Lịch sử hình thành và phát triển của Quant Trading? (Phần 1 - Trần Trung Chiến)

Khi nói về thời kỳ sơ khai của thị trường tài chính, nơi những lời đồn thổi về lợi nhuận kết hợp với sự bất định của rủi ro, câu chuyện về Giao dịch Định lượng (Quant Trading) bắt đầu từ sự tiến triển lặng lẽ của nó. Đó là thời điểm mà con số chiếm ưu thế hơn tài sản, và những người có thể giải mã chúng thành công, họ sẽ chiếm ưu thế trên sân chơi quyền lực này.

Giữa những con đường ồn ào của các thành phố, có một linh hồn tò mò, sự quyến luyến với con số vượt ra ngoài sự tò mò đơn thuần - nó gần như biến thành sự ám ảnh. Người này, bắt đầu cuộc hành trình của mình trong lĩnh vực tài chính, không chỉ đơn thuần là để hiểu sự biến động của thị trường mà còn để nắm rõ chúng một cách chính xác.

1. Khởi Đầu Hành Trình (Trước Năm 1970)

1.1. Nền Tảng Sơ Khai

• Thời Kỳ Cổ Đại: Những nền tảng đầu tiên của phân tích định lượng đã xuất hiện từ thời cổ đại, khi các nhà giao dịch sử dụng những quy tắc đơn giản dựa trên chu kỳ của mặt trăng và sao để đưa ra quyết định giao dịch.
• Phân Tích Kỹ Thuật Cổ Điển: Trong thế kỷ 17 và 18, các nhà giao dịch tại Nhật Bản bắt đầu sử dụng biểu đồ nến (candlestick chart) để phân tích giá gạo. Đây là một trong những hình thức đầu tiên của phân tích kỹ thuật, tiền đề cho giao dịch định lượng sau này.

1.2. Hình Thành Lý Thuyết Hiện Đại

• Lý Thuyết Bước Đi Ngẫu Nhiên: Năm 1900, Louis Bachelier, một nhà toán học người Pháp, đã xuất bản luận án "Lý Thuyết Đầu Cơ" (The Theory of Speculation), trong đó ông đã phát triển lý thuyết bước đi ngẫu nhiên (random walk theory) và đặt nền móng cho lý thuyết tài chính hiện đại.
• Harry Markowitz và Lý Thuyết Danh Mục Đầu Tư: Năm 1952, Harry Markowitz đã phát triển lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern Portfolio Theory - MPT), đưa ra phương pháp tối ưu hóa danh mục đầu tư dựa trên các khái niệm về rủi ro và lợi nhuận.

2. Thời Kỳ Khởi Sự (1970 - 1980)

2.1. Sự Phát Triển Của Mô Hình Black-Scholes

• Mô Hình Black-Scholes: Năm 1973, Fischer Black và Myron Scholes đã giới thiệu mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes, giúp các nhà giao dịch có công cụ để định giá các quyền chọn một cách chính xác hơn. Robert Merton đã mở rộng mô hình này và cùng với Scholes, ông đã nhận giải Nobel Kinh tế vào năm 1997.

2.2. Ứng Dụng Máy Tính Vào Giao Dịch

• Ứng Dụng Máy Tính: Vào thập kỷ 1970, sự phát triển của máy tính đã cho phép các nhà giao dịch phân tích dữ liệu thị trường nhanh chóng và chính xác hơn. Các công ty tài chính bắt đầu sử dụng máy tính để thực hiện các mô hình toán học phức tạp trong việc quản lý rủi ro và giao dịch.

3. Thời Kỳ Bùng Nổ (1980 - 2000)

3.1. Sự Ra Đời Của Các Công Ty Giao Dịch Định Lượng

• Các Công Ty Pioneers: Các công ty như Renaissance Technologies, DE Shaw, và AQR Capital Management đã tiên phong trong việc sử dụng các mô hình định lượng phức tạp để thực hiện giao dịch. Renaissance Technologies, thành lập bởi James Simons vào năm 1982, được biết đến với quỹ Medallion, một trong những quỹ đầu cơ thành công nhất mọi thời đại.

3.2. Công Nghệ và Dữ Liệu

• Công Nghệ Máy Tính: Sự tiến bộ trong công nghệ máy tính và phần mềm đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu lớn và thực hiện các giao dịch tự động với tốc độ nhanh hơn.
• Dữ Liệu Thị Trường: Lượng dữ liệu thị trường ngày càng tăng cùng với sự phát triển của công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu đã giúp các nhà giao dịch định lượng có thể khai thác các mô hình phức tạp hơn.

4. Thời Kỳ Hiện Đại (2000 - Nay)

4.1. Giao Dịch Tần Số Cao (HFT)

• HFT: Giao dịch tần số cao (High-Frequency Trading) trở thành xu hướng trong thập kỷ 2000, với các công ty sử dụng thuật toán phức tạp và máy tính mạnh mẽ để thực hiện hàng nghìn giao dịch trong vài giây. Các công ty như Virtu Financial và Citadel Securities đã trở thành những tên tuổi hàng đầu trong lĩnh vực này.

4.2. Sự Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy

• AI và Machine Learning: Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) đã bắt đầu được áp dụng rộng rãi trong giao dịch định lượng, giúp các nhà giao dịch phân tích và dự đoán xu hướng thị trường một cách chính xác hơn. Các mô hình học sâu (deep learning) và học tăng cường (reinforcement learning) cũng được sử dụng để tối ưu hóa chiến lược giao dịch.

4.3. Dữ Liệu Phi Truyền Thống và Dữ Liệu Lớn

• Alternative Data: Các nguồn dữ liệu phi truyền thống, như dữ liệu từ mạng xã hội, vệ tinh, và cảm biến IoT, đã trở thành nguồn thông tin quý giá cho các nhà giao dịch định lượng. Sự kết hợp giữa dữ liệu truyền thống và phi truyền thống giúp tạo ra các mô hình giao dịch tinh vi hơn.
• Big Data: Khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn (big data) đã mở ra nhiều cơ hội mới cho giao dịch định lượng, từ việc phát hiện các mẫu hình tiềm ẩn đến tối ưu hóa hiệu suất giao dịch.

4.4. Quy Định và Đạo Đức

• Quy Định: Với sự phát triển mạnh mẽ của giao dịch định lượng, các quy định cũng đã được thắt chặt để đảm bảo tính minh bạch và công bằng trên thị trường. Các tổ chức tài chính phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quản lý rủi ro và báo cáo giao dịch.
• Đạo Đức: Vấn đề đạo đức trong giao dịch định lượng cũng đã trở thành mối quan tâm, đặc biệt là trong các lĩnh vực như giao dịch tần số cao, nơi các thuật toán có thể tạo ra lợi thế không công bằng.

5. Tương Lai Của Quant Trading

5.1. Công Nghệ Blockchain và Tiền Điện Tử

• Blockchain: Công nghệ blockchain và tiền điện tử đã mở ra một sân chơi mới cho giao dịch định lượng. Các nhà giao dịch đang phát triển các mô hình và thuật toán để khai thác sự biến động cao và cơ hội lợi nhuận trong thị trường tiền điện tử.

5.2. Sự Phát Triển Của AI và Quantum Computing

• AI: Sự phát triển liên tục của trí tuệ nhân tạo và học máy hứa hẹn sẽ đưa giao dịch định lượng lên một tầm cao mới. Các mô hình AI ngày càng thông minh và có khả năng tự học, tự điều chỉnh để thích nghi với điều kiện thị trường thay đổi.
• Quantum Computing: Máy tính lượng tử (quantum computing) được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa giao dịch định lượng bằng khả năng xử lý và giải quyết các bài toán phức tạp nhanh hơn hàng nghìn lần so với máy tính truyền thống.

Giao dịch định lượng đã trải qua một hành trình dài từ những ngày đầu tiên của phân tích kỹ thuật đơn giản cho đến việc sử dụng các mô hình toán học phức tạp và trí tuệ nhân tạo trong thời đại ngày nay. Sự kết hợp giữa công nghệ tiên tiến và dữ liệu lớn hứa hẹn sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này trong tương lai. Tuy nhiên, cùng với những cơ hội lớn lao, các nhà giao dịch cũng phải đối mặt với nhiều thách thức về quy định, đạo đức và rủi ro kỹ thuật. Việc hiểu rõ lịch sử và các yếu tố định hình nên giao dịch định lượng sẽ giúp chúng ta chuẩn bị tốt hơn cho những thay đổi và cơ hội trong tương lai.

References

Cesa, Mauro. (2017). A brief history of quantitative finance. Probability, Uncertainty and Quantitative Risk. 2. 10.1186/s41546-017-0018-3. 

Berdondini, Andrea. (2021). The Theory of Quantitative Trading. SSRN Electronic Journal. 10.2139/ssrn.3994764. 

https://www.cqf.com/blog/what-quantitative-finance-brief-history

Bài nghiên cứu của Trần Trung Chiến - Research Team - Quant Trading Việt Nam