Phát triển các hệ thống giao dịch định lượng

Các nhà giao dịch định lượng thường xuyên phát triển các hệ thống mới để tận dụng được các cơ hội kiếm lời trên thị trường. Mặc dù mỗi hệ thống là duy nhất, quá trình xây dựng chúng thường bao gồm các bước giống nhau:

1. Chiến lược
2. Backtest
3. Thực thi hệ thống
4. Quản lý rủi ro

Chiến lược (Strategy)

Trước khi tạo ra một hệ thống, nhà giao dịch định lượng sẽ nghiên cứu chiến lược mà họ muốn nó tuân theo. Thông thường, điều này sẽ khởi đầu từ một giả thuyết (ví dụ giá thuyết rằng chỉ số VN Index thường có xu hướng tăng vào thời gian từ 10h-10h30 các ngày thứ 2,3,4 trong tuần). Sau khi đã hình thành nên một chiến lược, nhiệm vụ tiếp theo là biến nó thành một mô hình toán học, sau đó tinh chỉnh nó để tăng lợi nhuận và giảm rủi ro.

Đây cũng là giai đoạn mà nhà phát triển quyết định mức độ thường xuyên mà hệ thống sẽ giao dịch. Các hệ thống giao dịch tần số cao (High frequency trading - HFT) mở và đóng nhiều vị thế mỗi ngày, trong khi các hệ thống tần số thấp lại nhắm đến các cơ hội dài hạn.

Kiểm tra chiến lược (Backtesting)

Backtesting liên quan đến việc áp dụng chiến lược vào dữ liệu lịch sử để xem liệu chúng thể hiện như thế nào trong quá khứ. Các nhà giao dịch định lượng thường sẽ sử dụng kết quả backtest này để tiếp tục tối ưu hóa hệ thống của họ, cố gắng giải quyết bất kỳ lỗi/vướng mắc nào trước khi áp dụng vào thị trường thực.

Backtesting là một phần thiết yếu của bất kỳ hệ thống giao dịch nào, nhưng thành công trong việc này không đảm bảo hiệu quả khi mô hình hoạt động khi áp dụng vào thực tế. Có nhiều lý do tại sao một chiến lược được backtest và tinh chỉnh đầy đủ vẫn có thể thất bại: bao gồm dữ liệu lịch sử không chính xác hoặc thị trường có những diễn biến không thế đoán trước.

Một vấn đề phổ biến với backtesting là xác định mức độ biến động (volatility) của một hệ thống khi nó tạo ra lợi nhuận. Cùng một hệ thống với mức lợi nhuận bình quân như nhau nhưng một hệ thống với độ ổn định cao (volatility thấp) sẽ được đánh giá cao hơn so với một hệ thống có độ ổn định thấp (volatility cao). Nếu một nhà giao dịch chỉ nhìn vào lợi nhuận hàng năm từ một hệ thống định lượng, họ sẽ không thể nhận ra được bức tranh toàn cảnh cũng như đặc tính/rủi ro của hệ thống đó

Thực thi chiến lược (Execution)

Mỗi hệ thống sẽ có những cách để thực hiện việc mở/đóng/điều chỉnh vị thế giao dịch khác nhau, từ hoàn toàn tự động đến hoàn toàn thủ công. Chiến lược tự động thường sử dụng API để mở và đóng các vị thế nhanh nhất có thể mà không cần sự tác động của con người. Hoặc bạn vẫn có thể giao dịch thủ công đối với chiến thuật định lượng của mình, tuy nhiên độ chính xác trong việc thực thi hệ thống cần phải được đảm bảo.

Các hệ thống HFT (giao dịch tần suất cao) về bản chất là hoàn toàn tự động, bởi đối với các hệ thống này thì việc tự động hóa giao dịch hoàn toàn là bắt buộc - con người không thể mở và đóng các vị thế đủ nhanh để thành công.

Một phần quan trọng trong việc thực thi hệ thống là giảm thiểu chi phí giao dịch, bao gồm hoa hồng, thuế, phí, trượt giá và spread. Các thuật toán tinh vi được sử dụng để giảm chi phí của mỗi giao dịch - xét cho cùng, ngay cả một hệ thống có lợi nhuận cũng trở nên thua lỗ nếu tốn quá nhiều chi phí để mở và đóng các vị thế.

Quản lý rủi ro

Bất kỳ loại hình giao dịch nào cũng yêu cầu quản lý rủi ro, và giao dịch định lượng cũng không phải là ngoại lệ. Rủi ro đề cập đến bất cứ điều gì có thể gây ảnh hưởng đến sự thành công của chiến lược. Thông thường, có hai loại rủi ro chính đối với một chiến lược, đó là rủi ro thị trường (Market risk) và rủi ro vận hành (Operational risk).

Rủi ro thị trường chủ yếu liên quan đến đặc tính của hệ thống giao dịch, ví dụ như maximum drawdown, VaR, tail events v..v..

Rủi ro vận hành bao gồm những rủi ro trong quá trình thực thi hệ thống như: mất kết nối mạng, sự can thiệp/làm giá của broker, hacker v...v..

Phân bổ vốn là một nhân tố quan trọng của quản trị rủi ro, bao gồm quy mô của mỗi vị thế - hoặc nếu nhà giao dịch đang sử dụng nhiều hệ thống định lượng, vậy anh ta sẽ phải quyết định xem bao nhiêu vốn đi vào mỗi mô hình. Đây là một chủ đề phức tạp, đặc biệt là khi sử dụng đòn bẩy.

Một chiến lược tự động sẽ loại bỏ được hoàn toàn cảm xúc của con người trong quá trình giao dịch, nhưng khi và chỉ khi hệ thống này được kiểm soát bởi những người tạo ra nó. Đối với các nhà giao dịch nhỏ lẻ, việc để cho một hệ thống giao dịch tự động chạy mà không hiểu được đặc tính của nó là nguyên nhân chính dẫn đến rất nhiều hoàn cảnh tan cửa nát nhà !

Những chiến lược giao dịch định lượng điển hình

Các nhà giao dịch định lượng có thể sử dụng một số lượng lớn các chiến lược, bao gồm từ đơn giản đến phức tạp một cách khó tin. Dưới đây tôi sẽ nêu một số chiến lược phổ biến mà chúng ta có thể gặp phải:

1. Mean reversion
2. Trend following
3. Statistical arbitrage
4. Algorithmic pattern recognition
5. Behavioural bias recognition
6. EFT rule trading

Mean reversion - giao dịch đảo chiều về vùng giá trị trung bình

Nhiều chiến lược định lượng được phân loại vào mục này. Mean reversion là một lý thuyết tài chính đặt ra rằng giá cả và lợi nhuận có một xu hướng dài hạn. Bất kỳ sự sai lệch nào, cuối cùng, sẽ trở lại xu hướng đó.

Các nhà giao dịch định lượng sẽ viết các chương tình để tìm những thị trường với giá trị trung bình dài hạn ổn định và sẽ đặc biệt chú ý nếu giá đi quá xa khỏi đường trung bình đó. Nếu giá đang tăng quá mức, hệ thống sẽ tính xác suất của một giao dịch short khả thi để có lợi nhuận. Nếu giá giảm quá sâu, hệ thống sẽ làm tương tự để vào một vị trí long.

Mean reversion không nhất thiết là phải áp dụng cho một thị trường duy nhất. Các nhà giao dịch định lượng có thể áp dụng chiến thuật này cho hai tài sản có độ tương quan dài hạn với nhau, và sẽ tìm cách vào lệnh khi độ tương quan của 2 loại tài sản đó lệch khỏi mức trung bình ban đầu, với ý tưởng rằng mức độ tương quan giữa 2 thị trường này sẽ có xu hướng trở về như lúc ban đầu.

Trend following – giao dịch theo xu hướng.

“Trend is your friend” - Một mảng lớn khác của giao dịch định lượng đó là giao dịch theo xu hướng, hay còn thường được gọi là giao dịch động lượng (momentum trading). Giao dịch theo xu hướng là một trong những chiến lược đơn giản và lâu đời nhất, trong đó nhà giao dịch chỉ tìm kiếm những hành động giá quan trọng cho thấy tiềm năng bắt đầu của một xu hướng và tìm cách ở trong xu hướng cho đến khi nó kết thúc

Có rất nhiều phương pháp khác nhau để phát hiện một xu hướng chuẩn bị sắp tới bằng cách sử dụng phân tích định lượng. Bạn có thể phát triển một mô hình định lượng để dự đoán khả năng breakout tạo trend mới sau thời kỳ tích lũy trên các thị trường khác nhau. Hoặc khác hơn nữa, bạn có thể theo dõi “sentiment” của các trader tại các tổ chức lớn và xây dựng một mô hình dự đoán khi nào các nhà đầu tư tổ chức có khả năng mua hoặc bán một cổ phiếu.

Statistical arbitrage - Thống kê chênh lệch giá

Statistical arbitrage được xây dựng trên lý thuyết Mean reversion. Nó hoạt động trên cơ sở rằng một nhóm các cổ phiếu tương tự sẽ hoạt động gần giống nhau trên thị trường. Nếu bất kỳ cổ phiếu nào trong nhóm đó vượt trội hoặc kém trung bình, chúng cho thấy một cơ hội để kiếm lợi nhuận.

Một chiến lược Statistical arbitrage sẽ đi tìm một nhóm các cổ phiếu có đặc điểm tương tự nhau. Ví dụ như cổ phiếu của các công ty xe hơi Mỹ, tất cả mua bán trên cùng một sàn giao dịch, trong cùng một lĩnh vực và có cùng điều kiện thị trường. Mô hình sau đó sẽ tính toán mức giá trung bình hợp lý cho mỗi cổ phiếu của nhóm này.

Sau đó, bạn sẽ short cổ phiếu của bất kỳ công ty nào trong nhóm vượt qua mức giá hợp lý này và ngược lại mua bất kỳ công ty nào có giá thấp hơn mức này. Khi các cổ phiếu trở lại mức giá trung bình, cả hai vị thế đều được đóng lại để chốt lời

Tuy nhiên, chiến thuật Statistical arbitrage thuần túy thường đi kèm với một mức độ rủi ro đáng kể: bởi nó bỏ qua các yếu tố chỉ áp dụng cho một tài sản/cổ phiếu riêng lẻ nhưng không ảnh hưởng đến phần còn lại của nhóm. Điều này có thể dẫn đến những hành động giá sai lệch khỏi giá trị trung bình của nhóm của một vài cổ phiếu mà sẽ không có xu hướng quay lại mức giá chung. Để phòng ngừa rủi ro này, nhiều nhà giao dịch định lượng sử dụng các thuật toán HFT (High frequency trading) để khai thác sự thiếu hiệu quả (inefficiency) cực kỳ ngắn hạn của thị trường thay vì dựa vào những đợt phân kỳ rộng.

Algorithmic pattern recognition – nhận dạng thuật toán

Chiến lược này liên quan đến việc xây dựng một mô hình có thể xác định khi nào một công ty/tổ chức lớn sẽ thực hiện một lượng giao dịch lớn, và bạn có thể giao dịch để kiếm lời từ họ. Nó cũng đôi khi được gọi là đi trước bằng công nghệ cao.

Ngày nay, hầu hết tất cả các giao dịch của tổ chức lớn được thực hiện thông qua các thuật toán. Các công ty muốn thực hiện các giao dịch lớn mà không ảnh hưởng đến giá thị trường của tài sản họ mua hoặc bán, vì vậy họ chia các đơn đặt hàng của mình đến nhiều sàn giao dịch, nhiều nhà môi giới khác, và các mạng lưới chéo - theo mô thức so le để ngụy trang cho ý định của họ.

Nếu bạn có thể xây dựng một mô hình có thể “phá vỡ mật mã” của các tổ chức, bạn sẽ có lợi thế rất lớn trong giao dịch. Chiến lược nhận dạng thuật toán cố gắng nhận biết và khoanh vùng các hành động mua bán của các nhà đầu tư tổ chức.

Chẳng hạn, nếu mô hình của bạn báo hiệu một công ty lớn đang cố gắng mua một lượng đáng kể cổ phiếu Coca-Cola, bạn có thể mua cổ phiếu trước họ sau đó bán lại với giá cao hơn.

Giống như Thống kê chênh lệch giá, nhận dạng thuật toán thường được sử dụng bởi các công ty có quyền truy cập vào các hệ thống HFT mạnh mẽ. Đây là những yêu cầu tối thiểu để mở và đóng các vị trí trước một nhà đầu tư tổ chức.

Behavioural bias recognition - Nhận thức thiên kiến hành vi.

Nhận thức thiên kiến hành vi là một loại chiến lược tương đối mới, khai thác các thói quen tâm lý của các trader nhỏ lẻ

Những thói quen này khá nổi tiếng và đã được ghi nhận trong nhiều tài liệu. Ví dụ, xu hướng sợ rủi ro (loss aversion) khiến các retail trader cắt giảm các vị thế chiến thắng và nhồi thêm vào các lệnh lỗ. Tại sao? Bởi vì họ ghét thua lỗ! – đối với họ, gồng lỗ sẽ đem lại cảm giác “an toàn” hơn nhiều so với việc để lợi nhuận chạy.

Chiến lược này tìm cách xác định những thị trường bị ảnh hưởng bởi những thiên kiến hành vi bởi một nhóm nhà đầu tư cụ thể. Sau đó, các quant trader sẽ giao dịch ngược lại các nhà đầu tư đó để kiếm lời.

Giống như nhiều chiến lược định lượng khác, nhận thức thiên kiến hành vi tìm cách khai thác sự kém hiệu quả của thị trường để kiếm lợi nhuận. Nhưng không giống như Mean reversion – nguyên lý này cho rằng sự thiếu hiệu quả của thị trường cuối cùng sẽ được tự khắc phục bởi chính nó, thiên kiến hành vi dự đoán khi nào chúng (sự thếu hiệu quả của thị trường) có thể phát sinh và giao dịch tương ứng.

ETF rule trading – giao dịch dựa trên quy luật của các quỹ ETF.

Chiến lược này tìm kiếm lợi nhuận dựa trên mối quan hệ giữa một chỉ số và quỹ hoán đổi danh mục (ETF) dựa theo chỉ số đó.

Khi một mã cổ phiếu mới được thêm vào một chỉ số chứng khoán, các quỹ ETF đại diện cho chỉ số đó thường cũng sẽ phải mua vào cổ phiếu mới này. Ví dụ, nếu một công ty ABC vừa được thêm vào chỉ số FTSE 100, nhiều khả năng các quỹ ETF dựa trên chỉ số này sẽ phải mua vào cổ phiếu của công ty này. Nhận thức được quy luật này và dưa vào những thuật toán giao dịch tự động siêu nhanh, các quỹ đầu tư định lượng có thể kiếm lời bằng cách mua cổ phiếu trước các quỹ ETF. Ví dụ như mua cổ phiếu của công ty ABC trên trước trước các quỹ ETF và sau đó bán lại cho họ ở mức giá cao hơn.

Lời kết:

Quantitiative trading - giao dịch định lượng là phương pháp phổ biến được sử dụng bởi những quỹ đầu tư hàng đầu trên thê giới (bạn có thể đọc thêm tại đây). Loại hình giao dịch này đối với trader Việt Nam còn rất mới. Để tham gia vào ngành công nghiệp này, trader/nhóm trader đòi hỏi cần phải có kỹ năng và hiểu biết tốt ở rất nhiều lĩnh vực như toán tài chính, lập trình, xác xuất thống kê, data mining, machine learning v..v... Nếu bạn thấy bài viết hữu ích và muốn được cập nhật thêm những kiến thức về Quant trong thời gian tới, hãy like và share bài viết để ủng hộ team dubaotiente.com nhé.

Happy and safe trading!