Rất nhiều người khi mới tiếp cận tài chính định lượng thường nhìn thấy hai cụm từ “quant finance” và “algorithmic trading” xuất hiện cạnh nhau trong mô tả công việc, chương trình học hay trên các diễn đàn nghề nghiệp. Điều này dễ khiến người mới nghĩ rằng chúng chỉ là hai cách gọi khác nhau cho cùng một thứ. Tuy nhiên, nếu quay về khái niệm cơ bản nhất và phân tích từng lớp cấu trúc, có thể thấy chúng đại diện cho hai cách tiếp cận khác nhau trong việc sử dụng toán học và lập trình vào thị trường tài chính.

Phần 1: Quant Finance – Khái niệm cốt lõi là mô hình hóa giá trị và rủi ro

Ở mức nền tảng nhất, quant finance là lĩnh vực sử dụng toán học, xác suất và thống kê để mô hình hóa hành vi của tài sản tài chính. Khái niệm trung tâm ở đây là “mô hình” (model). Một mô hình trong quant finance không phải là một chiến lược giao dịch, mà là một cấu trúc toán học mô tả cách giá hoặc rủi ro vận động theo thời gian.

Một ví dụ điển hình là mô hình Black–Scholes. Khái niệm cốt lõi trong Black–Scholes là giả định rằng giá tài sản cơ sở tuân theo chuyển động Brown (Geometric Brownian Motion). Điều này cho phép xây dựng một phương trình vi phân mô tả sự thay đổi của giá theo thời gian. Từ đó, có thể suy ra công thức định giá quyền chọn dựa trên các tham số như volatility, lãi suất phi rủi ro và thời gian đến đáo hạn.

Khái niệm quan trọng ở đây là “risk-neutral valuation”. Đây là một phương pháp định giá trong đó kỳ vọng lợi nhuận của tài sản được điều chỉnh về mức lãi suất phi rủi ro để loại bỏ phần bù rủi ro. Cách sử dụng thực tế của khái niệm này không phải để giao dịch trong phiên, mà để xác định giá hợp lý của một sản phẩm phái sinh. Nếu một quyền chọn đang được giao dịch cao hơn giá lý thuyết đáng kể, bộ phận trading desk có thể xem xét chiến lược hedging hoặc arbitrage dựa trên chênh lệch này.

Một khái niệm khác trong quant finance là Value at Risk (VaR). VaR trả lời câu hỏi: “Trong điều kiện bình thường, mức lỗ tối đa trong một khoảng thời gian với xác suất nhất định là bao nhiêu?” Ví dụ, VaR 1 ngày ở mức 99% là 5 triệu USD có nghĩa là có 1% xác suất danh mục sẽ lỗ nhiều hơn 5 triệu USD trong một ngày. Cách sử dụng thực tế của VaR không phải để quyết định mua bán cổ phiếu, mà để quản lý giới hạn rủi ro của toàn bộ tổ chức.

Như vậy, quant finance tập trung vào việc xây dựng khung lý thuyết và công cụ định lượng để đo lường giá trị và rủi ro ở cấp độ hệ thống.

Phần 2: Algorithmic Trading – Khái niệm cốt lõi là hệ thống ra quyết định tự động

Algorithmic trading, ngược lại, không bắt đầu từ bài toán định giá mà từ bài toán ra quyết định. Khái niệm trung tâm ở đây là “signal” – tín hiệu giao dịch. Một signal là một quy tắc định lượng xác định khi nào nên mua hoặc bán một tài sản.

Ví dụ cơ bản nhất là tín hiệu giao cắt đường trung bình (moving average crossover). Nếu MA50 cắt lên MA200, hệ thống phát tín hiệu mua. Ở đây, không có phương trình vi phân hay định giá quyền chọn. Mục tiêu là xác định một mẫu hình có xu hướng lặp lại trong dữ liệu giá.

Một khái niệm quan trọng trong algo trading là “backtesting”. Backtest là quá trình áp dụng quy tắc giao dịch lên dữ liệu lịch sử để đánh giá hiệu suất. Cách sử dụng thực tế của backtest là kiểm tra xem chiến lược có tạo lợi nhuận ổn định, mức drawdown bao nhiêu, tỷ lệ Sharpe thế nào và độ nhạy tham số ra sao. Nếu một chiến lược cho lợi nhuận 20%/năm nhưng drawdown 40%, có thể cần điều chỉnh position sizing hoặc quản lý rủi ro.

Một khái niệm khác là “slippage” – chênh lệch giữa giá kỳ vọng và giá thực tế khớp lệnh. Ví dụ, một chiến lược backtest giả định mua ở giá đóng cửa. Nhưng khi triển khai thật, lệnh market có thể bị khớp cao hơn do thanh khoản thấp. Nếu mỗi giao dịch mất thêm 0.1% chi phí do slippage, và chiến lược có edge trung bình 0.2% mỗi giao dịch, lợi nhuận thực tế có thể bị xóa sạch. Do đó, trong algo trading, phân tích chi phí giao dịch (transaction cost analysis) quan trọng không kém việc thiết kế tín hiệu.

Khác với quant finance, algo trading luôn phải đối mặt với yếu tố thực thi. Hệ thống không chỉ cần đúng về mặt thống kê, mà còn phải hoạt động ổn định khi kết nối API, khi dữ liệu bị lỗi hoặc khi thị trường biến động mạnh.

Phần 3: So sánh khái niệm cụ thể và cách sử dụng trong thực tế

Kết luận

Nếu phải đi đến tầng sâu nhất của sự khác biệt, quant finance là lĩnh vực tập trung vào “mô tả cấu trúc tài chính bằng toán học”. Algorithmic trading là lĩnh vực tập trung vào “biến cấu trúc đó thành hệ thống hành động trong thị trường thực”.

Quant finance trả lời câu hỏi tài sản có giá trị bao nhiêu và rủi ro thế nào. Algorithmic trading trả lời câu hỏi nên hành động ra sao để tận dụng hoặc quản lý cấu trúc đó.

Hiểu được khái niệm cốt lõi và cách sử dụng thực tế của từng công cụ giúp tránh nhầm lẫn khi định hướng học tập. Một người muốn đi sâu vào derivatives pricing cần đầu tư nhiều vào stochastic calculus và mô hình xác suất. Một người muốn xây dựng hệ thống giao dịch tự động cần mạnh về xử lý dữ liệu, backtesting, execution và kiểm soát rủi ro vận hành.