28/03/2025
555 lượt đọc
Giao dịch tự động đã trở thành một phần không thể thiếu trong thị trường chứng khoán phái sinh hiện đại. Với khả năng xử lý khối lượng giao dịch lớn và thực hiện lệnh với tốc độ vượt trội, các hệ thống giao dịch tự động (ATS - Automated Trading Systems) mang đến lợi thế cạnh tranh rõ rệt. Tuy nhiên, đằng sau sự hiệu quả và nhanh chóng của những hệ thống này là một quy trình phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa công nghệ tiên tiến, dữ liệu thị trường và các chiến lược giao dịch được lập trình sẵn. Vậy, các hệ thống giao dịch tự động thực hiện lệnh như thế nào? Và những yếu tố nào ảnh hưởng đến quá trình này?
Hệ thống giao dịch tự động được thiết kế để nhận diện cơ hội giao dịch và tự động thực hiện lệnh dựa trên các tín hiệu từ thị trường. Quy trình thực hiện lệnh trong giao dịch tự động có thể được chia thành các bước cụ thể sau đây:
Một trong những yếu tố quan trọng trong việc thực hiện giao dịch tự động là các loại lệnh mà hệ thống có thể sử dụng. Dưới đây là một số loại lệnh phổ biến:
Có một số yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc thực hiện lệnh trong các hệ thống giao dịch tự động:
Ưu điểm:
Nhược điểm:
Hệ thống giao dịch tự động thực hiện lệnh một cách chính xác và nhanh chóng, giúp nhà giao dịch tận dụng tối đa các cơ hội trong thị trường phái sinh. Tuy nhiên, để đảm bảo hiệu quả của các hệ thống này, cần phải đảm bảo tính ổn định, chất lượng dữ liệu và khả năng tối ưu hóa chiến lược giao dịch. Những yếu tố như độ trễ và sự ổn định của kết nối cũng đóng vai trò rất quan trọng trong việc thực hiện lệnh 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.
0 / 5
Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của giao dịch định lượng và tài chính định lượng, Python đã trở thành ngôn ngữ không thể thiếu cho các nhà phát triển trong lĩnh vực này. Với hệ sinh thái thư viện phong phú và mạnh mẽ, Python không chỉ giúp việc phân tích dữ liệu trở nên đơn giản mà còn hỗ trợ các chiến lược giao dịch thuật toán, kiểm thử và triển khai hệ thống giao dịch
Trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam hiện nay đang trải qua nhiều biến động mạnh mẽ, việc hiểu và đo lường biến động thị trường trở thành yếu tố không thể thiếu đối với các nhà đầu tư. Biến động thị trường không chỉ phản ánh sự dao động trong giá trị tài sản mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định chiến lược đầu tư dài hạn của các nhà quản lý tài chính
Khi phát triển một chiến lược giao dịch tự động, việc chạy backtest trên dữ liệu lịch sử (historical data) là bước không thể thiếu để kiểm tra tính hiệu quả của chiến lược.
Trong đầu tư, đặc biệt là ở thị trường Việt Nam, giữ một danh mục đầu tư cân bằng, phù hợp với mục tiêu và khả năng chịu rủi ro là điều tối quan trọng. Tuy nhiên, nhiều người vẫn chưa thực sự hiểu rõ cách làm sao để “cân bằng lại” danh mục sao cho hiệu quả và phù hợp thực tế. Mình sẽ cùng bạn đi sâu, phân tích chi tiết vấn đề này theo kinh nghiệm và quan điểm thực tế, không lan man lý thuyết suông.
Beta (β) là một chỉ số thống kê dùng để đo lường mức độ nhạy cảm (sensitivity) hay mức độ biến động tương đối (relative volatility) của giá một cổ phiếu so với toàn bộ thị trường. Trong tài chính định lượng, Beta phản ánh mức rủi ro hệ thống (systematic risk) mà một cổ phiếu mang lại – tức phần rủi ro không thể loại bỏ thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư.
Trong hệ sinh thái tài chính toàn cầu – đặc biệt trong bối cảnh ngày càng có nhiều lớp tài sản phức tạp, dòng dữ liệu khổng lồ và tốc độ giao dịch tính bằng mili-giây – một lớp nhân sự mới đã nổi lên và định hình lại cách thị trường vận hành: quants.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!