10/06/2025
261 lượt đọc
Trong nhiều năm làm việc trong lĩnh vực giao dịch thuật toán, tôi đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc của các phương pháp sử dụng các công cụ phân tích như tương quan và tự tương quan để xây dựng các chiến lược giao dịch mạnh mẽ. Hai yếu tố này là cốt lõi trong việc hiểu và dự đoán các xu hướng thị trường, đặc biệt trong những giai đoạn biến động mạnh và không chắc chắn. Tuy nhiên, việc ứng dụng các công cụ này đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về cách thức hoạt động của thị trường, các yếu tố tác động đến chúng và các mối quan hệ giữa các tài sản trong cùng một thời gian.
Tương quan là một phép đo thể hiện mức độ liên kết giữa hai tài sản tài chính. Mối quan hệ này có thể là dương (cùng chiều), âm (ngược chiều) hoặc không có mối quan hệ rõ rệt (hệ số bằng 0). Trong giao dịch thuật toán, tương quan giúp nhà giao dịch hiểu rõ hơn về cách thức các tài sản tài chính di chuyển liên kết với nhau, từ đó xây dựng các chiến lược giao dịch linh hoạt và tối ưu.
Một ví dụ điển hình là khi bạn muốn xây dựng một danh mục đầu tư đa dạng để giảm thiểu rủi ro. Nếu bạn chỉ đầu tư vào các tài sản có mối tương quan cao với nhau, khi một tài sản giảm giá, các tài sản khác cũng sẽ chịu ảnh hưởng tương tự. Điều này không giúp bạn đa dạng hóa danh mục hay giảm thiểu rủi ro. Ngược lại, nếu bạn chọn các tài sản có mối tương quan thấp hoặc âm, rủi ro trong danh mục sẽ được phân tán, giúp bảo vệ vốn đầu tư trong những tình huống thị trường bất ngờ thay đổi.
Tương quan không chỉ hữu ích trong việc xây dựng danh mục đầu tư mà còn rất quan trọng trong việc xác định các chiến lược phòng ngừa rủi ro (hedging). Các nhà giao dịch có thể sử dụng cặp giao dịch (pairs trading) để mua vào một tài sản và bán ra một tài sản khác có mối quan hệ ngược chiều. Điều này giúp bảo vệ khỏi sự biến động của thị trường mà không cần phải quá lo lắng về việc tài sản nào sẽ giảm giá.
Dù tương quan là công cụ rất mạnh mẽ, nhưng không thể tránh khỏi một số thách thức thực tế:
Tự tương quan là một chỉ số thống kê đo lường mức độ mà một chuỗi thời gian có sự phụ thuộc vào chính các giá trị của nó trong quá khứ. Về cơ bản, tự tương quan cho phép các nhà giao dịch kiểm tra xem liệu biến động giá trong quá khứ có ảnh hưởng đến biến động giá trong tương lai hay không. Tự tương quan có thể được chia thành tự tương quan dương (khi các giá trị trong quá khứ có xu hướng tiếp tục trong tương lai) và tự tương quan âm (khi các giá trị có xu hướng đảo ngược).
Trong giao dịch thuật toán, tự tương quan đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong việc xác định các xu hướng dài hạn và các điểm đảo chiều của thị trường:
Mặc dù tự tương quan rất hữu ích, nhưng nó cũng có một số thách thức đáng kể trong thực tế giao dịch:
Mặc dù cả tương quan và tự tương quan đều là công cụ phân tích mối quan hệ giữa các biến số trong thời gian, nhưng chúng lại phục vụ những mục đích khác nhau trong chiến lược giao dịch.
Khi kết hợp tương quan và tự tương quan, các nhà giao dịch có thể xây dựng một chiến lược toàn diện để không chỉ nhận diện các xu hướng dài hạn mà còn dự đoán các sự kiện ngắn hạn hoặc điểm đảo chiều có thể xảy ra trong thị trường. Sự kết hợp này không chỉ giúp tối ưu hóa lợi nhuận mà còn giúp giảm thiểu rủi ro cho danh mục đầu tư.
Một ví dụ điển hình là trong việc xây dựng các chiến lược giao dịch theo xu hướng (trend-following). Khi tự tương quan chỉ ra rằng một tài sản đang có xu hướng mạnh mẽ tiếp tục, và tương quan giữa tài sản đó với các tài sản khác có mối quan hệ dương hoặc thấp, nhà giao dịch có thể mở các vị thế mua (long positions) trong khi vẫn duy trì sự đa dạng trong danh mục đầu tư. Điều này không chỉ giúp tận dụng được xu hướng mà còn giảm thiểu rủi ro từ sự biến động của một tài sản duy nhất.
Trong khi đó, khi tự tương quan báo hiệu sự đảo chiều của thị trường (ví dụ, sự tự tương quan âm xuất hiện sau một chuỗi giá tăng mạnh), nhà giao dịch có thể tìm cơ hội giao dịch đối kháng (contrarian strategies). Đồng thời, tương quan giúp xác định liệu các tài sản khác trong danh mục có tương quan với tài sản đang bị đảo chiều hay không, từ đó điều chỉnh chiến lược phòng ngừa rủi ro (hedging) cho phù hợp.
Kết hợp tương quan và tự tương quan là một chiến lược mạnh mẽ để tối ưu hóa giao dịch thuật toán. Tuy nhiên, các nhà giao dịch cần phải hiểu rõ các giới hạn của chúng và không nên dựa vào chúng như một yếu tố duy nhất trong việc ra quyết định. Việc kết hợp chúng với các phương pháp phân tích bổ sung như phân tích kỹ thuật, học máy và các chỉ báo tài chính khác sẽ giúp gia tăng độ chính xác trong chiến lược giao dịch và giảm thiểu rủi ro.
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 tài chính nơi thông tin được truyền đi trong mili-giây và giá cả được điều chỉnh liên tục bởi cung cầu toàn cầu, tồn tại một nhóm nhà đầu tư đặc biệt – những người không tìm kiếm giá rẻ để "ôm lâu", cũng không đặt cược vào xu hướng dài hạn. Họ đơn thuần là những người săn lùng sai lệch giá tạm thời giữa các thị trường hoặc sản phẩm tài chính tương đồng. Họ được gọi là arbitrageurs, hay còn gọi là nhà kinh doanh chênh lệch giá.
Trong quant trading (giao dịch định lượng), mọi quyết định mà nhà đầu tư đưa ra đều dựa trên một sự thật cốt lõi: thị trường là bất định. Bạn không thể biết chắc ngày mai giá cổ phiếu sẽ tăng hay giảm. Cũng không thể khẳng định chắc chắn mức độ biến động tuần tới là cao hay thấp. Tất cả những yếu tố này đều mang tính ngẫu nhiên và đó là lý do biến ngẫu nhiên (random variable) trở thành nền tảng không thể thiếu trong bất kỳ mô hình định lượng nào.
Khi nhắc tới toán học, nhiều người hình dung ngay tới những phương trình phức tạp hoặc công thức khô khan. Thế nhưng có một nhánh của toán học không chỉ gần gũi với đời sống mà còn đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong rất nhiều lĩnh vực hiện đại, từ kinh doanh, đầu tư, khoa học, y tế, cho đến trí tuệ nhân tạo: đó chính là thống kê (statistics).
Dữ liệu không bao giờ “hiền lành”. Một vài cổ phiếu có thể tăng sốc 50%, 100%, trong khi phần lớn các mã còn lại chỉ quanh quẩn trong biên độ ±5%. Lúc này, nếu bạn dùng trung bình cộng (mean) để đánh giá danh mục, rất dễ bị đánh lừa.
Trong tài chính định lượng (Quantitative Finance), có một khái niệm xuất hiện lặp đi lặp lại trong mọi mô hình liên quan đến định giá, kiểm soát rủi ro, và chiến lược phái sinh: PDE – Partial Differential Equation (phương trình vi phân riêng phần).
Trong đầu tư tài chính, "momentum" (đà tăng giá) đề cập đến xu hướng giá của một cổ phiếu tiếp tục di chuyển theo cùng một hướng trong một khoảng thời gian nhất định. Khi một cổ phiếu bắt đầu tăng giá với tốc độ ổn định và có thanh khoản cao, điều đó thường phản ánh sự ủng hộ mạnh mẽ từ dòng tiền – một yếu tố cực kỳ quan trọng.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!