Giới thiệu ngành tài chính định lượng P2

Ứng dụng của tài chính định lượng hiện nay – các ngành liên quan

Mặc dù đã có nhiều ứng dụng và có lịch sử phát triển khoảng 40 năm (từ những năm 1970), tuy nhiên hiện tại tài chính định lượng vẫn còn nhiều lĩnh vực chưa được nghiên cứu ứng dụng ở các nước phát triển. Đặc biệt sau cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính thế giới năm 2007, các nhà tài chính định lượng đang đối mặt với nhiều vấn đề từ rủi ro của các mô hình định lượng trước đây đến việc phải tìm kiếm các mô hình, lý thuyết mới với tỉ suất lợi nhuận cao hơn và rủi ro thấp hơn.

Sự phát triển của ngành tài chính định lượng phụ thuộc vào sự phát triển của thị trường tài chính, đặc biệt là thị trường chứng khoán và cả nền khoa học kỹ thuật của mỗi quốc gia. Hoa Kỳ và Châu Âu là hai khu vực khởi đầu và phát triển nhất đến thời điểm hiện tại. Trong khi đó, các quốc gia công nghiệp mới NICs (Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore, đặc khu Hong Kong) và cường quốc mới nổi Trung Quốc đang có nhu cầu nhân lực cao. Ở Việt Nam, thị trường tài chính vẫn đang phát triển và chưa hoàn thiện, việc ứng dụng các mô hình và lý thuyết chưa khả thi và thực tiễn. Tuy nhiên trong thời gian 5-10 năm tới, khi chúng ta tiến hành hội nhập, liên kết tài chính sâu rộng hơn, thị trường tài chính năng động và quy mô lớn hơn, đó chính là cơ hội cho các chuyên gia tài chính định lượng thử sức.

Các mảng chính của ngành tài chính định lượng:

General and Statistical Finance: sử dụng các phương pháp định lượng như thống kê, kinh tế lượng, phân tích econophysics(*) nhằm nghiên cứu thực nghiệm dữ liệu chuỗi thời gian của tài chính, kinh tế; nghiên cứu các vấn đề chung hoặc các hành vi nổi bật trong thị trường tài chính, nền kinh tế. Mô phỏng cơ chế thị trường tài chính hay nền kinh tế bằng các mô hình phi tuyến tính.

(econophysics – nghiên cứu, ứng dụng các lý thuyết của vật lý như tiến trình ngẫu nhiên, động lực học phi tuyến tính giải quyết các vấn đề trong kinh tế, ứng dụng vào thị trường tài chính)

Tài chính thống kê

 

Ứng dụng lý thuyết xác suất – thống kê vào tài chính

Computational Finance: là một nhánh của khoa học máy tính ứng dụng, xử lý các lợi ích thực tế trong tài chính bằng các công cụ toán học như toán tài chính và phương pháp số. Từ những năm 1950, computation finance dùng để ứng dụng trong việc tối ưu hóa danh mục đầu tư, đến 1960 là giao dịch chứng khoán bằng chênh lệch giá nhằm kiếm lợi nhuận. Những năm 1970 ứng dụng của computation finance là định giá quyền chọn và phân tích các khoản cầm cố chứng khoán hóa. Cuối thập kỷ 80 xuất hiện sự đột phá là ứng dụng các siêu máy tính và xuất hiện các nhà giao dịch định lượng (quant) quản trị danh mục đầu tư bằng định lượng. Trong 20 năm gần đây, computation finance đã có ứng dụng trong tất cả các lĩnh vực của tài chính và đang có nhu cầu nhân lực cao. Những ứng dụng nổi bật nhất hiện nay là giao dịch tự động bằng thuật toán (algorithmic trading), đầu tư định lượng (quantitative investing) ứng dụng ở các Hedge funds hay giao dịch tần suất cao (High-frequency trading).

Sử dụng máy tính để mô phỏng chuyển động Brown nhằm dự báo giá

 

Mô phỏng chuyển động Brown bằng máy tính nhằm dự báo giá

Portfolio Management:

Quản lý danh mục đầu tư định lượng là lựa chọn các chứng khoán bao gồm danh mục đầu tư của mình dựa trên dữ liệu thống kê và phương pháp số học. Dữ liệu này sau đó được đưa vào các mô hình dựa trên dữ liệu quá khứ và xác suất thống kê để xác định lựa chọn đầu tư tốt nhất và thời gian mua bán chúng. Các nhà phân tích danh mục đầu tư định lượng, hay còn được gọi là quants, cũng đánh giá mức độ rủi ro gắn liền với mỗi cơ hội đầu tư nhằm nhằm giảm thiểu rủi ro thua lỗ của danh mục. Ngoài ra phân tích định lượng giúp loại trừ vấn đề tâm lý của con người trong việc lựa chọn danh mục đầu tư nhất là khi thị trường xảy ra thay đổi bất ngờ.

Lý thuyết được sử dụng để quản lý danh mục như kinh tế tài chính, kế toán, tài chính hành vi và đi kèm với chúng là các mô hình, công cụ toán học là một đặc thù không thể thiếu của mảng định lượng. Yếu tố thường được sử dụng để định lượng như là giá, động lượng hay rủi ro. Các mô hình của quản trị danh mục đầu tư tập trung vào việc dự báo lợi nhuận, mô hình tối ưu đa yếu tố, mô hình phi tuyến, mô hình dựa trên yếu tố thời gian và điều khiển quay vòng danh mục hay định giá Monte Carlo giá trị doanh nghiệp.

Phần mềm quản lý danh mục đầu tư

Phần mềm quản lý danh mục đầu tư

Pricing of Securities

Định giá là một công việc vô cùng quan trọng trong ngành tài chính ngân hàng, đặc biệt trong lĩnh vực chứng khoán. Kết quả của định giá có liên quan trực tiếp tới chiến lược, mục tiêu, quyết định đầu tư. Do đó định giá chính xác giá trị thực của các loại chứng khoán có vai trò quyết định kết quả của việc đầu tư. Ngành tài chính định lượng với những công cụ và mô hình mạnh mẽ đã được sử dụng để định giá chứng khoán, đặc biệt là chứng khoán phái sinh-là một loại chứng khoán phức tạp từ những năm 1970 ở Mỹ. Ngược lại, tài chính định lượng cũng có thể thiết kế các thuật toán, sử dụng các phương pháp số nhằm tạo ra các sản phẩm phái sinh phức tạp, đa dạng hóa sản phẩm phái sinh nhằm tìm kiếm lợi nhuận.  Nền tảng cơ bản của định giá chứng khoán là các công cụ toán học như giải tích ngẫu nhiên, giải tích học kết hợp với computation finance để thiết kế các mô hình định giá cũng như tính toán rủi ro của sản phẩm.

Mô hình mô phỏng chứng khoán phái sinh

Mô hình dự báo giá chứng khoán phái sinh

Quantitative Risk Management (QRM):

Rủi ro cùng với lợi nhuận là hai biến số quan trọng nhất trong ngành tài chính ngân hàng. Tuy nhiên, trong khi lợi nhuận và tối ưu hóa lợi nhuận đã được quan tâm và phân tích một cách đầy đủ một thời gian dài trước đó, rủi ro mới được các chuyên gia tài chính quan tâm trong khoảng 30 năm trở lại đây. Ban đầu, quản trị rủi ro được ứng dụng trong các định chế ngân hàng từ những năm 1970 và sau đó là việc quản trị tài sản, các quỹ đầu tư phòng hộ (hedge fund), các hãng bảo hiểm và nhà quản trị tài chính doanh nghiệp. Nếu như trước đây rủi ro được các nhà quản trị nhìn nhận ở vị thế bị động chính là một mối đe dọa và nhiệm vụ của họ là giảm thiểu đến mức tối đa tác động của nó; ngày nay rủi ro vừa là một đe dọa vừa là một cơ hội để kinh doanh, rủi ro được nhìn nhận tích cực và chủ động hơn. Công cụ để hiểu và quản trị rủi ro tốt nhất đó chính là toán học và ứng dụng của tin học được các nhà quản trị tài chính sử dụng, chính điều đó đã hình thành một hướng phát triển và xu hướng của ngành tài chính định lượng với hai nhiệm vụ chính là phân tích định lượng và mô hình hóa rủi ro. Các mô hình và công cụ mạnh mẽ nhất như mô phỏng Monte Carlo, các mô hình dự báo, phân tích hồi quy và chuỗi thời gian, tối ưu hóa…

Phần mềm tính toán chi phí và rủi ro

Phần mềm tính toán chi phí dự án và ước lượng rủi ro

Trading and Market Microstructure

Market Microstructure là một nhánh của ngành tài chính nghiên cứu quá trình và kết quả của việc giao dịch các tài sản dưới một tập hợp các quy tắc đặc biệt. Trong khi kinh tế học nghiên cứu các cơ chế giao dịch một cách trừu tượng thì market microstructure tập trung vào các cơ chế giao dịch cụ thể và chi tiết có ảnh hưởng tới sự biến động giá cả của tài sản. Các chủ đề nghiên cứu như: mô phỏng cấu trúc thị trường và ảnh hưởng của nó tới việc giao dịch tài sản; các công thức định giá, đấu giá tài sản hay đơn giản như ra quyết định giao dịch (mua hay không mua); tính toán chi phí thực hiện và chi phí thời gian của giao dịch; đo lường thông tin và ảnh hưởng của nó tới các chủ thể tham gia thị trường. Để nghiên cứu các vấn đề này, các nhà tài chính học sử dụng các mô hình định lượng phức tạp của kinh tế lượng và hỗ trợ của computation finance.

Nghiên cứu Market microstructure dẫn đến việc áp dụng lý thuyết vào các giao dịch định lượng (quantitative trading) nhằm tìm kiếm lợi nhuận. Các vấn đề được các nhà tài chính định lượng quan tâm như: thiết kế hệ thống giao dịch tự động (Automated trading system), đặc biệt giao dịch tần số cao HFT (high-frequency trading); nghiên cứu thuật toán giao dịch tối ưu (Algorithmic trading) tìm kiếm lợi nhuận bằng chênh lệch giá (Arbitrage Trading). Lý thuyết của trading dựa nhiều vào các lý thuyết ngẫu nhiên như chuyển động Brown của vật lý học, tiến trình ngẫu nhiên (stochastic process), phương pháp số (numerical methods), xác suất thống kê (probably and statistics). Các thuật toán và mô hình giao dịch được thiết kế trên các nền tảng ngôn ngữ lập trình và công nghệ thông đòi hỏi các chuyên gia tài chính định lượng phải nắm vững cả lĩnh vực này. Các phần mềm được dùng để lập trình phổ biến hiện nay như R, C/C++, Matlab, Python. Ngoài ra, do sự liên quan chặt chẽ và dựa trên nền tảng tin học nên giao dịch định lượng cũng nghiên cứu và áp dụng các lĩnh vực hiện đại của ngành công nghệ thông tin như khai thác dữ liệu (data mining), xử lý dữ liệu lớn (big data), trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), máy học (machine learning). Đây chính là mảng phát triển mạnh mẽ nhất và có tiềm năng nhất của ngành tài chính định lượng cùng với quản trị rủi ro.

Biểu đồ giá của giao dịch tần số cao HFT

 Đồ thị giá của giao dịch tự động tần số cao HFTHệ thống giao dịch tự động HFT

 Hệ thống giao dịch tự động HFT

Bài viết liên quan
V. Nghiên cứu và học tập ngành tài chính định lượng Các phần trước đã
Nhà tài chính định lượng còn được gọi dưới nhiều tên khác như quant, quantitative
Tài chính định lượng là gì? Tài chính định lượng (Quantitative Finance hay Mathematical Finance)
Một nghiên cứu mới giúp đưa ra quyết định trong quản trị rủi ro đối

BINH LUAN

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *