Quantitative trading trở thành công cụ ưa thích của nhà đầu tư cá nhân

Lịch sử rực rỡ của Quantitative trading và những tên tuổi lớn gắn liền với nó:

Có tới 70% - 80% lệnh mua bán trên Phố Wall được thực hiện từ phần mềm máy tính trong đó chủ yếu sử dụng Quant trading.

Quant Trader - Những người đứng đằng sau các Siêu máy tính, làm việc cho các quỹ đầu tư huyền thoại có thu nhập từ 250,000 đô - 500,000 đô mỗi năm.

Jim Simons, Ray Dalio, Ken Griffin,... - những nhà quản lý của các Hedge Fund (quỹ ứng dụng phương pháp Quant) lớn nhất trên thế giới như Citadel, Renaissance, SAC, Tudor, và Millennium luôn lọt vào top đầu danh sách người giàu nhất nước Mỹ và Thế giới do tạp chí Forbes bình chọn.

Hiểu rõ hơn về Quantitative Trading

Quant bao gồm xây dựng các chiến lược giao dịch dựa trên phân tích định lượng, các công thức và mô hình toán cũng như khoa học dữ liệu để đưa ra quyết định giao dịch. Phương pháp này còn được kiểm chứng bằng việc sử dụng dữ liệu quá khứ như "Lợi nhuận", "Mức độ biến động",.. của cổ phiếu để xác định các mức lợi nhuận trong tương lai với rủi ro tương ứng. Từ đó phương pháp này có thể:

Phân tích lợi nhuận cho chiến lược giao dịch

Phân tích và dự báo mức độ biến động và rủi ro của cổ phiếu

Xây dựng danh mục đầu tư tương ứng với mức rủi ro mong muốn

Xác định quy mô và quản lý rủi ro giữa các chiến lược giao dịch.

Tất cả hoàn toàn dựa trên dữ liệu, căn cứ được đánh giá là ưu việt hơn rất nhiều so với các yếu tố khác dễ bị cảm tính chi phối.

Quantitative trading còn là điều bí ẩn ở Việt Nam

Tại Việt Nam phương pháp này có phần "bí mật". Những tài liệu, bài giảng của các chuyên gia Quant gần như không có. Đây dường như là tài sản "mật" của các nhóm Quant, vì là nguồn đem lại lợi thế cạnh tranh cho họ nên không thể chia sẻ.

Theo xu thế chuyển đổi số trong lĩnh vực Fintech, Trung tâm Đổi mới sáng tạo - Innovation Center của trường CNTT, Đại học Bách khoa Hà Nội là một trong những đơn vị đầu tiên đưa "Phân tích định lượng và ứng dụng" vào giảng dạy. Đây là chương trình được các giảng viên của ĐH Bách Khoa Hà nội và đối tác cùng xây dựng, thử nghiệm và ứng dụng trong thực tế một thời gian dài trước khi đưa vào giảng dạy.

Với khóa học Phân Tích Định Lượng Ứng Dụng Trong Thị Trường Chứng Khoán chưa bao giờ các cá nhân được tiếp cận với Quantitative trading dễ dàng đến thế

Theo Dr Phan Trường Giang - thành viên của nhóm nghiên cứu, người đã có 20 năm kinh nghiệm về phân tích dữ liệu, chia sẻ:

"Trước đây, các Quant trader mất đến 3-5 năm để nắm bắt và 10 năm thành thạo công việc và làm việc cho các quỹ đầu tư, Hedge funds, ... thì hiện tại đối với các Nhà đầu tư cá nhân, các chuyên viên tư vấn chứng khoán với vốn hiểu biết về thị trường, khả năng sử dụng Excel cũng như các công cụ phân tích định lượng khác đã có thể tiếp cận phương pháp này chỉ tính theo tháng và chỉ bằng một phần nhỏ thời gian so với trước đây."

Dr. Phan Trường Giang - Trưởng nhóm AiCafe¹©

Quant trading mang lại cơ hội cho Học viên sau khi học sẽ có đủ khả năng để:

- Backtest lại dữ liệu - Mô phỏng quá trình đầu tư cũ từ dữ liệu quá khứ nhằm có thông tin trước khi ra quyết định đầu tư,

- Xây dựng chiến lược, danh mục đầu tư một cách khoa học, loại bỏ yếu tố cảm xúc.

- Dự đoán biến động, các viễn cảnh khi đầu tư để lựa chọn mức lợi nhuận/mức rủi ro tương ứng.

- Thành thạo các công cụ, mô hình Quantitative Trading, các công cụ phân tích và đầu tư tự động.

Công cụ Phân tích đầu tư được AiCafe.one giới thiệu

Sau Khóa học, người học hoàn toàn có thể tự tin nắm bắt được việc sử dụng Khoa học dữ liệu và Quantitative Trading trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Đặc biệt hơn cả học viên có thể tiếp cận dễ dàng và áp dụng ngay, miễn phí với: các công thức, các mô hình, chiến lược sẵn có, cùng công cụ phân tích đầu tư đã được các giáo viên, các chuyên gia của AI Cafe¹ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng thử nghiệm trong thời gian qua.

Không những vậy, người học còn có cơ hội gia nhập AiCafe.one, một trong những Cộng đồng Quantitative Trading đầu tiên tại Việt Nam với những Quant cùng nhau hỗ trợ cho quá trình học tập, nghiên cứu, phân tích định lượng hay công việc của bạn sau này.

Mời bạn quan tâm đến phương pháp phân tích này có thể tìm hiểu và đăng ký khóa học dự kiến sẽ khai giảng vào 15/2 tới đây qua đường link https://bit.ly/3Hjdznm