Giao dịch định lượng là gì? Những đặc điểm cần lưu ý

1. Giao dịch định lượng là gì?

Khái niệm giao dịch định lượng:

Giao dịch định lượng bao gồm các chiến lược giao dịch dựa trên phân tích định lượng, sử dụng công thức toán học và việc tính toán siêu tốc để xác định những cơ hội giao dịch. Giá và khối lượng là hai trong số các dữ liệu đầu vào phổ biến được sử dụng trên các mô hình toán học trong phân tích định lượng.

Bởi vì giao dịch định lượng thường được sử dụng bởi các tổ chức tài chính và quỹ phòng hộ, nên những giao dịch thường lớn và liên quan đến việc thực hiện mua và bán hàng trăm nghìn cổ phiếu và những chứng khoán khác. Tuy vậy, giao dịch định lượng đang ngày càng được sử dụng phổ biến hơn bởi các nhà đầu tư nhỏ lẻ.

Giao dịch định lượng trong tiếng Anh gọi là gì?

Giao dịch định lượng trong tiếng Anh gọi là quantitative trading.

2. Nội dung của giao dịch định lượng:

Những kĩ thuật giao dịch định lượng gồm có giao dịch tần suất cao, giao dịch thuật toán và kinh doanh chênh lệch giá theo thống kê. Trong đó:

– Giao dịch tần suất cao là phương pháp giao dịch sử dụng những chương trình máy tính mạnh để thực hiện một số lượng lớn giao dịch trong vòng chưa đầy một giây. Những thuật toán phức tạp sẽ được sử dụng để phân tích nhiều thị trường một lúc và lệnh sẽ được thực hiện dựa theo điều kiện thị trường.

– Giao dịch thuật toán (hay kinh doanh bằng thuật toán) là quy trình thực hiện lệnh bằng cách sử dụng những chỉ thị giao dịch tự động và đã được lập trình trước cho các biến số như giá cả, thời điểm, và khối lượng. Một thuật toán là một tập hợp những cách để giải quyết một vấn đề. Những thuật toán máy tính sẽ gửi từng phần của một lệnh vào thị trường theo thời gian.

Giao dịch thuật toán sử dụng những công thức phức tạp, cùng với các mô hình toán học và sự giám sát của con người, để đưa ra quyết định mua hoặc bán một chứng khoán trên sàn. Những người giao dịch thuật toán thông thường sẽ tận dụng sức mạnh công nghệ của giao dịch tần suất cao, có thể giúp một công ty có thể thực hiện khoảng mười nghìn giao dịch mỗi giây.

Giao dịch thuật toán có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp như hỗ trợ thực hiện lệnh, kinh doanh chênh lệch giá hay các chiến lược giao dịch theo xu hướng.

– Kinh doanh chênh lệch giá về cơ bản là mua chứng khoán ở một thị trường và đồng thời bán nó ở một thị trường khác với giá cao hơn, nhờ đó thu được lợi nhuận từ sự chênh lệch tạm thời về giá. Đây được coi là lợi nhuận phi rủi ro cho nhà đầu tư hoặc người thực hiện giao dịch chứng khoán. Trong trường chứng khoán, những người giao dịch thường cố gắng tận dụng tối đa các cơ hội chênh lệch giá. Một người có thể mua cổ phiếu trên một thị trường ngoại hối mà giá chưa được điều chỉnh trong khi tỉ giá hối đoái liên tục biến động. Chính bởi vì thế mà giá của cổ phiếu trên thị trường ngoại hối bị định giá thấp so với giá trên sàn giao dịch trong nước và người đó có thể kiếm được lợi nhuận từ sự chênh lệch này.

Các kĩ thuật này thông thường rất nhanh và cũng nhắm đến những khoản đầu tư ngắn hạn. Nhiều chủ thể là những người giao dịch định lượng thì quen thuộc hơn với các công cụ định lượng, như là đường trung bình trượt hoặc những bộ dao động.

Những người giao dịch định lượng thông thường sẽ tận dụng những công nghệ hiện đại, toán học và các bộ dữ liệu tổng quát có sẵn để nhằm mục đích đưa ra quyết định giao dịch hợp lí.

Những người giao dịch định lượng lựa chọn một kĩ thuật giao dịch và tạo ra mô hình toán học của nó, sau đó các chủ thể này phát triển một chương trình máy tính áp dụng mô hình này trên dữ liệu thị trường trong quá khứ. Mô hình này sẽ được backtest và được tối ưu hóa. Nếu đã đạt được kết quả mong muốn, hệ thống này sẽ được sử dụng trên thị trường thực tế bằng số vốn thực.

Cách thức hoạt động của mô hình giao dịch định lượng có thể sẽ được diễn tả bằng cách so sánh tương tự. Hãy xem xét một bài dự báo thời tiết mà trong đó các chủ thể là những nhà khí tượng học dự báo rằng có 90% trời sẽ mưa trong khi trời đang sáng. Các chủ thể là những nhà khí tượng học đưa ra kết luận trái ngược này bằng cách thực hiện việc thu thập và phân tích dữ liệu khí hậu từ các bộ cảm biến trong khu vực.

Một sự phân tích định lượng bằng máy tính cũng sẽ phát hiện ra các mô hình cụ thể trong dữ liệu. Khi những mô hình này tương tự như các mô hình đã từng phát hiện trong dữ liệu khí hậu quá khứ và 90 trên 100 trường hợp là trời sẽ mưa, thì nhà khí tượng học có thể tự tin đưa ra những kết luận, có độ chính xác 90%.

Các chủ thể là những người giao dịch định lượng cũng áp dụng quy trình tương tự vào thị trường tài chính để có thể đưa ra quyết định giao dịch.

3. Tìm hiểu về phân tích định lượng:

Ta hiểu về phân tích định lượng như sau:

Phân tích định lượng là một danh từ.

Phân tích định lượng được hiểu là quá trình đánh giá khách hàng về các điều kiện vay vốn và hoàn trả nợ vay theo mặt định lượng, trên cơ sở đó sẽ đưa ra quyết định cho vay và giám sát khoản vay của các ngân hàng.

Các chỉ tiêu tài chính trong phân tích định lượng được chia thành năm nhóm lớn cụ thể như sau:

– Nhóm 1: Các chỉ tiêu phản ánh khả năng trả nợ ngắn hạn hay tính thanh khoản của doanh nghiệp (Short-term solvency or liquidity ratios).

– Nhóm 2: Các chỉ tiêu phản ánh khả năng trả nợ dài hạn hay đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp (Long-term solvency or financial leverage ratios).

– Nhóm 3: Các chỉ tiêu phản ánh hiệu quả quản lí tài sản của doanh nghiệp (Asset management or turnover ratios).

– Nhóm 4: Các chỉ tiêu phản ánh mức sinh lời (Profitability ratios).

– Nhóm 5: Các chỉ tiêu phản ánh giá trị thị trường của doanh nghiệp (Market value ratios).

Phân tích định lượng trong Tiếng Anh là gì?

Phân tích định lượng là một danh từ, trong tiếng Anh được dùng bởi cụm từ Quantitative Analysis.

4. Các mô hình hiện đại của phân tích định lượng:

– Hạn chế của phân tích định lượng dựa trên các tiêu chí tài chính:

Hiện nay, phân tích định lượng cũng dựa trên các tiêu chí tài chính được xem là phương pháp truyền thống và phổ biến, tuy nhiên, phương pháp truyền thống và phổ biến cũng bộc lộ những nhược điểm nhất định, chẳng hạn như:

+ Kết quả các chỉ tiêu tài chính phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu được dùng để tính, trong khi đó, chất lượng các dữ liệu lại do vô số các yếu tố chủ quan và khách quan quyết định.

+ Việc chọn ra nhóm doanh nghiệp tương đồng với doanh nghiệp đang xét để so sánh là việc làm tốn nhiều công sức và không phải lúc nào cũng khả thi.

+ Kết luận trên cơ sở phân tích từng chỉ tiêu riêng lẻ có thể cho những kết quả đối nghịch, trong khi đó, các chỉ tiêu lại không có sự liên kết chặt chẽ với nhau.

Nói chung lại phương pháp truyền thống tỏ ra vừa mất thời gian, tốn kém, lại mang tính chủ quan, chính vì vậy, ngân hàng không ngừng cải tiến phương pháp đánh giá khách hàng để ra các quyết định cho vay.

Tuy nhiên, nhiều ngân hàng khi cấp tín dụng cho công ty vẫn tiếp tục sử dụng chủ yếu phương pháp truyền thống để đánh giá rủi ro tín dụng. Rủi ro tín dụng được hiểu là khả năng người đi vay không trả được nợ với người cho vay khi đến thời hạn thanh toán. Rủi ro tín dụng là cụm từ rất hay được nhắc đến trong hoạt động cho vay của ngân hàng với các doanh nghiệp hoặc đối với các doanh nghiệp với nhau.

– Mô hình cho điểm để lượng hóa rủi ro tín dụng người vay:

Ngày nay, một số ngân hàng đã sử dụng mô hình cho điểm để lượng hóa rủi ro tín dụng người vay. Mô hình cho điểm có ưu điểm so với phương pháp truyền thống ở chỗ là, nó cho phép xử lí nhanh chóng một khối lượng lớn các đơn xin vay, với chi phí thấp, khách quan, do đó góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng ngân hàng.

Các mô hình cho điểm tín dụng sử dụng các số liệu phản ánh những đặc điểm của người vay để lượng hóa xác suất vỡ nợ cũng như phân loại người vay thành các nhóm có mức độ rủi ro khác nhau. Để sử dụng các mô hình này, nhà quản lí phải xác định được các tiêu chí về kinh tế và tài chính liên quan đến rủi ro tín dụng đối với từng nhóm khách hàng cụ thể.

Đối với tín dụng tiêu dùng, các tiêu chí đó có thể là thu nhập, tài sản, tuổi tác, giới tính, nghề nghiệp và nơi ở. Đối với tín dụng công ty, thì các chỉ tiêu tài chính (như hệ số đòn bẩy…) thường là các chỉ tiêu chủ yếu.

Sau khi các tiêu chí đã được xác định, kĩ thuật thống kê sẽ được sử dụng để lượng hóa (cho điểm) xác suất rủi ro tín dụng hoặc để phân hạng rủi ro tín dụng.