Trang chủ
/ Kiến thức chung
/ [P2] Ứng dụng Python vào xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng

[P2] Ứng dụng Python vào xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng

23/02/2024

12,526 lượt đọc

Ứng dụng Python vào xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng - Phần II

Đầu tư giá trị định lượng đang ngày càng cho thấy là một phương pháp tiếp cận khoa học và có hệ thống trong việc xác định và đầu tư vào các tài sản bị định giá thấp. Sự phát triển của công nghệ thông tin và dữ liệu lớn đã mở ra cánh cửa mới cho các nhà đầu tư để áp dụng phân tích định lượng một cách hiệu quả, giảm thiểu sự chủ quan và tối ưu hóa quyết định đầu tư dựa trên bằng chứng cụ thể. Các loại dữ liệu chính như báo cáo tài chính, tỷ số tài chính, dữ liệu thị trường, và thông tin ngành đều là những yếu tố quan trọng trong việc đánh giá giá trị nội tại của doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa các phương pháp phân tích truyền thống và công nghệ, Python đã cho phép nhà đầu tư phát triển những chiến lược đầu tư giá trị định lượng mạnh mẽ, cung cấp một lợi thế cho các nhà đầu tư trên thị trường.

1. Các loại dữ liệu được sử dụng trong đầu tư giá trị định lượng

Trong đầu tư giá trị định lượng, việc sử dụng và phân tích dữ liệu chính xác là cực kỳ quan trọng để đánh giá giá trị thực của cổ phiếu và doanh nghiệp. Dữ liệu này thường bao gồm một loạt các thông tin tài chính, thị trường và kinh tế mà từ đó, các nhà đầu tư có thể rút ra những nhận định và quyết định đầu tư có thông tin. Dưới đây là một số loại dữ liệu chính thường được sử dụng trong đầu tư giá trị định lượng:

Báo cáo tài chính: Bao gồm bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh, và báo cáo lưu chuyển tiền tệ. Các báo cáo này cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính, hiệu suất kinh doanh, và khả năng sinh lời của công ty.

Tỷ số tài chính: Các tỷ số như P/E (Giá trên Thu nhập), P/B (Giá trên Giá trị Sổ sách), ROE (Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu), ROA (Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản), và D/E (Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu) giúp nhà đầu tư đánh giá giá trị, hiệu suất, và rủi ro của cổ phiếu.

Dữ liệu thị trường: Bao gồm giá cổ phiếu, khối lượng giao dịch, và biến động giá trong quá khứ. Dữ liệu này giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về hành vi thị trường và tâm lý của các nhà đầu tư khác đối với cổ phiếu cụ thể.

Dữ liệu ngành: Thông tin về ngành công nghiệp mà công ty hoạt động, bao gồm triển vọng tăng trưởng, cạnh tranh, và các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng đến ngành. Dữ liệu này giúp nhà đầu tư đánh giá tiềm năng tăng trưởng và rủi ro của doanh nghiệp

Dữ liệu về lãi suất và tiền tệ: Lãi suất ảnh hưởng đến chi phí vay và giá trị của dòng tiền tương lai, trong khi tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp xuất nhập khẩu và công ty đa quốc gia.

2. Làm cách nào để xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng bằng Python

2.1. Các bước xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng

Hình 1.1. Các xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng bằng Python

Bước 1: Chọn số liệu

Nhà đầu tư bắt đầu bằng cách chọn số liệu cơ bản như tỷ lệ. Giá trên Thu nhập (P/E). Số liệu này so sánh giá cổ phiếu của công ty với thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) và có thể cho biết cổ phiếu đó tương đối rẻ hay đắt.

Bước 2: Đặt ngưỡng

nhà đầu tư quyết định rằng tỷ lệ P/E dưới 15 là ngưỡng để xem xét một cổ phiếu bị định giá thấp.

Bước 3: Nghiên cứu

Nhà đầu tư sử dụng công cụ sàng lọc chứng khoán trực tuyến hoặc trang web tài chính để tìm danh sách các công ty có tỷ lệ P/E dưới 15. Bước này lọc ra những công ty đáp ứng tiêu chí định lượng của nhà đầu tư

Bước 4: Điều tra thêm

Bây giờ, nhà đầu tư có một danh sách các cổ phiếu có khả năng bị định giá thấp dựa trên tỷ lệ P/E của chúng và quyết định tìm hiểu sâu hơn về những công ty này để đảm bảo rằng chúng đáng để đầu tư. Nhà đầu tư sẽ xem xét báo cáo tài chính của họ, đánh giá vị thế cạnh tranh của họ và xem xét triển vọng tương lai của họ. Phần này bao gồm sự kết hợp giữa phân tích định lượng và định tính.

Bước 5: Đa dạng hóa danh mục đầu tư

Để quản lý rủi ro, nhà đầu tư chọn kết hợp các cổ phiếu bị định giá thấp này từ các ngành khác nhau để tạo ra danh mục đầu tư đa dạng. Đa dạng hóa giúp phân tán rủi ro trong trường hợp một ngành hoặc công ty gặp phải thách thức.

Bước 6: Theo dõi hiệu suất

Nhà đầu tư đầu tư vào các cổ phiếu đã chọn và theo dõi hiệu suất của chúng theo thời gian. Định kỳ xem xét tỷ lệ P/E và các số liệu liên quan khác để đảm bảo chúng phù hợp với chiến lược đầu tư

2.2. Ví dụ về xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng với Python

Bước 1: Nhập các thư viện cần thiết

!pip install yfinance

# Nhập các thư viện cần thiết

import pandas as pd

import yfinance as yf

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

Bước 2: Xác định cổ phiếu, truy xuất dữ liệu và tính toán tỷ lệ

tickers = ['TCB.VN', 'VCB.VN', 'CTG.VN', 'ACB.VN','AGR.VN', 'SHB.VN', 'VPB.VN', 'TCB.VN', 'MBB.VN', 'STB.VN']

# Tạo DataFrame trống để lưu trữ dữ liệu tài chính

data = pd.DataFrame(columns=['Ticker', 'P/E Ratio', 'P/B Ratio'])

# Lấy dữ liệu lịch sử giá cổ phiếu và tính toán tỷ lệ

or ticker in tickers:

try:

stock_data = yf.Ticker(ticker)

historical_data = stock_data.history(period='6y') # Giai đoạn dữ liệu mở rộng

# Kiểm tra nếu có dữ liệu sẵn có

if len(historical_data) > 0:

# Truy cập tỷ lệ P/E và P/B từ dữ liệu

pe_ratio = stock_data.info['trailingPE']

pb_ratio = stock_data.info['priceToBook']

# Thêm dữ liệu vào DataFrame

data = pd.concat([data, pd.DataFrame({'Ticker': [ticker], 'P/E Ratio': [pe_ratio], 'P/B Ratio': [pb_ratio]})], ignore_index=True)

else:

print(f"Không có dữ liệu cho {ticker}.")

except Exception as e:

print(f"Lỗi xảy ra với mã cổ phiếu {ticker}: {str(e)}")

Bước 3: In dữ liệu cho các cổ phiếu bị định giá thấp và cao

# Xác định tiêu chí cho cổ phiếu có khả năng bị định giá thấp

undervalued_stocks = data[(data['P/E Ratio'] < 15) & (data['P/B Ratio'] < 1)]

print("Cổ phiếu bị định giá thấp:")

print(undervalued_stocks)

# Xác định tiêu chí cho cổ phiếu có khả năng bị định giá cao

max_pe_ratio = 20 # Đặt ngưỡng cho tỷ lệ P/E

max_pb_ratio = 3 # Đặt ngưỡng cho tỷ lệ P/B

# Lọc ra cổ phiếu bị định giá cao dựa trên tỷ lệ P/E và P/B

overvalued_stocks = data[(data['P/E Ratio'] > max_pe_ratio) | (data['P/B Ratio'] > max_pb_ratio)]

print("Cổ phiếu bị định giá cao:")

print(overvalued_stocks)

Output:

Cổ phiếu bị định giá thấp:

Ticker P/E Ratio P/B Ratio

SHB.VN 5.85096 0.867007

Cổ phiếu bị định giá cao:

Ticker P/E Ratio P/B Ratio

VCB.VN 16.049383 3.150340

AGR.VN 24.421381 1.520071

Việc áp dụng Python trong việc xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng không chỉ cải thiện đáng kể khả năng phân tích và xử lý dữ liệu mà còn mang lại cho nhà đầu tư cái nhìn sâu và đa chiều về giá trị nội tại của doanh nghiệp. Qua quá trình lựa chọn các chỉ số tài chính, đặt ra ngưỡng và tiến hành nghiên cứu sâu rộng, nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định dựa trên các cơ sở và giảm thiểu sự chủ quan. Đa dạng hóa danh mục đầu tư và theo dõi hiệu suất cổ phiếu thường xuyên giúp tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro một cách hiệu quả.

Kết luận, việc áp dụng Python vào chiến lược đầu tư giá trị định lượng giữa phân tích định lượng và định tính, cùng với việc sử dụng dữ liệu tài chính, thị trường và kinh tế, không những giúp nhà đầu tư xác định được giá trị nội tại của doanh nghiệp một cách chính xác hơn mà còn tối ưu hóa quá trình quản lý rủi ro và đa dạng hóa danh mục đầu tư. Bằng cách áp dụng những phương pháp này, các nhà đầu tư có thể nâng cao khả năng đạt được lợi nhuận bền vững. Tuy nhiên, cũng cần nhận thức được rằng không có chiến lược đầu tư nào là hoàn hảo, việc liên tục cập nhật kiến thức, kỹ năng và thích ứng với sự thay đổi là yếu tố then chốt để thành công trong đầu tư giá trị định lượng.

Tài liệu tham khảo:

QuantInsti. (2023). "Quantitative Value Investing Strategy in Python.". https://blog.quantinsti.com/quantitative-value-investing-strategy-python/

IBKR Campus. (2024). "Quantitative Value Investing Strategy in Python - Part I. https://ibkrcampus.com/ibkr-quant-news/quantitative-value-investing-strategy-in-python-part-i/

#Value Investing Đầu tư giá trị

Chia sẻ bài viết

Đánh giá

(0)

0 Đánh giá

0 / 5

0 nhận xét

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

Công thức giúp tài khoản bớt “gãy” khi thị trường xấu: cách dùng volatility targeting trong giao dịch thực tế

28/03/2026

24 lượt đọc

Công thức giúp tài khoản bớt “gãy” khi thị trường xấu: cách dùng volatility targeting trong giao dịch thực tế C

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.

Khi nào biết dòng tiền đang quay lại thật, chứ không chỉ là một nhịp hồi kỹ thuật?

26/03/2026

84 lượt đọc

Khi nào biết dòng tiền đang quay lại thật, chứ không chỉ là một nhịp hồi kỹ thuật? C

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.

Chu kỳ vĩ mô đổi pha thì tiền thường đi đâu trước?

26/03/2026

489 lượt đọc

Chu kỳ vĩ mô đổi pha thì tiền thường đi đâu trước? C

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.

Vì sao backtest rất đẹp nhưng live trading vẫn thua?

25/03/2026

93 lượt đọc

Vì sao backtest rất đẹp nhưng live trading vẫn thua? C

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.

News sentiment trong quant trading quan trọng như thế nào, và thực tế nó được sử dụng ra sao

18/03/2026

363 lượt đọc

News sentiment trong quant trading quan trọng như thế nào, và thực tế nó được sử dụng ra sao C

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.

Quant là gì? Họ thực sự làm gì trong thị trường tài chính

15/03/2026

561 lượt đọc

Quant là gì? Họ thực sự làm gì trong thị trường tài chính C

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?”.