1. Giao dịch Định lượng (Quant Trading) – Quản trị vốn và rủi ro

    Giao dịch Định lượng (Quant Trading) – Quản trị vốn và rủi ro
    18/06/2021
    Chào anh em, vậy là chúng ta đã đi tới phần cuối cùng của chuỗi bài giao dịch định lượng rồi. Với mọi phương pháp, chiến lược giao dịch, để có được lợi nhuận thì chúng ta không thể bỏ qua phần quan trọng nhất chính là quản trị vốn và rủi ro. Anh em chắc cũng đã biết tới những nguyên tắc của Warren Buffet là: “Nguyên tắc số 1: Không bao giờ để mất tiền; Nguyên tắc số 2: Không bao giờ quên nguyên tắc số 1.” hay của George Soros: “Việc đúng hay sai đều không quan trọng. Quan trọng là số tiền kiếm được khi đúng và số tiền mất đi khi sai.” và thấy được sự quan trọng của công việc này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét một số phương pháp quản trị nhằm tối đa hóa sự tăng trưởng vốn trong dài hạn và giảm thiểu rủi ro.

    amultibankfx.education_wp_content_uploads_2019_09_quan_ly_von_a52182be07e4f5a14eef43d1f8ccf22a.

    1. Phân bổ vốn tối ưu và sử dụng đòn bẩy tài chính


    Giả sử chúng ta có kế hoạch giao dịch một số chiến lược, mỗi chiến lược có lợi nhuận kỳ vọng và độ lệch chuẩn của riêng chúng. Làm thế nào để phân bổ vốn giữa chúng một cách tối ưu? Làm thế nào để tính toán được giá trị đòn bẩy hợp lý? Để có thể cân bằng giữa việc tối đa tốc độ tăng trưởng vốn, phân bổ vốn cho danh mục và giảm thiểu rủi ro, có một phương pháp được các nhà quản lý quỹ phòng hộ sử dụng, đó là tiêu chuẩn Kelly. Tiêu chuẩn này được lấy tên theo người sáng tạo ra nó - John Kelly, người làm việc tại AT&T's Bell Laboratory. Trước khi đi vào chi tiết về cách thức thì có một số giả định cần phải lưu ý, đó là:
    • Mỗi chiến lược giao dịch được giả định sở hữu chuỗi lợi nhuận được phân phối chuẩn (nghĩa là phân phối Gauss). Hơn nữa, mỗi chiến lược có lợi nhuận trung bình cố định và độ lệch chuẩn của riêng nó.
    • Tất cả lợi nhuận giao dịch được tái đầu tư và không có việc rút vốn nào được thực hiện.
    • Tất cả các chiến lược đều độc lập về mặt thống kê (không có mối tương quan giữa các chiến lược), do đó ma trận hiệp phương sai giữa lợi nhuận của chiến lược là đường chéo.
    Sau khi đã nắm được các giả định trên chúng ta sẽ đi vào cách thực hiện. Với một tập hợp N các chiến lược giao dịch, chúng ta biểu thị sự phân bổ vốn giữa mỗi chiến lược i dưới dạng vector f với độ dài N, nghĩa là f = (f1, …, fN), khi đó công thức Kelly cho phân bổ vốn tối ưu cho mỗi chiến lược fi được tính là:

    upload_2021-6-18_1-3-18.

    Với µi là lợi nhuận thặng dư (Lợi nhuận thặng dư là lợi nhuận trừ đi lãi suất phi rủi ro) và σi là độ lệch chuẩn của lợi nhuận thặng dư của chiến lược giao dịch i. Công thức này về cơ bản cũng mô tả đòn bẩy tối ưu sử dụng cho mỗi chiến lược giao dịch (Đòn bẩy được định nghĩa là tỷ lệ giữa quy mô của danh mục đầu tư với vốn thực tế trong danh mục đầu tư đó).

    Áp dụng fi cho chúng ta biết cách phân bổ vốn cho từng chiến lược cũng như đòn bẩy thích hợp với chúng, từ đó tối đa hóa tốc độ tăng trưởng kép dài hạn trong vốn của chúng ta. Vậy tỷ lệ tăng trưởng kép này là gì? Chúng ta cần tính toán tỷ lệ tăng trưởng kép dài hạn dự kiến của danh mục đầu tư để có thể nắm rõ hơn mức tăng trưởng của danh mục. Công thức của nó là:

    upload_2021-6-18_1-4-8.

    Với r là lãi suất phi rủi ro và S là tỷ lệ Sharpe hằng năm của chiến lược. Điều này có nghĩa là tỷ lệ Sharpe càng cao thì tỷ lệ tăng trưởng dài hạn của chúng ta càng cao, do đó có một số nhà giao dịch cố gắng tối ưu tỷ lệ Sharpe này.

    Lưu ý: Nếu anh em nào đã biết về tiêu chuẩn Kelly thì sẽ thắc mắc tại sao nó lại không phải là công thức: K = W - (1 - W)/R, với W là xác suất chiến thắng và R là tỷ lệ lời/lỗ. Cách tiếp cận tiêu chuẩn Kelly được mình giới thiệu ở đây là cách tiếp của Edward Thorp, một nhà toán học vĩ đại được mệnh danh là "Người đánh bại mọi thị trường". Anh em muốn tham khảo thêm có thể xem ở bài viết này “The Kelly Criterion in Blackjack Sports Betting, And The Stock Market (2007)”.

    upload_2021-6-18_1-25-47.

    Hãy xem xét một ví dụ trong trường hợp chúng ta sử dụng một chiến lược duy nhất (i=1). Giả sử chiến lược này có lợi nhuận trung bình hằng năm m = 15%, độ lệch chuẩn hằng năm σ = 12% và lãi suất phi rủi ro r = 5%. chúng ta có thể tính toán được lợi nhuận thặng dư µ = m – r = 15% - 5% = 10%. Tỷ lệ Sharpe sẽ là S = 10%/12% = 0.83. Khi đó ta tính được f = µ/σ2 = 10%/12%2 = 6.95, điều này có nghĩa là chúng ta nên sử dụng đòn bẩy gấp 6.95 lần vốn thực có. Nếu có 10,000$ tiền vốn, chúng ta nên vay thêm 59,500$ để giao dịch một danh mục trị giá 10,000*6.95 = 69,500$. Chúng ta có thể tính tiếp tỷ lệ tăng trưởng kép dài hạn g = r + S2/2 = 5% + 0.832/2 = 0.39445, tương đương 39.445%. Nghĩa là chúng ta có thể kỳ vọng một mức lợi nhuận 39.445% mỗi năm từ chiến lược này.

    Tuy nhiên, các ước tính về lợi nhuận kỳ vọng thường lạc quan quá mức dẫn đến một giá trị f cao. Vì thế, chúng ta có thể sử dụng ½ hoặc ¾ giá trị thực của f, thông thường sẽ là ½. Vì thế, đòn bẩy khuyến nghị ở đây chỉ còn là 3.475, nghĩa là đầu tư một danh mục trị giá 34,750$.

    Việc cố định giá trị đòn bẩy của một danh mục thường không dễ dàng như mọi người suy nghĩ. Với ví dụ phía trên, giả sử chúng ta đã tuân theo tiêu chuẩn Kelly và đầu tư một danh mục 34,750$. Vài ngày sau đó, danh mục bị lỗ 2%, tương đương 695$. Vì vậy giá trị danh mục chỉ còn 34,055$ và vốn thực tế của chúng ta chỉ còn 9,305$. Lúc này để tránh việc phá sản (nghĩa là vốn thực tế trở về 0) chúng ta giảm giá trị danh mục xuống 32,335$ vì giá trị f là 3.475 và vốn thực tế chỉ còn là 9,305$. Do đó, tiêu chuẩn Kelly yêu cầu chúng ta bán khi thua lỗ và mua thêm vào khi có lợi nhuận để kiếm lời.

    Điểm mạnh của tiêu chuẩn Kelly là nó đảm bảo là chúng ta sẽ tối đa hóa tiềm năng tăng trưởng của chiến lược của mình trong thời gian dài và sẽ không bị phá sản trong thời gian ngắn vì những biến động thị trường ngắn hạn không thể lường trước.

    Ngoài việc áp dụng tiêu chuẩn Kelly để phân bổ vốn tối ưu thì còn các phương pháp định lượng khác cũng được như lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern Portfolio Theory) , tương đồng rủi ro (Risk Parity) và nếu anh em muốn biết thêm có thể tự tìm kiếm và tham khảo.

    2. Quản trị rủi ro


    Quản trị rủi ro trong giao dịch là điều cần thiết để tránh gánh chịu những tổn thất phát sinh từ giao dịch trên thị trường tài chính. Quản trị rủi ro liên quan đến việc xác định, đánh giá và giảm thiểu rủi ro thường phát sinh khi thị trường biến động theo hướng ngược lại với dự báo và kì vọng của chúng ta.

    acdn.123job.vn_123job_uploads_2020_10_30_2020_10_30______31578c04cb792611fd09c078f33521d9.

    Ngoài rủi ro vị thế (bao gồm cả rủi ro thị trường và rủi ro cụ thể), còn có các dạng rủi ro khác cần xem xét khi chúng ta giao dịch định lượng gồm: rủi ro mô hình, rủi ro phần mềm.

    Rủi ro mô hình đề cập đến khả năng thua lỗ trong giao dịch không phải do sự mơ hồ về mặt thống kê của thị trường, mà là do mô hình giao dịch sai. Đây có thể là rủi ro dễ dàng gặp nhất khi chúng ta giao dịch định lượng. Nó có thể sai vì một số lý do và một số trong số đó đã được trình bày chi tiết ở các bài viết trước như đào bới dữ liệu (data-snooping bias), thiên kiến sống sót (survivorship bias), ... Để loại bỏ tất cả các thành kiến và lỗi khác nhau này trong các chương trình backtest thì mình cũng đã nêu ra ở các bài viết trước, ngoài ra chúng ta có thể trao đổi hoặc chia sẻ kết quả backtest để đảm báo quá trình được diễn ra tốt nhất.

    Rủi ro mô hình cũng có thể không đến từ bất kỳ sự thiên vị hoặc sai sót nào trong mô hình hoặc quy trình backtest, mà từ sự cạnh tranh gia tăng từ các nhà giao dịch tổ chức khác, tất cả đều chạy cùng chiến lược với chúng ta (điều này rất hiếm gặp); hoặc nó có thể là kết quả của một số thay đổi cơ bản trong cấu trúc thị trường đã loại bỏ lợi thế của mô hình giao dịch.

    Rủi ro phần mềm đề cập đến trường hợp hệ thống giao dịch tự động tạo ra các giao dịch hàng ngày thực sự không phản ánh đúng mô hình backtest của chúng ta. Điều này xảy ra do các lỗi phần mềm. Ngoài ra nó còn là các lỗi liên quan đến thiết bị, máy móc hoặc đường truyền mạng. Đây là những lỗi chỉ gặp khi quá trình giao dịch của anh em là tự động và phụ thuộc vào sự hoạt động của các máy tinh.

    Ngoài ra, chúng ta đã thấy trong phần trước rằng tiêu chuẩn Kelly không chỉ hữu ích cho việc phân bổ vốn tối ưu, xác định đòn bẩy tối ưu mà còn cho việc quản lý rủi ro. Ví dụ ở trên đã minh họa rằng công thức Kelly sẽ khuyên anh em giảm quy mô danh mục đầu tư khi đối mặt với thua. Việc bán các lỗ này là kết quả thường xuyên của việc quản lý rủi ro, cho dù kế hoạch quản lý rủi ro có dựa trên công thức của Kelly hay không. Bên cạnh tiêu chuẩn Kelly dùng cho việc phân bổ vốn tối ưu (cũng là một phương pháp quản trị rủi ro) thì có một phương pháp khác cũng được các quỹ thường dùng là mô hình giá trị chịu rủi ro (Value at Risk – VaR). Đây là một công cụ thống kê đo lường và định lượng mức độ rủi ro tài chính trong một công ty, một danh mục đầu tư hoặc vị thế nắm giữ trong một khoảng thời gian cụ thể. Nếu có cơ hội mình sẽ trình bày trong một bài viết khác cho anh em.

    Lời kết: Quản trị vốn và rủi ro là một vấn đề đòi hỏi sự kỷ luật trong giao dịch nói chung và giao dịch định lượng nói riêng cho dù đã có sự hỗ trợ từ máy tính. Thế giới giao dịch có vô số ví dụ về các quỹ đầu cơ khổng lồ và các ngân hàng đầu tư gánh chịu các khoản lỗ khổng lồ do một giao dịch đơn lẻ hoặc trong một khoảng thời gian rất ngắn. Hầu hết các khoản lỗ này là do các vị thế của họ sử dụng đòn bẩy quá mức chứ không phải do sai lầm của một mô hình giao dịch. Chúng ta không bao giờ biết được thị trường sẽ hoạt động như thế nào nên quản trị vốn và rủi ro là một điều cực kì cần thiết để anh em có thể sống sót trên cái thị trường này.

    Vậy là mình đã kết thúc series giao dịch định lượng ở bài viết này. Đây là những bài viết đầu tay nên không tránh khỏi những sai sót và khó hiểu nên mong anh em bỏ qua cho mình. Mình cũng cảm ơn mọi người đã theo dõi, ủng hộ và đóng góp ý kiến. Xin chào và hẹn gặp lại các anh em ở các bài viết khác.
     

    Giới thiệu sách Trading hay
    Phương Pháp Wyckoff Hiện Đại - Kỹ thuật Nhận diện Xu hướng Thị trường Tiềm năng

    Phương pháp Wyckoff là một phương pháp price action kinh điển và đem lại thành công cho nhiều trader. Phương pháp này là nền tảng của nhiều phương pháp trading nổi tiếng khác
    Last edited by a moderator: 18/06/2021
    Đang tải...
  2. TraderLC

    TraderLC

    1,288
    1,221
    Em chưa hiểu sâu về Tiêu chuẩn Kelly. Nhưng em có backtest bằng tay chiến lược em đang sử dụng, và tính ra Hệ số Kelly của chiến lược đạt 14%. Em có đọc được các trader hay dùng hệ số Half Kelly. Vậy chiếu theo chiến lược của em thì nó là 7%.
    Có 1 nhược điểm là với Tiêu chuẩn Kelly nó không tính đến chuỗi thua lỗ liên tiếp. Trong chiến lược của em có 1 chuỗi thua lỗ đến 9 lệnh liên tiếp, tức nếu dùng ngay cả half Kelly thì drawdown cũng lên đến 63%. Nhìn chung em thấy Half Kelly chỉ nên dùng là 1 thông số để tham khảo. Cuối cùng vẫn phải quan tâm đến max. drawdown.
     
    ductoan1898 bài này.
  3. chung

    chung

    507
    142
    mong bạn sẽ có những bài chuyên sâu về quản lý vốn để mọi người học ỏi nha.thank u!
     
    ductoan1898 bài này.
  4. Mình xin cảm ơn những đóng góp của bạn nhiều. Còn về tiêu chuẩn Kelly mình nêu ra thì đây thực ra là một biến thể của tiêu chuẩn Kelly được Edward Thorp sử dụng nhé.
     
    TraderLC bài này.
  5. mình nghĩ consecutive losses nên là mối quan tâm thứ yếu
     
    TraderLCanhnguyen14 bài này.

Bình luận mới nhất

  • TRADERNHATNHANH trong Trao Đổi về Broker 9,545 Xem / 51 Trả lời
  • nguyencuongbk trong Phân tích Forex - Vàng - Hàng hóa 1,035 Xem / 12 Trả lời
  • chitoan trong Phân tích Forex - Vàng - Hàng hóa 46,758 Xem / 565 Trả lời
  • minhchik3 trong Trao Đổi về Broker 269 Xem / 3 Trả lời
  • Quíc Óp trong Phân tích Forex - Vàng - Hàng hóa 686 Xem / 7 Trả lời
  • Đang tải...
    Đang tải...
    0