17/10/2023
8,927 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
Câu hỏi này không nên trả lời theo kiểu cực đoan “có” hoặc “không”. ChatGPT là một công cụ mạnh, nhưng trading không phải bài toán chỉ cần viết code. Nếu nhìn đúng bản chất, ChatGPT có thể rút ngắn thời gian triển khai kỹ thuật xuống còn một phần nhỏ so với trước đây. Nhưng nó không tạo ra lợi thế thống kê, không hiểu cấu trúc thị trường Việt Nam, và không chịu trách nhiệm khi hệ thống của bạn mất tiền. Vấn đề không nằm ở công cụ; vấn đề nằm ở cách sử dụng và mức độ hiểu biết của người vận hành.
Câu hỏi “algo trading có profitable tại Việt Nam không?” nếu trả lời theo kiểu chung chung sẽ thiếu giá trị. Thị trường Việt Nam không giống Mỹ, không giống châu Âu và cũng không giống crypto. Cấu trúc thanh khoản, tỷ trọng nhà đầu tư cá nhân, cơ chế T+2, biên độ giá, hạn chế bán khống và độ sâu thị trường tạo ra một môi trường vừa có inefficiency, vừa có rủi ro cấu trúc.
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.
Trong tài chính định lượng, rất nhiều người dành phần lớn thời gian để tìm kiếm tín hiệu tốt hơn: indicator mới, feature mới, mô hình machine learning phức tạp hơn. Nhưng nếu quan sát kỹ cách các quỹ lớn vận hành, có một sự khác biệt rất rõ. Họ không nhìn thị trường như một chuỗi giá cần dự đoán. Họ nhìn thị trường như một môi trường chiến lược, nơi mỗi quyết định của mình tương tác với quyết định của người khác. Đó là nơi game theory và tư duy poker trở nên cực kỳ quan trọng. Không phải như một công thức toán học để tính toán trực tiếp, mà như một framework tư duy nền tảng để thiết kế hệ thống có thể tồn tại và tạo lợi nhuận dài hạn.
Trong quant trading, một trong những nghịch lý phổ biến nhất là: một chiến lược có lợi nhuận dương trong backtest nhưng lại thất bại khi triển khai thật. Vấn đề không nằm ở việc thị trường “thay đổi hoàn toàn”, mà thường nằm ở cách chiến lược được đánh giá ban đầu. Rất nhiều hệ thống có edge nhỏ, nhưng khi đưa vào thực tế, chi phí giao dịch, trượt giá, giới hạn thanh khoản và tâm lý vận hành khiến lợi nhuận biến mất.
Trong quant trading, rất nhiều người bắt đầu bằng cách tìm kiếm một chỉ báo “mạnh” hoặc một mô hình dự báo phức tạp. Tuy nhiên, thực tế cho thấy phần lớn hệ thống thất bại không phải vì tín hiệu quá yếu, mà vì cấu trúc hệ thống không đầy đủ. Một tín hiệu có thể có edge dương nhỏ, nhưng nếu không có cơ chế quản lý vốn, kiểm soát biến động và giới hạn drawdown rõ ràng, hiệu suất thực tế sẽ rất khác so với kỳ vọng. Một chiến lược có thể đúng 45% thời gian vẫn tạo lợi nhuận nếu lợi nhuận trung bình lớn hơn thua lỗ trung bình và nếu quy mô vị thế được điều chỉnh hợp lý theo rủi ro thị trường.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!