06/03/2024
11,281 lượt đọc
Ứng dụng Python vào xây dựng chiến lược đầu tư giá trị định lượng – Phần III
Sau khi giới thiệu cơ bản về đầu tư giá trị định lượng và cách ứng dụng Python để phân tích và lựa chọn cổ phiếu trong Phần I và Phần II. Phần III sẽ tập trung vào việc tăng cường lý rủi ro và đa dạng hóa danh mục đầu tư, nhấn mạnh vai trò của chiến lược trong việc bảo vệ vốn và tối ưu hóa lợi nhuận. Sự kết hợp giữa phân tích định lượng và định tính sẽ được thảo luận, cùng với việc đánh giá sâu sắc các trường hợp nghiên cứu từ các nhà đầu tư giá trị hàng đầu. Đồng thời, trong bài viết sẽ đề cập đến những hạn chế của phương pháp này và cách khắc phục thông qua sự cân nhắc kỹ lưỡng và chiến lược đầu tư linh hoạt.
Quản lý rủi ro và đa dạng hóa danh mục đầu tư là những khía cạnh thiết yếu của đầu tư giá trị định lượng. Chúng giúp các nhà đầu tư bảo vệ vốn của mình và đạt được lợi nhuận ổn định hơn. Đây là cách những khái niệm này áp dụng cho đầu tư giá trị định lượng:
Đa dạng hóa danh mục đầu tư: Phân bổ khoản đầu tư sang các lĩnh vực hoặc ngành khác nhau để giảm rủi ro các cổ phiếu hoặc lĩnh vực riêng lẻ ảnh hưởng đến danh mục đầu tư tổng thể. Sử dụng phân tích định lượng để xác định cổ phiếu với mức độ tương quan thấp, tạo ra một danh mục đầu tư cân bằng với mức độ biến động tổng thể giảm.
Đánh giá rủi ro: Ứng dụng các mô hình định lượng như độ lệch chuẩn, beta, và phân tích VAR (Value at Risk) để đánh giá mức độ rủi ro của từng khoản đầu tư, từ đó quyết định quy mô vị thế phù hợp.
Bảo vệ bằng lệnh dừng lỗ: Đặt mức giá định trước nhằm sẽ tự động bán cổ phiếu nhằm hạn chế khoản lỗ có thể xảy ra.
Quy mô vị thế: Phân bổ nhiều vốn hơn cho các cổ phiếu có rủi ro thấp hơn và ít vốn hơn cho những cổ phiếu có rủi ro cao hơn.
Học từ quá khứ: Nghiên cứu cách hoạt động của cổ phiếu trong quá khứ để đưa ra quyết định sáng suốt.
Lĩnh vực lan rộng: Đầu tư vào nhiều lĩnh vực và ngành khác nhau để giảm tác động của các vấn đề trong một lĩnh vực.
Phân bổ tài sản đa dạng: Đa dạng hóa danh mục đầu tư không chỉ giới hạn ở cổ phiếu mà còn bao gồm trái phiếu, quỹ đầu tư bất động sản (REITs), và thậm chí là tiền điện tử hoặc hàng hóa, tùy thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư.
Toàn cầu hóa: Đầu tư vào các khu vực hoặc quốc gia khác nhau để giảm thiểu rủi ro liên quan đến các sự kiện tại khu vực đó.
Quy mô công ty khác nhau: Đa dạng hóa danh mục đầu tư bằng cách bao gồm cổ phiếu của các công ty với quy mô thị trường khác nhau - từ công ty lớn cho đến công ty nhỏ và vừa, mỗi loại có những đặc điểm rủi ro và lợi nhuận khác nhau.
Tiêu chí định lượng: Lựa chọn cổ phiếu dựa trên các chỉ số tài chính cụ thể như P/E thấp, giá trị sổ sách cao, và dòng tiền mạnh mẽ, đồng thời đảm bảo sự đa dạng trong lựa chọn.
Luôn theo dõi: Đa dạng hóa không phải là quyết định một lần; nó cần được giám sát và tái cân bằng liên tục khi thị trường thay đổi.
Đầu tư giá trị định lượng nhằm mục đích cân bằng lợi nhuận tiềm năng và quản lý rủi ro bằng cách đa dạng hóa và đánh giá rủi ro. Kết hợp những yếu tố này giúp tạo ra một chiến lược đầu tư ổn định và có khả năng sinh lời cao cho nhà đầu tư.
Warren Buffett và Berkshire Hathaway
Warren Buffett, một trong những nhà đầu tư giá trị nổi tiếng nhất, đã áp dụng thành công các nguyên tắc đầu tư giá trị định lượng trong nhiều thập kỷ. Công ty của ông, Berkshire Hathaway, đã hoạt động tốt hơn thị trường bằng cách kết hợp các tỷ số tài chính và phân tích định tính.
Warren Buffett và công ty của ông, Berkshire Hathaway, đã minh họa một trong những ví dụ điển hình nhất về chiến lược đầu tư giá trị thông qua khoản đầu tư vào Coca-Cola. Vào năm 1988, Buffett bắt đầu mua cổ phiếu của Coca-Cola, đầu tư khoảng 1 tỷ USD để nắm giữ 7% cổ phần của công ty. Đến cuối năm 2020, giá trị của khoản đầu tư này đã tăng lên hơn 20 tỷ USD, thể hiện một mức tăng trưởng ấn tượng, tương đương với sự tăng gấp hai mươi lần trong khoảng ba thập kỷ. Khi tính cả thu nhập từ cổ tức, tỷ suất sinh lời hàng năm của khoản đầu tư này ước tính vào khoảng 10%, điều này càng làm tăng thêm giá trị đầu tư do Coca-Cola luôn duy trì việc trả cổ tức một cách đều đặn.
Sự thành công của khoản đầu tư này có thể được quy cho một số yếu tố quan trọng:
Thứ nhất, khả năng của Buffett trong việc nhìn thấy tiềm năng lâu dài của Coca-Cola, bất chấp sự chú ý quá mức của thị trường vào những sai lầm ngắn hạn của công ty, đặc biệt là sau sự cố “New Coke”. Ông nhận ra giá trị bền vững của thương hiệu Coca-Cola và dòng sản phẩm được yêu thích toàn cầu.
Thứ hai, sự mở rộng không ngừng của Coca-Cola ra thị trường quốc tế cùng với việc đa dạng hóa danh mục sản phẩm của họ, không chỉ giới hạn ở đồ uống có đường, đã thúc đẩy tăng trưởng tổng thể và lợi nhuận của công ty. Khả năng tạo ra dòng tiền tự do đáng kể và thực hiện các chính sách thân thiện với cổ đông, như việc trả cổ tức đều đặn, cũng là những yếu tố chính góp phần vào thành công của khoản đầu tư này.
Sự tăng trưởng vững chắc trong giá cổ phiếu của Coca-Cola qua nhiều năm đã đóng góp đáng kể vào sự phát triển tổng thể của danh mục đầu tư của Berkshire Hathaway, và khẳng định vị thế của Buffett là một nhà đầu tư huyền thoại. Khoản đầu tư vào Coca-Cola của Buffett cung cấp một nghiên cứu điển hình giá trị về việc kết hợp phân tích định lượng và định tính trong đầu tư giá trị, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nhìn xa trông rộng và đánh giá doanh nghiệp dựa trên giá trị cốt lõi và tiềm năng tăng trưởng lâu dài.
Cổ phiếu ròng của Ben Graham
Benjamin Graham, thường được coi là “cha đẻ của đầu tư giá trị”, đã đưa ra nhiều nguyên tắc và chiến lược đầu tư đã trở thành cơ sở cho hàng thế hệ nhà đầu tư sau này. Một trong những chiến lược nổi tiếng nhất của ông là phương pháp đầu tư vào “cổ phiếu ròng” (Net-Net Investing). Phương pháp này tập trung vào việc mua cổ phiếu của các công ty đang giao dịch dưới giá trị tài sản ròng hiện tại (NCAV - Net Current Asset Value).
NCAV được tính bằng cách lấy tổng tài sản lưu động trừ đi tổng nợ phải trả. Graham tìm kiếm các công ty mà giá cổ phiếu của họ giao dịch dưới 2/3 giá trị NCAV. Ông tin rằng, việc mua cổ phiếu với giá thấp hơn đáng kể so với NCAV sẽ cung cấp một biện pháp an toàn cho nhà đầu tư.
Hình 1.1: Hiệu suất lịch sử của chiến lược đầu tư “Net-Net Investing” của Benjamin Graham trên các khu vực khác nhau từ năm 1985 đến năm 2007
Chiến lược net-net không chỉ có tác dụng ở cấp độ toàn cầu mà còn có tác dụng trong các khu vực (mặc dù ở các mức độ khác nhau). Ví dụ, mạng lưới hoạt động tốt hơn thị trường lần lượt là 18%, 15% và 6% ở Mỹ, Nhật Bản và Châu Âu.
Đầu tư giá trị định lượng mang lại một số lợi thế nhưng cũng có những hạn chế. Điều quan trọng là phải nhận thức được những hạn chế này để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.
Mặc dù còn một số những hạn chế nhưng phương pháp đầu tư giá trị định lượng vẫn là một cách tiếp cận có giá trị đối với nhiều nhà đầu tư. Điều quan trọng là phải nhận ra những hạn chế này và bổ sung các chiến lược định lượng bằng phân tích định tính và hiểu biết rộng hơn về thị trường để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.
Nhìn chung, đầu tư giá trị định lượng là phương pháp tiếp cận đầu tư hiệu quả, dựa trên việc phân tích dữ liệu để tìm ra các tài sản bị định giá thấp. Mặc dù mang lại nhiều lợi ích như tính khách quan và quyết định đầu tư có hệ thống, phương pháp này không tránh khỏi những hạn chế và rủi ro. Sự thành công trong đầu tư giá trị định lượng yêu cầu nhà đầu tư không chỉ có kiến thức và kỹ năng phân tích, mà còn cần một cách tiếp cận cấu trúc tốt, tầm nhìn dài hạn, và khả năng linh hoạt điều hướng trong môi trường tài chính đầy biến động. Điều quan trọng là phải áp dụng một cách tiếp cận cân bằng, kết hợp cả phân tích định lượng và định tính, đồng thời thực hiện các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Tài liệu tham khảo
Picture Perfect Portfolios. (2024). "Buffett's Investment in Coca-Cola: A Case Study." https://pictureperfectportfolios.com/buffetts-investment-in-coca-cola-a-case-study/#google_vignette.
Alpha Architect. (2021). "Ben Graham's Net Current Asset Value (Net-Net) Strategy." https://alphaarchitect.com/2021/01/ben-grahams-net-current-asset-value-net-net-strategy/
QuantInsti. (2023). "Quantitative Value Investing Strategy in Python." https://blog.quantinsti.com/quantitative-value-investing-strategy-python/
0 / 5
Trong đầu tư tài chính, "momentum" (đà tăng giá) đề cập đến xu hướng giá của một cổ phiếu tiếp tục di chuyển theo cùng một hướng trong một khoảng thời gian nhất định. Khi một cổ phiếu bắt đầu tăng giá với tốc độ ổn định và có thanh khoản cao, điều đó thường phản ánh sự ủng hộ mạnh mẽ từ dòng tiền – một yếu tố cực kỳ quan trọng.
Trong đầu tư chứng khoán, “động lượng” (momentum) là một trong những chiến lược kinh điển – tận dụng xu hướng đã hình thành để xác định cơ hội sinh lời. Các nghiên cứu cho thấy, chỉ số momentum của MSCI đã vượt trội so với chỉ số vốn hóa thị trường khoảng 1.4% mỗi năm trong thập kỷ qua. Dưới đây là 5 chỉ báo động lượng phổ biến, cùng ưu – nhược điểm và gợi ý ứng dụng thực tiễn dành cho nhà đầu tư cá nhân.
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.
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.
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.
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.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!