AI trong đầu tư

5 min read

Key takeaway

AI tạo sinh kết hợp dữ liệu lớn real-time giúp loại bỏ yếu tố cảm xúc trong đầu tư; lợi thế thực sự đến từ xử lý đồng thời nhiều nguồn dữ liệu phi tài chính (sentiment, tin tức, vĩ mô), nhưng hiệu quả chỉ có thể đánh giá khi hệ thống đã trải qua đầy đủ cả ba pha thị trường: uptrend, downtrend và sideway.

WHAT

AI generative áp dụng trong đầu tư: lấy dữ liệu real-time từ nhiều nguồn (giao dịch thị trường, PDF/web/hình ảnh công bố doanh nghiệp, ngôn ngữ tự nhiên từ podcast/video/social media), dùng NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) phân tích sentiment tích cực/tiêu cực, chạy hàng chục đến hàng trăm mô hình machine learning song song để sinh quyết định đầu tư độc lập khỏi tác động cảm xúc con người. Ứng dụng cụ thể gồm: phân tích big data, sentiment analysis, khuyến nghị mua/bán, quản trị rủi ro tự động, và danh mục đầu tư thụ động theo chỉ số. Hệ thống được back-test trên dữ liệu lịch sử và thử nghiệm thực bằng vốn thật trước khi ra mắt.

WHY/HOW

Hai lợi thế cốt lõi của AI so với con người: (1) không có cảm xúc - không chần chừ khi cắt lỗ, không bị tâm lý đám đông dẫn dắt; (2) xử lý khối lượng dữ liệu lớn đồng thời vượt khả năng não người. Thị trường sau Covid với đa số nhà đầu tư cá nhân nhỏ lẻ (retail investors) làm tâm lý đám đông chi phối lớn hơn trước, tăng giá trị của công cụ không cảm xúc. Đầu tư định lượng (phiên bản chuyên sâu) khai thác pattern thống kê trong dữ liệu giá và khối lượng mà con người không nhận ra, dùng mô hình chuyển động Brown, arbitrage thống kê, high-frequency trading - nhưng cần thị trường đủ thanh khoản và dễ thất bại trước thiên nga đen nằm ngoài phân phối lịch sử. Nhà đầu tư cần hiểu nền tảng phân tích cơ bản và kỹ thuật để đánh giá chất lượng dữ liệu đầu vào và tính khách quan của hệ thống AI, thay vì dùng như hộp đen.

Notes

  • 2023-09

    • 60% giao dịch >10 triệu USD toàn cầu qua AI (GPS statistics)

    • AI tiết kiệm 1.000 tỷ USD cho ngành ngân hàng và giảm 22% chi phí tài chính đến 2030 (dự báo PWC)
    • Quỹ thụ động AI đã gấp 1,2 lần quỹ chủ động về AUM
    • DarkX ứng dụng sentiment analysis định lượng yếu tố phi tài chính (tin đồn, tin vĩ mô)
    • Tỷ lệ chính xác khuyến nghị >80% trong chu kỳ 17-30 ngày (DarkX, tính đến 9/2023)
    • Quỹ thuật toán Việt Nam 5 tỷ USD: quản lý hoàn toàn tự động, team ngồi resort không nhìn màn hình; chưa đầu tư VN vì thanh khoản chưa đủ lớn

  • 2023-08

    • Thị trường sau Covid với đa số nhà đầu tư cá nhân nhỏ lẻ (retail/Robin Hood investors) - tâm lý đám đông chi phối lớn hơn so với thời nhà đầu tư tổ chức; AI trở thành công cụ quan trọng để kiểm soát bias tâm lý
    • TOPI AI (ra mắt tháng 7/2023) chạy ~108 mô hình machine learning, back-test từ tháng 7/2022, thử nghiệm thực bằng tiền thật từ tháng 3/2022 đến tháng 7/2023; lọc top 5 cổ phiếu từ VN100 cho horizon 14/21/30 ngày
    • ChatGPT từ chối trả lời câu hỏi về cổ phiếu hot vì không được thiết kế cho mục đích đó; cần AI chuyên biệt được huấn luyện trên dữ liệu tài chính

  • 2023-02

    • Topi (APA Capital) xây dựng chỉ số tham lam-sợ hãi cho từng mã VN30 dùng AI và big data, phân tích sentiment theo từng phiên; đang ở giai đoạn beta
    • Hệ thống Topi đề xuất danh mục cổ phiếu dựa trên hồ sơ rủi ro cá nhân - cùng hồ sơ cân bằng nhưng mỗi người vẫn nhận đề xuất khác nhau dựa trên dữ liệu đầu vào
    • Robo-trading thuần kỹ thuật (RSI, Bollinger Bands) đã tồn tại trên thị trường FX và crypto hơn 10 năm; AI thế hệ mới bổ sung thêm xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ social media và tin tức

  • 2020-05

    • Jim Simons - Renaissance Technologies: nhà toán học dùng mô hình chuyển động Brown, đạt lợi nhuận >80%/năm, thắng cả khủng hoảng 2008
    • Quỹ LTCM do 2 Nobel kinh tế sáng lập, dùng định lượng, sụp đổ vì khủng hoảng đồng rúp Nga 1998 (thiên nga đen)
    • Thị trường Việt Nam (frontier market, ~300 triệu USD/ngày năm 2020) quá nhỏ cho quỹ định lượng 5 tỷ USD hoạt động

Backlinks