Đăng lúc: 11:56:36 AM | 10-12-2017 | Đã xem: 12584
Thực tế, các Robot được lập trình để xác định điểm mua/điểm bán tối ưu nhằm tăng lợi nhuận hoặc giảm chi phí theo tập hợp các luật, các luật này sẽ thuộc các trường phái chiến lược khác nhau.
1. Chiến lược đầu tư theo xu hướng dòng tiền là chiến lược thông dụng nhất đối với giao dịch thuật toán (hay còn gọi là giao dịch Algo).
Chiến lược này dựa theo chiến lược bám sát theo xu hướng dòng tiền bằng việc sử dụng các công cụ kỹ thuật như đường trung bình động (MA), RSI, lý thuyết bùng nổ trên nền tảng tích luỹ, vượt kênh xu hướng, tạo lập mặt bằng giá và các chỉ báo kỹ thuật liên quan khác.
Đây là chiến lược đơn giản và dễ dàng nhất để triển khai các giao dịch Algo bởi vì chiến lược này không liên quan tới dự báo giá trong tương lai và tận dụng các công thức sẵn có của các chỉ báo kỹ thuật.
Tinh thần của chiến lược này là bám sát theo diễn biến hiện tại mà không cần dự đoán giá chứng khoán trong tương lai.
Tại ROBO ARENA 1.0, phần lớn các Robot giao dịch chứng khoán có sử dụng cách tiếp cận này. Có TEAM ra tín hiệu đơn thuần dựa trên tập hợp các tín hiệu kỹ thuật nhưng có kết hợp thêm yếu tố machine learning để giảm trừ độ nhiễu như Stockzoom.
Ngoài việc sử dụng các chỉ báo kỹ thuật (chiếm khoảng 70% trọng số khi ra quyết định), FBx, SCP, Kiến thợ còn kết hợp thêm yếu tố về cơ bản như nền tảng cơ bản và mức độ tăng trưởng. Team Natofx sáng tạo ra một cách thức lọc trên môi trường Index những cổ phiếu có sức mạnh tương đối cao.
2. Chiến lược chênh lệch giá
Mua một cổ phiếu niêm yết trên thị trường với giá thấp và ngay lập tức bán với mức giá cao hơn ngay trong phiên tạo ra một khoản lợi nhuận hay còn gọi là chênh lệch giá (chiến lược chênh lệch trong phiên chỉ áp dụng với thị trường T0).
Chiến lược này còn được mô phỏng trong trường hợp mua cổ phiếu giá thấp rồi bán trên thị trường hợp đồng tương lai giá cao hoặc ngược lại do sự xuất hiện chênh lệch giá diễn ra liên tục theo thời gian.
Thực thi một thuật toán nhằm xác định chênh lệch giá và đặt lệnh cho phép tạo ra lợi nhuận với hiệu quả cao. Đây là chiến lược rất được ưa chuộng đối với giao dịch tần suất cao và trong thị trường hoàn hảo, bởi hàng nghìn những chênh lệch nhỏ mỗi ngày sẽ tạo ra mức lợi suất đáng mơ ước trong khi rủi ro nhà đầu tư phải gánh chịu gần như bằng 0.
3. Chiến lược tái cơ cấu danh mục quỹ đầu tư chỉ số (Index fund)
Quỹ đầu tư chỉ số thường xác định một khoảng thời gian để tái cơ cấu danh mục theo chỉ số mô phỏng.
Ví dụ như quỹ Vaneck Vectors Vietnam ETF (VNM) công bố danh mục vào Thứ Sáu tuần thứ hai của tháng cuối quý (tháng 3, 6, 9, và 12) và thực hiện vào Thứ Sáu tuần ba của tháng cuối quý; quỹ DB X-tracker FTSE Vietnam ETF (DB ETF) công bố danh mục vào Thứ Sáu đầu tiên của tháng 3, 6, 9, 12 và ngày hiệu lực của danh mục mới Thứ Sáu tuần thứ 3 của tháng 3, 6, 9, 12.
Thời gian chênh lệch giữa thời điểm công bố và thời điểm thực hiện tạo cơ hội cho các robot thực hiện giao dịch. Trong thời gian diễn ra tái cơ cấu, Robot sẽ nhận diện được những giao dịch lớn tại những cổ phiếu được thêm vào, bớt ra, từ đó tuân theo chiều hướng dòng tiền mà thực hiện Mua/Bán.
4. Chiến lược khoảng dao động (trung bình nghịch đảo)
Chiến lược trung bình nghịch đảo được xây dựng dựa trên ý tưởng giá biến động cao thấp của một tài sản là tức thời, và sớm muộn sẽ về giá trị trung bình theo chu kỳ.
Người giao dịch bằng thuật toán sẽ thiết lập và định nghĩa một khoảng giá và vận hành thuật toán trên cơ sở đặt lệnh ngay lập tức khi giá chứng khoán vượt ra khoảng dao động đã được định nghĩa.
Giả sử như Robot được thiết lập một khoảng giá là 100-101, khi giá rơi về vùng 99, Robot sẽ mua và bán khi giá cổ phiếu về lại vùng 100-101.
5. Chiến lược giá bình quân gia quyền khối lượng (VWAP)
Chiến lược giá bình quân gia quyền khối lượng chia nhỏ một lệnh khối lượng lớn thành nhiều lệnh khối lượng nhỏ với các mức giá khác nhau.
Mục đích của chiến lược này là mức giá trung bình sau cùng gần với mức giá trung bình gia quyền trong phiên hoặc trong lịch sử.
6. Chiến lược giá bình quân gia quyền thời gian (TWAP)
Chiến lược giá bình quân gia quyền theo thời gian chia nhỏ một lệnh khối lượng lớn thành nhiều lệnh bằng nhau theo các đơn vị thời gian bằng nhau.
Mục đích của chiến lược này là để mức giá trung bình của danh mục gần với mức giá trung bình giữa thời điểm ban đầu và thời điểm kết thúc.
7. Chiến lược phần trăm khối lượng (PVO)
Trong phiên, khối lượng giao dịch sẽ liên tục tăng lên cho tới cuối phiên. Trong thời gian này, Robot sẽ đặt lệnh dựa trên tỷ lệ tham gia cổ phiếu (ví dụ mua 10% khối lượng VNM đã được khớp).
Chiến lược này sẽ cho phép Robot đặt lệnh tại tỷ lệ mà người dùng thiết lập, hoặc tăng lên/giảm xuống khi giá chứng khoán chạm vào một ngưỡng xác định nào đó.
Ví dụ: Đầu phiên, khi VNM chạm 150, thực hiện mua 10% khối lượng đã được khớp. Trong phiên, khi VNM giảm xuống 148, giữ tỷ lệ mua ở mức 8% so với tổng khối lượng tại thời điểm đó.
8. Chiến lược trên cả những chiến lược thông thường
Có một vài nhóm thuật toán nhằm xác định thuật toán của phía đối phương. Những thuật toán “đánh hơi” (sniffing algorithms) được sử dụng ở phía nhà tạo lập (sell side) và được thiết kế thông minh nhằm xác định một số thuật toán ở phía bên mua (buy side) với lệnh giao dịch lớn.
Việc phát hiện thông qua các thuật toán giúp nhà tạo lập thị trường phát hiện ra các lệnh khối lượng lớn và cho phép họ đặt lệnh với cùng khối lượng nhưng mức giá cao hơn. Điều này đôi khi còn được coi như động thái "đi trước một bước" công nghệ cao (high-tech front-running).
Ngoài những chiến lược phổ biến nêu trên, còn nhiều chiến lược, chiến thuật dựa trên nhưng mô hình toán học (mệnh đề, định lý) đã được chứng minh, chiến lược về thống kê giải thuật di truyền..., thậm chí còn ứng dụng các yếu tố công nghệ cao như machine learning. Điều này khiến cho Robot ngày càng đa dạng và được “học hỏi” những kiến thức nhằm hoàn thiện hệ thống đầu tư.
Các chiến lược trên đây đều là các chiến lược định lượng xử lý thông tin về giá, khối lượng và thống kê giao dịch của cổ phiếu. Trong kỳ tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về phương pháp định lượng tin tức và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc xây dựng thuật toán cho Robot giao dịch.
Được biết, từ ngày 6/9/2017 - 6/10/2017 sẽ diễn ra vòng giao đấu “Đại hội ROBOT giao dịch chứng khoán lần thứ nhất - ROBO ARENA 1.0”. Chương trình được sự tài trợ và tổ chức của CTCP Chứng khoán Mê Kông (MSC), sự bảo trợ thông tin của Báo đầu tư, cùng sự đồng hành của Câu lạc bộ chứng khoán SIC - Đại học Ngoại Thương và Câu lạc bộ chứng khoán SSC - Đại học Kinh tế Quốc Dân.
Trải qua 8 ngày giao dịch đầu tiên (trong số 23 ngày giao dịch), 10 robot tham gia thi đấu đã liên tục thể hiện những chiến thuật đầu tư hết sức đa dạng, hiệu quả.
Kết thúc phiên giao dịch 15/9/2017, có 7/10 Robot chứng khoán tạm thời đang có lãi, trong đó rất nhiều tín hiệu đầu tư mang lại lợi nhuận (đã thực hiện bán chốt lời) lớn chỉ trong khoảng thời gian ngắn như MSN tới 16,5% lợi nhuận hay danh mục các cổ phiếu đang nắm giữ có tỷ suất lợi nhuận cao trên 5% như VGC, AAA, thậm chí trên 10% như HAR, DST, KLF.
Hiệu quả Robot giao dịch chứng khoán thể hiện là khá cao. Cụ thể, bằng sử dụng các robot theo những chiến thuật đầu tư có kỷ luật và rõ ràng nên xác suất các lệnh đạt hiệu quả (đạt lợi nhuận > 0%) của các robot đang đạt tỷ lệ tới 64%. Tức là cứ 10 lệnh mua thì có bình quân 6-7 lệnh đạt lợi nhuận, nhiều lệnh đạt tỷ lệ lợi nhuận rất cao, lên tới 16,5%.
Nguồn: tổng hợp.
Bí quyết thành công: "Phàm làm việc gì, trước phải xét kỹ tới hậu quả của nó".
Chúc bạn thành công
Bài viết cùng chuyên mục
- Bài 5: Định nghĩa hàm trong MQL4 (19.11.2016 | Đã xem: 12079)
- Bài 4: Tìm hiểu cấu trúc câu lệnh trong MQL4 (19.11.2016 | Đã xem: 10723)
- Bài 3: Các kiểu dữ liêu trong MQL4 (19.11.2016 | Đã xem: 10535)
- Bài 2: Các biến và hằng số trong MQL4 (19.11.2016 | Đã xem: 14155)
- Bài 1: Ghi chú trong MQL4 (19.11.2016 | Đã xem: 8143)