Hiểu đúng về Arbitrageur và vai trò trong giao dịch định lượng

12/07/2025

537 lượt đọc

PHẦN 1. ARBITRAGEUR TRONG QUANT TRADING: MÔ HÌNH HOẠT ĐỘNG VÀ NGUYÊN LÝ TẠI VIỆT NAM

Arbitrage là một trong những chiến lược giao dịch lâu đời nhất trong lịch sử tài chính, nhưng trong bối cảnh hiện đại – đặc biệt là tại thị trường mới nổi như Việt Nam và định nghĩa này đang được “định nghĩa lại” bởi công nghệ, dữ liệu và giao dịch định lượng.

Về nguyên lý, một arbitrageur hoạt động dựa trên giả định: cùng một tài sản hoặc các tài sản có quan hệ định giá chặt chẽ không thể có mức giá khác biệt đáng kể trong cùng thời điểm nếu thị trường hiệu quả. Nếu có sự lệch giá (mispricing), cơ chế arbitrage sẽ lập tức can thiệp và “san bằng” sự chênh lệch.

Tại Việt Nam, dù thị trường chưa đủ chiều sâu như các thị trường phát triển, các arbitrageur định lượng (quant arbitrageur) vẫn có thể thiết lập các hệ thống tự động để phát hiện và khai thác các biến động giá “phi lý” – điển hình giữa:

  1. Giá cổ phiếu và hợp đồng tương lai chỉ số (VN30 Index – VN30F)
  2. Giá ETF và NAV rổ tài sản cơ sở (VFMVN30, FUESSV50, E1VFVN30…)
  3. Cặp cổ phiếu đồng biến động (co-movement) nhưng bị lệch pha trong ngắn hạn
  4. Trái phiếu niêm yết – trái phiếu OTC
  5. Giá niêm yết và OTC cổ phiếu chưa niêm yết (ví dụ thị trường UpCOM Premium)
  6. Chênh lệch giữa giá VN30F các kỳ hạn (Calendar Spread Arbitrage)

Sự khác biệt lớn nhất giữa arbitrageur và nhà đầu tư truyền thống không nằm ở niềm tin vào tăng/giảm, mà là niềm tin vào định giá tương đối và phản ứng chính xác trước sự sai lệch đó.

PHẦN 2. CÁC CHIẾN LƯỢC ARBITRAGE THỰC TIỄN ÁP DỤNG ĐƯỢC TẠI VIỆT NAM

1. Arbitrage cổ phiếu – hợp đồng tương lai (Index Arbitrage)

Đây là chiến lược phổ biến nhất hiện nay trong hệ thống của các công ty chứng khoán có giao dịch proprietary trading.

Cốt lõi là khai thác chênh lệch giữa giá của VN30 Index (chỉ số cơ sở) và VN30F1M (hợp đồng tương lai gần nhất).

Công thức giá lý thuyết của hợp đồng tương lai:

F = S * e^(r – d)*t

Trong đó:

  1. F là giá tương lai
  2. S là giá tài sản cơ sở (VN30)
  3. r là lãi suất phi rủi ro
  4. d là tỷ suất cổ tức kỳ vọng
  5. t là thời gian còn lại tới đáo hạn

Khi chênh lệch F – S lớn hơn đáng kể so với giá trị lý thuyết, arbitrageur sẽ:

  1. Mua rổ VN30, bán khống VN30F nếu VN30F cao hơn quá mức
  2. Mua VN30F, bán rổ VN30 nếu VN30F thấp hơn quá mức

Ở Việt Nam, do không thể bán khống cổ phiếu trực tiếp, các nhà tạo lập thường sử dụng sản phẩm vay margin, hoặc mô phỏng một phần danh mục VN30 thông qua các cổ phiếu có tính đại diện lớn nhất (FPT, VCB, HPG, VNM…).

2. Statistical Arbitrage: Pair Trading – giao dịch theo cặp

Dạng arbitrage này không đòi hỏi công cụ phái sinh hay quyền chọn, rất phù hợp với nhà đầu tư cá nhân biết lập trình và xử lý dữ liệu.

Ví dụ: cặp FPT – MWG thường có tương quan > 0.85 trong suốt 3 năm qua. Khi chênh lệch tỷ lệ giá giữa FPT/MWG lệch khỏi mức trung bình hơn 2 độ lệch chuẩn, nhà đầu tư có thể bán khống mã tăng mạnh và mua mã yếu hơn, kỳ vọng về mức cân bằng.

Dữ liệu cần:

  1. Chuỗi giá đóng cửa điều chỉnh
  2. Kiểm định đồng liên kết (cointegration test – Johansen test)
  3. Mô hình mean-reverting z-score để vào/ra lệnh

Ở Việt Nam, chiến lược này có thể triển khai trên các nhóm ngành dễ bị định giá theo kỳ vọng chung: nhóm ngân hàng, thép, chứng khoán, bán lẻ, điện…

3. Arbitrage ETF – tài sản cơ sở

ETF như VFMVN30, E1VFVN30 là rổ cổ phiếu đại diện chỉ số nhưng giá giao dịch ETF trên HOSE có thể bị lệch so với NAV hàng ngày do cung cầu ngắn hạn.

Khi giá ETF cao hơn NAV nhiều hơn 1%: nhà đầu tư có thể bán ETF và mua cổ phiếu rổ, chờ chênh lệch điều chỉnh. Ngược lại khi giá ETF thấp hơn NAV, có thể mua ETF và bán rổ.

Tại Việt Nam, việc tạo lập ETF chủ yếu do một số thành viên lập quỹ, nhưng các quỹ tự doanh, hoặc nhà đầu tư có công cụ theo dõi NAV realtime (ví dụ: từ FiinTrade hoặc dữ liệu back-end của công ty quản lý quỹ) có thể khai thác arbitrage này.

4. Arbitrage theo thời gian (Calendar Spread Arbitrage)

VN30F1M, F2M, F3M, F6M thường có biến động spread lệch nhau theo kỳ vọng thị trường. Khi spread giữa F1M và F2M quá hẹp hoặc quá rộng so với giá lý thuyết, arbitrageur có thể:

  1. Mua F1M, bán F2M hoặc ngược lại, kiếm lời từ sự co/hẹp lại của spread.

Điều kiện: cần giao dịch cả 2 kỳ hạn, có margin đủ lớn và hiểu rõ cách tính funding cost.

PHẦN 3. CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC ĐỐI VỚI ARBITRAGEUR TẠI VIỆT NAM

1. Cơ hội

  1. Thị trường chưa hiệu quả hoàn toàn: sai lệch định giá xảy ra thường xuyên, đặc biệt trong thời điểm VN-Index biến động mạnh, tâm lý nhà đầu tư hoảng loạn.
  2. Sản phẩm phái sinh và ETF đang mở rộng nhanh: từ chỉ số tới trái phiếu, từ ETF cổ phiếu sang ETF thematic (nhóm ngành, ESG...), tạo nền tảng cho chiến lược arbitrage đa dạng.
  3. Nhiều cơ hội cho nhà đầu tư nhỏ am hiểu dữ liệu: pair trading, calendar spread, ETF arbitrage hoàn toàn có thể tự động hóa bằng Python + API (DNSE, VPS, FireAnt, FiinTrade...).
  4. Chênh lệch khớp lệnh xuyên sàn: ví dụ: cùng một mã cổ phiếu trên HOSE và HNX (thời gian khớp khác nhau), hoặc spread giữa giá khớp sàn giao dịch và OTC.

2. Thách thức

  1. Không thể bán khống cổ phiếu trực tiếp: giới hạn khả năng hedging hoặc tạo cặp arbitrage đầy đủ.
  2. Phí giao dịch vẫn là rào cản: mỗi lần mua bán cổ phiếu VN30 tốn phí 0.15–0.2%, khiến các cơ hội arbitrage nhỏ dễ bị "ăn mòn" bởi phí.
  3. Thiếu dữ liệu chính xác theo thời gian thực và lịch sử sâu: dữ liệu intraday tick-by-tick thường không công khai hoặc rất đắt đỏ.
  4. Rủi ro kỹ thuật và trễ lệnh: các chiến lược arbitrage yêu cầu khớp đồng thời nhiều lệnh – nếu có độ trễ, mô hình sẽ sai lệch.

3. Tương lai và hướng triển khai

  1. Sự xuất hiện của nền tảng API giao dịch (Lightspeed, AmiX, DNSE x TradingView...) sẽ giúp arbitrageur nhỏ lẻ tiếp cận công cụ chuyên nghiệp.
  2. Hạ tầng KRX đi vào vận hành kỳ vọng mở ra kỷ nguyên bán khống thực chất, giao dịch T+0 – qua đó, các chiến lược arbitrage có thể triển khai như tại Thái Lan hay Hàn Quốc.
  3. Việc ứng dụng AI + Machine Learning để phát hiện tín hiệu mispricing trong khối lượng giao dịch, độ sâu sổ lệnh, orderbook imbalance sẽ là xu hướng mới trong arbitrage định lượng.

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.

Chia sẻ bài viết

Đánh giá

Hãy là người đầu tiên nhận xét bài viết này!

Đăng ký nhận tin

Nhập Email để nhận được bản tin mới nhất từ QM Capital.

Bài viết liên quan

Walk-Forward Optimisation… và cách áp dụng trong thị trường Việt Nam
31/08/2025
0 lượt đọc

Walk-Forward Optimisation… và cách áp dụng trong thị trường Việt Nam C

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.

Market Order và những bài học xương máu: Từ Fisher Black đến nhà đầu tư hiện đại
29/08/2025
33 lượt đọc

Market Order và những bài học xương máu: Từ Fisher Black đến nhà đầu tư hiện đại C

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: Thước đo nền tảng trong Quant trading
29/08/2025
30 lượt đọc

Market Return: Thước đo nền tảng trong Quant trading C

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.

Black Box Trading: Hộp đen thuật toán trong Quant Trading
27/08/2025
93 lượt đọc

Black Box Trading: Hộp đen thuật toán trong Quant Trading C

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.

Tick-by-Tick (TBT) Data: Nền tảng dữ liệu cốt lõi trong giao dịch định lượng
27/08/2025
105 lượt đọc

Tick-by-Tick (TBT) Data: Nền tảng dữ liệu cốt lõi trong giao dịch định lượng C

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: Hiểu về cơ chế vận hành thị trường và ứng dụng trong giao dịch định lượng
27/08/2025
111 lượt đọc

Market Microstructure: Hiểu về cơ chế vận hành thị trường và ứng dụng trong giao dịch định lượng C

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.

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!