Phân tích định lượng là gì? Quant và ví dụ

Định nghĩa ngắn

Phân tích định lượng (quantitative analysis, gọi tắt là quant) là cách nghiên cứu thị trường bằng dữ liệu, thống kê và toán học để kiểm tra xem một quy luật giá có thật hay chỉ là ngẫu nhiên.

"Quant" còn dùng để chỉ người làm việc này. Quant trading là giao dịch theo quy tắc rút ra từ phân tích định lượng, thường được viết thành chương trình và chạy tự động.

Định nghĩa chính xác hơn

Về hình thức, phân tích định lượng gồm các bước:

Nêu giả thuyết có thể đo được, ví dụ "lợi suất sau tín hiệu X khác lợi suất bình thường".
Thu thập dữ liệu lịch sử, làm sạch: xử lý dữ liệu thiếu, chia tách cổ phiếu, ngày nghỉ.
Tính thống kê: lợi suất trung bình, độ lệch chuẩn, hệ số tương quan, beta, alpha, biến động quy năm.
Kiểm định: so sánh kết quả với giả thuyết "không có hiệu ứng".
Kiểm tra trên dữ liệu chưa dùng (out-of-sample) trước khi tin vào kết quả.

Khác với phân tích kỹ thuật dựa nhiều vào việc đọc biểu đồ, hay phân tích cơ bản dựa vào giá trị doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô, phân tích định lượng có thể dùng cả hai loại dữ liệu. Điểm chung là mọi kết luận phải đo được và kiểm định được.

Ví dụ giả định

Giả thuyết: "Sau phiên giá đóng cửa trên đường trung bình động, phiên kế tiếp có lợi suất dương."

Lấy N phiên có tín hiệu trong dữ liệu lịch sử.
Tính lợi suất trung bình m và độ lệch chuẩn s của các phiên kế tiếp.
Tính thống kê t = m / (s / √N).
Nếu t không đủ lớn so với ngưỡng thống kê đã chọn, hiệu ứng có thể chỉ là nhiễu.
Nếu t đủ lớn, vẫn phải trừ chi phí: spread, phí hoa hồng, swap. Một hiệu ứng nhỏ hơn chi phí giao dịch thì không dùng được trên thực tế.

Để tính chi phí cụ thể như giá trị pip hay ký quỹ, dùng công cụ tính toán.

Thuật ngữ này xuất hiện ở đâu

Nền tảng giao dịch: MetaTrader 5 và MetaTrader 4 có Strategy Tester để chạy thử chiến lược tự động trên dữ liệu lịch sử. Báo cáo kiểm thử hiển thị đường vốn, mức sụt giảm và số liệu thống kê.
Giao dịch qua API: quant thường kết nối mô hình trực tiếp với hệ thống đặt lệnh.
Báo cáo và tin tức: các cụm từ như "quỹ quant", "chiến lược hệ thống", "arbitrage thống kê".

Trường hợp biên và lỗi thường gặp

Overfitting: mô hình khớp quá sát với dữ liệu cũ nên thất bại trên dữ liệu mới.
Look-ahead bias: vô tình dùng thông tin chưa có tại thời điểm ra quyết định.
Survivorship bias: chỉ dùng dữ liệu của tài sản còn tồn tại, bỏ qua tài sản đã bị hủy niêm yết.
Data snooping: thử quá nhiều giả thuyết thì sớm muộn sẽ có giả thuyết "đúng" do ngẫu nhiên.
Thị trường thay đổi: quy luật trong quá khứ có thể biến mất.
Fat tails: biến động cực đoan xảy ra thường hơn mức mô hình phân phối chuẩn giả định.

Kết quả kiểm thử tốt không bảo đảm lợi nhuận. Giao dịch CFD và forex có đòn bẩy có thể làm mất tiền rất nhanh, kể cả khi dùng mô hình định lượng. Xem thêm quản lý rủi ro.

Câu hỏi thường gặp

Phân tích định lượng là gì, nói ngắn gọn?

Là nghiên cứu thị trường bằng dữ liệu và thống kê để kiểm tra một quy luật giá có thật hay không.

Quant là gì?

"Quant" là cách gọi tắt của phân tích định lượng, đồng thời chỉ người làm công việc này.

Quant trading có phải là bot giao dịch không?

Không hẳn. Bot chỉ là công cụ thực thi lệnh. Quant trading là giao dịch theo quy tắc đã được kiểm định bằng thống kê, có thể chạy tự động hoặc không.

Có cần biết lập trình không?

Để làm sâu thì thường cần. Bước đầu có thể dùng bảng tính và Strategy Tester trên MetaTrader.

Backtest tốt có nghĩa là chiến lược sẽ có lãi?

Không. Backtest có thể bị overfitting hoặc thiên lệch dữ liệu. Thị trường cũng có thể thay đổi so với giai đoạn kiểm thử.

Xem thêm các thuật ngữ khác trong Thuật ngữ tài chính.

Phân tích định lượng (quantitative analysis) là gì?