Quant Trading là gì? Các chiến lược giao dịch định lượng hiệu quả
Quant Trading là gì?
Quant Trading (giao dịch định lượng) là phương pháp giao dịch sử dụng các mô hình toán học để phân tích dữ liệu tài chính và đưa ra quyết định mua bán.
Ban đầu, quant trading thường được áp dụng bởi các tổ chức tài chính lớn như quỹ phòng hộ và ngân hàng đầu tư. Với sự phát triển của công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán đám mây, phương pháp giao dịch này đang ngày càng trở nên phổ biến hơn đối với nhà đầu tư cá nhân, hay còn gọi họ là “Quant Trader".
Những thông tin cần biết trước khi tìm hiểu về Quantitative Trading
Để trở thành một quant trader thực thụ trong thị trường crypto, nhà giao dịch cần nắm vững những kiến thức căn bản sau:
Kiến thức về toán học và thống kê
Vì các mô hình quant trading được xây dựng trên cơ sở toán học, nên kiến thức về toán học và thống kê là yếu tố rất quan trọng, bao gồm:
- Xác suất và thống kê: Hiểu biết về xác suất, phân phối xác suất và thống kê cơ bản.
- Phân tích hồi quy: Phương pháp hồi quy giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số và là công cụ quan trọng trong việc dự đoán xu hướng giá.
- Chuỗi thời gian (Time Series Analysis): Là một phần quan trọng của thống kê, giúp phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian để dự đoán xu hướng tương lai.
Lập trình và thuật toán
Kỹ năng lập trình là yếu tố quan trọng trong quant trading. Nhà giao dịch cần có khả năng viết và triển khai các thuật toán giao dịch tự động. Một số ngôn ngữ lập trình phổ biến:
- Python: Là ngôn ngữ phổ biến nhất trong quant trading do tính linh hoạt, dễ học và có nhiều thư viện hỗ trợ như Pandas, NumPy và SciPy. Python cũng có nhiều công cụ kiểm thử (backtesting) và học máy (machine learning).
- R: Là ngôn ngữ mạnh về thống kê và phân tích dữ liệu, được sử dụng nhiều trong tài chính định lượng, đặc biệt là trong việc phân tích chuỗi thời gian và mô hình hóa dữ liệu tài chính. Tại Việt Nam, R được ưa chuộng trong các môi trường học thuật và nghiên cứu, cũng như trong một số công ty chuyên về phân tích tài chính.
- C++: Ít phổ biến hơn ở Việt Nam so với Python và R, nhưng nó vẫn được sử dụng trong những ứng dụng yêu cầu hiệu suất cao, chẳng hạn như trong giao dịch tần suất cao (HFT) và các hệ thống giao dịch cần độ trễ thấp.
Ngoài ra còn có một số loại ngôn ngữ lập trình khác như C#, MATLAB…
Kiến thức tài chính
Mặc dù Quantitative Trading chủ yếu dựa trên mô hình toán học, nhà giao dịch vẫn cần hiểu rõ cách thức hoạt động của thị trường tài chính, các công cụ tài chính và các yếu tố ảnh hưởng đến giá cả.
- Cơ chế hoạt động của thị trường tài chính, các loại tài sản (cổ phiếu, trái phiếu, crypto) và các sàn giao dịch. Nắm vững các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến giá tài sản.
- Rủi ro là một phần không thể tránh khỏi trong giao dịch tài chính. Để thành công trong quant trading, nhà giao dịch cần nắm vững các kỹ thuật quản lý rủi ro để duy trì lợi nhuận trong dài hạn.
Đọc thêm: 05 phương pháp quản lý rủi ro trong Trading.
6 mô hình và chiến lược giao dịch định lượng phổ biến
6 chiến lược giao dịch quant trading phổ biến trong crypto phù hợp cho người mới là:
- Giao dịch thuận xu thế
- Giao dịch chênh lệch giá
- Giao dịch tần suất cao
- Giao dịch truy vết
- Giao dịch đảo chiều
- Giao dịch theo cặp
1/ Giao dịch thuận xu thế
Mô hình hoạt động sử dụng các mô hình toán học để xác định giá tài sản đang trong đà tăng hay giảm, thường được sử dụng trong các giao dịch ngắn hạn hoặc trung hạn.
2/ Giao dịch chênh lệch giá
Mô hình hoạt động tìm kiếm và khai thác các bất thường về giá giữa các tài sản tài chính có tương quan cao. Chẳng hạn, giá Bitcoin ở thị trường Nhật thấp hơn ở thị trường Mỹ, nhà đầu tư có thể mua Bitcoin ở Nhật và bán Bitcoin ở Mỹ.
Tìm hiểu thêm: Rủi ro của giao dịch chênh lệch giá trong Crypto.
3/ Giao dịch tần suất cao
Các thuật toán thực hiện hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu giao dịch trong khoảng thời gian rất ngắn (mili giây đến giây) để khai thác các bất thường về giá, thanh khoản, hoặc chênh lệch giá.
4/ Giao dịch truy vết
Tìm kiếm các giao dịch bất thường có tính chất lặp đi lặp lại, chẳng hạn một ví crypto mua 1 Bitcoin mỗi ngày vào lúc 9h sáng, hay cứ 10 phút lại có một giao dịch bán Bitcoin trị giá 1000,000 USD.
5/ Giao dịch đảo chiều
Khi giá của tài sản đang tăng và bắt đầu giảm, hoặc ngược lại, nhà giao dịch sẽ thực hiện giao dịch dựa trên sự đảo chiều này.
6/ Giao dịch theo cặp
Truy tìm các tài sản có mối tương quan với nhau và thực hiện giao dịch khi sự tương quan này mất đi do một sự kiện nào đó. Chẳng hạn, tài sản A và tài sản B có giá trị tương đồng nhau, khi tài sản A đột nhiên giảm giá, nhà giao dịch có thể tiến hành bán tài sản B và mua tài sản A, chờ tài sản A tăng giá trở lại.
Làm thế nào để bắt đầu với Quant Trading?
Để bắt đầu với Quant Trading, nhà giao dịch có thể phát triển và thực hiện các chiến lược giao dịch tự động trong thị trường tài chính như sau:
- Thu thập, phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình: Phân tích dữ liệu để khám phá và xác định các cơ hội giao dịch. Sau đó, phát triển mô hình dự đoán xu hướng giá, biến động thị trường…
- Phát triển và kiểm tra chiến lược giao dịch: Thiết kế và lập trình các chiến lược giao dịch dựa trên mô hình dự đoán vừa phát triển. Kiểm tra lại chiến lược (backtesting) với dữ liệu lịch sử để đánh giá hiệu quả và tối ưu hóa chiến lược.
- Triển khai chiến lược giao dịch: Triển khai các chiến lược giao dịch vào hệ thống giao dịch tự động. Theo dõi và điều chỉnh các chiến lược để đảm bảo hiệu suất và giảm thiểu rủi ro.
- Xây dựng kịch bản quản lý rủi ro: Phân tích, xác định và triển khai các biện pháp quản trị rủi ro như đặt lệnh chốt lời, lệnh dừng lỗ hay phòng vệ giá.
- Nghiên cứu và phát triển: Cập nhật, nghiên cứu phương pháp định lượng, công nghệ và xu hướng mới để cải thiện mô hình và chiến lược giao dịch.
Ưu điểm và nhược điểm của Quantitative Trading
Ưu điểm
Quant Trading có nhiều ưu điểm như sau:
- Tính chính xác cao: Sợ hãi và tham lam là những cảm xúc kìm hãm tư duy lý trí, thường dẫn đến thua lỗ. Đối với phương pháp Quant Trading, yếu tố cảm xúc và quyết định chủ quan của con người đã bị loại bỏ khỏi hoạt động giao dịch.
- Tự động hóa giao dịch: Với các thuật toán được lập trình sẵn, quá trình giao dịch được tự động hóa hoàn toàn, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho nhà đầu tư.
- Khả năng phân tích lượng dữ liệu lớn: Máy móc có khả năng xử lý và phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn mà con người không thể sánh kịp. Điều này giúp Quant Trading phát hiện ra các cơ hội giao dịch tiềm năng mà con người có thể dễ dàng bỏ qua.
Nhược điểm
Ngoài ra, Quant Trading cũng có một số nhược điểm:
- Phụ thuộc vào công nghệ: Quant Trading yêu cầu nhà giao dịch đầu tư vào công nghệ và cơ sở hạ tầng để gia tăng độ chính xác trong việc dự đoán thị trường.
- Rủi ro từ mô hình: Nếu không được tối ưu hóa hoặc không tính đến các yếu tố mới xuất hiện, các mô hình có thể đưa ra các quyết định giao dịch sai lầm.
- Thị trường biến động: Trong các giai đoạn thị trường biến động mạnh, các mô hình định lượng có thể hoạt động không hiệu quả hoặc đưa ra các tín hiệu giao dịch sai lệch.
FAQ về giao dịch định lượng
Quant Trading khác gì so với Algorithmic Trading?
Quant Trading và Algorithmic Trading (giao dịch thuật toán) là hai phương pháp giao dịch khác nhau, cụ thể:
Các dữ liệu nào thường được dùng trong Quant Trading?
Giá và khối lượng giao dịch là 2 dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất trong Quant Trading. Thế nhưng, các dạng dữ liệu khác như tâm lý thị trường, tỷ lệ lạm phát, lãi suất, các mô hình nến hay các chỉ báo kỹ thuật (RSI, MACD…) cũng có thể được sử dụng trong Quant Trading.
Ai sẽ phù hợp với Quant Trading?
Những người có kiến thức về toán học, phân tích kỹ thuật, mô hình tài chính, cách khai thác dữ liệu và tạo ra các hệ thống tự động sẽ phù hợp với Quant Trading.
Ngoài ra, việc quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình như C++, Java và Python là một lợi thế đối với bất cứ ai mong muốn phát triển mô hình giao dịch định lượng. Nếu muốn học Quant Trading, nhà giao dịch có thể bắt đầu tìm hiểu những kiến thức kể trên.
Một số công cụ Quantitative Trading thông dụng
Nhà giao dịch có thể phát triển và trải nghiệm phương pháp quant trading thông qua một số nền tảng như QuantLib, Amibroker, Bloomberg Terminal… Ngoài ra, máy tính nhà giao dịch cũng cần có cấu hình tốt, tương thích với các ngôn ngữ lập trình như Python, C++, Java…