Ở phần 1 Reviewsantot đã định nghĩa cho bạn về chiến lược đầu tư định lượng là gì. Ở phần 2 chúng ta hãy cùng tìm hiểu về cách sử dụng chiến lược này để đầu tư mang lại hiệu quả tối ưu. Cùng đón xem.
Nếu bạn chưa đón xem được phần 1, hãy khám phá ngay trong bài này: Chiến lược đầu tư định lượng là gì? (Phần 1)
Sử dụng trọng tài thống kê làm chiến lược đầu tư định lượng
Kinh doanh chênh lệch giá thống kê khai thác sự thiếu hiệu quả về giá giữa các công cụ tài chính liên quan. Cách tiếp cận này sử dụng các mô hình toán học để xác định sự thiếu hiệu quả, thường dựa vào dữ liệu lịch sử và phương pháp thống kê.
Mục đích của chiến lược
Ý tưởng cốt lõi của kinh doanh chênh lệch giá thống kê là tạo ra một danh mục đầu tư trung lập với thị trường. Chiến lược này nhằm mục đích thu lợi nhuận, bất kể xu hướng chung của thị trường. Điều này đạt được bằng cách nắm giữ các vị thế mua đối với những tài sản được định giá thấp và vị thế bán khống đối với những tài sản được định giá quá cao, từ đó giảm thiểu rủi ro thị trường.
Hình thức
Một hình thức chênh lệch thống kê phổ biến là giao dịch theo cặp, trong đó xác định hai cổ phiếu hợp nhất. Khi tỷ lệ giá giữa hai loại khác nhau so với giá trị trung bình lịch sử của nó, vị thế mua sẽ được thực hiện đối với cổ phiếu bị định giá thấp và vị thế bán sẽ được thực hiện đối với cổ phiếu được định giá quá cao. Mục đích là thu lợi nhuận khi tỷ lệ giá trở lại mức trung bình lịch sử của nó. Một biến thể của phương pháp này là sự đảo ngược giá trị trung bình, trong đó những tài sản đã thay đổi đáng kể so với mức trung bình lịch sử của chúng dự kiến sẽ quay trở lại mức trung bình đó theo thời gian.
Đặc điểm
Chiến lược kinh doanh chênh lệch giá thống kê phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và độ tin cậy của các phương pháp thống kê liên quan.
Những chiến lược này cũng nhạy cảm với chi phí giao dịch nếu chúng liên quan đến các giao dịch thường xuyên. Phí môi giới hoặc chênh lệch giá chào bán có thể ảnh hưởng đáng kể đến tiềm năng lợi nhuận từ các chiến lược chênh lệch giá thống kê khi chúng yêu cầu khối lượng giao dịch lớn trong thời gian ngắn. Bất chấp những thách thức này, kinh doanh chênh lệch giá thống kê vẫn là một chiến lược phổ biến vì lập trường trung lập với thị trường và tiềm năng thu được lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro cao.
Sử dụng đầu tư nhân tố làm chiến lược đầu tư định lượng
Đầu tư theo yếu tố tập trung vào việc lựa chọn chứng khoán dựa trên các yếu tố có liên quan đến lợi nhuận cao hơn. Đây có thể là kinh tế vĩ mô, chẳng hạn như lãi suất hoặc lạm phát, hoặc dựa trên phong cách, chẳng hạn như giá trị, quy mô và động lượng. Chiến lược này nhằm mục đích xác định và khai thác một cách có hệ thống các yếu tố này để tạo ra lợi nhuận vượt mức so với tiêu chuẩn hoặc để đạt được các mục tiêu đầu tư cụ thể.
Dưới đây là một số yếu tố thường được sử dụng
- Yếu tố giá trị: Yếu tố này tập trung vào các cổ phiếu bị định giá thấp bằng cách sử dụng các số liệu như giá trên thu nhập hoặc tỷ lệ giá trên sổ sách.
- Yếu tố động lượng: Điều này liên quan đến việc nhắm mục tiêu các cổ phiếu có hiệu suất giá mạnh mẽ trong một khung thời gian cụ thể.
- Yếu tố quy mô: Yếu tố này tập trung vào các công ty nhỏ hơn có xu hướng có tiềm năng tăng trưởng cao hơn.
- Yếu tố chất lượng: Điều này được sử dụng để xem xét các công ty có nền tảng cơ bản tuyệt vời, chẳng hạn như lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cao, nợ thấp và thu nhập ổn định.
- Yếu tố biến động: Yếu tố này tập trung vào các cổ phiếu có độ biến động thấp, ít nhạy cảm với biến động của thị trường.
Đầu tư nhân tố đã trở nên phổ biến nhờ cách tiếp cận có hệ thống và tiềm năng vượt trội so với các tiêu chuẩn. Tuy nhiên, các yếu tố đều trải qua các chu kỳ hoạt động kém hiệu quả và hoạt động quá mức, và có thể có những giai đoạn mà danh mục đầu tư tập trung vào yếu tố sẽ không đạt được mục tiêu của nó. Do đó, nhiều nhà đầu tư lựa chọn phương pháp tiếp cận đa yếu tố để đa dạng hóa danh mục đầu tư và giảm thiểu rủi ro.
Sử dụng phương pháp tiếp cận rủi ro ngang bằng như một chiến lược đầu tư định lượng
Cách tiếp cận ngang bằng rủi ro tìm cách phân bổ vốn dựa trên rủi ro của từng tài sản trong danh mục đầu tư thay vì dựa trên lợi nhuận kỳ vọng. Mục tiêu là cân bằng rủi ro giữa các loại tài sản khác nhau như cổ phiếu, trái phiếu, hàng hóa và các khoản đầu tư thay thế. Do đó, chiến lược này tăng cường đa dạng hóa danh mục đầu tư và có khả năng cải thiện lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro.
Vốn chủ sở hữu thường chiếm ưu thế trong hồ sơ rủi ro trong danh mục đầu tư truyền thống, khiến nó dễ bị biến động trên thị trường. Tính ngang bằng rủi ro giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng đòn bẩy để tăng đầu tư vào các tài sản có rủi ro thấp hơn như trái phiếu. Điều này sẽ giúp bù đắp những đóng góp rủi ro từ mỗi loại tài sản. Chiến lược này thường sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao và có thể sử dụng các công cụ phái sinh để đạt được mức cân bằng rủi ro mong muốn.
Tuy nhiên, cách tiếp cận ngang bằng rủi ro vẫn có nhược điểm. Việc ước tính các thông số rủi ro và mối tương quan giữa các tài sản rất nhạy cảm, có thể thay đổi theo thời gian.
Việc sử dụng đòn bẩy có thể làm tăng tổn thất trong điều kiện thị trường bất lợi. Bất chấp những phức tạp này, các nhà giao dịch và nhà đầu tư vẫn sử dụng phương pháp tiếp cận rủi ro ngang bằng vì nó có xu hướng mang lại lợi nhuận ổn định và đa dạng hơn.
Sử dụng Machine Learning như một chiến lược đầu tư định lượng
Kỹ thuật học máy đã thay đổi cách nhìn của nhiều người về chiến lược đầu tư định lượng. Họ sử dụng các thuật toán tính toán để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ như một phần của quyết định đầu tư. Chiến lược này bao gồm các kỹ thuật học tập có giám sát, không giám sát và tăng cường để xác định các mô hình, sự bất thường và tín hiệu dự đoán trên thị trường tài chính. Những kỹ thuật này có thể được áp dụng cho các số liệu tài chính truyền thống, dữ liệu thay thế hoặc cả hai để dự đoán giá tài sản, quản lý rủi ro và cải thiện danh mục đầu tư.
Sử dụng máy học trong đầu tư định lượng có thể tự động hóa các quyết định phức tạp, có khả năng nâng cao hiệu suất và hiệu suất của một số chiến lược đầu tư nhất định. Ví dụ: thuật toán học máy có thể phân tích cảm xúc trên mạng xã hội, các bài báo và thậm chí cả hình ảnh vệ tinh để đạt được lợi thế cạnh tranh.
Việc sử dụng nó có 1 số rủi ro, chẳng hạn như trang bị quá mức, rình mò dữ liệu và nhu cầu về các giao thức kiểm tra ngược mạnh mẽ. Chiến lược này cũng đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể và chuyên môn về tài chính và học máy.
Bất chấp những thách thức này, tiềm năng dự đoán tốt hơn và lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro đã khiến học máy ngày càng trở nên phổ biến đối với các nhà phân tích, quỹ phòng hộ, nhà quản lý tài sản và nhà đầu tư cá nhân.
Sử dụng trí tuệ nhân tạo làm chiến lược đầu tư định lượng
AI đã nhanh chóng chiếm vị trí trung tâm trong lĩnh vực đầu tư định lượng, cung cấp một loạt kỹ thuật phức tạp để phân tích thị trường tài chính.
Các thuật toán AI có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để xác định xu hướng thị trường, sự bất thường và tín hiệu dự đoán. Các thuật toán này có thể thích ứng với việc thay đổi điều kiện thị trường, từ đó có khả năng nâng cao hiệu suất và hiệu quả của một số chiến lược đầu tư nhất định.
Các ứng dụng AI cho đầu tư định lượng vượt xa các số liệu tài chính truyền thống. Hệ thống AI có thể phân tích các nguồn dữ liệu thay thế từ các nguồn tin tức và mạng xã hội để mang lại lợi ích cho nhà đầu tư. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một tập hợp con của AI, được sử dụng để phân tích dữ liệu văn bản, chẳng hạn như bản ghi cuộc gọi thu nhập và tin tức tài chính để tạo tín hiệu giao dịch.
Tuy nhiên, sử dụng AI có những thách thức chẳng hạn như trang bị quá mức, tức là khi AI phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu lịch sử trong một môi trường đã thay đổi và việc rình mò dữ liệu, một dạng can thiệp thống kê. Hơn nữa, nguồn lực tính toán và chuyên môn cần thiết để sử dụng AI trong chiến lược đầu tư là rất đáng kể.
Tuy nhiên, thật dễ hiểu tại sao cộng đồng đầu tư đang thảo luận về việc sử dụng AI làm công cụ, nhờ tính linh hoạt và khả năng dự đoán của nó.
Nói tóm lại
Chiến lược đầu tư định lượng đã từng là một thị trường ngách trên thị trường tài chính, cung cấp cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để ra quyết định đầu tư, nhưng đã trở thành trung tâm của thế giới tài chính ngày nay. Những chiến lược này tận dụng các mô hình toán học, phân tích thống kê và thuật toán tính toán để xác định cơ hội thị trường và quản lý rủi ro. Từ các phương pháp truyền thống như động lượng và đảo ngược trung bình đến các kỹ thuật tiên tiến liên quan đến học máy và trí tuệ nhân tạo, đầu tư định lượng cung cấp một bộ công cụ đa dạng cho các nhà đầu tư tổ chức và bán lẻ.
Sự hấp dẫn của đầu tư định lượng nằm ở tính công bằng và khả năng kiểm tra lại các chiến lược trước khi thực hiện. Tuy nhiên, có những cạm bẫy cần theo dõi, bao gồm rủi ro mô hình, trang bị quá mức và những thay đổi trên thị trường có thể làm đảo lộn nhiều mô hình.
Khi công nghệ tiến bộ, các chiến lược này có thể sẽ trở nên tinh vi hơn, cung cấp cho các nhà đầu tư các công cụ mới để phân bổ tài sản và quản lý rủi ro.
Theo dõi reviewsantot.com để được cập nhật nhanh chóng các tin tức mới nhất về thị trường đầu tư tại các trang thông tin dưới đây:
- Website: https://reviewsantot.com/
- Fanpage: https://www.facebook.com/reviewsantot/