“Định lượng” là một cụm từ mang tính thời thượng, kiểu như blockchain hay 4.0 vậy. Tuy nhiên, công việc định lượng thực sự như thế nào thì rất ít người nắm rõ.

Giới thiệu về Mathew Verdouw

Mathew Verdouw, CMT, CFTe là nhà sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Optuma. Ông đã nghiên cứu và ứng dụng phân tích kỹ thuật trong hơn 20 năm. Với hiểu biết của một cựu kỹ sư máy tính, ông đã lập trình được hệ thống định lượng của riêng mình. Hệ thống này được các trader cá nhân cũng như các tổ chức đầu tư lớn sử dụng rộng rãi.

Gần đây, Mathew Verdouw trở thành người đầu tiên trên thế giới dạy luyện thi chương trình CMT ở cả 3 cấp độ. Sự trải nghiệm lâu dài với phân tích kỹ thuật kết hợp với khả năng lập trình vững chắc của ông đã tạo ra những góc nhìn mới đầy thú vị.

Mathew Verdouw có niềm tin tuyệt đối rằng còn rất nhiều điều cần phải khám phá trong lĩnh vực phân tích kỹ thuật. Các chuyên viên phân tích kỹ thuật phải là những người đi đầu trong việc phát triển các hệ thống định lượng. Bên cạnh chứng chỉ CMT, ông cũng lấy được chứng chỉ CFTe.

Chuyên gia định lượng Mathew Verdouw. Nguồn: Optuma

Ba câu hỏi quan trọng đối với người làm định lượng

Theo Mathew Verdouw, chúng ta có ba câu hỏi cần phải trả lời một cách rõ ràng và thẳng thắn trước khi bắt đầu xây dựng một hệ thống định lượng hoàn chỉnh:

Tại sao phải test hệ thống?

Việc back-test là không đủ đảm bảo cho thành công?

Hệ thống giao dịch của tôi có thực sự tạo ra lợi nhuận?

Chúng ta sẽ lần lượt đi trả lời từng câu hỏi trong phần tiếp theo của bài viết này.

Tại sao phải test hệ thống?

Trong thời đại khoa học dữ liệu, khách hàng tiềm năng cũng như khách hàng hiện hữu luôn có nhu cầu về việc đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống một cách khách quan. Các con số cụ thể rõ ràng là thuyết phục hơn những lập luận suông.

Các định kiến chủ quan có thể làm xáo trộn nhận thức và khiến chúng ta đi sai hướng vào một số thời điểm. Các nghiên cứu của Giáo sư Daniel Kahneman (Nobel Kinh tế 2002) và Giáo sư Robert Shiller (Nobel Kinh tế 2013) đều cho thấy những định kiến và khuynh hướng tâm lý xấu có thể dẫn đến các hành vi đầu tư sai lầm.

Nguồn: Test Origen

Sự phát triển nhanh chóng của các quỹ Smart Beta ETFs

Smart Beta ETFs là loại quỹ ETF (Exchange-Traded Fund) sử dụng hệ thống dựa trên các quy tắc được thiết lập sẵn để chọn đối tượng được đưa vào danh mục đầu tư của quỹ. Quỹ ETF là một loại quỹ mô phỏng theo một chỉ số như S&P 500, Nasdaq…

Các Smart Beta ETFs được xây dựng trên mô hình các quỹ ETF truyền thống và điều chỉnh các thành phần nắm giữ của quỹ dựa trên các số liệu tài chính được tính toán theo các thuật toán xác định từ trước. Nhiều nhà đầu tư không có đủ kiên nhẫn và thời gian để tìm hiểu cũng như học hỏi việc phân tích cổ phiếu. Chọn Smart Beta ETFs để đầu tư sẽ là một lựa chọn không tồi cho họ.

Phân tích kỹ thuật phải từng bước tự động hóa

Việc đầu tư vào các quỹ Smart Beta ETFs về cơ bản là một chiến lược đầu tư cơ bản được tự động hóa. Vì vậy, phân tích kỹ thuật muốn tồn tại và phát triển trong thời đại mới thì nó cũng cần phải tự động hóa và định lượng nhiều hơn nữa. Những phân tích mang tính thủ công trên các đồ thị giá (price chart) riêng lẻ đã không còn bắt kịp sự phát triển mạnh mẽ của một thế giới mà công nghệ thay đổi liên tục.

Nếu chúng ta có được một chiến lược phân tích kỹ thuật tự động và chứng tỏ được rằng nó sinh lợi tốt hơn việc phân tích đồ thị kiểu ngẫu nhiên thì đó là cơ hội lớn để kiếm tiền. Tuy nhiên, khi những nhà phân tích kỹ thuật muốn thử nghiệm một ý tưởng, họ sẽ bắt đầu làm back-test với nó. Điều này chưa hẳn là tốt!

Back-test là không đủ

Theo quan điểm của tôi thì việc back-test là không đủ đảm bảo cho thành công trong tương lai. Nó như kiểu Thử và Sai trong tự nhiên. Đây là cơ chế để các giống loài tồn tại và tiến hóa. Đây là một cơ chế tốt nhưng vấn đề là phải mất rất nhiều thời gian để phát triển.

Trong các tác phẩm của Giáo sư Genrikh Saulovich Altshuller có đề cập đến sự giới hạn của phương pháp Thử và Sai (Trial And Error Method). Vì vậy, người thử nghiệm phải có nguồn tài chính lớn hoặc thời gian thử nghiệm rất dài thì may ra bạn mới có thể tìm ra phương pháp phù hợp cho mình.

Sự phụ thuộc lối mòn cũng là một vấn đề lớn đối với back-test. Người giải bài toán chỉ dựa trên suy nghĩ tự nhiên, dựa trên kinh nghiệm và sự liên tưởng của mình chứ không hẳn dựa trên việc phân tích, tìm hiểu tình huống một cách đúng đắn, khoa học.

Minh họa Phương pháp Thử và Sai. Nguồn: PGS.TS Phan Dũng

Chúng ta cần chia công việc thành các bước riêng biệt và phân tích kết quả ở mỗi bước. Tôi đề xuất một quy trình 4 bước cho quá trình test hệ thống giao dịch:

Bước 1 – Idea Generation: Trong quá trình theo dõi đồ thị chứng khoán/hàng hóa, nhà phân tích sẽ hình thành nên các ý tưởng đầu tư, các giả thuyết dựa trên chất liệu là các công cụ, chỉ báo kỹ thuật. Dĩ nhiên, bạn phải sáng tạo nên các chỉ báo mới chứ không thể chỉ đơn giản là kết hợp các chỉ báo cũ với nhau.

Bước 2 – Signal Testing: Người test cần kiểm tra các quy tắc giao dịch xem có lỗi logic nào xảy ra ở đây không? Có những tình huống đặc biệt nào cần quan tâm?

Bước 3 – Trade Testing: Một hệ thống hoạt động xuất sắc trong điều kiện bình thường nhưng sai lầm khi có khủng hoảng hoặc những đợt sụt giảm lớn của thị trường thì chưa chắc đã là một hệ thống tốt.

Bước 4 – Back Testing: Nếu tiến tới back-test một cách quá nhanh chóng, chúng ta có thể bỏ qua các vấn đề ở trên.

Hệ thống giao dịch của tôi có thực sự tạo ra lợi nhuận?

Đây là câu hỏi quan trọng nhất mà chúng ta cần phải trả lời. Rõ ràng là nhà đầu tư hay chuyên viên phân tích xây dựng một hệ thống không phải để biểu diễn. Họ xây dựng nó để kiếm tiền (make money).

Nếu không kiếm được tiền và sinh ra giá trị mới thì mọi hệ thống sẽ sụp đổ. Khi đó thì hệ thống của bạn ở một khía cạnh nào đó sẽ khá giống như một hệ thống lừa đảo đa cấp núp bóng đầu tư tài chính (ponzi).

Khách hàng của bạn có kiếm được lợi nhuận trong thời gian dài theo chỉ dẫn của hệ thống?

Hệ thống của bạn có tốt hơn so với đầu tư vào các quỹ đầu tư thụ động mô phỏng chỉ số chung của thị trường?

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta sẽ cùng xem xét một số thống kê thú vị trong phần sau.

Vietstock