Mỗi năm, Bloomberg thường thu thập các dự báo từ các chuyên gia về thị trường S&P 500. Những dự báo này được thể hiện dưới dạng những cột màu hồng, trong khi kết quả thực tế lại được đánh dấu bằng những chấm đen. Dữ liệu này đã được theo dõi suốt hơn 25 năm, và kết quả là: phần lớn thời gian, thị trường thực tế lại đi xa hơn hoặc ngược lại với những gì các chuyên gia dự báo.
Trong đầu tư, đặc biệt là trong giao dịch thuật toán (quant trading), các nhà đầu tư sử dụng nhiều chiến lược khác nhau để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Hai trong số những chiến lược phổ biến nhất là đầu tư tăng trưởng (growth investing) và đầu tư giá trị (value investing).
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.
Xác định cổ phiếu nào là rẻ hay đắt luôn là câu hỏi khó đối với các nhà đầu tư, đặc biệt là trên thị trường, nơi mà các yếu tố như tình hình chính trị, kinh tế và đặc thù của từng ngành có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị cổ phiếu. Việc phân tích giá trị cổ phiếu không chỉ dựa vào các chỉ số tài chính đơn thuần mà còn phải nhìn vào nhiều yếu tố khác nhau. Cùng tìm hiểu cách nhận diện cổ phiếu rẻ hay đắt qua những nguyên tắc và ví dụ thực tế trên thị trường Việt Nam.
Trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng cạnh tranh, việc tiếp cận các công cụ phân tích kỹ thuật tiên tiến là yếu tố then chốt giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác và kịp thời. QMCapital, một nền tảng giao dịch hiện đại, đã ghi dấu ấn với việc tích hợp đồ thị kỹ thuật của TradingView vào phần Tạo chiến lược của QMTrade, mang lại trải nghiệm phân tích mượt mà và hiệu quả nhất cho các nhà đầu tư.
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
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.
Trong suốt hơn hai thập kỷ làm việc với các hệ thống giao dịch định lượng từ thời kỳ của các mô hình tuyến tính đơn giản cho đến thời đại của dữ liệu lớn và machine learning QM Capital học được một điều: mọi chiến lược đầu tư hiệu quả đều bắt đầu bằng việc mô hình hóa logic ra quyết định thành một hệ thống có thể kiểm chứng, tái tạo và tối ưu. Và không có công cụ nào làm điều này tốt hơn mô hình Multi-Factor.
Trong một thị trường vận hành bằng dữ liệu, quyết định bằng tốc độ và thắng bằng xác suất, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giao dịch không còn là lựa chọn – mà là điều tất yếu nếu bạn muốn tồn tại. Điều đáng tiếc là ở Việt Nam, khái niệm “AI trading” vẫn bị xem như một công nghệ xa vời, hoặc tệ hơn: một công cụ để lướt sóng theo kiểu “auto kiếm tiền”.
Trong thế giới giao dịch định lượng, có những hệ thống tưởng như đơn giản nhưng lại sống sót qua nhiều thập kỷ, vượt qua vô vàn biến động của thị trường — Turtle Trading System chính là một trong số đó. Đây không chỉ là một chiến lược giao dịch, mà còn là một trong những cuộc thử nghiệm thực chiến nổi tiếng nhất trong lịch sử tài chính.
Đối với những người mới bắt đầu, việc hiểu và sử dụng phái sinh có thể là một thách thức lớn. Bạn có thể cảm thấy choáng ngợp trước những thuật ngữ phức tạp và những biến động thị trường khó lường. Nhưng đừng lo lắng! Bài viết này sẽ là “bí kíp” không thể thiếu dành cho bạn, giúp bạn từng bước nắm vững các khái niệm cơ bản và tự tin hơn khi tham gia vào thị trường phái sinh.
Trong thế giới giao dịch tài chính, FOMO (Fear of Missing Out) hay “nỗi sợ bỏ lỡ” là cảm giác mà bất kỳ trader nào cũng có thể gặp phải, từ người mới bắt đầu cho đến các chuyên gia dày dặn kinh nghiệm. FOMO xuất hiện khi một nhà giao dịch nhìn thấy giá cổ phiếu hoặc tài sản nào đó tăng mạnh và cảm thấy rằng “nếu mình không tham gia ngay, mình sẽ bỏ lỡ cơ hội kiếm tiền lớn”. Tuy nhiên, đây chính là cảm giác nguy hiểm có thể dẫn đến quyết định giao dịch thiếu suy nghĩ và thiếu phân tích.
Trong hơn một thế kỷ, giao dịch định lượng đã lặng lẽ chuyển mình từ một ý niệm thuần túy học thuật, khi Louis Bachelier lần đầu dùng toán xác suất mô tả giá chứng khoán năm 1900, thành bộ máy vận hành cốt lõi của thị trường tài chính hiện đại, nơi mỗi quyết định mua bán được thúc đẩy bởi mô hình xác suất, kho dữ liệu khổng lồ và hạ tầng công nghệ có độ trễ tính bằng micro-giây.
Trong bối cảnh thị trường chứng khoán ngày càng biến động nhanh, việc đưa ra quyết định đầu tư đúng lúc không chỉ dựa vào phân tích kỹ thuật hay báo cáo tài chính, mà còn phụ thuộc vào khả năng nắm bắt tin tức một cách kịp thời và chính xác. Tuy nhiên, trong một ngày có hàng nghìn bản tin từ các nguồn khác nhau – làm thế nào để nhà đầu tư cá nhân không bị “ngợp” và vẫn phản ứng đúng với thông tin quan trọng?
Trong một thị trường biến động liên tục như chứng khoán Việt Nam, tốc độ và độ chính xác trong việc ra quyết định là yếu tố sống còn. Nhà đầu tư cá nhân thường thua không phải vì thiếu kiến thức, mà vì thiếu công cụ giúp phát hiện tín hiệu đủ sớm, đủ rõ ràng.
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!