Bài 1: Giới thiệu về Quantitative Finance

Trong trang này:

• 1. Giới thiệu
  • Quantitative Finance là gì?
  • Ba trụ cột chính để trở thành một “Quant”
  • Các ứng dụng quan trọng nhất của Quantitative Finance
  • Tại sao Quantitative Finance lại hấp dẫn?
  • Thách thức của ngành
• 2. Mục đích của Blog

1. Giới thiệu

Nhiều người coi Quantitative Finance như một “chiếc đũa thần” với những công thức toán học phức tạp, nhưng thực chất đó là sự kết hợp khéo léo giữa toán học, lập trình và lý thuyết tài chính. Trong bài viết mở đầu blog, tôi sẽ cùng các bạn giải mã Quantitative Finance – thế giới của những “Phù thủy toán học” trên Phố Wall.

Có một sự thật thú vị là rất nhiều lý thuyết của tài chính định lượng có nguồn gốc từ việc cố gắng thắng các sòng bài. Edward O. Thorp, một giáo sư toán học được coi là “cha đẻ” của ngành, trước khi kiếm được hàng triệu USD trên thị trường chứng khoán, ông đã dùng toán học để đánh bại các nhà cái tại Las Vegas trong trò chơi bài Blackjack. Điều này cho thấy bản chất của Quantitative Finance là tìm kiếm lợi thế nhỏ nhưng bền bỉ trong một hệ thống dường như là ngẫu nhiên.

Quantitative Finance là gì?

Trong tài chính truyền thống, các quyết định đầu tư thường dựa trên phân tích cơ bản (Fundamental Analysis) như tình hình kinh doanh của công ty, triển vọng ngành hay các yếu tố kinh tế vĩ mô.

Ngược lại, tài chính định lượng tin rằng các hiện tượng thị trường có thể được mô tả và dự báo thông qua các mô hình toán học. Một người làm Quant không nhìn vào “câu chuyện” hay “tin đồn”, họ nhìn vào “quy luật” ẩn mình sau những con số và dữ liệu. Mục tiêu cốt lõi là sử dụng các mô hình toán học phức tạp để định giá tài sản, quản lý rủi ro và xây dựng các chiến lược tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Ba trụ cột chính để trở thành một “Quant”

Để trở thành một người làm trong lĩnh vực này (thường được gọi là Quant), bạn cần trang bị cho mình những thức kiến thức nền tảng sau đây:

• Toán học: Bao gồm Giải tích ngẫu nhiên (Stochastic Calculus), Xác suất thống kê (Probability & Statistics), Phương trình vi phân riêng phần (Partial Differential Equation). Đây là những công cụ để mô tả sự biến động của giá tài sản.

• Lập trình và khoa học dữ liệu: Mô hình toán học cần được hiện thực hóa bằng mã code. C++, C#, Java, Python, R là những ngôn ngữ phổ biến nhất để xử lý dữ liệu và chạy các mô hình mô phỏng.

• Kiến thức tài chính: Bao gồm Thị trường tài chính (Financial Market), Chứng khoán phái sinh (Derivatives), Quản trị rủi ro (Risk Management) và Tối ưu hóa danh mục đầu tư (Portfolio Optimization).

Các ứng dụng quan trọng nhất của Quantitative Finance

Quantitative Finance được ứng dụng rộng rãi trong các tổ chức tài chính lớn như ngân hàng đầu tư (Investment Bank), quỹ phòng hộ (Hedge Fund), và quỹ quản lý tài sản (Asset Management):

• Định giá phái sinh (Derivatives Pricing): Sử dụng các mô hình toán học như Black-Scholes để xác định giá trị hợp lý của quyền chọn.

• Quản trị rủi ro (Risk Management): Tính toán các chỉ số như Value-at-Risk (VaR) để dự báo mức thua lỗ tối đa mà một danh mục có thể phải chịu trong những điều kiện thị trường xấu.

• Giao dịch thuật toán (Algo Trading): Xây dựng các hệ thống tự động mua bán dựa trên các tín hiệu kỹ thuật hoặc sự chênh lệch giá nhỏ nhất trong thời gian cực ngắn (High-Frequency Trading).

• Tối ưu hóa danh mục đầu tư (Portfolio Optimization): Tìm ra tỷ lệ phân bổ vốn vào các tài sản sao cho lợi nhuận cao nhất với mức rủi ro thấp nhất.

Tại sao Quantitative Finance lại hấp dẫn?

• Mức thu nhập đột phá: Đây là một trong những ngành có mức lương và thưởng cao nhất trong giới tài chính toàn cầu.

• Môi trường trí tuệ: Công việc có nhiều thử thách về mặt trí tuệ, bạn cũng có cơ hội làm việc với những người xuất sắc hàng đầu thế giới (nhiều Quant vốn là các tiến sĩ toán học hoặc vật lý).

• Sự kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn: Những công thức toán học khô khan sẽ được áp dụng trực tiếp để tạo ra lợi nhuận trên thị trường tài chính thực tế.

Thách thức của ngành

Trong Quantitative Finance, chúng ta thường nhắc đến khái niệm Black Swan của Nassim Taleb. Đó là những sự kiện cực kỳ hiếm gặp, không thể dự báo nhưng lại gây ra hậu quả thảm khốc. Thách thức lớn nhất không phải là giải phương trình, mà là biết khi nào nên dừng sử dụng mô hình đó khi thị trường thay đổi bản chất.

Mô hình tài chính giống như một bản đồ. Bản đồ giúp bạn đi đúng hướng trong 99% thời gian, nhưng nó không thể chỉ ra một cơn động đất bất ngờ làm thay đổi hoàn toàn địa hình. Sự sụp đổ của quỹ Long-Term Capital Management năm 1998 — nơi hội tụ của những bộ óc vĩ đại nhất giới tài chính và cả những chủ nhân giải Nobel — là bài học đắt giá: “Khi tất cả các biến số toán học đều đúng, nhưng tâm lý con người và sự hoảng loạn của thị trường lại đi theo hướng ngược lại, đó là lúc bản năng của người làm Quant được thử thách.”

2. Mục đích của Blog

Quantitative Finance là một ngành rất “ngách”. Ngược dòng thời gian về thập niên 60-70 của thế kỷ XX, lĩnh vực này thậm chí còn chưa có một tên gọi chính thức hay giáo trình giảng dạy bài bản. Đó từng là thứ kiến thức “bí truyền” mà các chuyên gia phải vừa làm vừa học tại các ngân hàng đầu tư.

Ngay cả với bản thân tôi, khi còn học đại học chuyên ngành tài chính ngân hàng tại Việt Nam, khái niệm về “Quant” vẫn là một điều gì đó hoàn toàn xa lạ. Chỉ đến khi ra nước ngoài học tập và làm việc, tôi mới nhận ra rằng: toán học và lập trình không chỉ là công cụ, mà là “ngôn ngữ” để hiểu thị trường.

Ngày nay, Quantitative Finance đã trở thành một ngành khoa học danh tiếng được giảng dạy tại các trường đại học hàng đầu thế giới, nhưng tại Việt Nam cánh cửa bước vào thế giới này vẫn còn khá hạn chế. Nhiều người vẫn nghĩ Quant là một “pháo đài” bất khả xâm phạm dành riêng cho các thiên tài toán học.

Tôi lập ra blog này với niềm tin rằng: Quantitative Finance không xa vời đến thế, ai cũng có thể học, nếu có lộ trình đúng cách. Blog này là nơi tôi chia sẻ lại hành trình tự học và thực hành của mình. Tôi muốn lược bỏ những rào cản học thuật nặng nề, những chứng minh toán học khô khan để tập trung vào những giá trị cốt lõi nhất: cách sử dụng công cụ, cách viết code, và cách tư duy định lượng trong tài chính. Đây là nơi dành cho những ai muốn “Học để làm”, không phải “Học để thi”.

Dù bạn là một kỹ sư phần mềm muốn “lấn sân” sang tài chính, hay một chuyên viên tài chính muốn triển khai các mô hình tính toán định lượng, tôi luôn sẵn lòng thảo luận cùng bạn. Những câu hỏi và phản hồi của các bạn chính là động lực để chúng ta cùng hiểu sâu hơn về thế giới định lượng đầy thú vị này.