PDE – Phương trình mô tả sự thay đổi: Tại sao dân Quant ở Việt Nam cần hiểu?

06/07/2025

879 lượt đọc

Trong tài chính định lượng (Quantitative Finance), có một khái niệm xuất hiện lặp đi lặp lại trong mọi mô hình liên quan đến định giá, kiểm soát rủi ro, và chiến lược phái sinh: PDE – Partial Differential Equation (phương trình vi phân riêng phần).

Nghe thì “nặng mùi toán học”, nhưng nếu bạn:

  1. Đang trade phái sinh VN30
  2. Backtest một chiến lược volatility arbitrage
  3. Hoặc đang định giá một chiến lược option dạng collar, butterfly, hay long gamma

Thì bạn đang dùng PDE mỗi ngày, chỉ có thể là bạn chưa biết mà thôi.

PDE là gì và tại sao lại cần thiết?

PDE, hay phương trình vi phân riêng phần, là một loại phương trình toán học mô tả sự thay đổi liên tục của một đại lượng theo nhiều biến độc lập – thường là thời gian, giá tài sản cơ sở, biến động, hoặc lãi suất.

Trong tài chính, PDE thường được dùng để mô hình hóa sự thay đổi của:

  1. Giá trị một quyền chọn theo thời gian và giá của tài sản cơ sở
  2. Mức độ rủi ro và độ nhạy (Greeks) của một chiến lược theo thời gian
  3. Kỳ vọng lợi nhuận hoặc mức lỗ tối đa của một danh mục phái sinh

Tại Việt Nam, việc giao dịch hợp đồng tương lai VN30 hay quyền chọn trên VN30 đang ngày càng phổ biến. Nhưng để định giá đúng, hiểu đúng rủi ro của các sản phẩm đó, chúng ta không thể bỏ qua tư duy của PDE.

Ví dụ 1: PDE trong định giá quyền chọn VN30

Hiện nay, Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) đang vận hành thị trường quyền chọn trên chỉ số VN30, trong đó phổ biến nhất là quyền chọn châu Âu.

Khi bạn giao dịch một quyền chọn mua VN30 (European Call), giá quyền chọn mà bạn nhìn thấy trên sổ lệnh (orderbook) không phải tự nhiên mà có. Nó được tính toán từ mô hình Black-Scholes – một lời giải kinh điển của PDE với giả định:

  1. Thị trường liên tục
  2. Không có chi phí giao dịch
  3. Biến động (volatility) là hằng số
  4. Lãi suất không đổi

Ví dụ: Bạn định giá một quyền chọn mua VN30 với strike 1,300, đáo hạn 15 ngày, spot VN30 hiện tại là 1,310, volatility nội tại khoảng 20%/năm, lãi suất phi rủi ro 5%. PDE sẽ mô hình hóa cách giá quyền chọn thay đổi khi:

  1. Spot tăng 1%
  2. Volatility tăng từ 20% lên 25%
  3. Thời gian đáo hạn giảm còn 5 ngày

Nếu không hiểu PDE, bạn sẽ chỉ nhìn thấy “giá” quyền chọn. Nhưng nếu hiểu, bạn sẽ thấy dòng chảy của rủi ro trong thời gian thực – cái mà rất ít nhà đầu tư cá nhân để ý.

Ví dụ 2: PDE trong chiến lược Long Gamma trên VN30

Một số trader chuyên nghiệp tại Việt Nam (và các desk nước ngoài đầu tư vào thị trường VN30 thông qua derivatives) thường chơi chiến lược long gamma – short theta. Cụ thể:

  1. Mua quyền chọn gần ATM (có thể là Call hoặc Put)
  2. Liên tục hedging delta bằng hợp đồng tương lai VN30

Chiến lược này kỳ vọng thị trường biến động mạnh để giá quyền chọn tăng, bất kể thị trường tăng hay giảm.

PDE lúc này không còn là công thức để định giá, mà là framework giúp bạn nhìn thấy rủi ro tiềm ẩn:

  1. Nếu thị trường đi ngang (low realized volatility), bạn bị ăn mòn bởi theta
  2. Nếu gamma cao nhưng không được “bù đắp” bằng chuyển động giá đủ lớn → bạn mất tiền vì phí hedge và hao mòn thời gian

Không ít trader mới tại Việt Nam học theo chiến lược “mua quyền chọn ăn biến động”, nhưng không hiểu rõ tác động chéo giữa gamma–theta–vega được thể hiện qua PDE. Họ chỉ thấy P&L hiện tại, nhưng không thấy dạng rủi ro đang trôi ngầm trong thời gian tới.

Ví dụ 3: PDE trong backtest chiến lược Quant trên hợp đồng tương lai VN30

Bạn đang viết một chiến lược định lượng như:

  1. Long khi đường MA cắt lên
  2. Short khi RSI > 80
  3. Hoặc mở vị thế khi VWAP vượt ngưỡng ±2σ

Backtest cho thấy lợi nhuận rất đẹp. Nhưng vấn đề là gì?

Bạn đang mô hình hóa hành vi thị trường bằng logic tuyến tính, trong khi thị trường có phản ứng phi tuyến tính – đặc biệt là trong các giai đoạn biến động mạnh như T3/2020 hay T5/2023.

PDE không chỉ giúp định giá. Nó còn là khung tư duy để:

  1. Thấy được thời điểm chiến lược có thể "lật mặt"
  2. Ước lượng thời gian thua lỗ trung bình trong chuỗi drawdown
  3. Mô hình hóa việc luồng tiền rút khỏi thị trường ảnh hưởng đến hiệu quả chiến lược ra sao

Một số nhóm Quant tại Việt Nam hiện đã bắt đầu mô phỏng PDE ngược (backward PDE) để đánh giá xác suất tồn tại của chiến lược trong thời gian dài – đây là cách tiếp cận rất thông minh và thiết thực.

Vậy cuối cùng, PDE giúp ích gì?

PDE không bắt bạn trở thành nhà toán học. Nhưng nó giúp bạn:

  1. Không còn “mù rủi ro” khi thị trường thay đổi
  2. Hiểu bản chất sản phẩm phái sinh đang nắm giữ
  3. Thiết kế chiến lược định lượng “chịu được stress” của thị trường Việt Nam

Bạn không cần giải PDE từng dòng. Nhưng bạn cần hiểu:

  1. Mỗi dòng code mô phỏng hay mỗi biến đầu vào đều đang mô hình hóa PDE ngầm
  2. Không hiểu PDE = không thấy được cơ chế thay đổi – và đó là thứ khiến nhà đầu tư bị “sốc” khi thị trường đi ngược

Tổng kết

Tại Việt Nam, thị trường đang mở ra rất nhiều cơ hội mới cho nhà đầu tư định lượng: từ quyền chọn VN30, hợp đồng tương lai, đến thị trường cổ phiếu biến động cao.

Nhưng nếu bạn muốn không chỉ "sống sót" mà còn "tối ưu hóa" danh mục trong thời gian dài – hiểu tư duy PDE là điều bắt buộc.

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

Cách xây hệ thống giao dịch đa khung thời gian trên thị trường phái sinh VN30
19/10/2025
30 lượt đọc

Cách xây hệ thống giao dịch đa khung thời gian trên thị trường phái sinh VN30 C

Trong thị trường phái sinh Việt Nam, nơi thanh khoản tập trung gần như toàn bộ vào hợp đồng VN30F1M, hành vi giá thường nhiễu, dao động mạnh và chịu ảnh hưởng lớn từ dòng tiền ngắn hạn. Vì vậy, một hệ thống giao dịch chỉ dựa trên một khung thời gian duy nhất thường không đủ — bạn có thể đúng hướng nhưng vẫn lỗ chỉ vì vào sai nhịp.

Python và các thư viện cốt lõi trong xây dựng hệ thống giao dịch định lượng
18/10/2025
33 lượt đọc

Python và các thư viện cốt lõi trong xây dựng hệ thống giao dịch định lượng C

Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình phổ biến — trong lĩnh vực tài chính định lượng và giao dịch tự động (quant trading), nó đã trở thành công cụ chủ lực. Nhờ hàng loạt thư viện mạnh mẽ, lập trình viên và nhà đầu tư giờ có thể biến ý tưởng chiến lược thành mô hình thực thi — từ phân tích dữ liệu, backtesting tới triển khai live trading.

Khung thời gian trong giao dịch trong quant trading
16/10/2025
45 lượt đọc

Khung thời gian trong giao dịch trong quant trading C

Một trong những quyết định tưởng chừng đơn giản nhưng lại ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả giao dịch — là việc chọn khung thời gian (time frame). Hầu hết các trader, đặc biệt là người mới, đều bắt đầu với câu hỏi: “Tôi nên giao dịch khung nào — 1 phút, 5 phút, hay khung ngày?” Thực tế, không có “khung thời gian tốt nhất”. Thị trường không quan tâm bạn vào lệnh ở 9h30 hay nắm giữ đến tháng sau. Cái thị trường phản hồi chỉ là xác suất và hành vi giá trong khung mà bạn chọn.

10 trader để đời: những góc nhìn chưa bao giờ cũ về thị trường
14/10/2025
63 lượt đọc

10 trader để đời: những góc nhìn chưa bao giờ cũ về thị trường C

Thị trường tài chính là nơi con người, tâm lý và dữ liệu va vào nhau. Mỗi chu kỳ lại tạo ra những người thắng lớn, và để lại bài học cho những người đến sau. Nếu nhìn lại hơn 100 năm lịch sử, có một nhóm nhỏ trader đã để lại dấu ấn đến mức dù bạn đang làm trading định lượng, discretionary hay macro thì triết lý của họ vẫn còn nguyên giá trị. Dưới đây là 10 trader mà bất kỳ ai nghiên cứu thị trường nghiêm túc cũng nên hiểu rõ. Không chỉ để ngưỡng mộ, mà để rút ra cách họ tư duy về rủi ro, xác suất, và tâm lý con người.

5 chiến lược thực tế để giảm thiểu rủi ro thị trường
13/10/2025
120 lượt đọc

5 chiến lược thực tế để giảm thiểu rủi ro thị trường C

Rủi ro thị trường (market risk) là rủi ro hệ thống ảnh hưởng đồng thời đến nhiều tài sản — không thể loại bỏ hoàn toàn nhưng có thể quản trị. Bài này trình bày phân tích chuyên sâu về bản chất các loại rủi ro thị trường, phương pháp đo lường chính, rồi đi vào 5 chiến lược giảm thiểu (risk tolerance, đa dạng hoá, hedging, giám sát liên tục, và tầm nhìn dài hạn). Cuối bài có phần cài đặt kỹ thuật và khuyến nghị quản trị.

Từ dữ liệu đến backtest: cách một chiến lược định lượng được hình thành
09/10/2025
84 lượt đọc

Từ dữ liệu đến backtest: cách một chiến lược định lượng được hình thành C

Nhiều người nghĩ rằng xây dựng một chiến lược định lượng chỉ đơn giản là kết hợp vài chỉ báo kỹ thuật, chạy backtest và chọn ra mô hình có đường equity “đẹp”. Nhưng thực tế thì khác xa — một chiến lược có thể tồn tại ngoài thị trường thật cần một quy trình rõ ràng, có kiểm định và giới hạn rủi ro ở từng bước.

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!