Trong thị trường tài chính, một trong những vấn đề lâu dài mà các nhà giao dịch và quants phải đối mặt là việc đo lường slippage trong quá trình thực hiện lệnh. Một phần quan trọng của việc đo lường slippage là phân tích sự đóng góp của market impact (ảnh hưởng của thị trường) và market drift (trôi dạt thị trường). Đây là hai yếu tố có thể gây ra slippage, nhưng việc phân biệt và đo lường chính xác sự đóng góp của từng yếu tố là điều vô cùng khó khăn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về sự khác biệt giữa market drift và market impact, cách đo lường và tác động của chúng đến chiến lược giao dịch.
Việc đọc sách không chỉ giúp mở rộng tầm hiểu biết mà còn giúp cải thiện khả năng phân tích và ra quyết định trong công việc hàng ngày. Đặc biệt, trong một ngành như tài chính, nơi mọi thay đổi nhỏ đều có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả, việc trang bị kiến thức chuyên sâu từ sách vở là vô cùng quan trọng. Bài viết này sẽ giới thiệu 8 cuốn sách mà mỗi chuyên gia tài chính và quants đều nên đọc ít nhất một lần trong đời. Những cuốn sách này không chỉ là tài liệu tham khảo mà còn là nguồn cảm hứng giúp bạn nhìn nhận lại cách làm việc và tư duy trong ngành tài chính.
Trong hành trình chuẩn bị cho một vị trí trong lĩnh vực quantitative finance, hầu hết ứng viên đều đã đọc những cuốn “kinh điển” như Hull – Options, Futures and Other Derivatives, Baxter & Rennie – Financial Calculus hay Joshi – The Concepts and Practice of Mathematical Finance. Nhưng thực tế, có nhiều “viên ngọc ẩn” không được liệt kê trong syllabus chính thức, lại mang đến góc nhìn sâu hơn và giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho công việc hàng ngày của một quant.
Trong giao dịch tài chính, ROI (Return on Investment – Tỷ suất lợi nhuận đầu tư) thường được coi là thước đo quan trọng nhất. Khi nhìn vào các báo cáo hiệu suất hay quảng cáo hệ thống giao dịch, con số ROI luôn chiếm vị trí trung tâm. Nó hấp dẫn, trực quan và dễ so sánh. Tuy nhiên, ROI chỉ nói về kết quả cuối cùng, còn drawdown – mức giảm từ đỉnh đến đáy của tài khoản – mới chính là thước đo khả năng tồn tại, tâm lý và bền vững của trader.
Bạn có bao giờ tự hỏi vì sao người ta không chỉ quan tâm “lỗ bao nhiêu phần trăm” mà còn phải lo “lỗ mất bao lâu”? Thị trường lên xuống không ngừng, khoảng thời gian mất mát vốn cũng mang ý nghĩa không kém phần quan trọng. Đó chính là lúc khái niệm Drawdown Duration trở nên phổ biến
Trong lĩnh vực Quantitative Trading (giao dịch định lượng), Z-Test không chỉ là công cụ thống kê lý thuyết, mà còn là phương pháp đánh giá hiệu quả chiến lược, kiểm tra giả thuyết về lợi suất và rủi ro danh mục. Thông qua Z-Test, các quants có thể so sánh lợi suất thực tế của chiến lược với mức kỳ vọng, phân tích biến động và xác định xem các tín hiệu giao dịch có khác biệt đáng kể so với thị trường hay chỉ là biến động ngẫu nhiên.
Trong quantitative trading (giao dịch định lượng), khái niệm correlation (tương quan) đóng vai trò nền tảng trong việc phân tích dữ liệu tài chính. Trên thực tế, mọi quyết định giao dịch định lượng đều dựa vào khả năng định lượng mối quan hệ giữa các biến số tài chính, và correlation là thước đo chính xác nhất để làm điều này.
Trong thị trường tài chính hiện nay, tin tức và thông tin về thị trường có thể tác động mạnh mẽ đến sự biến động của giá cả cổ phiếu, chỉ số chứng khoán, hoặc các tài sản khác. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn mà các nhà đầu tư và trader phải đối mặt là việc xử lý một khối lượng lớn thông tin không cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như từ các trang tin tức, mạng xã hội, hay báo cáo kinh tế. Làm thế nào để phân tích chính xác và nhanh chóng những tin tức này để đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả? Câu trả lời nằm trong công nghệ Machine Readable News – một công cụ mạnh mẽ giúp khai thác và phân tích tin tức từ nguồn dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Trong quá trình theo dõi thị trường tài chính, đặc biệt là chứng khoán, nhà đầu tư thường bị cuốn vào những biến động ngắn hạn: một cú giảm sâu trong ngày, một tuần đỏ lửa liên tiếp, hay một tin tức bất lợi lan truyền trên báo chí và mạng xã hội. Điều này hoàn toàn dễ hiểu, vì con người thường bị chi phối mạnh mẽ bởi tâm lý mất mát (loss aversion) – tức là nỗi đau khi mất một khoản tiền thường lớn gấp đôi niềm vui khi thu được khoản lợi nhuận tương ứng.
Trong quản lý danh mục đầu tư, việc xây dựng mô hình dự báo lợi suất và tối ưu hóa phân bổ tài sản luôn là thách thức lớn. Một trong những vấn đề thường gặp khi huấn luyện mô hình trên dữ liệu lịch sử là hiện tượng overfitting – mô hình “học thuộc lòng” dữ liệu cũ nhưng lại không hoạt động tốt khi áp dụng vào thực tế.
Ngày 19/10/1987 đã đi vào lịch sử tài chính thế giới với tên gọi Black Monday – Thứ Hai Đen tối. Trong một phiên giao dịch duy nhất, chỉ số Dow Jones Industrial Average (DJIA) mất tới 22,6%, tương đương khoảng 500 tỷ USD vốn hóa thị trường bay hơi (theo giá trị năm 1987).
Market Return được định nghĩa là tỷ suất lợi nhuận của market portfolio – danh mục thị trường lý tưởng bao gồm tất cả các tài sản có thể đầu tư trong nền kinh tế, từ cổ phiếu, trái phiếu, bất động sản cho tới hàng hóa và các công cụ phái sinh, với tỷ trọng phân bổ theo đúng giá trị vốn hóa thị trường.
Trong vài thập kỷ qua, sự bùng nổ của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu đã làm thay đổi căn bản cách thị trường tài chính vận hành. Một trong những “công cụ” gây ảnh hưởng lớn nhất chính là Black Box Trading – hệ thống giao dịch dựa trên thuật toán, nơi mà logic ra quyết định nằm ẩn trong một cấu trúc lập trình kín, không được công khai.
Trong Quant trading, việc phân tích dữ liệu thị trường không chỉ dừng lại ở các chỉ số tổng hợp như giá mở cửa, đóng cửa, cao nhất, thấp nhất (OHLC) theo khung giờ phút hoặc ngày. Để hiểu sâu cách giá cả được hình thành và biến động trong từng khoảnh khắc, các nhà nghiên cứu và quỹ định lượng (quant funds) dựa vào một loại dữ liệu tinh vi hơn: Tick-by-Tick (TBT) Data. Đây là lớp dữ liệu vi mô (micro-level) phản ánh từng sự kiện trong order book, từ đó cung cấp một bức tranh chi tiết nhất về động lực cung – cầu trên thị trường.
Market Microstructure (Vi cấu trúc thị trường) được định nghĩa bởi National Bureau of Economic Research (NBER) là lĩnh vực tập trung vào kinh tế học của thị trường chứng khoán: cách thức thị trường được thiết kế, cơ chế khớp lệnh, hình thành giá, chi phí giao dịch và hành vi của nhà đầu tư. Nếu ví thị trường tài chính giống như một “cỗ máy”, thì market microstructure chính là bộ phận cơ khí và đường dây điện quyết định chiếc máy đó chạy nhanh, trơn tru hay chậm chạp.
Trong giao dịch tài chính, không phải lúc nào cũng là chuyện “mua rẻ bán đắt”. Với những tổ chức quản lý hàng tỷ USD, bài toán khó nhất lại nằm ở chỗ: làm sao mua/bán khối lượng cực lớn mà không tự tay đẩy giá đi ngược lại mình. Đây chính là lúc khái niệm High Volume Trading (giao dịch khối lượng lớn) xuất hiện.
Trong Quant Trading, việc hiểu rõ sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng là yếu tố quan trọng giúp xây dựng chiến lược giao dịch hiệu quả. Đặc biệt trong nghiên cứu thị trường, phân tích rủi ro, và dự báo giá, sự kết hợp giữa hai loại dữ liệu này không chỉ giúp bạn đo lường chính xác mà còn giúp hiểu được bối cảnh đằng sau các biến động giá.
Trong giao dịch định lượng (Quantitative Trading), việc sử dụng dữ liệu chính xác và có cấu trúc rõ ràng không chỉ giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan về thị trường mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định giao dịch chính xác và kịp thời. Tuy nhiên, data handling (xử lý dữ liệu) lại là một bước quan trọng nhưng ít được chú trọng đúng mức. Cùng QM Capital tìm hiểu cách xử lý dữ liệu giúp tối ưu hóa chiến lược giao dịch và tại sao nó lại quan trọng trong Quantitative Trading.
video-image

Truy Cập Miễn Phí Thư Viện Bot Tín Hiệu Giao Dịch Tự Động

Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Truy cập ngay!