Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình phổ biến — trong lĩnh vực tài chính định lượng và giao dịch tự động (quant trading), nó đã trở thành công cụ chủ lực. Nhờ hàng loạt thư viện mạnh mẽ, lập trình viên và nhà đầu tư giờ có thể biến ý tưởng chiến lược thành mô hình thực thi — từ phân tích dữ liệu, backtesting tới triển khai live trading.
Một trong những quyết định tưởng chừng đơn giản nhưng lại ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả giao dịch — là việc chọn khung thời gian (time frame). Hầu hết các trader, đặc biệt là người mới, đều bắt đầu với câu hỏi: “Tôi nên giao dịch khung nào — 1 phút, 5 phút, hay khung ngày?” Thực tế, không có “khung thời gian tốt nhất”. Thị trường không quan tâm bạn vào lệnh ở 9h30 hay nắm giữ đến tháng sau. Cái thị trường phản hồi chỉ là xác suất và hành vi giá trong khung mà bạn chọn.
Thị trường tài chính là nơi con người, tâm lý và dữ liệu va vào nhau. Mỗi chu kỳ lại tạo ra những người thắng lớn, và để lại bài học cho những người đến sau. Nếu nhìn lại hơn 100 năm lịch sử, có một nhóm nhỏ trader đã để lại dấu ấn đến mức dù bạn đang làm trading định lượng, discretionary hay macro thì triết lý của họ vẫn còn nguyên giá trị. Dưới đây là 10 trader mà bất kỳ ai nghiên cứu thị trường nghiêm túc cũng nên hiểu rõ. Không chỉ để ngưỡng mộ, mà để rút ra cách họ tư duy về rủi ro, xác suất, và tâm lý con người.
Rủi ro thị trường (market risk) là rủi ro hệ thống ảnh hưởng đồng thời đến nhiều tài sản — không thể loại bỏ hoàn toàn nhưng có thể quản trị. Bài này trình bày phân tích chuyên sâu về bản chất các loại rủi ro thị trường, phương pháp đo lường chính, rồi đi vào 5 chiến lược giảm thiểu (risk tolerance, đa dạng hoá, hedging, giám sát liên tục, và tầm nhìn dài hạn). Cuối bài có phần cài đặt kỹ thuật và khuyến nghị quản trị.
Nhiều người nghĩ rằng xây dựng một chiến lược định lượng chỉ đơn giản là kết hợp vài chỉ báo kỹ thuật, chạy backtest và chọn ra mô hình có đường equity “đẹp”. Nhưng thực tế thì khác xa — một chiến lược có thể tồn tại ngoài thị trường thật cần một quy trình rõ ràng, có kiểm định và giới hạn rủi ro ở từng bước.
Hiện nay dữ liệu giống như “dầu mỏ” của thế kỷ 21, càng có nhiều, càng mạnh. Nhờ vào công nghệ và các thuật toán hiện đại, đầu tư tài chính đang chuyển mình mạnh mẽ: không còn chỉ dựa vào linh cảm hay tin đồn, mà thay vào đó là các mô hình toán học, xác suất, và chiến lược định lượng.
Trong hơn hai thập kỷ qua, thế giới tài chính chứng kiến sự dịch chuyển mạnh từ discretionary trading (giao dịch dựa trên cảm tính và kinh nghiệm) sang systematic trading – nơi mọi quyết định được mô hình hóa, kiểm định và lượng hóa. Nhưng giữa hàng nghìn chiến lược phức tạp được sinh ra, rất ít mô hình thực sự khai thác được dòng chảy thông tin – yếu tố mà thị trường vận hành xung quanh nó.
Tối ưu hóa trung bình và phương sai, hay còn gọi là Mean-Variance Optimization (MVO), là một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng nhất trong lý thuyết danh mục đầu tư. Phương pháp này được phát triển bởi nhà kinh tế học Harry Markowitz vào những năm 1950 và đã trở thành nền tảng của việc xây dựng danh mục đầu tư hiện đại. Mục tiêu của MVO là tối ưu hóa sự phân bổ tài sản trong một danh mục đầu tư sao cho đạt được tỷ lệ rủi ro/lợi nhuận tốt nhất.
Trong hơn một thập kỷ làm việc trong ngành giao dịch, nghiên cứu và tư vấn cho các quỹ đầu tư, nhà quản lý tài sản và các nhà giao dịch cá nhân, tôi nhận thấy rằng các chiến lược giao dịch tự động (algo trading) thất bại chủ yếu do hai lý do chính: Chiến lược giao dịch được phát triển chỉ dành cho một môi trường thị trường nhất định Chiến lược bị quá khớp với dữ liệu lịch sử (overfitting) Kiểm tra ngoài mẫu (Out of Sample Testing - OOS) là một phương pháp hữu hiệu để giúp giảm thiểu hai lỗi này, loại bỏ sự không chắc chắn và cung cấp dự báo tốt hơn. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích chi tiết về OOS testing và cách thức nó có thể cải thiện chiến lược giao dịch của bạn.
Alpha là một trong những chỉ số quan trọng nhất và được sử dụng rộng rãi trong phân tích đầu tư, đặc biệt khi nhà đầu tư và các nhà quản lý quỹ muốn đánh giá hiệu suất vượt trội của một khoản đầu tư so với chỉ số chuẩn (benchmark index). Chỉ số alpha không chỉ giúp nhà đầu tư biết được chiến lược đầu tư của họ có đang hoạt động hiệu quả hơn so với thị trường hay không, mà còn giúp đánh giá giá trị gia tăng mà nhà quản lý quỹ đã mang lại từ những quyết định đầu tư của mình.
Giao dịch Black Box (hay còn gọi là giao dịch thuật toán algorithmic trading hoặc giao dịch tự động automated trading) là một hình thức giao dịch tài chính sử dụng các hệ thống máy tính để thực hiện các giao dịch mà không cần sự can thiệp của con người. Hệ thống này dựa vào các thuật toán đã được lập trình sẵn để tạo ra các lệnh mua và bán, với mục tiêu tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Tên gọi Black Box xuất phát từ tính chất của hệ thống, khi người sử dụng không cần phải nhìn vào hoặc hiểu rõ các phép toán hay logic được sử dụng để đưa ra quyết định giao dịch.
Research Backtesting là một bước quan trọng trong quá trình phát triển và kiểm tra chiến lược giao dịch. Đây là giai đoạn thử nghiệm chiến lược với dữ liệu thị trường trước khi triển khai các mô hình phức tạp và đầy đủ. Mục tiêu của research backtesting là xác định tính khả thi và tiềm năng của chiến lược trong môi trường chưa hoàn chỉnh, từ đó giúp nhà giao dịch tiết kiệm thời gian và chi phí khi thực hiện các chiến lược giao dịch.
 Lý thuyết quay lại giá trị trung bình (Mean Reversion) là một trong những lý thuyết cơ bản và phổ biến trong giao dịch tài chính. Lý thuyết này cho rằng giá của các tài sản (chứng khoán, cổ phiếu, hàng hóa...) có xu hướng quay lại mức giá trung bình dài hạn sau khi có sự biến động mạnh. Nếu giá của một tài sản vượt quá mức trung bình này, nó sẽ có xu hướng giảm lại, ngược lại, nếu giá giảm quá thấp so với mức trung bình, nó sẽ có xu hướng tăng trở lại. Lý thuyết này chủ yếu áp dụng trong các trường hợp có sự thay đổi đột ngột và cực đoan trong giá, nhưng không tính đến sự tăng trưởng bình thường của tài sản trong thời gian dài hay các sự kiện thị trường khác.
Trong quantitative trading (giao dịch định lượng), việc quản lý rủi ro là một yếu tố quan trọng không thể thiếu, và stop loss là công cụ chủ chốt trong việc thực hiện điều này. Mặc dù stop loss là một khái niệm khá phổ biến trong giao dịch, nhưng khi áp dụng vào giao dịch định lượng, cách thức sử dụng và tối ưu hóa stop loss sẽ khác biệt và cần phải hiểu rõ để đạt được hiệu quả cao nhất.
Tại Việt Nam, hợp đồng tương lai không chỉ là công cụ lướt sóng cho nhà đầu tư cá nhân, mà còn là “lá chắn” quản trị rủi ro cho doanh nghiệp và quỹ đầu tư. Sáu lợi ích chính – đòn bẩy, thanh khoản, đa dạng hóa, bán khống, chi phí thấp, không hao mòn giá trị theo thời gian – biến futures thành một kênh giao dịch vừa linh hoạt vừa hiệu quả. Tuy nhiên, để tận dụng hết lợi thế này, nhà đầu tư cần trang bị kiến thức quản trị rủi ro, kiểm soát đòn bẩy, và hiểu rõ sản phẩm. Đó chính là chìa khóa để không chỉ tồn tại, mà còn tận dụng futures như một lợi thế cạnh tranh trong thị trường tài chính Việt Nam ngày càng phát triển.
Giao dịch tài chính là một hành trình đầy thử thách và không phải lúc nào cũng dễ dàng. Những thất bại và sai lầm là điều không thể tránh khỏi đối với các nhà giao dịch, nhưng từ đó, họ sẽ học hỏi và cải thiện chiến lược giao dịch của mình. Trong suốt quá trình này, nhiều nhà giao dịch dễ mắc phải những hiểu lầm do những “sự thật” giao dịch phổ biến mà họ được nghe từ sách vở, hội thảo, hoặc diễn đàn. Tuy nhiên, những sự thật này không phải lúc nào cũng đúng, và nếu không kiểm chứng kỹ lưỡng, chúng có thể dẫn đến thất bại.
Trong Quant Trading, margin trading (giao dịch ký quỹ) đã trở thành một công cụ hữu ích giúp các nhà đầu tư tăng khả năng sinh lời từ những khoản đầu tư của mình. Đây là một hình thức vay tiền từ người môi giới (broker) để mua cổ phiếu, giúp nhà đầu tư có thể mua nhiều hơn số tiền họ có sẵn, đồng thời sử dụng chính các cổ phiếu đã mua làm tài sản thế chấp. Mặc dù có thể giúp gia tăng lợi nhuận trong ngắn hạn, margin trading cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro lớn nếu không được quản lý chặt chẽ, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách thức hoạt động của margin trading, những yếu tố quan trọng liên quan và những rủi ro bạn cần lưu ý khi tham gia vào mô hình này tại Việt Nam.
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.
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!