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.

Trong lĩnh vực giao dịch tài chính, một trong những yếu tố quan trọng giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác là dòng tiền (capital flow). Dòng tiền không chỉ phản ánh sự thay đổi trong tâm lý và hành vi của các nhà đầu tư mà còn cung cấp thông tin quý giá về xu hướng thị trường. Một trong những phương pháp giao dịch hiệu quả được phát triển từ việc phân tích dòng tiền chính là Flow-based strategies. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn chi tiết về dòng tiền, tầm quan trọng của nó trong giao dịch, và cách thức áp dụng chiến lược dựa trên dòng tiền để tối ưu hóa kết quả giao dịch.

Trong lĩnh vực giao dịch tài chính, tín hiệu giao dịch đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định mua, bán hoặc giữ các tài sản tài chính. Tín hiệu giao dịch là nền tảng để xây dựng chiến lược giao dịch, giúp nhà đầu tư tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Tuy nhiên, việc hiểu và áp dụng tín hiệu giao dịch đúng cách lại không phải là điều dễ dàng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về tín hiệu giao dịch, các loại tín hiệu phổ biến và cách ứng dụng chúng vào thực tế giao dịch.

Ở Việt Nam chúng ta không có Thanksgiving, nhưng lại có một “cụm lễ hội” mạnh mẽ hơn hẳn bất kỳ giai đoạn nào khác trong năm: 11.11, Black Friday, 12.12, Giáng sinh, rồi nối mạch sang cận Tết và ngày vía Thần Tài. Khi tiêu dùng và chiến dịch giảm giá cùng tăng nhiệt, kỳ vọng của nhà đầu tư về doanh thu quý IV và đầu năm thường dịch chuyển trước cả khi báo cáo ra mắt. Câu hỏi thực tế với người làm định lượng là: những mốc này có tạo ra một độ lệch có thể đo lường được trên giá cổ phiếu hay không, độ lệch đó lặp lại đủ ổn định hay không, và nếu có thì biến nó thành quy tắc giao dịch, cắt lỗ, quản trị vốn như thế nào để sống sót qua nhiều mùa.

Trong thế giới tài chính hiện đại, nơi mọi quyết định đều có thể bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, tin đồn và sự nhiễu loạn thông tin, việc duy trì kỷ luật trong đầu tư là điều cực kỳ khó. System Trading ra đời để giải quyết chính vấn đề đó.

Trong lý thuyết tài chính hiện đại, người ta thường nói rằng tỷ giá hối đoái di chuyển ngẫu nhiên (random walk). Điều này xuất phát từ Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH): giá đã phản ánh toàn bộ thông tin sẵn có, do đó không ai có thể kiếm lời một cách bền vững từ dự đoán biến động tỷ giá. Tuy nhiên, hơn 50 năm qua, hàng trăm nghiên cứu thực nghiệm lại chỉ ra rằng — thị trường ngoại hối (FX) không hề “hoàn hảo” như sách vở. Nó tồn tại những “anomaly” – các hiện tượng phi hiệu quả có thể đo lường và khai thác được.

Khái niệm thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH) được Eugene Fama phát triển từ thập niên 1970, nhưng gốc rễ của nó bắt nguồn từ đầu thế kỷ XX với công trình của Louis Bachelier. Theo EMH, giá chứng khoán tại mọi thời điểm đã phản ánh đầy đủ các thông tin sẵn có; do đó, không nhà đầu tư nào có thể đạt được lợi nhuận vượt trội một cách bền vững. Dưới góc độ thống kê, điều này đồng nghĩa với việc chuỗi lợi nhuận của tài sản là ngẫu nhiên, không có tự tương quan và tuân theo một quá trình ngẫu nhiên (random walk).

Nếu bạn nhìn lại chuỗi giá vàng từ năm 2000 đến nay, sẽ thấy một điều: dù biến động, vàng vẫn là tài sản có “pattern” khá ổn định. Trung bình lợi nhuận năm khoảng 7–9%. Volatility (độ biến động) quanh 12–18%. Những cú sốc lớn (như 2008, 2011, 2020) đều có nguyên nhân rõ ràng và mô hình có thể “fit” lại được.