Chiến lược đầu tư định lượng sử dụng các mô hình toán học và thuật toán để xác định các cơ hội đầu tư. Những chiến lược này nên có hệ thống và loại bỏ nhiều yếu tố cảm xúc khỏi đầu tư. Một số cách tiếp cận phổ biến đối với các chiến lược đầu tư định lượng bao gồm chênh lệch giá thống kê, đầu tư nhân tố, chẵn lẻ rủi ro, học máy và trí tuệ nhân tạo (AI).
Cùng Reviewsantot nhận định chiến lược đầu tư định lượng tại bài viết dưới đây.
Lịch sử đầu tư định lượng
Lịch sử của đầu tư định lượng và những cột mốc quan trọng của nó, theo một nghĩa nào đó, cũng là lịch sử của hệ thống thị trường hiện đại. Giống như ngành kinh tế học đang định lượng các mô hình và phương pháp của nó trong thời kỳ hậu Thế chiến thứ hai, các mô hình toán học đã được giới thiệu trong cộng đồng tài chính để xác định các khoản đầu tư bị định giá thấp. Năm 1952, Harry Markowitz đã đặt nền móng cho lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại, chứng minh tầm quan trọng của việc đa dạng hóa trong việc giảm thiểu rủi ro. Mười hai năm sau, William Sharpe giới thiệu mô hình định giá tài sản vốn, khẳng định rằng lợi nhuận cao hơn đòi hỏi phải đối mặt với rủi ro nhiều hơn.
Sau đó, vào năm 1973, Fischer Black, Robert Merton và Myron Scholes đã phát minh ra mô hình Black-Scholes để định giá quyền chọn, phương pháp toán học đầu tiên được sử dụng rộng rãi để tính giá trị lý thuyết của hợp đồng quyền chọn.
Sự gia tăng sức mạnh tính toán đang bị ảnh hưởng như thế nào?
Những tiến bộ này, cùng với sự gia tăng sức mạnh tính toán trong những năm 1960 và 70, đã mang lại cho các nhà phân tích tài chính và nhà kinh tế lượng, sau này gọi là “quant”, khả năng tạo ra các thuật toán và mô hình phức tạp hơn bao giờ hết. Các công ty tài chính giờ đây có thể quản lý rủi ro và xác định các cơ hội đầu tư trên quy mô rộng hơn nhiều. Vào những năm 1980 và 1990, các quỹ phòng hộ đã áp dụng các phương pháp định lượng như một phần chiến lược của họ, dẫn đến sự bùng nổ của các công ty như Renaissance Technologies của Jim Simon. Điều này mang lại sự chú ý nhiều hơn đến cách các phương pháp dựa trên dữ liệu có thể mang lại lợi nhuận đáng kể.
Lĩnh vực đầu tư định lượng có những tranh cãi và thất bại gì?
Tuy nhiên, lĩnh vực đầu tư định lượng cũng có những tranh cãi và thất bại. Sự sụp đổ của thị trường chứng khoán năm 1987 một phần được cho là do giao dịch trên máy tính, và sự sụp đổ của các quỹ phòng hộ như Askin Capital Management năm 1994 và Long Term Capital Management năm 1998 đã được các nhà phê bình sử dụng để đặt câu hỏi về rủi ro của các phương pháp định lượng.
Đối với một số người, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã bộc lộ mối nguy hiểm lớn khi phụ thuộc quá nhiều vào các mô hình này, vì chúng đã không thể dự đoán hoặc giải thích được nguyên nhân của cuộc khủng hoảng sắp tới. Các phương pháp định lượng ngày càng trở nên phức tạp, sử dụng các thuật toán tiên tiến và mô hình định giá phái sinh mà nếu được áp dụng rộng rãi có thể dẫn đến rủi ro hệ thống. Các nhà phê bình sau đó cáo buộc lượng tử có vai trò quan trọng trong sự sụp đổ năm 2008.
Các cuộc khủng hoảng năm 2008 đang ảnh hưởng như thế nào?
Sau cuộc khủng hoảng năm 2008, người ta tập trung vào việc tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn và kết hợp rủi ro đuôi (các sự kiện hiếm gặp nhưng cực đoan) vào các mô hình đầu tư được định lượng. Trong những năm gần đây, đầu tư định lượng đã xuất hiện trên đỉnh của một cuộc cách mạng khác khi học máy và AI được tích hợp vào việc áp dụng và tạo ra các mô hình tài chính. Những công nghệ này hứa hẹn những cải tiến to lớn trong việc sử dụng phân tích dữ liệu nhưng gây ra những lo ngại về đạo đức và khả năng gia tăng rủi ro hệ thống.
Jian Guo, Saizhuo Wang, Lionel M. Ni, Heung-Yeung Shum, “Lượng 4.0: Đầu tư định lượng kỹ thuật với trí tuệ nhân tạo tự động, có thể giải thích và dựa trên tri thức”
Khi các thuật toán trở nên phức tạp và tự chủ hơn, mối lo ngại ngày càng tăng về việc ai xử lý các quyết định được đưa ra và các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, công bằng và minh bạch của dữ liệu đã thu hút được sự chú ý rộng rãi hơn của công chúng. Ngoài ra còn có lo ngại rằng AI sử dụng các chiến lược tiên tiến như vậy thậm chí có thể không được các chuyên gia hiểu rõ, chứ đừng nói đến những người ra quyết định kinh tế quan trọng khác.
Đầu tư định lượng có lịch sử đổi mới, rủi ro và các phương pháp phát triển. Nó tiếp tục là chủ đề được ngưỡng mộ và giám sát chặt chẽ vì vai trò ngày càng quan trọng của nó trong thị trường tài chính toàn cầu.
Các loại chiến lược đầu tư định lượng
Mỗi chiến lược đầu tư định lượng đều có đặc điểm rủi ro-lợi nhuận riêng và phù hợp với các điều kiện thị trường khác nhau. Việc lựa chọn từng tùy thuộc vào mục tiêu của công ty hoặc cá nhân, mức độ chấp nhận rủi ro và nguồn lực tính toán. Một số chiến lược đầu tư định lượng bao gồm:
- Kinh doanh chênh lệch giá thống kê: Tìm cách tận dụng sự thiếu hiệu quả của thị trường thông qua các mô hình thống kê tiên tiến
- Đầu tư theo yếu tố: Nhắm mục tiêu vào các yếu tố thúc đẩy lợi nhuận cụ thể—như giá trị, quy mô và động lượng—để tạo danh mục đầu tư
- Cân bằng rủi ro: Nhằm mục đích cân bằng danh mục đầu tư bằng cách phân bổ tài sản dựa trên rủi ro thay vì vốn
- Học máy: Triển khai các thuật toán để sàng lọc các tập dữ liệu khổng lồ nhằm kiểm tra độ chính xác và hiệu quả của các mô hình tài chính
- Trí tuệ nhân tạo: Mở rộng khả năng học máy để mô phỏng quá trình ra quyết định giống con người, tăng thêm độ phức tạp và khả năng thích ứng cho các chiến lược tài chính
Ưu điểm của chiến lược đầu tư định lượng
Chiến lược đầu tư định lượng mang lại một số lợi thế khiến chúng trở nên hấp dẫn:
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Chiến lược đầu tư định lượng dựa trên các mô hình và thuật toán toán học, được cho là làm giảm ảnh hưởng của cảm xúc và thành kiến trong các quyết định đầu tư. Vì vậy, nó sẽ dẫn đến việc ra quyết định hợp lý và nhất quán hơn.
- Đa dạng hóa và quản lý rủi ro: Những chiến lược này liên quan đến việc giao dịch các loại tài sản hoặc công cụ tài chính khác nhau, giúp đa dạng hóa danh mục đầu tư. Các kỹ thuật quản lý rủi ro tiên tiến cũng được sử dụng để nâng cao hồ sơ khen thưởng rủi ro.
- Hiệu quả và dễ thích ứng: Các công cụ đầu tư định lượng có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng, giúp phương pháp này đạt hiệu quả cao. Những công cụ này có thể được áp dụng cho các điều kiện thị trường rất khác nhau.
- Minh bạch và được kiểm tra lại: Bản chất dựa trên quy tắc của các chiến lược đầu tư định lượng mang lại sự minh bạch hơn cho các phương pháp tiếp cận của nó. Những chiến lược này cũng có thể được kiểm tra lại dựa trên dữ liệu lịch sử để đánh giá hiệu quả của chúng.
Nhược điểm của chiến lược đầu tư định lượng
Chiến lược đầu tư định lượng có thể mang lại nhiều lợi thế, nhưng chúng có những hạn chế:
- Rủi ro mô hình: Các mô hình định lượng dựa trên dữ liệu lịch sử và có các giả định có thể không đúng trong tương lai, đồng thời các mô hình sai sót có thể dẫn đến tổn thất đáng kể. Quá khớp là một vấn đề phổ biến trong đó mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu trong quá khứ nhưng lại kém khi trình bày các sự kiện mới.
- Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Hiệu quả của chiến lược định lượng phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và tính kịp thời của dữ liệu được sử dụng. Lỗi dữ liệu có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của chiến lược.
- Độ phức tạp tính toán: Những chiến lược này thường đòi hỏi sức mạnh tính toán và chuyên môn đáng kể về lập trình và khoa học dữ liệu, điều mà không phải nhà đầu tư nào cũng có thể tiếp cận được.
Tác động đến thị trường và tính thanh khoản như thế nào?
- Tác động đến thị trường và tính thanh khoản: Một số chiến lược đầu tư định lượng có thể tác động đến giá thị trường, dẫn đến chi phí giao dịch cao hơn. Ngoài ra, một số chiến lược có thể yêu cầu giao dịch ở những thị trường ít thanh khoản hơn, điều này có thể tiềm ẩn rủi ro.
- Những lo ngại về quy định và đạo đức: Việc sử dụng thuật toán trong giao dịch đã làm dấy lên mối lo ngại về tính công bằng và toàn vẹn của thị trường. Những thay đổi về quy định cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng tồn tại của một số chiến lược nhất định.
Bất chấp những thách thức này, các chiến lược đầu tư định lượng vẫn đang phát triển, kết hợp các kỹ thuật quản lý rủi ro mạnh mẽ hơn và thích ứng với những thay đổi trên thị trường.
Một số chiến lược khác ngoài chiến lược đầu tư định lượng là gì?
Ngoài đầu tư định lượng, các chiến lược đầu tư khác bao gồm chiến lược đầu tư phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật. Cần lưu ý rằng ba cách tiếp cận này không loại trừ lẫn nhau và một số nhà đầu tư và nhà giao dịch có xu hướng kết hợp chúng để đạt được lợi nhuận điều chỉnh rủi ro tốt hơn.
Đầu tư định lượng có phải là một chiến lược khả thi cho các nhà đầu tư bán lẻ?
Đầu tư định lượng có thể là một chiến lược khả thi cho các nhà đầu tư bán lẻ, nhưng họ sẽ cần kiến thức tuyệt vời về các phương pháp định lượng, khả năng tiếp cận các bộ dữ liệu, công cụ tài chính để giao dịch và các phương tiện tài chính để thực hiện và chi phí giao dịch liên quan.
Sự khác biệt giữa học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) trong đầu tư định lượng là gì?
Sự khác biệt chính giữa học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) như một chiến lược đầu tư định lượng là phạm vi, độ phức tạp và ứng dụng của chúng. Học máy thường có phạm vi hẹp hơn, tập trung vào các mô hình dự đoán cụ thể, trong khi AI có các ứng dụng rộng rãi có thể bao gồm các thuật toán ra quyết định.
Ngoài ra, học máy có thể được coi là một tập hợp con của AI vì điều này có thêm một lớp phức tạp, sử dụng một số loại thuật toán theo cách tích hợp. Cuối cùng, học máy thường được sử dụng cho các nhiệm vụ được xác định rõ ràng và có thể được giải quyết thông qua nhận dạng mẫu, trong khi AI được sử dụng cho các nhiệm vụ phức tạp hơn đòi hỏi mức độ hiểu biết và ra quyết định.
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/