(30-08-2007)Kinh doanh cổ phiếu bằng thuật toán

Kinh doanh bằng thuật toán (algorithmic trading) khá phổ biến ở nước ngoài trên các thị trường tài chính có thực hiện giao dịch điện tử, và hiểu nôm na là việc sử dụng các phần mềm máy tính để xác định thời gian đặt lệnh, khối lượng giao dịch, mức giá, thậm chí là vị thế (mua hay bán), mức lời mục tiêu và mức dừng lỗ trong kinh doanh cổ phiếu và các sản phẩm tài chính khác.

Và các phần mềm máy tính này được xây dựng trên nhiều mô hình tài chính định lượng khác nhau, kết hợp giữa thuật toán tin học trong lập trình và các nghiên cứu tài chính thực nghiệm. Thông thường đa số các thuật toán này đều sử dụng rất nhiều mô hình toán phức tạp để xử lý các biến số đầu vào nhằm ra quyết định đầu tư.

Phương pháp giao dịch này đã bắt đầu ở Mỹ từ thập niên 70 và 80 của thế kỷ 20, tiêu biểu là việc áp dụng giao dịch lập trình (program trading, thật ra cũng là một dạng kinh doanh bằng thuật toán) của sàn giao dịch NYSE.

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, và với việc những công ty truyền thông hàng đầu như Reuters, Bloomberg, Thomson Financial... cung cấp nhiều dịch vụ hỗ trợ tích hợp cả các thông tin cơ bản, dữ liệu kinh tế mới nhất, các mô hình kinh doanh bằng thuật toán ngày càng được phát triển rộng rãi. Hiện nay các tổ chức đầu tư lớn ở châu àu và Mỹ như các quỹ đầu tư, ngân hàng, công ty chứng khoán đều dùng phổ biến các mô hình này.

Lĩnh vực ứng dụng: từ giao dịch lan sang cả phân tích

Các phần mềm kinh doanh bằng thuật toán chẳng những có thể được xây dựng để xử lý các biến số đầu vào và đưa ra đề xuất giao dịch mà còn có thể dùng để đưa ra nhiều kết quả phân tích thay con người, như hiện nay một số hãng tin đã ứng dụng để phân tích thông tin kinh tế, tài chính, giúp các nhà phân tích cơ bản, đưa ra các mức ngưỡng thị trường cho các nhà phân tích kỹ thuật.

Một giám đốc phụ trách phân tích hệ thống và kinh doanh bằng thuật toán của một hãng tin lớn của Anh đã thừa nhận là có một mối quan tâm thật sự lớn đối với việc chuyển vai trò phân tích một số tin tức từ người sang cho máy tính.

Một số ứng dụng đã được triển khai thành những hệ thống giao dịch (trading systems), đơn giản là các hệ thống thuật toán về những quy luật giao dịch “tối ưu. Hệ thống đơn giản và truyền thống thì nhắm vào tối thiểu hóa chi phí giao dịch, các khoản lỗ, hay tận dụng cơ hội kinh doanh chênh lệch giá (arbitrage).

Hệ thống phức tạp hơn là dùng nhiều biến số để chạy ra các đề xuất cơ hội mua vào, bán ra dựa trên các quy luật phân tích cơ bản, phân tích kỹ thuật và mô hình tài chính định lượng. Một hướng phát triển thu hút nhiều sự chú ý từ những năm 1990 là kết hợp thuật toán mạng nơron (neural networks) và lập trình di truyền (generic programming) vào phân tích kỹ thuật để giúp máy tính “nhận biết các mẫu hình đồ thị hay dấu hiệu do các chỉ số kỹ thuật phát ra.

Nhiều người cũng quan tâm đến việc dùng thuật toán di truyền để dự báo (mặc dù một số người cho rằng những phát triển kiểu như thế này đã đi chệch ra khỏi ý niệm đúng về kinh doanh bằng thuật toán).

Những ứng dụng kinh doanh bằng thuật toán cũng mở đường cho các nhà nghiên cứu thực nghiệm về tài chính có thể phát triển các mô hình cực kỳ phức tạp vào thực tế. Có một điều mà nhiều người làm tài chính chuyên nghiệp đều hiểu, đó là trong quá khứ, những mô hình quá phức tạp (hàng chục biến số với hàng chục hàm số phức tạp) thì tính ứng dụng không cao, còn mô hình đơn giản hơn thì sẽ thực tế hơn, vì dễ dùng và nhanh chóng cho kết quả hơn.

(Theo vneconomy)

---

---