17/10/2023
8,954 lượt đọc
Nhân sự kiện Ngân hàng Nhà nước (NHNN) hút ròng 10.000 tỷ đồng ra khỏi hệ thống thông qua kênh Tín phiếu (ngày 21/09/2023) (Ảnh 1), và Thị trường Chứng khoán (TTCK) phản ứng tiêu cực ngay đầu phiên sau (ngày 22/09), trong post này mình sẽ tổng hợp các thông tin về Tín phiếu và tác động của nó lên TTCK để mọi người có thể hiểu rõ hơn nhé.

1, TÍN PHIẾU LÀ GÌ?
Tín phiếu là công cụ huy động vốn (nợ) gần giống như Trái phiếu, tức là tổ chức X phát hành Tín phiếu để huy động tiền từ những người mua Tín phiếu và đến kỳ hạn thì X sẽ trả lại tiền (gốc + lãi) cho người mua.
Điểm khác nhau cơ bản giữa Tín và Trái phiếu là: rất nhiều doanh nghiệp, tổ chức có thể phát hành Trái phiếu nhưng Tín phiếu thì hiện chỉ có NHNN và Kho bạc phát hành. Do đó nên mức độ rủi ro của Tín phiếu cũng cực thấp nhờ uy tín của Tổ chức phát hành.
Ví dụ: Tín phiếu kho bạc được xem là công cụ tài chính có độ rủi ro thấp nhất trên thị trường tiền tệ bởi vì hầu như không có khả năng vỡ nợ, tức là không thể có chuyện chính phủ mất khả năng thanh toán khoản nợ, họ lúc nào cũng có thể tăng thuế hoặc in tiền để trả nợ. Tuy nhiên cũng vì thế mà mức lãi suất của nó thường khá thấp.
(Chi tiết hơn về sự khác nhau giữa Tín và Trái phiếu mọi người xem trong Ảnh 2).

2, CÔNG DỤNG
3, TÁC ĐỘNG ĐẾN TTCK HIỆN TẠI
0 / 5
Trong tài chính, quant (quantitative analyst) là những người sử dụng toán học, thống kê, lập trình và dữ liệu để nghiên cứu thị trường và xây dựng chiến lược đầu tư. Điểm khác biệt lớn nhất giữa quant và trader truyền thống nằm ở cách họ nhìn thị trường. Một trader thông thường có thể dựa vào kinh nghiệm, tin tức hoặc cảm nhận để quyết định mua bán. Trong khi đó, quant cố gắng định lượng mọi thứ bằng dữ liệu. Họ không hỏi “cổ phiếu này có vẻ sẽ tăng không?”, mà hỏi “trong dữ liệu 15 năm qua, khi cổ phiếu có những đặc điểm như thế này thì xác suất tăng là bao nhiêu?”.
Trong đầu tư và quant trading, alpha được hiểu là phần lợi nhuận vượt trội mà một strategy tạo ra so với thị trường. Nếu một chiến lược có thể kiếm được lợi nhuận tốt hơn mức tăng chung của thị trường một cách ổn định, người ta nói rằng strategy đó có alpha. Ví dụ nếu chỉ số thị trường tăng trung bình 10% mỗi năm, nhưng một strategy trading tạo ra lợi nhuận 15% mỗi năm, thì phần 5% vượt trội có thể được xem là alpha. Nhiệm vụ chính của các trader định lượng và các quỹ quant chính là tìm ra những signal hoặc pattern trong dữ liệu có thể tạo ra alpha như vậy.
Một trong những khái niệm quan trọng nhất trong quant trading là Signal vs Noise. Nói đơn giản, signal là thông tin thực sự có giá trị dự báo cho biến động giá trong tương lai, còn noise là những biến động ngẫu nhiên của thị trường không mang nhiều ý nghĩa. Vấn đề là trong thị trường tài chính, hai thứ này gần như luôn trộn lẫn với nhau. Mỗi ngày thị trường tạo ra hàng nghìn chuyển động nhỏ: tin tức, dòng tiền ngắn hạn, giao dịch của các quỹ, thậm chí là các lệnh stop loss của trader cá nhân. Phần lớn những chuyển động này thực ra chỉ là noise, nhưng vì trader nhìn thấy giá thay đổi liên tục nên rất dễ nhầm lẫn rằng mọi biến động đều là tín hiệu.
Những giai đoạn thị trường giảm mạnh do chiến tranh hoặc căng thẳng địa chính trị thường khiến nhà đầu tư rơi vào trạng thái rất khó giao dịch. Tin tức tiêu cực xuất hiện liên tục, tâm lý thị trường thay đổi nhanh và dòng tiền có xu hướng rút khỏi tài sản rủi ro. Trong những thời điểm như vậy, nhiều chiến lược đầu tư truyền thống như “mua và giữ” thường gặp khó khăn vì thị trường không còn tăng ổn định mà chuyển sang trạng thái biến động mạnh.
Phần lớn các chiến lược quant không bắt đầu từ những mô hình toán học phức tạp, mà từ một giả thuyết khá đơn giản về hành vi của thị trường. Quant trading thực chất là quá trình biến những quan sát như vậy thành rule có thể kiểm tra bằng dữ liệu. Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, một trong những giả thuyết phổ biến nhất là momentum – tức là những cổ phiếu tăng mạnh trong một khoảng thời gian thường có xu hướng tiếp tục tăng thêm một thời gian nữa vì dòng tiền vẫn đang tập trung vào đó. Điều này có thể thấy khá rõ trong thực tế. Ví dụ trong giai đoạn thị trường tích cực, nhiều cổ phiếu dẫn dắt thường tăng mạnh hơn chỉ số chung.
Trong quant trading, dữ liệu không chỉ là nguyên liệu đầu vào mà thực chất là nền tảng quyết định toàn bộ chất lượng của chiến lược. Không giống discretionary trading, nơi trader có thể dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm, quant trading phụ thuộc hoàn toàn vào việc phân tích dữ liệu lịch sử để tìm ra các pattern có thể lặp lại trong tương lai. Những dữ liệu này có thể rất đa dạng: market data truyền thống như giá và khối lượng giao dịch, dữ liệu order book, dữ liệu macro như lãi suất hoặc CPI, thậm chí các dạng alternative data như sentiment từ tin tức hoặc dữ liệu vệ tinh theo dõi hoạt động logistics
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!