Chiến lược hồi quy trung bình: Phương pháp, Chiến lược giao dịch và Ứng dụng thực tiễn

1. Giới thiệu về hồi quy trung bình

Lý thuyết hồi quy trung bình ngụ ý rằng các thị trường thường phản ứng thái quá với tin tức và sự kiện, khiến giá cả di chuyển xa khỏi mức trung bình lịch sử. Tuy nhiên, theo thời gian, giá cả sẽ tự điều chỉnh và quay trở lại mức trung bình. Hiện tượng này thường được quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian, nơi mà con đường tương lai của chuỗi bị ảnh hưởng bởi sự lệch lạc khỏi mức trung bình lịch sử. Khái niệm này trong giao dịch thường được biết đến với tên gọi phân tích chuỗi thời gian tài chính, trong đó việc phân tích dữ liệu chuỗi thời gian có thể giúp với giao dịch theo mùa (dựa trên sự kiện) và giao dịch theo biến động.

Trong ứng dụng thực tiễn, hồi quy trung bình là một chiến lược phổ biến trong giao dịch thuật toán. Các nhà giao dịch có thể mua các tài sản bị đánh giá thấp, dự đoán rằng chúng sẽ quay trở lại mức trung bình, và bán các tài sản bị đánh giá cao, mong đợi sự quay trở lại mức trung bình. Hồi quy trung bình có thể hỗ trợ trong quản lý rủi ro bằng cách giúp xác định khi nào một tài sản có khả năng bị mua quá mức hoặc bán quá mức. Điều này có thể thông báo cho việc ra quyết định tốt hơn trong các chiến lược giao dịch và đầu tư.

2. Tầm quan trọng của hồi quy trung bình trong giao dịch

Hồi quy trung bình là một khái niệm quan trọng trong giao dịch vì nhiều lý do như sau:

1. Khai thác sự không hiệu quả của thị trường: Các thị trường thường phản ứng thái quá với tin tức và sự kiện, khiến giá cả lệch khỏi giá trị nội tại. Các chiến lược hồi quy trung bình nhằm khai thác những sự không hiệu quả này bằng cách mua các tài sản bị đánh giá thấp và bán các tài sản bị đánh giá cao, từ đó tận dụng các sai định giá tạm thời.
2. Quản lý rủi ro: Hồi quy trung bình giúp quản lý rủi ro bằng cách xác định các biến động giá cực đoan. Bằng cách nhận diện các điều kiện mua quá mức hoặc bán quá mức, các nhà giao dịch có thể tránh việc vào vị thế ở mức không bền vững và có thể đặt các lệnh dừng lỗ hiệu quả hơn để hạn chế thua lỗ tiềm ẩn.
3. Đa dạng hóa qua các tài sản: Các chiến lược hồi quy trung bình có thể áp dụng cho nhiều lớp tài sản khác nhau, bao gồm cổ phiếu, hàng hóa, tiền tệ và trái phiếu. Sự đa dạng này cho phép các nhà giao dịch sử dụng một phương pháp nhất quán trên các thị trường khác nhau, nâng cao tổng thể chiến lược giao dịch của họ.
4. Nền tảng cho các chiến lược định lượng: Nhiều chiến lược giao dịch định lượng được xây dựng trên nguyên tắc hồi quy trung bình. Nó phục vụ như một nền tảng cho các mô hình phức tạp hơn, như kinh doanh lợi nhuận thống kê và giao dịch theo cặp, dựa trên giả định rằng các tài sản liên quan sẽ quay trở lại giá trung bình lịch sử hoặc chênh lệch của chúng.
5. Nhiều cơ hội giao dịch hơn: Các chiến lược hồi quy trung bình thường liên quan đến việc tận dụng các biến động giá ngắn hạn, điều này có thể dẫn đến nhiều cơ hội giao dịch thường xuyên và lợi nhuận nhỏ dần.
6. Cải thiện việc ra quyết định: Hồi quy trung bình cung cấp các tiêu chí rõ ràng cho việc vào và ra lệnh giao dịch. Phương pháp tiếp cận có cấu trúc này có thể giúp các nhà giao dịch đưa ra các quyết định khách quan hơn, giảm sự ảnh hưởng của các thiên kiến nhận thức và phản ứng cảm xúc đối với biến động thị trường.

3. Hồi quy trung bình hoạt động như thế nào trong giao dịch?

Hồi quy trung bình trong giao dịch hoạt động dựa trên nguyên tắc rằng giá tài sản dao động quanh mức trung bình lịch sử của chúng, và khi giá lệch xa khỏi mức trung bình này, chúng có khả năng sẽ quay lại.

Dưới đây là cách hồi quy trung bình hoạt động trong giao dịch:

Bước 1 - Xác định Trung Bình

Bước đầu tiên trong giao dịch hồi quy trung bình là xác định mức trung bình lịch sử hoặc mức trung bình giá của một tài sản. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các biện pháp thống kê khác nhau như Trung Bình Động Giảm Dần (EMA), Trung Bình Động Trọng Số (WMA), và Trung Bình Động Đơn Giản (SMA).

Bước 2 - Phát Hiện Sự Lệch Lạc

Sau khi xác định trung bình, các nhà giao dịch tìm kiếm các sự lệch lạc đáng kể từ mức trung bình này. Những sự lệch lạc này cho thấy các cơ hội giao dịch tiềm năng như điều kiện mua quá mức và bán quá mức.

Bước 3 - Tín Hiệu Giao Dịch

Các chiến lược hồi quy trung bình tạo ra các tín hiệu giao dịch dựa trên các sự lệch lạc này:

1. Tín hiệu Mua: Được tạo ra khi giá nằm dưới mức trung bình (điều kiện bán quá mức). Kỳ vọng là giá sẽ tăng trở lại mức trung bình.
2. Tín hiệu Bán: Được tạo ra khi giá nằm trên mức trung bình (điều kiện mua quá mức). Kỳ vọng là giá sẽ giảm trở lại mức trung bình.

Bước 4 - Thực Hiện Giao Dịch

Sau khi xác định tín hiệu giao dịch, các nhà giao dịch thực hiện các giao dịch của họ:

1. Điểm Vào: Một giao dịch được vào khi giá tài sản lệch xa đáng kể khỏi mức trung bình. Ví dụ, mua khi giá nằm dưới mức trung bình và bán khi giá nằm trên mức trung bình.
2. Điểm Ra: Giao dịch được thoát ra khi giá quay trở lại mức trung bình hoặc đạt đến một mức độ định trước cho thấy sự quay trở lại đã xảy ra.

4. Các chỉ báo phổ biến được sử dụng trong hồi quy trung bình

Các nhà giao dịch sử dụng nhiều công cụ và chỉ báo khác nhau để triển khai các chiến lược hồi quy trung bình một cách hiệu quả:

1. Bollinger Bands: Các dải được vẽ quanh một trung bình động, mở rộng và co lại dựa trên độ biến động. Khi giá di chuyển ngoài các dải này, nó báo hiệu điều kiện mua quá mức hoặc bán quá mức.
2. Relative Strength Index (RSI): Đo lường tốc độ và sự thay đổi của các chuyển động giá. Giá trị RSI trên 70 cho thấy điều kiện mua quá mức, trong khi giá trị dưới 30 cho thấy điều kiện bán quá mức.
3. Moving Average Convergence Divergence (MACD): Cho thấy mối quan hệ giữa hai trung bình động của giá, báo hiệu tín hiệu mua và bán khi các đường này giao nhau.

5. Chiến lược hồi quy trung bình trong giao dịch

Bằng cách hiểu và triển khai các chiến lược hồi quy trung bình trong giao dịch định lượng, các nhà giao dịch có thể tận dụng các sự lệch lạc giá tạm thời và nâng cao hiệu suất giao dịch của họ.

Dưới đây là một số chiến lược phổ biến cho hồi quy trung bình được các nhà giao dịch sử dụng:

1. Chiến Lược Crossover Trung Bình Động (SMA Crossover Strategy): Chiến lược này liên quan đến việc so sánh các SMA ngắn hạn và dài hạn. Khi SMA ngắn hạn vượt lên trên SMA dài hạn, nó báo hiệu một cơ hội mua tiềm năng, dự đoán rằng giá sẽ quay trở lại mức trung bình. Ngược lại, khi SMA ngắn hạn vượt xuống dưới SMA dài hạn, nó báo hiệu một cơ
2. Bollinger Bands: Bollinger Bands bao gồm một trung bình động và hai đường lệch chuẩn. Khi giá di chuyển ngoài các dải này, nó báo hiệu điều kiện mua quá mức hoặc bán quá mức. Các nhà giao dịch có thể mua khi giá rơi dưới dải dưới và bán khi giá tăng trên dải trên, mong đợi sự quay trở lại mức trung bình.
3. Relative Strength Index (RSI): RSI đo lường tốc độ và sự thay đổi của các chuyển động giá. RSI trên 70 cho thấy điều kiện mua quá mức, trong khi RSI dưới 30 cho thấy điều kiện bán quá mức. Các nhà giao dịch sử dụng các tín hiệu này để dự đoán hồi quy trung bình bằng cách bán các tài sản mua quá mức và mua các tài sản bán quá mức.
4. Giao dịch theo cặp (Pairs Trading): Điều này liên quan đến việc giao dịch hai tài sản có tương quan. Khi giá của một tài sản lệch đáng kể so với cặp của nó, các nhà giao dịch có thể bán tài sản vượt trội và mua tài sản bị đánh giá thấp, mong đợi giá của chúng sẽ quay lại với nhau.
5. Kinh doanh lợi nhuận thống kê (Statistical Arbitrage): Chiến lược này liên quan đến việc sử dụng các mô hình thống kê để xác định các sự lệch lạc giá giữa các tài sản liên quan. Các nhà giao dịch khai thác các sự lệch lạc này bằng cách mở vị thế mua và bán ngắn hạn, mong đợi giá sẽ quay lại với mối quan hệ lịch sử của chúng. Đây là một trong những loại chiến lược giao dịch phổ biến trong giao dịch định lượng.

6. Ví dụ về chiến lược giao dịch hồi quy trung bình với Python

Ở đây, chúng ta sẽ sử dụng Kinh doanh danh mục theo cặp (Cointegrated Portfolio Trading) làm ví dụ, là một phần của kinh doanh lợi nhuận thống kê. Trong loại chiến lược giao dịch này, các tín hiệu giao dịch phụ thuộc vào hai hoặc nhiều công cụ có tính đồng phân phối (cointegrated). Giao dịch theo cặp là một trong những ví dụ nổi tiếng nhất của phong cách giao dịch đồng phân phối. Vì chúng ta sử dụng hai công cụ có tính đồng phân phối để thực hiện giao dịch, nên tên gọi là giao dịch theo cặp!

Nhưng không chỉ là một cặp, nó cũng có thể là bộ ba hoặc nhiều hơn. Nếu bạn tìm thấy năm cổ phiếu có tính đồng phân phối, bạn có thể tạo một danh mục và thực hiện giao dịch. Kiểm tra đồng phân phối có thể được thực hiện với Kiểm tra Augmented Dickey-Fuller (ADF). Phần ví dụ này sẽ tập trung vào các khái niệm của giao dịch theo cặp và một chiến lược giao dịch dựa trên điều đó.

Để tìm hiểu thêm về các chiến lược giao dịch hồi quy trung bình sử dụng dữ liệu thị trường và các khái niệm thống kê, dưới đây là một video ngắn.

Các khái niệm chúng ta sẽ đề cập trong ví dụ này:

1. Nguyên lý của giao dịch theo cặp
2. Tương quan vs Đồng phân phối
3. Lựa chọn cặp
4. Giao dịch theo cặp trong Python

Nguyên lý của giao dịch theo cặp

Giả sử bạn có một cặp các công cụ với các yếu tố cơ bản tương tự, thuộc cùng một ngành và có liên kết kinh tế tương tự. Ví dụ, các cổ phiếu như Google và Microsoft hoặc Facebook và Twitter. Vì chúng có các yếu tố cơ bản tương tự, bạn kỳ vọng cả hai cổ phiếu sẽ hoạt động tương tự nhau. Bạn cũng kỳ vọng tỷ lệ hoặc chênh lệch của các cổ phiếu này sẽ duy trì ổn định theo thời gian. Tuy nhiên, do sự thay đổi tạm thời trong cung và cầu và các yếu tố khác, có thể có sự phân kỳ trong chênh lệch giữa các cặp.

Trong những tình huống như vậy, một chứng khoán vượt trội so với chứng khoán kia. Theo nguyên lý hồi quy trung bình, bạn kỳ vọng sự phân kỳ này sẽ quay trở lại mức bình thường theo thời gian. Trong những tình huống như vậy, khi có sự phân kỳ tạm thời, bạn có thể thực hiện giao dịch theo cặp. Điều này có nghĩa là mua chứng khoán bị đánh giá thấp và bán chứng khoán vượt trội.

Tương quan vs Đồng phân phối

Nhiều người nhầm lẫn giữa tương quan và đồng phân phối, và họ thường nghĩ rằng chúng là giống nhau. Nhưng điều này không đúng. Khi hai chuỗi giá di chuyển theo cùng một hướng hoặc ngược lại, thì có một số tương quan giữa các chuỗi giá. Nếu một chuỗi giá di chuyển theo hướng lên hoặc xuống và chuỗi giá khác cũng di chuyển theo cùng hướng, có sự tương quan dương giữa chúng.

Trong khi một chuỗi giá di chuyển theo hướng tăng hoặc giảm, chuỗi giá khác lại di chuyển ngược lại, thì cả hai chuỗi là tương quan âm.

Đồng phân phối là một thuộc tính thống kê của hai hoặc nhiều chuỗi giá cho thấy nếu một kết hợp tuyến tính của các chuỗi là ổn định (stationary), thì cả hai chuỗi là đồng phân phối với nhau.

Nói cách khác, đồng phân phối ngụ ý việc xác định liệu hai hoặc nhiều chuỗi giá có di chuyển cùng nhau hay không sao cho các chuyển động kết hợp của chúng duy trì ổn định theo thời gian. Nếu chuỗi kết hợp này ổn định, thì các chuỗi gốc được coi là đồng phân phối và có thể được sử dụng cho giao dịch theo cặp.

Ví dụ, nếu kết hợp tuyến tính của hai cổ phiếu là ổn định, cả hai cổ phiếu đó là đồng phân phối với nhau. Một chuỗi giá được cho là ổn định nếu trung bình và phương sai của nó không thay đổi theo thời gian.

Hiểu định nghĩa dữ liệu ổn định là chìa khóa để phân biệt tương quan và đồng phân phối. Chuỗi giá ổn định cung cấp nền tảng vững chắc để phân tích mối quan hệ dài hạn. Khám phá thêm để xem khái niệm này có thể nâng cao phân tích và chiến lược giao dịch của bạn như thế nào.

Kiểm tra thống kê cho đồng phân phối: Kiểm tra Augmented Dickey-Fuller (ADF) là một trong những kiểm tra thống kê cho đồng phân phối. Trong Python, điều này có thể được thực hiện dễ dàng thông qua thư viện statsmodels của Python.

Như đã giải thích trong nguyên lý giao dịch theo cặp, chênh lệch giữa các cổ phiếu phải quay trở lại mức trung bình theo thời gian để giao dịch theo cặp hoạt động. Điều này có nghĩa là cả hai cổ phiếu phải đồng phân phối với nhau.

Chỉ nhìn vào tương quan giữa các cổ phiếu có thể mang lại kết quả sai lệch vì giá của hai cổ phiếu có thể tiếp tục tăng mà không bao giờ quay trở lại mức trung bình. Đây là một hiểu lầm rằng hai công cụ tương quan phải đồng phân phối và ngược lại.

7. Cải thiện thêm

Chiến lược có thể được tối ưu hóa thêm bằng cách sử dụng các giá trị khác nhau cho khoảng thời gian trung bình động và độ lệch chuẩn.

Các đặc trưng để tạo tín hiệu giao dịch

Đặc trưng mà chúng ta sử dụng để định nghĩa vị thế vào và ra là z-score. Bạn có thể sử dụng một biến thể khác của z-score như:

1. z-score: (Trung bình di động 15 ngày - Trung bình di động 50 ngày) / Độ lệch chuẩn 50 ngày

Một phương pháp khác là sử dụng Bollinger Bands để tạo tín hiệu.

Dừng lỗ (Stop loss)

Bạn có thể đặt dừng lỗ trên và dưới mức ngưỡng của mình. Ví dụ, trong chiến lược trên, ngưỡng được đặt là ±2 độ lệch chuẩn. Bạn có thể đặt dừng lỗ ở ±3 độ lệch chuẩn. Khi tỷ lệ/chênh lệch vượt qua ngưỡng đó, bạn có thể thoát vị thế. Một phương pháp khác là thoát vị thế khi gặp thua lỗ theo mức định trước.

Khoảng thời gian nắm giữ (Holding Period)

Bạn có thể giữ vị thế trong một ngày, tuần hoặc tháng và thoát sau đó. Thời gian nắm giữ có thể được xác định bằng khái niệm nửa thời gian (half-life). Nó cho biết mất bao lâu để chuỗi thời gian quay trở lại mức trung bình. Nó cung cấp ý tưởng về khoảng thời gian nắm giữ dự kiến cho một giao dịch cụ thể.

Khi bạn thoát vị thế dựa trên thời gian, bạn sẽ chờ giá quay trở lại mức trung bình để bắt đầu các vị thế mới.

Dưới đây là video thảo luận về Hồi Quy Trung Bình và Z-score, các nguyên lý hồi quy trung bình gợi ý rằng giá có xu hướng di chuyển quanh mức trung bình lịch sử theo thời gian. Ngoài ra, nó đề cập rằng z-scores có thể được sử dụng để xác định sự lệch lạc khỏi mức trung bình và tạo ra các tín hiệu giao dịch phù hợp.

Kết luận

Hồi Quy Trung Bình là một chiến lược mạnh mẽ nhưng đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về toán học và công nghệ. Với sự phát triển không ngừng của thị trường tài chính và công nghệ, các nhà giao dịch có thể tận dụng hồi quy trung bình để tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro một cách hiệu quả hơn.

Nếu bạn quan tâm đến ngành tài chính định lượng, hãy bắt đầu xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc về toán học, tin học và tài chính. Tham gia các chương trình đào tạo uy tín, thực hành trên các nền tảng giao dịch QMTrade.vn, và không ngừng cập nhật các kiến thức mới sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia tài chính định lượng thành công.

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.