28/06/2024
4,815 lượt đọc
Hệ thống giao dịch tự động (ATS) đã trở thành một xu hướng trong ngành tài chính, đặc biệt là trong lĩnh vực chứng khoán. Sự phát triển của công nghệ máy tính và khả năng xử lý dữ liệu ở tốc độ cao đã cho phép các ATS xử lý lượng lớn dữ liệu thị trường một cách hiệu quả, từ đó đưa ra các quyết định giao dịch nhanh chóng, độ chính xác cao.
Hệ thống Giao dịch tự động (ATS) được thiết kế để thực hiện giao dịch trên các thị trường tài chính mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. ATS sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu thị trường, xác định cơ hội giao dịch dựa trên các tiêu chí định trước, và tự động thực hiện giao dịch mua hoặc bán các tài sản tài chính như cổ phiếu, trái phiếu, hợp đồng tương lai, và các loại chứng khoán khác. Các ATS có thể được lập trình để theo dõi nhiều loại tín hiệu và chỉ số kỹ thuật, giúp các nhà giao dịch tối ưu hóa chiến lược, giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng sinh lời.
Phát triển của ATS:
Sự bùng nổ của giao dịch thuật toán đã tạo ra một lĩnh vực kinh doanh mới, cung cấp các giải pháp để thực hiện các giao dịch tự động này. Theo một nghiên cứu của Grand View Research, thị trường này đã đạt mức 17 tỷ USD vào năm 2022 và được dự đoán sẽ tăng lên 43 tỷ USD vào năm 2030, với một mức tăng trưởng ổn định 12,2% hàng năm. Sự tăng trưởng này phản ánh rõ ràng nhu cầu ngày càng cao đối với công nghệ tự động hóa trong lĩnh vực tài chính.
Các hệ thống giao dịch tự động cung cấp nhiều lợi ích, bao gồm khả năng thực hiện giao dịch nhanh chóng, nhất quán trong việc áp dụng chiến lược giao dịch, loại bỏ lỗi do con người và cảm xúc trong quyết định giao dịch. Công nghệ này không chỉ hỗ trợ kiểm thử chiến lược giao dịch trên dữ liệu lịch sử mà còn giúp thực hiện khối lượng lớn giao dịch một cách hiệu quả, điều này rất cần thiết cho các chiến lược như giao dịch tần suất cao (HFT).
ATS đã mang lại nhiều lợi ích cho thị trường tài chính bằng cách cải thiện đáng kể khả năng thanh khoản và hiệu quả của thị trường, giúp thực thi các chiến lược phức tạp và quản lý rủi ro tự động. Tuy nhiên, sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ này cũng mang lại những rủi ro tiềm ẩn, bao gồm khả năng thao túng thị trường và tạo ra sự bất bình đẳng giữa các nhà đầu tư. Lịch sử đã chứng kiến một số biến cố nghiêm trọng như sự kiện “Black Monday” năm 1987, vụ “Flash Crash” năm 2010 và những biến động liên quan đến Brexit. Do đó, việc sử dụng ATS trong giao dịch đòi hỏi sự cân nhắc cẩn thận về các chiến lược và biện pháp quản lý rủi ro để tránh những hậu quả không mong muốn.
Một ví dụ điển hình về áp dụng hệ thống giao dịch tự động trong thực tế là cách thức hoạt động của Interactive Brokers - một công ty cung cấp nền tảng giao dịch cho phép thực hiện các lệnh giao dịch tự động trên thuật toán mà khách hàng đã phát triển và bao gồm cả khả năng phân tích thị trường liên tục. Trong trường hợp này, công ty đã phát triển một hệ thống ATS hoàn chỉnh để tối ưu hóa quá trình giao dịch cho khách hàng của mình.
Quy trình hoạt động:
Thu thập dữ liệu thị trường: ATS liên tục nhận dữ liệu thị trường từ các nguồn thông tin thời gian thực, bao gồm giá cả, khối lượng giao dịch, và các chỉ số kỹ thuật khác.
Xử lý thuật toán giao dịch: Dựa trên thuật toán được cài đặt, hệ thống sẽ phân tích dữ liệu và xác định các cơ hội giao dịch. Ví dụ, nếu thuật toán xác định một cổ phiếu đang được bán thấp so với giá trị thực của nó, hệ thống có thể tự động đặt lệnh mua.
Thực thi lệnh: Sau khi xác định được cơ hội giao dịch, ATS sẽ tự động gửi lệnh đến sàn giao dịch mà không cần sự can thiệp của con người. Quá trình này diễn ra rất nhanh, thường là trong vài mili giây.
Giám sát và điều chỉnh: Hệ thống cũng được lập trình để tự động giám sát các lệnh đã thực thi và điều chỉnh chiến lược giao dịch khi cần thiết. Điều này bao gồm việc điều chỉnh các lệnh dừng lỗ để bảo vệ lợi nhuận hoặc cắt giảm thiệt hại khi thị trường diễn biến không như kỳ vọng.
Cách thức hoạt động của hệ thống giao dịch tự động
Bước 1: Lựa chọn API cung cấp dữ liệu thời gian thực
Đầu tiên, cần tìm kiếm và lựa chọn một API uy tín cung cấp dữ liệu thời gian thực của thị trường chứng khoán. Các công ty chứng khoán lớn tại Việt Nam như SSI, DNSE, VND hoặc các nhà cung cấp dữ liệu chứng khoán khác như Vietstock, Fireant, và FinGroup đều là những lựa chọn phù hợp. Cần đảm bảo rằng API này có thể cung cấp đủ thông tin về giá cả, khối lượng giao dịch, và các chỉ số cần thiết khác.
Bước 2: Phát triển thuật toán giao dịch
Sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python, C++, hoặc R để xây dựng thuật toán giao dịch. Thuật toán này sẽ liên tục phân tích dữ liệu giá từ API, kiểm tra các điều kiện tiền định và phát hiện các tín hiệu giao dịch. Việc này yêu cầu cao về tốc độ xử lý và độ chính xác của thuật toán để đảm bảo phản ứng kịp thời và hiệu quả.
Bước 3: Thực thi lệnh giao dịch
Một khi thuật toán phát hiện tín hiệu mua hoặc bán, hệ thống tự động sẽ gửi lệnh giao dịch đến công ty chứng khoán qua API. Các công ty như SSI và DNSE có hỗ trợ tính năng đặt lệnh tự động. Đảm bảo hệ thống có khả năng thực thi lệnh chính xác và nhanh chóng để tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Bước 4: Quản trị tài khoản
Kiểm tra và quản lý hệ thống thường xuyên là cần thiết để đánh giá hiệu suất giao dịch, điều chỉnh các vị thế và tối ưu hóa thuật toán. Việc theo dõi này bao gồm kiểm tra các lệnh đã đặt, trạng thái lệnh, và đưa ra các điều chỉnh kịp thời dựa trên phân tích hiệu suất của hệ thống.
Trong trường hợp bạn không có kiến thức lập trình hoặc không có kinh nghiệm trong việc phát triển các hệ thống giao dịch tự động, không cần lo lắng, với QMTrade sẽ làm tất cả các bước trên cho bạn. Hãy đón chờ QMTrade nhé!
Hệ thống giao dịch tự động (ATS) là một công cụ quan trọng giúp các nhà giao dịch. Với QMTrade, tất cả các bước từ thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán, đến thực thi lệnh và quản trị tài khoản sẽ được thực hiện một cách tự động, mang lại hiệu quả cao và tiết kiệm thời gian cho nhà đầu tư. Hãy đón chờ QMTrade để trải nghiệm sự tiện lợi và hiệu quả của giao dịch tự động.
📌 HÃY KIỂM THỬ CHIẾN LƯỢC VỚI CHỈ BÁO TRÊN TẠI QMTRADE NGAY HÔM NAY: QMTRADE
0 / 5
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”.
Trên thị trường, không phải phiên nào cũng có cấu trúc giống nhau. Nếu nhìn lại một năm giao dịch của VNIndex hoặc phái sinh VN30, bạn sẽ thấy khá rõ: chỉ khoảng 60–65% số phiên là dao động trong biên độ “bình thường” (ví dụ ±0,7% so với tham chiếu). Khoảng 20% số phiên còn lại dao động rộng hơn hẳn (1–1,5%), và có một nhóm nhỏ, thường chỉ 5–8% số phiên, biến động rất khó chịu: mở cửa một kiểu, giữa phiên đảo chiều, cuối phiên bị kéo mạnh do tin tức hoặc do khối ngoại. Điều đáng nói là phần lớn những phiên “khó chịu” này không xuất hiện ngẫu nhiên, mà rơi đúng vào những ngày có thông tin: họp Fed rạng sáng hôm trước, Ngân hàng Nhà nước điều chỉnh tỷ giá, công bố CPI của Mỹ hoặc châu Âu, hoặc trong nước có tin liên quan đến nhóm ngành ngân hàng – bất động sản. Nói cách khác: lịch biến động là thứ có thể đoán trước, chỉ có hướng biến động là không.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!