11/06/2025
921 lượt đọc
Trong đầu tư, đặc biệt là trong giao dịch thuật toán (quant trading), các nhà đầu tư sử dụng nhiều chiến lược khác nhau để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Hai trong số những chiến lược phổ biến nhất là đầu tư tăng trưởng (growth investing) và đầu tư giá trị (value investing). Mỗi chiến lược có phương pháp tiếp cận khác nhau đối với việc lựa chọn cổ phiếu và xây dựng danh mục đầu tư.

Đầu tư tăng trưởng tập trung vào việc tìm kiếm các công ty có tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ trong tương lai. Những công ty này thường là những công ty đổi mới sáng tạo trong các ngành công nghiệp như công nghệ, y tế, hoặc năng lượng tái tạo. Các nhà đầu tư tăng trưởng tìm kiếm các công ty có khả năng tăng trưởng vượt trội trong nhiều năm tới, bất kể giá cổ phiếu hiện tại của họ có cao hay không.
Đầu tư giá trị tập trung vào việc tìm kiếm các cổ phiếu được thị trường đánh giá thấp so với giá trị thực của chúng. Các nhà đầu tư giá trị tin rằng thị trường đôi khi có thể đánh giá sai giá trị thực của một công ty, và những cổ phiếu này sẽ tăng giá khi thị trường nhận ra giá trị thực của chúng. Nhà đầu tư giá trị tìm kiếm các công ty có nền tảng tài chính vững mạnh, doanh thu ổn định, và dòng tiền vững chắc.
Ví dụ: Berkshire Hathaway của Warren Buffett là một ví dụ điển hình của cổ phiếu giá trị. Công ty này không có tăng trưởng mạnh mẽ như Tesla, nhưng Berkshire Hathaway có nền tảng tài chính vững mạnh, dòng tiền ổn định, và giá cổ phiếu đôi khi bị thị trường đánh giá thấp.

Trong thực tế, việc kết hợp growth investing và value investing là một chiến lược mạnh mẽ giúp tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Các thuật toán giao dịch có thể tận dụng những lợi thế của cả hai chiến lược này để tăng trưởng dài hạn và đảm bảo tính ổn định trong danh mục đầu tư.
| Tiêu chí | Growth Investing | Value Investing |
| Mục tiêu | Tìm kiếm các công ty có tăng trưởng cao trong tương lai. | Tìm kiếm các công ty undervalued, có giá trị thực chưa được thị trường nhận ra. |
| Chỉ số tài chính | Tỷ lệ P/E cao, doanh thu và lợi nhuận cao. | Tỷ lệ P/E thấp, P/B thấp, ROE cao, dòng tiền ổn định. |
| Rủi ro | Biến động cao, giá trị có thể bị thổi phồng. | Có thể gặp phải value trap và phải chờ đợi lâu. |
| Ứng dụng trong quant trading | Tận dụng mô hình dự báo tăng trưởng dài hạn. | Xây dựng chiến lược mua cổ phiếu giá trị thấp và chờ đợi phục hồi. |
| Ví dụ | Tesla, Amazon, Nvidia. | Berkshire Hathaway, Johnson & Johnson, Ford. |
Growth investing và value investing không chỉ là các chiến lược lý thuyết mà còn phải được chuyển hóa thành các mô hình thuật toán mạnh mẽ để phát huy hiệu quả trong giao dịch thực tế. Các mô hình này thường sử dụng phân tích dữ liệu tài chính và chỉ số kỹ thuật để nhận diện các cơ hội mua/bán dựa trên các tiêu chí như P/E, P/B, tăng trưởng doanh thu, ROE, và các yếu tố vĩ mô khác.
Ví dụ thực tế trong quant trading: Thuật toán có thể sử dụng phân tích dữ liệu quá khứ để nhận diện các cổ phiếu tăng trưởng có tỷ lệ tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ, đồng thời phân tích các yếu tố cơ bản như công ty có nền tảng tài chính vững mạnh, từ đó tìm kiếm cơ hội giao dịch mua cổ phiếu. Ngược lại, các thuật toán cũng có thể tìm kiếm các cổ phiếu giá trị có P/E thấp nhưng vẫn duy trì khả năng tăng trưởng ổn định trong tương lai.
Growth investing và value investing đều là những chiến lược quan trọng trong giao dịch chứng khoán và đều có ứng dụng riêng biệt trong giao dịch thuật toán. Mỗi chiến lược có ưu điểm và nhược điểm riêng, nhưng kết hợp chúng lại có thể giúp tối ưu hóa lợi nhuận trong dài hạn và giảm thiểu rủi ro. Các thuật toán giao dịch có thể tận dụng các chỉ số tài chính, dữ liệu dự báo tăng trưởng, và phân tích cơ bản để xây dựng các chiến lược giao dịch mạnh mẽ và bền vững. Bằng cách kết hợp cả hai chiến lược này trong một mô hình linh hoạt, nhà đầu tư có thể xây dựng một danh mục đầu tư đa dạng, giúp tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro trong các điều kiện thị trường khác nhau.
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.
.webp)
0 / 5
Trong thế giới tài chính hiện đại, nơi mọi quyết định đều có thể bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, tin đồn và sự nhiễu loạn thông tin, việc duy trì kỷ luật trong đầu tư là điều cực kỳ khó. System Trading ra đời để giải quyết chính vấn đề đó.
Trong lý thuyết tài chính hiện đại, người ta thường nói rằng tỷ giá hối đoái di chuyển ngẫu nhiên (random walk). Điều này xuất phát từ Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH): giá đã phản ánh toàn bộ thông tin sẵn có, do đó không ai có thể kiếm lời một cách bền vững từ dự đoán biến động tỷ giá. Tuy nhiên, hơn 50 năm qua, hàng trăm nghiên cứu thực nghiệm lại chỉ ra rằng — thị trường ngoại hối (FX) không hề “hoàn hảo” như sách vở. Nó tồn tại những “anomaly” – các hiện tượng phi hiệu quả có thể đo lường và khai thác được.
Khái niệm thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH) được Eugene Fama phát triển từ thập niên 1970, nhưng gốc rễ của nó bắt nguồn từ đầu thế kỷ XX với công trình của Louis Bachelier. Theo EMH, giá chứng khoán tại mọi thời điểm đã phản ánh đầy đủ các thông tin sẵn có; do đó, không nhà đầu tư nào có thể đạt được lợi nhuận vượt trội một cách bền vững. Dưới góc độ thống kê, điều này đồng nghĩa với việc chuỗi lợi nhuận của tài sản là ngẫu nhiên, không có tự tương quan và tuân theo một quá trình ngẫu nhiên (random walk).
Nếu bạn nhìn lại chuỗi giá vàng từ năm 2000 đến nay, sẽ thấy một điều: dù biến động, vàng vẫn là tài sản có “pattern” khá ổn định. Trung bình lợi nhuận năm khoảng 7–9%. Volatility (độ biến động) quanh 12–18%. Những cú sốc lớn (như 2008, 2011, 2020) đều có nguyên nhân rõ ràng và mô hình có thể “fit” lại được.
Khoảng hai thập kỷ qua, giới đầu tư toàn cầu dần nhận ra rằng việc “bám” chỉ số thị trường không luôn là lựa chọn tối ưu. Chỉ số vốn hóa lớn như VN-Index hay S&P 500 có xu hướng tập trung phần lớn tỷ trọng vào vài doanh nghiệp khổng lồ. Khi giá các mã này tăng quá mạnh, quỹ chỉ số buộc phải mua thêm, khiến rủi ro “mua đỉnh” trở nên hiện hữu. Trong khi đó, các quỹ chủ động tuy linh hoạt hơn nhưng lại đắt đỏ và phụ thuộc vào cảm tính của nhà quản lý.
Trong hơn nửa thế kỷ qua, mô hình Capital Asset Pricing Model (CAPM) được xem là nền tảng của định giá tài sản. CAPM giả định một quan hệ tuyến tính rõ ràng: cổ phiếu rủi ro cao (beta cao) sẽ phải trả lợi nhuận kỳ vọng cao hơn để bù đắp rủi ro, trong khi cổ phiếu rủi ro thấp (beta thấp) sẽ mang lại lợi nhuận thấp hơn.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!