu tư.
Quản lý rủi ro: Max Drawdown giúp nhà đầu tư thực hiện các chiến lược quản lý rủi ro để bảo vệ danh mục đầu tư khỏi những mất mát đáng kể. Bằng cách đặt ngưỡng chấp nhận sụt giảm giá trị được định trước, nhà đầu tư có thể thiết lập các lệnh dừng lỗ hoặc thực hiện các kỹ thuật phòng ngừa để hạn chế rủi ro giảm giá và bảo toàn vốn.
📌 Link Google Colab: Tổng hợp các phương pháp đánh giá rủi ro và hiệu suất trong đầu tư
0 / 5
Trong lĩnh vực tài chính, tự động hóa có thể vừa mang lại lợi ích to lớn nhưng cũng vừa đáng lo ngại. Trong khi các bot giao dịch hứa hẹn với sự tiện lợi và các chiến lược có khả năng sinh lời, một câu hỏi quan trọng vẫn còn tồn tại: bạn có nên tin tưởng chúng với số tiền khó kiếm được của mình không? Trong bài viết này, QM Capital sẽ đi sâu vào những rủi ro và hạn chế vốn có khi dựa vào bot, trang bị cho bạn kiến thức để đưa ra quyết định sáng suốt về việc kết hợp chúng vào chiến lược giao dịch của mình.
Giữa cuộc tranh luận giữa các chiến lược giao dịch tự động và thủ công gây ra nhiều cuộc thảo luận giữa các nhà đầu tư. Khi công nghệ ngày càng phát triển, nhiều người tự hỏi: Liệu giao dịch bằng Bot có tốt hơn giao dịch thủ công hay không?
Phạm vi thực trung bình (ATR) là một chỉ báo kỹ thuật được sử dụng trong thị trường tài chính để đo lường sự biến động. Vậy chỉ báo ATR là gì? Hãy cùng QM Capital tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Nhiều người muốn giao dịch một cách tự động, họ muốn robot có thể thực hiện các giao dịch thay cho họ, nhưng họ lại thấy giao dịch thuật toán khá phức tạp. Nhiều nhà giao dịch mới gia nhập thị trường cảm thấy khó nắm bắt giao dịch thuật toán và thường tự hỏi liệu các nhà giao dịch thuật toán có thực sự kiếm được tiền hay không. Câu trả lời là CÓ, các nhà giao dịch thuật toán thực sự có thể kiếm tiền, nhưng phần lớn trong số họ không thành công. Giao dịch là một công việc rất khó khăn, dù là giao dịch bằng thuật toán hay cách nào đi chẳng nữa thì bạn vẫn cần phải dành rất nhiều thời gian để rèn luyện kỹ năng. Bạn cần xác định rằng giao dịch thuật toán không hề đơn giản như những gì được trình bày trên các phương tiện truyền thông chính thống.
Robot giao dịch chứng khoán là thuật ngữ quen thuộc với các nhà đầu tư trên thế giới, đặc biệt tại Mỹ. Tuy nhiên, khái niệm này còn tương đối mới mẻ tại Việt Nam
Trong giao dịch thuật toán, dữ liệu thị trường là yếu tố then chốt quyết định sự thành công của các chiến lược giao dịch. Nhóm dữ liệu này bao gồm những thông tin cơ bản nhưng cực kỳ quan trọng như mã chứng khoán, thời gian khớp lệnh, giá khớp lệnh, và khối lượng khớp lệnh. Đây là những thành phần thiết yếu để phân tích kỹ thuật và tạo ra các đồ thị OHLC, cho phép nhà đầu tư đánh giá xu hướng và biến động giá một cách chính xác.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!