Giao dịch tần số cao: Con người vẫn có thể đánh bại máy tính

Giao dịch tần số cao: Con người vẫn có thể đánh bại máy tính

(Nguồn: cafef.vn)

Nhiều nhà đầu tư cá nhân và những người giao dịch theo trường phái định lượng phức tạp nhất đang dùng dữ liệu được cung cấp bởi các công ty khởi nghiệp công nghệ tài chính để đánh bại cả các máy móc trong giao dịch cao tần.

Dữ liệu tận dụng ưu thế đám đông (crowdsourced data – “crowdsourcing” (kết hợp từ “crowd” – đám đông và “outsourcing” – thuê ngoài) sau khi được Jeff Howe giới thiệu trong bài báo “The Rise of Crowdsourcing” đăng trên tạp chí Wired vào tháng 6/2006) là cách thức chiếm ưu thế hơn so với các thuật toán.

Ít ai hiểu được sự mối quan hệ năng động giữa con người, máy tính và các thuật toán ngày càng chi phối giao dịch cổ phiếu bằng Leigh Drogen. Ông đã có nhiều năm đảm nhiệm vai trò là người giao dịch theo trường phái định lượng (quant trader).

Tuy nhiên, hiện giờ ông đang tận dụng kiến thức của mình về công nghệ và sức mạnh của máy tính và Internet để thành lập một trong số các công ty công nghệ tài chính (fintech) đang làm biến đổi cách thức vận hành của thị trường chứng khoán và Phố Wall.

Không hài lòng với nghiên cứu của các nhà phân tích, Drugen quyết định rằng ông cần dữ liệu tốt hơn. Nhu cầu đó đã dẫn ông đến quyết định thành lập Estimize, một trang mạng tận dụng ưu thế đám đông cho các ước tính lợi nhuận và có cơ sở dữ liệu tốt hơn để đưa ra dự đoán kết quả so với dữ liệu của các nhà phân tích làm việc tại các công ty chứng khoán lớn, (dựa theo các nghiên cứu học thuật và nghiên cứu từ Deutsche Bank cũng như các giám đốc điều hành của Estimize). “Chúng tôi đang làm giảm sự liên quan của bộ phận thuộc ngành công nghiệp tài chính mà công việc chính của nó là tạo ra, xúc tiến, phân tích và bán các chứng khoán”, ông Drogen nói.

Ngày nay, khi người ta chú ý rất nhiều và tập trung vào các chiến lược giao dịch siêu tốc (high-frequency trading – HFT) và định lượng mà trong đó các chương trình máy tính không ngừng nghỉ tìm kiếm sự khác biệt nhỏ nhất giữa các mức giá để kinh doanh chênh lệch giá (arbitrage) thì các dữ liệu đó có thể gần như là không phù hợp nữa. Ai mà còn thực hiện nghiên cứu từ dưới lên (bottom up) nữa chứ? Tuy nhiên, nhiều nhà đầu tư cá nhân và những người giao dịch theo trường phái định lượng phức tạp nhất đang dùng dữ liệu mà Estimize và nhiều công ty khởi nghiệp công nghệ tài chính khác đang cung cấp nhằm mang đến cho chính họ lợi thế hơn những người khác.

Trong quá trình này, họ đang ngầm ra dấu hiệu cho thấy rằng vẫn còn chỗ cho con người loại bỏ các chương trình giao dịch bằng máy tính, đặc biệt khi thị trường ở trạng thái bất ổn nhất và sự kết hợp giữa các dữ liệu vượt trội và tình trạng nhiều người tham gia thị trường bị tê liệt có thể tạo ra những cơ hội sinh lời.

Và đó chính là lý do tại sao một số trong những người giao dịch và nhà đầu tư đã vô cùng quen thuộc với máy tính nói rằng chúng là đồng tiền ngu xuẩn mới, theo Josh Brown của Ritholtz Wealth Management và blog The Reformed Broker.

Tại một số thời điểm nhất định, con người có lợi thế, ông nói. “Trò chơi mới cho những người giao dịch không phải là tránh xa các thuật toán tham lam, mà thay vào đó, là khai thác thất bại của chúng nhằm đưa ra lời lý giải”.

Ngày 24/8 vừa qua chính là một trong những thời điểm đó. Vừa mở cửa, chỉ số Nasdaq đã giảm kịch sàn, một phần do người giao dịch cảm thấy bị đe dọa bởi cổ phiếu Trung Quốc sụt giảm vào đêm hôm trước. Hầu như không có khối lượng giao dịch, và cổ phiếu riêng lẻ giảm mà không có tin tức nào giải thích việc giảm đó. Công ty KKR có trụ sở tại New York đã giảm hơn 60%, còn cổ phiếu quan trọng GE (General Electric) thì giảm 20%.

Khi biến động tăng vọt vượt ra ngoài phạm vi chúng đã được lập trình, người giao dịch theo trường phái siêu tốc (HFT) – những máy móc tự động giao dịch ngắt điện và ngừng giao dịch. “Chương trình giao dịch kém phản ứng với biến động đã được lập trình để loại bỏ rủi ro khi giá trở nên “hoang dã” giờ đây không còn thức thời”, theo blog The Reformed Broker.

Có không ít người sẽ hoài nghi GE không thể giảm 20% trong khi một số sản phẩm chỉ số giảm ít hơn nhiều. Có thể họ đã khai thác sự khác biệt. Tương tự như vậy, bằng cách sử dụng dữ liệu tốt hơn vẫn có thể giúp con người kiếm tiền.

Ước tính lợi nhuận đã trở thành một yếu tố quan trọng trong việc dự đoán chứng khoán sẽ như thế nào, dù đối với nhà đầu tư giá trị cá nhân hay công ty lớn theo trường phái định lượng như DE Shaw hay Renaissance Technologies. Những đóng góp cho trang mạng Estimize đến từ cả hai thế giới đó.

Ví dụ, khi Apple công bố lợi nhuận quý đầu tiên, ước tính lợi nhuận của Estimize là rất cao so với các nhà phân tích Phố Wall (những người có xu hướng cố tình làm giảm con số ước tính của họ để dễ dàng báo cáo một “cú đánh bại”) và gần hơn nhiều với con số thực tế. Điều này cũng đúng đối với Facebook.

Các ước tính đó đến từ hàng trăm nhà quản lý quỹ, nhà đầu tư bằng tiền của công ty, các nhà đầu tư cá nhân và thậm chí cả các nhà phân tích Phố Wall thay vì khách hàng. Con số cuối cùng về Apple (được tập hợp từ lượng người đóng góp lớn nhất) gồm các câu trả lời từ hơn 600 người.

Ngược lại, khi vẫn còn là một nhà giao dịch, ông Drogen mô tả các nhà phân tích phố Wall đã thực hiện công việc kém như thế nào đối với BlackBerry, thất bại khi ước tính lợi nhuận của nó giảm nhanh chóng như thế nào. “Các nhà phân tích đã không trung thực”, ông nhớ lại. “Doanh thu và tốc độ tăng trưởng lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu của BlackBerry tăng cao. Nhưng sau đó nó bị mất lợi nhuận và cũng như nhiều cổ phiếu theo đà khác, nó đã lao xuống nhanh như chiếc thang máy, và sau đó đã bị phá hủy”.

Ở chừng mực nào đó, tất nhiên, điều này có thể thay đổi. Nhưng hiện nay, sẽ luôn có các bộ dữ liệu được kinh doanh chênh lệch giá, ông Drogen bổ sung.

Nguyễn Hoàng Mỹ Phương

Theo Trí thức trẻ/FT

——————–&&—————–

Gửi phản hồi

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s

%d bloggers like this: