26/06/2025
729 lượt đọc
Tái cân bằng (rebalancing) đơn giản là đưa tỷ trọng các tài sản về đúng cấu trúc đã thiết kế sau khi giá biến động. Nếu danh mục 60 % cổ phiếu / 40 % trái phiếu phình thành 75 % / 25 % vì cổ phiếu tăng, nhà đầu tư sẽ bán bớt cổ phiếu, mua thêm trái phiếu để trở lại 60 / 40. Vanguard ước tính một danh mục 60 / 40 bỏ mặc từ cuối 1989 đến cuối 2021 sẽ tự trôi thành 80 % cổ phiếu, kéo mức độ biến động cao hơn đáng kể so với trường hợp tái cân bằng hàng năm.
Trong khung Mean–Variance, mỗi danh mục ứng với một cặp (lợi nhuận kỳ vọng, độ lệch chuẩn). Khi một tài sản vượt trội, beta danh mục tăng, drawdown kỳ vọng phình ra; danh mục di chuyển khỏi điểm tối ưu. Morningstar cho thấy nếu hai tài sản có suất sinh lợi dài hạn tương đương, chiến lược “bán phần tăng, mua phần giảm” giữ rủi ro ổn định và nhiều khi còn cải thiện lợi nhuận tổng nhờ mua thấp / bán cao tự động.
Phân tích bootstrap trên cơ sở dữ liệu CRSP (1926 – 2023) và các mô phỏng của Elm Wealth chỉ tìm thấy lợi nhuận thặng dư bình quân 0 – 0,25 %/năm sau chi phí, song điểm quan trọng là 70 % + chuỗi thử nghiệm mang alpha dương – tức kỷ luật tái cân bằng hiếm khi gây thiệt hại, dù ít khi tạo siêu lợi nhuận .
Tái cân bằng buộc nhà đầu tư bán tài sản đang được tung hô (giảm FOMO) và mua tài sản đang bị lãng quên (giảm panic-sell). Morningstar gọi đây là “lưới an toàn tâm lý” vì nó biến kỷ luật mua thấp / bán cao thành quy trình tự giác, thay vì quyết định cảm tính lúc thị trường sóng gió.
Vanguard khuyến nghị kiểm tra danh mục sáu tháng một lần và tái cân bằng khi tỷ trọng lệch quá 5 % để cân đối giữa rủi ro và chi phí. Blog nghiên cứu của Elm Wealth cho thấy chênh lệch lợi nhuận-điều-chỉnh-rủi-ro giữa tái cân bằng hàng tuần và hàng năm gần như bằng 0 (≈ 0,01 %/năm), trong khi chi phí giao dịch tăng vọt ở tần suất cao
Một nghiên cứu của nhóm tác giả tại Duke University phân tích giai đoạn 1960 – 2017 chỉ ra rằng năm đợt sụt giảm tệ nhất của danh mục 60 / 40 được cắt giảm đáng kể khi tái cân bằng định kỳ, giúp nhà đầu tư “sống sót” qua thị trường gấu tốt hơn
1. Lịch biểu cố định (calendar-based)
Nhà đầu tư đặt sẵn mốc (quý, nửa năm, năm). Cách này đơn giản, giúp dự báo thuế phí, dễ tự động hoá.
2. Ngưỡng biên (threshold-based)
Chỉ tái cân bằng khi tỷ trọng một tài sản “lệch” vượt ngưỡng ±2 % hay ±5 %. Vanguard thử nghiệm khung “200/175” (lệch 2 % thì đưa về lệch 1,75 %) cho danh mục 60/40 và ghi nhận khối lượng giao dịch giảm 13 % so với tái cân bằng hàng tháng.
3. Chi phí và thanh khoản
Research Affiliates cảnh báo: tái cân bằng ngay sau biến động lớn có thể gặp trượt giá cao vì thanh khoản cạn, làm chi phí giao dịch tăng 10–30 điểm cơ bản. Elm Wealth chỉ ra lợi ích rủi ro-điều chỉnh của tái cân bằng hằng tuần so với hằng năm chỉ 0,01 %/năm – chưa đủ bù phí và thuế . Ngoài ra, việc thị trường “biết” các quỹ lớn sẽ cơ cấu cuối tháng/quý khiến dòng tiền tái cân bằng dễ bị front-run, tốn thêm ~16 tỷ USD mỗi năm tại Mỹ theo nghiên cứu NBER 2025
4. Khuyến nghị về tần suất
Với phí môi giới Việt Nam 0,1 – 0,35 % và thuế 0,1 % trên giá trị, tổng “hóa đơn” một vòng tái cân bằng đã chạm 0,25 % NAV. Do đó, ngưỡng ±5 % hoặc lịch sáu tháng – một năm là lựa chọn thực dụng nhất cho nhà đầu tư cá nhân.
Thị trường 2024 → 06/2025 biến động mạnh: VN-Index tăng 7,8 % YTD, trong khi nhóm vốn hoá vừa và nhỏ hầu như đi ngang. Danh mục “all-cap” vì thế thường trôi tỷ trọng sang nhóm blue-chip.
Giả sử danh mục nội địa 60 % VN30, 20 % VNMidcap, 10 % trái phiếu DN, 10 % tiền mặt. Từ cuối 2024 đến 26/06/2025, phần VN30 phình lên 68 %. Mô phỏng Monte-Carlo cho thấy:
Để hành động, nhà đầu tư có thể:
Vanguard ước tính tái cân bằng thường niên đem lại “Advisor’s Alpha” 0,14 %/năm sau điều chỉnh rủi ro. Con số nhỏ nhưng hoàn toàn miễn phí nếu nhà đầu tư kiên trì và kỷ luật. Trong bối cảnh phí môi giới nội địa tiếp tục hạ và sản phẩm ETF ngày càng đa dạng, tái cân bằng xứng đáng trở thành “thói quen vệ sinh” của mọi danh mục dài hạn.
Kết luận
Tái cân bằng không phải bí kíp tạo alpha vượt trội, nhưng lại là van an toàn giúp danh mục không “trôi” khỏi khẩu vị rủi ro gốc. Kỷ luật thực hiện định kỳ, đồng thời quản chặt chi phí và thuế, sẽ giúp nhà đầu tư Việt Nam vững tay lái trước những cơn sóng thị trường bất ổn.
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.
0 / 5
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.
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.
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.
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.
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.
Hiện nay dữ liệu giống như “dầu mỏ” của thế kỷ 21, càng có nhiều, càng mạnh. Nhờ vào công nghệ và các thuật toán hiện đại, đầu tư tài chính đang chuyển mình mạnh mẽ: không còn chỉ dựa vào linh cảm hay tin đồn, mà thay vào đó là các mô hình toán học, xác suất, và chiến lược định lượng.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!