Khi nói đến “predict the upcoming trends”, đa số mọi người hình dung ngay đến việc gọi tên một xu hướng sắp tới: công nghệ nào sẽ bùng nổ, thị trường nào sẽ tăng trưởng, hành vi nào sẽ trở nên phổ biến. Nhưng cách hiểu này ngay từ đầu đã đặt kỳ vọng sai. Trong thực tế, không ai thực sự “nhìn thấy” tương lai, kể cả những tổ chức có dữ liệu lớn và đội ngũ phân tích mạnh. Thứ họ làm tốt hơn số đông không phải là dự đoán chính xác, mà là hiểu rõ cấu trúc của hiện tại và các lực đang tác động lên nó.

Mình từng nghĩ câu hỏi này khá đơn giản. Nhưng càng làm lâu, mình càng thấy câu trả lời thay đổi theo từng giai đoạn, thậm chí theo từng drawdown. Có lúc mình tin chắc là tìm được alpha là khó nhất, có lúc lại thấy rủi ro và execution mới là thứ giết chết mọi thứ, và cũng có giai đoạn mình nhận ra vấn đề lớn nhất lại nằm ở chính cách mình chấp nhận (hay không chấp nhận) sự không chắc chắn của market.

Mình vừa “tìm hiểu kỹ” (đúng hơn là soi mục lục + mô tả chính thức của NXB và bản xem trước) cuốn “Advanced Portfolio Management – A Quant’s Guide for Fundamental Investors” của Giuseppe A. Paleologo. Cảm giác đầu tiên là: đây là kiểu sách rất dễ khiến người đọc bị trúng ngay chỗ đau vì nó không hô khẩu hiệu “tối ưu danh mục” theo kiểu giáo khoa, mà đặt thẳng vấn đề: bạn có ý tưởng đầu tư (edge) rồi đó, nhưng biến nó thành PnL bền vững mới là game thật. Sách được đóng khung rõ ràng cho fundamental PM/analyst muốn dùng “quant” như một bộ khung kỷ luật (risk + sizing + hedging + trading), chứ không phải biến mình thành một nhà toán học ngồi solve tối ưu cho đẹp.

Quỹ đầu tư định lượng (quant funds) đã trở thành một phần không thể thiếu trong các thị trường tài chính hiện đại. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và dữ liệu, các quỹ này sử dụng những mô hình toán học và thuật toán để xây dựng chiến lược giao dịch. Tuy nhiên, một trong những điểm đặc biệt của các quỹ định lượng là việc họ áp dụng rất nhiều chiến lược giao dịch khác nhau, từ theo xu hướng (trend-following) cho đến chiến lược phản xu hướng (countertrend). Mỗi loại quỹ lại có một cách tiếp cận riêng và được xây dựng trên những nguyên lý khác nhau, và chúng hoạt động tốt nhất trong những điều kiện thị trường nhất định.

Trước những năm 1970, ngành tài chính hoạt động trong một khuôn khổ bảo thủ và bị kiểm soát chặt chẽ. Các sản phẩm tài chính chủ yếu là các công cụ truyền thống như ngân hàng, cổ phiếu, và trái phiếu, và tất cả đều có lãi suất và tỷ giá cố định. Thị trường chứng khoán thời đó không có nhiều cơ hội để sáng tạo hay phát triển các chiến lược đầu tư phức tạp, vì sự biến động của giá cổ phiếu được cho là gần như ngẫu nhiên và không thể dự đoán được. Chính vì vậy, ngành tài chính không thu hút nhiều sự chú ý về mặt trí tuệ, và các học giả thời bấy giờ cũng cho rằng giá cổ phiếu thay đổi một cách ngẫu nhiên, không có quy luật rõ ràng để nghiên cứu.

Việc phát triển một chiến lược giao dịch mạnh mẽ trong môi trường tài chính không chỉ đơn giản là chọn đúng tài sản hay đúng công cụ. Một yếu tố quan trọng không thể thiếu trong việc đánh giá và kiểm tra các chiến lược giao dịch chính là hệ thống backtesting (kiểm thử chiến lược). Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu liệu có nên tự xây dựng một hệ thống backtester cho mình hay không, đặc biệt khi có rất nhiều công cụ sẵn có hiện nay, từ những phần mềm mở đến các giải pháp chuyên nghiệp. Việc tự xây dựng backtester không chỉ là một công cụ để kiểm tra chiến lược, mà còn là một cách để bạn hiểu sâu hơn về những yếu tố ẩn giấu trong các mô hình giao dịch của mình.

Giao dịch định lượng (Algorithmic Trading) thường được xem là một lĩnh vực khá phức tạp đối với người mới bắt đầu. Với sự kết hợp giữa toán học, thống kê và công nghệ, nó có thể khiến không ít người cảm thấy e ngại khi mới tiếp cận. Tuy nhiên, như câu nói nổi tiếng: "Đừng bao giờ sợ bắt đầu lại. Những khởi đầu nhỏ có thể dẫn tới những thành công lớn". Và trong thế giới giao dịch định lượng, điều này hoàn toàn đúng. Với sự học hỏi và thực hành không ngừng, bạn sẽ dần làm chủ được lĩnh vực này.

Trong tài chính, chiến lược mean reversion (quay lại giá trị trung bình) là một trong những chiến lược giao dịch lâu đời và phổ biến nhất, đặc biệt trong các thị trường có biến động mạnh. Cốt lõi của chiến lược này là giả thuyết rằng sau khi giá của một tài sản có những biến động mạnh (tăng hoặc giảm), giá sẽ có xu hướng quay lại mức giá trung bình trong dài hạn. Tuy nhiên, chiến lược này không chỉ dựa vào các phân tích kỹ thuật hay lý thuyết giá trị tài sản mà còn liên quan mật thiết đến việc cung cấp thanh khoản – một yếu tố quan trọng trong việc xác định sự biến động của giá cả và tạo ra cơ hội lợi nhuận.

Khi người ta nói đến may mắn, đó thường là cách chúng ta giải thích những kết quả mà chúng ta không thể lý giải một cách đơn giản. Chúng ta chấp nhận nó như một sự ngẫu nhiên tuyệt vời mà cuộc sống mang lại – như trúng xổ số, thắng lớn trong một cuộc chơi, hay bỗng nhiên nhận được cơ hội lớn trong công việc. Nhưng nếu nhìn nhận sâu hơn, chúng ta sẽ thấy rằng may mắn chỉ là một phần của xác suất.

Trong quantitative trading, việc dự đoán xác suất của một lệnh giao dịch thành công (hay thua lỗ) là một yếu tố quan trọng. Một trong những công cụ phổ biến được sử dụng để dự đoán xác suất này chính là logistic regression. Mặc dù có tên gọi là “regression” (hồi quy), logistic regression lại được thiết kế đặc biệt để giải quyết các vấn đề phân loại, tức là dự đoán xác suất của sự kiện nhị phân (như "win"/"loss", "success"/"failure").

Nếu bỏ hết “mỹ từ” đi, long–short đơn giản là cách tách phần thị trường chung (beta) ra khỏi phần khác biệt do mô hình (alpha). Thay vì chỉ mua những gì mình thích, ta vừa long thứ mình cho là sẽ chạy “tương đối tốt hơn”, vừa short thứ mình cho là sẽ chạy “tương đối kém hơn”, rồi ghép lại thành một danh mục gần như trung hòa với thị trường.

Trong lĩnh vực giao dịch tài chính, việc phát hiện sự thay đổi chế độ của thị trường (regime change) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định xu hướng và điều chỉnh chiến lược giao dịch. Hai mô hình phổ biến để phát hiện sự thay đổi chế độ là Breakout Model và Crossover Model. Cả hai mô hình này đều được ứng dụng rộng rãi trong các chiến lược giao dịch tự động (quant trading) và có thể được tối ưu hóa để sử dụng hiệu quả tại thị trường Việt Nam. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về hai mô hình này, cách áp dụng chúng, và cách phát hiện sự thay đổi chế độ trong thị trường tài chính Việt Nam.

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”.

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.

Trong tài chính, đặc biệt là giao dịch định lượng (quant trading), việc phân tích các chỉ số kinh tế và sự kiện vĩ mô không chỉ giúp nhà đầu tư hiểu rõ tình hình nền kinh tế mà còn cung cấp dữ liệu đầu vào quan trọng cho các mô hình dự báo và chiến lược giao dịch. Những chỉ số này có thể ảnh hưởng mạnh đến tâm lý thị trường, từ đó tác động đến quyết định đầu tư và giao dịch. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu những chỉ số kinh tế quan trọng cần theo dõi và cách chúng ảnh hưởng đến thị trường tài chính trong chiến lược quant trading.