27/05/2025
1,146 lượt đọc
Trong một thị trường vận hành bằng dữ liệu, quyết định bằng tốc độ và thắng bằng xác suất, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giao dịch không còn là lựa chọn – mà là điều tất yếu nếu bạn muốn tồn tại. Điều đáng tiếc là ở Việt Nam, khái niệm “AI trading” vẫn bị xem như một công nghệ xa vời, hoặc tệ hơn: một công cụ để lướt sóng theo kiểu “auto kiếm tiền”.
Ở QM Capital, chúng tôi chọn tiếp cận AI với một cách nhìn khác: không phải để đánh bại thị trường, mà để nâng cấp chính tư duy của người giao dịch từ cảm tính thành hệ thống. Và để làm được điều đó, điều đầu tiên cần làm rõ: AI trong tài chính không phải một chiêu trò mới, mà là kết quả tự nhiên của tiến trình phát triển ngành giao dịch hiện đại.
Giao dịch tài chính không bắt đầu từ máy học. Nó bắt đầu từ con người từ những nhà đầu tư đầu tiên vẽ đường trung bình động bằng tay, ghi sổ tay giá mỗi ngày. Nhưng khi thị trường chuyển sang giao dịch theo mili-giây (millisecond-level), khi khối lượng dữ liệu tăng gấp hàng triệu lần chỉ trong 10 năm, thì công cụ phân tích cũng phải thay đổi tương ứng. Đó là lúc AI xuất hiện, không phải để thay thế con người, mà để giúp con người xử lý những gì quá sức.
Theo báo cáo của Bank of America Securities (2022), các hệ thống giao dịch có yếu tố AI chiếm tới 65% khối lượng giao dịch cổ phiếu tại Mỹ không vì chúng “thông minh hơn”, mà vì chúng “ổn định hơn”. AI không phán đoán linh cảm. Nó tìm pattern. Nó không đoán đáy, đoán đỉnh. Nó mô hình hóa xác suất. Và chính xác suất, chứ không phải cảm xúc, mới là thứ quyết định bạn thắng hay thua sau 1.000 lệnh.
Có một sự thật đáng buồn mà chúng tôi rút ra sau hàng trăm cuộc tư vấn cho nhà đầu tư cá nhân ở Việt Nam: phần lớn không thất bại vì thiếu hiểu biết, mà vì giao dịch không có framework. Người thì dùng MACD, người thì RSI, có người dùng Ichimoku, nhưng không ai biết: “Tôi vào lệnh này vì lý do xác suất nào?” – “Nếu thua, tôi mất bao nhiêu?” – “Tôi thoát lệnh theo quy tắc gì?”
AI, ngược lại, không có khái niệm “cảm thấy ổn”. Nó chỉ biết có tín hiệu hay không. Nó vào lệnh không vì sợ bị bỏ lỡ (FOMO), thoát lệnh không vì tiếc rẻ, và không bao giờ phá vỡ nguyên tắc vì “lần này chắc khác”. Một nghiên cứu của JPMorgan Asset Management (2022) cho thấy: các chiến lược danh mục đầu tư có ứng dụng AI đạt hiệu suất trung bình cao hơn 27% so với các chiến lược chỉ dựa trên phân tích kỹ thuật thủ công.
Tại sao? Vì AI không chỉ giao dịch dựa trên logic xác suất, mà còn giữ kỷ luật với logic đó – điều mà ngay cả trader lâu năm đôi khi cũng không làm nổi.
Thị trường chứng khoán Việt Nam có một đặc trưng rất rõ: biến động cao, nhiễu tin tức, và bị ảnh hưởng lớn bởi tâm lý cá nhân. Trong bối cảnh đó, trader thủ công thường bị cuốn vào vòng xoáy “tin đồn – hành động – hối tiếc”. AI thì không.
Khi được huấn luyện trên dữ liệu giá, khối lượng, biến động và tâm lý đám đông (social sentiment), AI có thể phát hiện ra các mẫu hành vi lặp lại mà con người không kịp nhận ra.
Điều quan trọng hơn: AI không cần nghỉ. Nó có thể kiểm tra hàng trăm cổ phiếu mỗi phút, giám sát rủi ro từng vị thế, và lập tức đóng lệnh khi điều kiện xấu xảy ra mà không cần ai ngồi trước màn hình.
Một sai lầm phổ biến là cho rằng dùng AI phải giỏi lập trình. Sự thật thì: bạn chỉ cần giỏi đặt câu hỏi đúng. Câu hỏi đúng là:
AI không tạo ra chiến lược. Nó khuôn hóa chiến lược của bạn thành logic. Và nếu logic của bạn đủ tốt, AI sẽ giúp bạn thi hành nó một cách vô cảm – cũng tức là không sợ, không tham, và không phá kỷ luật. Đó là thứ mà 99% trader không duy trì nổi sau 50 lệnh thua.
Thị trường tài chính không thưởng cho người vào lệnh đúng một lần. Nó thưởng cho người đi đúng hàng trăm lần – đều đặn, có hệ thống và không để cảm xúc phá hoại. Và đó chính là vai trò của AI.
Ở QM Capital, chúng tôi không xem AI là một sản phẩm để “bán mộng làm giàu nhanh”. Chúng tôi xem nó như một công cụ giúp trader – đặc biệt là ở Việt Nam – có cơ hội giao dịch như một tổ chức: có chiến lược rõ ràng, có hệ thống thực thi, và có kiểm soát rủi ro định lượng.
Nếu bạn đang cảm thấy mình “quá cảm xúc”, “quá mệt mỏi” hoặc “quá thiếu kỷ luật” khi giao dịch – đó không phải lỗi của bạn. Đó là giới hạn sinh học. Và giới hạn đó, AI có thể thay bạn gánh vác.
Không để chiến thắng – mà để bạn có thể tiếp tục chiến đấu.
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
Để hiểu được lý do tại sao nến Nhật (Japanese Candlestick) lại là công cụ mạnh mẽ trong giao dịch, ta cần bắt đầu từ khái niệm cơ bản. Mỗi cây nến đại diện cho 4 giá trị quan trọng trong một khoảng thời gian nhất định (tùy thuộc vào khung thời gian mà trader chọn: 1 phiên, 1 giờ, v.v.):
Khối lượng giao dịch (trading volume) là một yếu tố quan trọng không thể thiếu trong bất kỳ chiến lược giao dịch nào, đặc biệt là trong lĩnh vực quant trading. Khối lượng giao dịch giúp các nhà đầu tư đánh giá sự quan tâm và hành vi của thị trường đối với một tài sản, từ đó đưa ra quyết định chính xác về thời điểm tham gia và thoái lui. Đặc biệt tại thị trường phái sinh Việt Nam, nơi sự phát triển còn khá mới mẻ nhưng đang có tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ, việc hiểu rõ vai trò và tác động của khối lượng giao dịch là yếu tố không thể thiếu đối với các nhà đầu tư áp dụng chiến lược quant.
Swing trading là kiểu giao dịch dựa trên việc tận dụng những nhịp dao động của thị trường, thường kéo dài vài phiên đến vài tuần. Đây không phải câu chuyện “ngồi canh từng phút từng giây”, mà là cách tiếp cận trung hạn, bám nhịp giá và nhịp dòng tiền. Khi áp dụng vào thị trường Việt Nam, swing trading lại càng phù hợp hơn, đơn giản vì VN-Index và nhóm VN30 luôn tồn tại những dao động vừa đủ lớn để trader có thể tận dụng, nhưng không quá nhiễu như các thị trường crypto hay forex.
Mô hình Markowitz, hay còn gọi là Mô hình Trung Bình - Phương Sai (Mean-Variance Model), là nền tảng của lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại và đã được phát triển bởi Harry Markowitz vào năm 1952. Mô hình này được xem là một trong những công cụ mạnh mẽ giúp các nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, kết hợp giữa các tài sản khác nhau sao cho tối đa hóa lợi nhuận kỳ vọng trong khi giảm thiểu rủi ro. Cốt lõi của mô hình là phân tích sự kết hợp giữa các tài sản dựa trên lợi nhuận kỳ vọng và độ biến động (rủi ro) của chúng.
Thống kê Bayes xuất phát từ một nguyên tắc rất tự nhiên nhưng lại có sức mạnh đặc biệt lớn trong các hệ thống phức tạp như thị trường tài chính: niềm tin của chúng ta về một hiện tượng không cố định, mà thay đổi khi có thêm thông tin mới. Trong bối cảnh tài chính, điều này đặc biệt quan trọng vì thị trường không có trạng thái cân bằng lâu dài; thay vào đó, nó liên tục chuyển đổi qua nhiều chế độ (regime), thường xuyên chịu tác động bởi tin tức, dòng tiền, tâm lý nhà đầu tư và các yếu tố bất ngờ khác. Định lý Bayes cho phép chúng ta mô hình hóa sự thay đổi này thông qua ba thành phần cơ bản: “prior” – niềm tin ban đầu, “likelihood” – khả năng bằng chứng xuất hiện nếu giả thuyết đúng, và “posterior” – niềm tin đã được cập nhật.
Bước ngoặt của một người làm trading không phải lúc họ học được thêm một chỉ báo mới, mà là lúc họ nhận ra: thị trường không hề “trơn tru” và ngẫu nhiên như sách vở nói. Nó có những điểm lệch, những nhịp lặp lại, những hành vi rất… con người. Và nếu mình đủ kiên nhẫn để nhìn sâu vào dữ liệu, những điểm lệch đó chính là chỗ để mình kiếm tiền một cách có kỷ luật. Đó là cách nhiều người bước từ “trade theo cảm giác” sang “quant trading”.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!