Kinh doanh cổ phiếu bằng thuật toán

Kinh doanh cổ phiếu bằng thuật toán Tại sao các công ty phần mềm không phát triển các phần mềm phục vụ dân “chơi” chứng khoán ra quyết định đầu tư? Đã có thể phát triển các phần mềm ERP phục vụ doanh nghiệp thì sao các công ty phần mềm không phát triển các phần mềm phục vụ dân “chơi” chứng khoán ra quyết định đầu tư? 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 Âu 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. Tuy nhiên, kinh doanh bằng thuật toán có thể sẽ tạo ra đổi thay trong tương lai. Những mô hình kinh tế - tài chính cực kỳ phức tạp có thể được chuyển thành các thuật toán, và máy tính sẽ thay con người tính toán, lẫn đưa ra diễn đạt kết quả tìm được. Điều này mở một hướng đi rất lớn cho những nghiên cứu thực nghiệm trong tài chính, đặc biệt là nghiên cứu những cấu trúc vi mô của thị trường tài chính nhằm xác định phương pháp giao dịch hiệu quả nhất, tiết kiệm từng đồng chi phí giao dịch. Cơ hội ứng dụng tại Việt Nam Có người sẽ cho rằng chỉ ở những sàn giao dịch mà mọi thứ được “hiện đại hóa” như Mỹ thì kiểu kinh doanh bằng thuật toán này mới dùng được, nhưng thực tế nhiều nước hay lãnh thổ chỉ phát triển hơn chúng ta không quá nhiều như Hàn Quốc, Đài Loan, Thái Lan và một số nước châu Mỹ Latinh đều có ứng dụng (ở châu Á, ước tính có 15 nước đã sử dụng). Thế thì tại sao Việt Nam lại không phát triển được? Chắc chắn ở Việt Nam hiện nay có rất nhiều người am hiểu tin học hay toán học đã biết đến thuật toán di truyền và mạng nơron từ lâu, và càng có nhiều chuyên gia tài chính, nhà nghiên cứu đủ khả năng tìm hiểu về các mô hình tài chính phức tạp. Thế thì không có lý do gì mà không phát triển lĩnh vực này ở Việt Nam. Đây chính là cơ hội hợp tác lớn nhất của các công ty phần mềm với giới nghiên cứu ứng dụng toán học và tài chính tại Việt Nam. Nhưng cũng như người ta thường nói, cái gì tốt mà lạm dụng thì thành ra xấu. Ở các nước phát triển lĩnh vực này, có một lo ngại là việc sử dụng tràn lan các hệ thống giao dịch như thế sẽ khiến cho thị trường càng trở nên dễ tổn thương. Dù các công ty lớn đều tiến hành kiểm tra lại mô hình định kỳ và cải tiến chúng, các mô hình vẫn gần như bất biến trong một thời gian dài (nhiều tháng đến một năm, thậm chí lâu hơn). Con người nhìn vào các tin tức và dữ liệu để “suy nghĩ”, còn căn bản, máy tính nhận vào các dữ liệu và dùng các quy luật đúng trong quá khứ và “chạy” mô hình, xuất kết quả. Nếu máy tính chi phối phần lớn các quyết định giao dịch, và nếu có trục trặc xảy ra (lỗi kỹ thuật, hay do điều kiện kinh tế thay đổi ngoài khả năng bao hàm của mô hình), thì hiệu ứng bầy đàn và rủi ro sụp đổ thị trường lớn hơn nhiều so với thị trường vận hành chủ yếu bởi chính bộ não con người (dù thị trường kiểu này cũng vẫn có thể sụp đổ). Trong thời gian gần đây, chúng ta đã thấy nhiều rủi ro liên quan đến hệ thống giao dịch của thị trường chứng khoán (Nhật Bản, hay chính Việt Nam của chúng ta là điển hình) xảy ra; tuy không phải do giao dịch bằng thuật toán gây ra, nhưng cũng cho thấy những rủi ro tiềm ẩn tương tự cũng nằm trong các hệ thống phụ thuộc nhiều vào kinh doanh bằng thuật toán. Một mặt tiêu cực khác là ở các nước đã phổ biến hình thức kinh doanh bằng thuật toán, nhiều người lợi dụng việc các nhà đầu tư muốn tìm các phần mềm tốt nhất để hỗ trợ quyết định của mình mà rao bán các phần mềm được quảng cáo là “cực kỳ thành công”, “tốt nhất trong năm”, mang lại tỷ suất sinh lợi cực cao... với giá cao ngất. Thực chất đây phần lớn là những phần mềm không mấy hiệu quả, hoặc là những phần mềm vốn rất thành công trong quá khứ, nhưng sau các kiểm tra mới nhất thì nó trở nên không hiệu quả nữa. Nhiều phần mềm thật sự kiếm được tỷ suất sinh lợi rất cao thì ít khi được rao bán rộng rãi, nếu có, chỉ là bán một vài phần mô-đun. Như vậy, trong lĩnh vực mới mẻ này cũng tiềm ẩn nhiều khả năng lừa đảo rất cao nếu nó được đưa vào Việt Nam. Ít nhất các công ty lừa đảo dạng này từ nước ngoài hoàn toàn có thể tìm đường sang “phát triển thị trường” tại Việt Nam, theo kiểu bán công nghệ giao dịch thuật toán cũ với giá hàng triệu đô la Mỹ với những hứa hẹn lợi nhuận khổng lồ như họ đã từng làm ở một số nước khác.