Giao Dịch Định Lượng Là Gì? Tìm Hiểu Về Quant Trading

Khi được hỏi giao dịch định lượng là gì, nhiều người hình dung tới những quỹ đầu tư vận hành bằng mô hình toán học phức tạp, đội ngũ gồm các nhà thống kê và khoa học máy tính, cùng hệ thống có khả năng tự động phát hiện rồi thực hiện cơ hội giao dịch. Cách hình dung này phản ánh một phần quan trọng của hoạt động Quant chuyên nghiệp, nhưng chưa giải thích đầy đủ bản chất của phương pháp này.

Sự nhầm lẫn thường xuất hiện khi Quant Trading được nhận diện thông qua công cụ hoặc hình thức triển khai. Python, backtest, AI, bộ lọc cổ phiếu và bot tự động đều có thể xuất hiện trong một hệ thống Quant, nhưng không công cụ nào tự nó quyết định một phương pháp có mang tính định lượng hay không. Ở chiều ngược lại, một chiến lược Quant cũng không nhất thiết phải được máy tính trực tiếp thực thi lệnh.

Đó là lý do các khái niệm như Quant Trading, Systematic Trading và Algo Trading thường được sử dụng gần nhau nhưng không hoàn toàn đồng nghĩa. Chúng có thể đang mô tả những lớp khác nhau của cùng một quy trình: thông tin được sử dụng, cách quyết định được hình thành và cách quyết định được đưa vào thị trường.

Bài viết này không nhằm bao quát toàn bộ lĩnh vực tài chính định lượng. Mục tiêu là làm rõ giao dịch định lượng là gì, yếu tố nào tạo nên cốt lõi của Quant Trading và cách phân biệt phương pháp này với những khái niệm thường bị sử dụng lẫn lộn.

Phạm vi bài viết & Nguồn tham chiếu

Các khái niệm trong ngành tài chính không phải lúc nào cũng có ranh giới tuyệt đối và cách sử dụng có thể khác nhau giữa giới học thuật, tổ chức đầu tư và cơ quan quản lý. Để đảm bảo tính khách quan và chuẩn mực, bài viết đối chiếu định nghĩa từ các tổ chức và tiêu chuẩn uy tín trên toàn cầu, bao gồm:

CQF (Certificate in Quantitative Finance): Chương trình đào tạo và cấp chứng chỉ hàng đầu thế giới chuyên sâu về Tài chính Định lượng.
CFA Institute: Tổ chức toàn cầu cấp chứng chỉ Phân tích Tài chính (Chartered Financial Analyst) danh giá nhất trong ngành quản lý đầu tư.
MiFID II (Markets in Financial Instruments Directive II): Chỉ thị của Liên minh Châu Âu (EU) về thị trường công cụ tài chính, thiết lập khung pháp lý tiêu chuẩn cho các hoạt động giao dịch thuật toán (Algo Trading).
BIS (Bank for International Settlements): Ngân hàng Thanh toán Quốc tế – tổ chức được ví như "ngân hàng trung ương của các ngân hàng trung ương", nơi định hình các tiêu chuẩn và khái niệm ổn định tài chính toàn cầu.

Từ các nền tảng này, nội dung được diễn giải lại theo hướng trực quan, phù hợp với nhà đầu tư cá nhân mới tiếp cận giao dịch định lượng.

Giao dịch định lượng là gì?

Giao dịch định lượng (Quant Trading) là phương pháp giao dịch sử dụng các mô hình toán học, thống kê và bộ quy tắc rõ ràng dựa trên dữ liệu thị trường để tìm kiếm cơ hội. Theo chương trình Certificate in Quantitative Finance (CQF)¹, phương pháp này nhấn mạnh cách tiếp cận có hệ thống, quy trình backtest bằng dữ liệu lịch sử và khả năng tự động hóa việc thực thi cũng như quản lý vị thế.

Một nhận định giao dịch chỉ thực sự bước vào phạm vi định lượng khi nó có thể được mô tả đủ rõ để kiểm tra bằng dữ liệu.

Chẳng hạn, bạn có thể quan sát rằng:

Cổ phiếu đang khỏe thường có khả năng tiếp tục tăng.

Đây là một ý tưởng giao dịch, nhưng chưa phải một chiến lược Quant. Khái niệm “khỏe” vẫn phụ thuộc vào cách diễn giải của từng người.

Để kiểm định nhận định này, bạn cần tiếp tục làm rõ:

“Khỏe” được đo bằng mức tăng giá, sức mạnh tương đối hay khả năng vượt đỉnh?
Khoảng thời gian đo lường là một tháng, ba tháng hay sáu tháng?
Cổ phiếu được so sánh với toàn thị trường hay với các doanh nghiệp cùng ngành?
Có yêu cầu tối thiểu về thanh khoản hay không?
Mua bao nhiêu cổ phiếu và phân bổ vốn như thế nào?
Giữ vị thế trong bao lâu?
Điều kiện nào khiến cổ phiếu bị loại khỏi danh mục?
Kết quả được so sánh với chỉ số hay phương án đầu tư nào?

Sau khi trả lời những câu hỏi này, ý tưởng có thể được chuyển thành một bộ quy tắc cụ thể:

Vào đầu mỗi tháng, lựa chọn 10 cổ phiếu có giá trị giao dịch trung bình đạt yêu cầu, lợi nhuận sáu tháng thuộc nhóm cao nhất thị trường và giá đang nằm trên đường trung bình 100 phiên. Phân bổ tỷ trọng bằng nhau và tái cân bằng vào đầu tháng tiếp theo.

Bộ quy tắc trên chưa chứng minh rằng chiến lược sẽ tạo ra lợi nhuận. Nhưng nó đã có thể được lập trình, áp dụng lại trên nhiều cổ phiếu, kiểm tra bằng dữ liệu lịch sử và so sánh với một phương pháp tham chiếu.

Đó là khác biệt quan trọng giữa một ý tưởng giao dịch và một chiến lược giao dịch định lượng.

Ý tưởng thể hiện điều nhà đầu tư tin có thể xảy ra. Quant Trading yêu cầu niềm tin đó phải được chuyển thành những biến số và quy tắc có thể quan sát, đo lường và phản biện.

Mô hình toán học, thống kê hay công cụ lập trình lúc này sẽ giúp nhà đầu tư nghiên cứu chiến lược, đánh giá lại thị trường lịch sử một cách có hệ thống và quản lý vị thế khách quan hơn.

Điều này cũng cho thấy Quant Trading không đồng nghĩa với việc sử dụng một loại chỉ báo, mô hình hay dữ liệu cụ thể. Một hệ thống có thể rất đơn giản hoặc rất phức tạp. Tính định lượng nằm ở cách giả thuyết được biểu diễn và kiểm chứng, không chỉ ở số lượng công thức xuất hiện trong mô hình.

Ba tiêu chí để định vị một phương pháp giao dịch

Không có một hệ thống phân loại duy nhất được toàn bộ ngành tài chính sử dụng cho mọi phương pháp đầu tư. Tuy nhiên, để tránh đặt những khái niệm thuộc các lớp khác nhau lên cùng một mặt phẳng, bài viết sẽ quan sát một phương pháp giao dịch qua ba câu hỏi:

Nhà đầu tư sử dụng thông tin gì?
Quyết định được hình thành như thế nào?
Quyết định được thực thi ra sao?

Đây là khung diễn giải được sử dụng trong bài, không phải một hệ thống phân loại chính thức. Nó được tổng hợp từ cách CFA Institute phân biệt các phương pháp đầu tư và cách các tổ chức quản lý thị trường định nghĩa giao dịch thuật toán.

Tiêu chí thứ nhất: Sử dụng thông tin gì?

Một quyết định giao dịch có thể dựa trên nhiều nhóm thông tin:

Dữ liệu doanh nghiệp: doanh thu, lợi nhuận, dòng tiền, nợ vay, khả năng sinh lời và định giá.
Dữ liệu thị trường: giá, khối lượng, mức biến động, độ rộng thị trường và sổ lệnh.
Dữ liệu vĩ mô: lãi suất, tỷ giá, lạm phát, tăng trưởng kinh tế và giá hàng hóa.
Tin tức và dữ liệu thay thế: văn bản, tâm lý thị trường, dữ liệu tìm kiếm hoặc các nguồn phi truyền thống.

Như đã đề cập trong định nghĩa, một hệ thống Quant có thể khai thác nhiều nhóm yếu tố cơ bản như giá trị, tăng trưởng, động lượng, cho đến dữ liệu thị trường và cả dữ liệu không truyền thống.

Do đó, không thể định nghĩa Quant chỉ bằng loại dữ liệu đầu vào.

Một mô hình giao dịch định lượng có thể sử dụng dữ liệu giá và khối lượng. Một mô hình khác có thể lựa chọn cổ phiếu dựa trên ROE, tăng trưởng lợi nhuận và định giá. Một hệ thống khác nữa có thể kết hợp dữ liệu doanh nghiệp, thị trường và vĩ mô.

Phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật là những truyền thống phân tích rộng, không chỉ đơn thuần là hai tập dữ liệu. Tuy nhiên, khi tách riêng lớp thông tin đầu vào, chúng ta có thể thấy dữ liệu cơ bản hoặc kỹ thuật đều có thể được đưa vào một quy trình Quant.

Tiêu chí thứ hai: Quyết định được hình thành như thế nào?

Đây là tiêu chí quan trọng nhất để hiểu tính “định lượng” của một phương pháp.

CFA Institute² phân biệt phương pháp cơ bản (fundamental/discretionary) và định lượng (quantitative/systematic) trên nhiều khía cạnh: mức độ chủ quan hay khách quan trong quyết định, sự phụ thuộc vào nghiên cứu hay dữ liệu, phân tích chuyên sâu hay bao phủ trên diện rộng, cùng cách sử dụng phán đoán cá nhân so với kỹ thuật tối ưu hóa.

Ở một đầu của dải phổ là phương pháp phán đoán — discretionary. Nhà đầu tư tổng hợp thông tin rồi đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm, đánh giá và trực giác tại từng thời điểm.

Hai nhà đầu tư đọc cùng một báo cáo có thể đưa ra hai kết luận khác nhau. Ngay cả một người cũng có thể phản ứng khác nhau khi gặp những tình huống tương tự vì bối cảnh hoặc tâm lý đã thay đổi.

Ở đầu còn lại là phương pháp hệ thống — systematic. Các điều kiện ra quyết định được xác lập trước. Khi dữ liệu đáp ứng cùng một bộ quy tắc, hệ thống được kỳ vọng đưa ra cùng một kết quả.

Quant Trading thường nằm gần phía hệ thống của dải phổ này, nhưng ranh giới không phải lúc nào cũng tuyệt đối.

Một mô hình có thể lọc ra 20 cổ phiếu dựa trên dữ liệu, sau đó nhà đầu tư tiếp tục nghiên cứu và chọn năm doanh nghiệp. Ngược lại, một nhà quản lý có thể lựa chọn cổ phiếu bằng phán đoán cá nhân nhưng sử dụng mô hình định lượng để tính tỷ trọng và giới hạn rủi ro.

Để phân loại một cách khoa học, chuyên gia Rishi Narang trong cuốn Inside the Black Box chỉ ra rằng một nhà giao dịch chỉ được coi là "quant thực thụ" khi hệ thống tự động trả lời cả hai câu hỏi: Nên giao dịch tài sản nào? và Mỗi tài sản giao dịch bao nhiêu vốn? Nếu việc lọc cổ phiếu được tự động hóa nhưng khâu phân bổ vốn/tỷ trọng lệnh vẫn dựa vào phán đoán cảm tính cá nhân, phương pháp đó chỉ được xếp vào nhóm "bán định lượng" (quasi-quant).

Vì vậy, câu hỏi hữu ích không phải lúc nào cũng là:

Tôi thuộc trường phái cơ bản, kỹ thuật hay Quant?

Câu hỏi phù hợp hơn có thể là:

Trong quy trình của tôi, phần nào dựa trên phán đoán và phần nào đã được chuẩn hóa thành quy tắc có thể kiểm chứng?

Tiêu chí thứ ba: Quyết định được thực thi ra sao?

Sau khi quyết định mua hoặc bán được hình thành, lệnh vẫn cần được đưa vào thị trường.

Nhà đầu tư có thể tự đặt lệnh bằng ứng dụng. Phần mềm có thể tự động tạo và gửi lệnh. Với các tổ chức lớn, thuật toán có thể xác định thời điểm, giá, số lượng hoặc cách quản lý lệnh sau khi được gửi.

Đây là lớp giao dịch thuật toán.

Thuật toán máy tính có thể tự động xác định những tham số riêng của lệnh — như thời điểm, mức giá, số lượng hoặc cách chẻ lệnh — với sự can thiệp rất hạn chế của con người. Tuy nhiên, phạm vi của giao dịch thuật toán rất rộng, nó không nên bị thu hẹp chỉ là việc “chia nhỏ lệnh”. Thuật toán có thể tham gia vào một hoặc nhiều công đoạn, từ việc phân tích dữ liệu, theo dõi thị trường, cho đến tự động thực thi.

Tuy nhiên, lớp thực thi vẫn có thể được phân biệt về mặt khái niệm với nguồn gốc của chiến lược:

Một nhà đầu tư có thể dùng mô hình Quant để chọn cổ phiếu nhưng tự đặt lệnh thủ công.
Một nhà quản lý có thể quyết định mua cổ phiếu bằng phán đoán cá nhân, sau đó sử dụng thuật toán để thực hiện lệnh.
Một hệ thống hoàn chỉnh có thể vừa tạo quyết định bằng mô hình định lượng, vừa tự động thực thi.

Bảng dưới đây minh họa cách ba tiêu chí này có thể kết hợp:

Ví dụ	Thông tin sử dụng	Cách ra quyết định	Cách thực thi
Đọc báo cáo tài chính rồi quyết định mua	Doanh nghiệp	Phán đoán	Thủ công
Chấm điểm cổ phiếu theo tăng trưởng, ROE và định giá	Doanh nghiệp	Hệ thống	Thủ công
Quan sát biểu đồ và xác định điểm mua bằng kinh nghiệm	Giá, khối lượng	Phán đoán	Thủ công
Mua cổ phiếu vượt đỉnh theo quy tắc đã kiểm định	Giá, khối lượng	Hệ thống	Thủ công hoặc tự động
Nhà quản lý quyết định mua, thuật toán lựa chọn giá và thời điểm đặt lệnh	Tùy luận điểm	Phán đoán	Thuật toán

Khung ba tiêu chí giúp chúng ta thấy rằng các nhãn “cơ bản”, “kỹ thuật”, “Quant” và “Algo” không nhất thiết loại trừ lẫn nhau. Chúng có thể đang mô tả những phần khác nhau của cùng một quy trình.

Hiểu rõ giao dịch định lượng là gì: Phân biệt với các khái niệm dễ nhầm lẫn

Các khái niệm liên quan đến Quant thường bị nhầm lẫn và đánh đồng với nhau. Việc định nghĩa tách bạch các thuật ngữ sẽ giúp chúng ta có một hệ quy chiếu rõ ràng để tìm hiểu sâu hơn.

Tài chính định lượng là gì?

Tài chính định lượng (Quantitative Finance) là một lĩnh vực liên ngành rộng lớn, kết hợp toán học, thống kê, tài chính và lập trình để giải quyết nhiều bài toán phức tạp trong thị trường như định giá tài sản, quản lý rủi ro, xây dựng mô hình, tối ưu danh mục và phát triển chiến lược giao dịch.

CQF mô tả Quantitative Finance như một lĩnh vực bao trùm, trong đó các chuyên gia có thể làm việc với mô hình định giá, phân tích rủi ro, quyết định đầu tư và chiến lược giao dịch. Quant Trading chỉ là một phần trong phạm vi rộng đó.

Đầu tư định lượng là gì?

Đầu tư định lượng (Quantitative Investing)³ là quá trình ứng dụng toán học, xác suất, thống kê và phân tích dữ liệu để phát triển chiến lược, xây dựng danh mục và quản lý rủi ro đầu tư.

Thuật ngữ "Đầu tư định lượng" thường được dùng khi nói đến việc ứng dụng dữ liệu và mô hình trong bức tranh tổng thể như lựa chọn tài sản, phân bổ vốn và quản lý danh mục. Trong khi đó, giao dịch định lượng (Quant Trading) tập trung cụ thể hơn vào quá trình hình thành và thực thi các quy tắc tạo ra quyết định mua, bán hoặc điều chỉnh vị thế.

Giao dịch hệ thống là gì?

Giao dịch hệ thống (Systematic Trading)² là phương pháp mà các quyết định mua bán được thực hiện tuân thủ nghiêm ngặt theo một bộ quy tắc đã được xác định trước, loại bỏ yếu tố cảm xúc và phán đoán chủ quan.

Một hệ thống không cần thiết phải sử dụng thuật toán học máy hoặc mô hình toán học phức tạp. Quy tắc đơn giản như "mua khi giá vượt ngưỡng kháng cự và bán khi đảo chiều" cũng mang tính hệ thống nếu được áp dụng nhất quán.

Systematic Trading nhấn mạnh tính tuân thủ quy tắc.
Quant Trading nhấn mạnh thêm vai trò của nghiên cứu dữ liệu, mô hình toán/thống kê và quá trình kiểm định (backtest).

Quant Trading khác Algo Trading thế nào?

Giao dịch thuật toán (Algorithmic Trading - Algo Trading)⁴ là quá trình sử dụng thuật toán máy tính tự động xác định các tham số riêng của lệnh — như khởi tạo lệnh, thời điểm, giá, số lượng hoặc cách quản lý lệnh — với sự can thiệp rất hạn chế hoặc không có sự can thiệp của con người.

Vì vậy, Quant Trading và Algo Trading có giao thoa nhưng không phải là một:

Quant Trading mô tả cách chiến lược được hình thành (bằng dữ liệu và mô hình).
Algo Trading mô tả mức độ máy tính tham gia vào việc đặt lệnh và xử lý giao dịch.
Một hệ thống có thể là sự kết hợp của cả Quant và Algo. Tuy nhiên, một chiến lược Quant vẫn có thể được thực thi thủ công (không dùng Algo), và một thuật toán Algo có thể dùng để chẻ lệnh cho một quyết định hoàn toàn mang tính phán đoán (không phải Quant).

Bot giao dịch

Bot giao dịch là cách gọi phổ thông cho một chương trình tự động thực hiện một hoặc nhiều tác vụ như theo dõi dữ liệu, tính tín hiệu, gửi cảnh báo, quản lý vị thế hoặc đặt lệnh.

“Bot” mô tả công cụ, không phải một phương pháp nghiên cứu.

Một bot có thể vận hành một chiến lược Quant đã được kiểm định kỹ. Nó cũng có thể tự động hóa một bộ quy tắc thiếu cơ sở. Việc tự động hóa không khiến chiến lược trở nên đúng hoặc có lợi nhuận hơn.

HFT có phải giao dịch định lượng không?

Giao dịch tần suất cao (High-Frequency Trading - HFT)⁵ là một dạng chuyên biệt của giao dịch thuật toán (Algo Trading), thực hiện hàng loạt giao dịch nhỏ trong khoảng thời gian phần nghìn giây (mili-giây) để khai thác các chênh lệch giá vi mô trên thị trường.

MiFID II xem HFT là một kỹ thuật Algo Trading yêu cầu hạ tầng công nghệ đặc thù nhằm giảm thiểu độ trễ (low latency), hệ thống tự động xác định lệnh và tạo ra khối lượng thông điệp cực kỳ lớn.

Do đó, HFT không phải là tên gọi khác của Quant Trading. HFT là một lĩnh vực chuyên sâu, phụ thuộc cực mạnh vào hạ tầng mạng, tốc độ xử lý và cấu trúc vi mô của thị trường. Một chiến lược Quant giao dịch trên khung thời gian ngày (daily) hoặc tuần (weekly) hoàn toàn không có bất kỳ đặc điểm nào của HFT.

Bắt đầu tìm hiểu giao dịch định lượng từ đâu?

Giao dịch định lượng không được xác định chỉ bằng việc sử dụng báo cáo tài chính, biểu đồ giá hay dữ liệu vĩ mô. Cùng một loại thông tin có thể được phân tích bằng phán đoán của con người hoặc được chuyển thành một hệ thống quy tắc.

Quant cũng không đồng nghĩa với bot, Algo Trading hay HFT. Tự động hóa là một phần có thể xuất hiện trong hệ thống, nhưng không thay thế quá trình hình thành giả thuyết, lựa chọn dữ liệu và kiểm định phương pháp.

Điểm cốt lõi của giao dịch định lượng nằm ở việc một nhận định về thị trường được chuyển thành điều gì có thể đo lường.

“Cổ phiếu tốt sẽ tăng giá” chưa phải là một chiến lược.

“Giá vượt đỉnh thường tiếp tục đi lên” chưa phải là một chiến lược.

“Cổ phiếu quá bán sẽ hồi phục” cũng chưa phải là một chiến lược.

Quant buộc chúng ta phải hỏi tiếp:

“Tốt” được đo bằng tiêu chí nào?
“Vượt đỉnh” trong khoảng thời gian bao lâu?
“Quá bán” được xác định bằng biến số và ngưỡng nào?
Tín hiệu được áp dụng trên nhóm tài sản nào?
Kết quả được đánh giá ra sao?
Điều gì sẽ khiến giả thuyết bị bác bỏ?

Công cụ chỉ nên xuất hiện sau khi các câu hỏi đó đã đủ rõ.

Một bảng tính, một đoạn mã Python hay một hệ thống tự động có thể giúp thực hiện quá trình nhanh và nhất quán hơn. Nhưng chính tính phức tạp của công nghệ không tạo ra bản chất Quant. Một mô hình đơn giản nhưng minh bạch và có thể kiểm chứng thường mang tính định lượng rõ hơn một con bot phức tạp mà không ai giải thích được logic bên trong.

Một lầm tưởng phổ biến là cá nhân không thể cạnh tranh với các quỹ định lượng khổng lồ. Tuy thế, theo Tiến sĩ Ernest Chan trong cuốn Quantitative Trading, lợi thế lớn nhất của cá nhân nằm ở quy mô vốn nhỏ. Các cá nhân có thể khai thác các chiến lược có sức chứa thấp (low capacity) nhưng mang lại tỷ suất sinh lời vượt trội (Sharpe cao), điều mà các quỹ đầu cơ lớn bắt buộc phải bỏ qua vì quy mô vốn hàng trăm triệu USD của họ nếu giao dịch các ngách này sẽ tự làm trượt giá và ăn mòn toàn bộ lợi nhuận.

Điểm xuất phát phù hợp cho nhà đầu tư mới không phải là cố xây một cỗ máy luôn đúng.

Đó là xây dựng một quy trình đủ rõ để biết mình đang tin vào điều gì, bằng chứng nào đang ủng hộ niềm tin ấy và điều gì sẽ khiến mình phải xem xét lại nó.