07/02/2024
14,384 lượt đọc
Giao dịch định lượng - Quantitative Trading, còn được gọi là “quant trading”, là loại hình giao dịch sử dụng các số liệu thống kê, mô hình toán học và dữ liệu phân tích từ dữ liệu quá khứ để xác định các cơ hội giao dịch cho ra lợi nhuận tốt nhất. Những người thực hiện chiến lược giao dịch này được gọi là các nhà giao dịch định lượng (quant trader).
Loại giao dịch này thường sử dụng giá và khối lượng làm đầu vào dữ liệu cho các mô hình toán học được dùng để thiết kế chiến lược giao dịch. Giao dịch định lượng được sử dụng phổ biến nhất bởi các tổ chức tài chính hoặc quỹ đầu cơ. Hiện nay ở Việt Nam việc sử dụng quant trading còn khá hiếm gặp.
Giao dịch thuật toán, còn được gọi là giao dịch tự động, giao dịch hộp đen hoặc algo trading, là loại giao dịch sử dụng chương trình máy tính tuân theo một tập hợp các hướng dẫn được xác định trước (thuật toán) để thực hiện giao dịch. Những chương trình này sử dụng thời gian, biến động giá và dữ liệu thị trường. Về lý thuyết, giao dịch thuật toán được sử dụng để đặt lệnh giao dịch nhằm tạo ra lợi nhuận tiềm năng với tốc độ và tần suất mà con người không thể thực hiện được.
Cùng với cơ hội lợi nhuận cho nhà giao dịch, giao dịch thuật toán cho phép giao dịch theo hệ thống hơn bằng cách loại bỏ tác động của cảm xúc con người lên hoạt động giao dịch.
Nói tóm lại, algo trading là lập trình một tập hợp các quy tắc "nếu/thì" cụ thể để giúp nhà giao dịch tự động thực hiện các vị thế của họ. Về cơ bản, các nhà giao dịch algo "nạp" dữ liệu giao dịch trước đó vào các thuật toán giao dịch của họ để dự đoán các giao dịch trong tương lai. Các thuật toán như vậy dựa vào phân tích biểu đồ theo thời gian để đưa ra quyết định giao dịch tự động.
Giao dịch thuật toán có thể rất hiệu quả vì các yếu tố tự nhiên không ảnh hưởng đến quá trình giao dịch. Bạn không cần phải lúc nào cũng ở gần máy tính hoặc điện thoại của mình. Thuật toán tự động phát hiện khi các tiêu chí đặt trước được đáp ứng và thực hiện giao dịch.
Mặc dù thoạt nhìn có vẻ giống nhau, giao dịch định lượng và giao dịch thuật toán có một số điểm khác biệt chính. Sau đây là những điểm quan trọng nhất:
Tóm lại, giao dịch thuật toán tập trung vào việc tự động hóa các quy tắc giao dịch dựa trên các mẫu hình giá trong lịch sử, trong khi giao dịch định lượng sử dụng các mô hình toán học và thống kê phức tạp hơn để xác định cơ hội giao dịch. Giao dịch thuật toán dễ tiếp cận hơn đối với người mới bắt đầu, trong khi giao dịch định lượng thường yêu cầu chuyên môn cao hơn.
Thuỳ Trang
Tài liệu tham khảo
Foot, P. (2020, April 20). A trader’s guide to quantitative trading. IG. https://www.ig.com/en/trading-strategies/a-traders-guide-to-quantitative-trading-200420#:~:text=Quantitative%20vs%20algorithmic%20trading,but%20not%20necessarily%20execute%2C%20opportunities
Rashevsky, R. (2023, November 26). Quantitative Trading vs. Algorithmic Trading. TradeSanta Blog. https://tradesanta.com/blog/quantitative-vs-algorithmic-trading
0 / 5
Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của giao dịch định lượng và tài chính định lượng, Python đã trở thành ngôn ngữ không thể thiếu cho các nhà phát triển trong lĩnh vực này. Với hệ sinh thái thư viện phong phú và mạnh mẽ, Python không chỉ giúp việc phân tích dữ liệu trở nên đơn giản mà còn hỗ trợ các chiến lược giao dịch thuật toán, kiểm thử và triển khai hệ thống giao dịch
Trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam hiện nay đang trải qua nhiều biến động mạnh mẽ, việc hiểu và đo lường biến động thị trường trở thành yếu tố không thể thiếu đối với các nhà đầu tư. Biến động thị trường không chỉ phản ánh sự dao động trong giá trị tài sản mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định chiến lược đầu tư dài hạn của các nhà quản lý tài chính
Khi phát triển một chiến lược giao dịch tự động, việc chạy backtest trên dữ liệu lịch sử (historical data) là bước không thể thiếu để kiểm tra tính hiệu quả của chiến lược.
Trong đầu tư, đặc biệt là ở thị trường Việt Nam, giữ một danh mục đầu tư cân bằng, phù hợp với mục tiêu và khả năng chịu rủi ro là điều tối quan trọng. Tuy nhiên, nhiều người vẫn chưa thực sự hiểu rõ cách làm sao để “cân bằng lại” danh mục sao cho hiệu quả và phù hợp thực tế. Mình sẽ cùng bạn đi sâu, phân tích chi tiết vấn đề này theo kinh nghiệm và quan điểm thực tế, không lan man lý thuyết suông.
Beta (β) là một chỉ số thống kê dùng để đo lường mức độ nhạy cảm (sensitivity) hay mức độ biến động tương đối (relative volatility) của giá một cổ phiếu so với toàn bộ thị trường. Trong tài chính định lượng, Beta phản ánh mức rủi ro hệ thống (systematic risk) mà một cổ phiếu mang lại – tức phần rủi ro không thể loại bỏ thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư.
Trong hệ sinh thái tài chính toàn cầu – đặc biệt trong bối cảnh ngày càng có nhiều lớp tài sản phức tạp, dòng dữ liệu khổng lồ và tốc độ giao dịch tính bằng mili-giây – một lớp nhân sự mới đã nổi lên và định hình lại cách thị trường vận hành: quants.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!