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

06/07/2025

213 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

 Biến ngẫu nhiên là gì và tại sao nó lại quan trọng trong giao dịch định lượng?
10/07/2025
15 lượt đọc

 Biến ngẫu nhiên là gì và tại sao nó lại quan trọng trong giao dịch định lượng? C

Trong quant trading (giao dịch định lượng), mọi quyết định mà nhà đầu tư đưa ra đều dựa trên một sự thật cốt lõi: thị trường là bất định. Bạn không thể biết chắc ngày mai giá cổ phiếu sẽ tăng hay giảm. Cũng không thể khẳng định chắc chắn mức độ biến động tuần tới là cao hay thấp. Tất cả những yếu tố này đều mang tính ngẫu nhiên và đó là lý do biến ngẫu nhiên (random variable) trở thành nền tảng không thể thiếu trong bất kỳ mô hình định lượng nào.

Statistics: Ngôn ngữ bí mật đằng sau những quyết định tài chính thông minh
09/07/2025
51 lượt đọc

Statistics: Ngôn ngữ bí mật đằng sau những quyết định tài chính thông minh C

Khi nhắc tới toán học, nhiều người hình dung ngay tới những phương trình phức tạp hoặc công thức khô khan. Thế nhưng có một nhánh của toán học không chỉ gần gũi với đời sống mà còn đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong rất nhiều lĩnh vực hiện đại, từ kinh doanh, đầu tư, khoa học, y tế, cho đến trí tuệ nhân tạo: đó chính là thống kê (statistics).

Median là gì và tại sao nó quan trọng với nhà đầu tư?
07/07/2025
75 lượt đọc

Median là gì và tại sao nó quan trọng với nhà đầu tư? C

Dữ liệu không bao giờ “hiền lành”. Một vài cổ phiếu có thể tăng sốc 50%, 100%, trong khi phần lớn các mã còn lại chỉ quanh quẩn trong biên độ ±5%. Lúc này, nếu bạn dùng trung bình cộng (mean) để đánh giá danh mục, rất dễ bị đánh lừa.

Cách xác định đà tăng của cổ phiếu
02/07/2025
204 lượt đọc

Cách xác định đà tăng của cổ phiếu C

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.

Những chỉ báo động lượng thiết yếu cho nhà đầu tư cá nhân
01/07/2025
108 lượt đọc

Những chỉ báo động lượng thiết yếu cho nhà đầu tư cá nhân C

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.

Robust backtesting cho chiến lược quant trading
30/06/2025
123 lượt đọc

Robust backtesting cho chiến lược quant trading C

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.

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!