5 điều cần biết về statistical arbitrage trong giao dịch định lượng

Trong thế giới giao dịch định lượng, ít có chiến lược nào được thảo luận rộng rãi - hoặc bị hiểu lầm - như chênh lệch giá thống kê. Được biết đến với bản chất dựa trên dữ liệu và thực hiện nhanh chóng, phương pháp này là một yếu tố chính trong các quỹ đầu cơ và các bàn giao dịch thuật toán trên khắp các thị trường toàn cầu.

Nhưng mặc dù nghe có vẻ phức tạp, khái niệm này bắt nguồn từ một ý tưởng đơn giản đến ngạc nhiên: tận dụng sự thiếu hiệu quả tạm thời về giá giữa các chứng khoán dựa trên các mối quan hệ thống kê. Bài viết này phân tích năm điều hàng đầu mà mọi nhà giao dịch, nhà đầu tư hoặc người đam mê tài chính nên biết về chênh lệch giá thống kê.

5 điều mà các nhà giao dịch phải biết về statistical arbitrage

1.Statistical arbitrage là gì?

Về bản chất, chênh lệch giá thống kê đề cập đến một loại chiến lược giao dịch dựa trên các mô hình toán học và dữ liệu lịch sử để xác định các bất thường về giá giữa các tài sản liên quan. Không giống như chênh lệch giá truyền thống, liên quan đến lợi nhuận được đảm bảo từ sự khác biệt về giá giữa các thị trường, chênh lệch giá thống kê dựa trên xác suất chứ không phải sự chắc chắn.

Nó thường liên quan đến một số lượng lớn các giao dịch, được thực hiện ở tốc độ cao và nhằm mục đích kiếm lợi nhuận từ các phân kỳ giá nhỏ được kỳ vọng sẽ điều chỉnh theo thời gian. Kỳ vọng về sự trở lại mức trung bình là chìa khóa - nghĩa là giá lệch khỏi chuẩn mực lịch sử của chúng có khả năng quay trở lại mức đó.

Giao dịch theo cặp là một ví dụ điển hình về chênh lệch giá thống kê, trong đó hai cổ phiếu có tương quan lịch sử phân kỳ về giá và chiến lược này bao gồm việc mua vào cổ phiếu kém hiệu quả và bán ra cổ phiếu vượt trội.

2. Tất cả là về Dữ liệu và Mô hình

Statistical arbitrage công phụ thuộc vào dữ liệu - rất nhiều dữ liệu. Các nhà giao dịch xây dựng các mô hình định lượng bằng cách sử dụng chuỗi giá lịch sử, mô hình biến động, ma trận tương quan và các chỉ số thống kê khác. Các mô hình này xác định mối quan hệ giữa các tài sản, mặc dù không nhất thiết là nhân quả, nhưng có xu hướng duy trì theo thời gian.

Một mô hình điển hình có thể sàng lọc hàng nghìn cặp cổ phiếu, lọc chúng dựa trên các thử nghiệm đồng tích hợp hoặc hệ số tương quan và đánh dấu các giao dịch tiềm năng khi mối quan hệ vượt quá ngưỡng đã xác định.

Nhưng không phải tất cả các chiến lược dựa trên dữ liệu đều được tạo ra như nhau. Một thách thức chính trong chênh lệch thống kê là quá khớp - xây dựng các mô hình hoạt động hoàn hảo trên dữ liệu trong quá khứ nhưng lại thất bại trong thị trường thực. Đó là lý do tại sao việc kiểm tra ngược và kiểm tra căng thẳng nghiêm ngặt là điều cần thiết trước khi cam kết vốn thực.

3. Đòi hỏi tốc độ, nhưng cũng phải có kỷ luật

Nhiều người cho rằng chênh lệch thống kê chỉ liên quan đến tốc độ, đặc biệt là với sự gia tăng của giao dịch tần suất cao. Mặc dù độ trễ và thời gian thực hiện có thể quan trọng, đặc biệt là trong các chiến lược trong ngày, nhưng tính kỷ luật cũng quan trọng không kém.

Các chiến lược này thường hoạt động trên biên lợi nhuận nhỏ cho mỗi giao dịch. Điều đó có nghĩa là tổn thất có thể tăng nhanh nếu mối quan hệ thống kê bị phá vỡ hoặc không thể đảo ngược. Các nhà giao dịch phải tuân thủ các quy tắc vào và ra được xác định trước và tránh phản ứng cảm xúc đối với các đợt rút tiền tạm thời.

Trong các triển khai hiện đại, chênh lệch thống kê thường được thực hiện thông qua các hệ thống tự động loại bỏ sự thiên vị của con người và cho phép hàng nghìn giao dịch mỗi ngày. Nhưng ngay cả với tự động hóa, vẫn cần có sự giám sát của con người để theo dõi hiệu suất mô hình và điều chỉnh các thông số khi điều kiện thị trường thay đổi.

4. Không phải là không có rủi ro

Mặc dù có sức hấp dẫn tinh vi, chênh lệch thống kê vẫn có một số rủi ro. Đầu tiên, mối quan hệ được cho là giữa các tài sản có thể không còn đúng trong tương lai. Các mối tương quan có thể bị phá vỡ trong thời kỳ thị trường căng thẳng hoặc do những thay đổi về mặt cấu trúc trong một ngành.

Thứ hai, chiến lược này thường liên quan đến đòn bẩy, khuếch đại cả lợi nhuận và thua lỗ. Một độ lệch nhỏ không được điều chỉnh như mong đợi có thể dẫn đến thua lỗ quá mức nếu vị thế quá lớn.

Thứ ba, sự cạnh tranh rất khốc liệt. Nhiều tổ chức triển khai các mô hình tương tự, có thể làm xói mòn các cơ hội lợi nhuận hoặc dẫn đến các giao dịch đông đúc. Sự sụp đổ khét tiếng của Long-Term Capital Management vào những năm 1990 một phần là do các vụ cá cược chênh lệch thống kê không thành công đã chống lại họ trong các cú sốc thị trường.

Việc hiểu được những rủi ro này là điều cần thiết đối với bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu về hoạt động kinh doanh chênh lệch thống kê, dù là thông qua các chiến lược tự quản lý hay bằng cách đầu tư vào các quỹ định lượng.

5. Vẫn còn phù hợp - Nếu bạn thích nghi

Bạn có thể tự hỏi liệu chênh lệch thống kê có còn khả thi trên thị trường ngày nay hay không, với sự phát triển của máy học, AI và các nguồn dữ liệu thay thế. Câu trả lời là có - nhưng chỉ khi bạn thích nghi.

Statistical arbitrage hiện đại đã phát triển để bao gồm các tín hiệu phức tạp hơn, các mô hình phi tuyến tính và dữ liệu đa chiều. Các kỹ thuật như phân tích thành phần chính (PCA), bộ lọc Kalman và thậm chí cả mạng nơ-ron ngày càng được sử dụng để tinh chỉnh chất lượng tín hiệu.

Hơn nữa, các loại tài sản mới như tiền điện tử cung cấp cơ sở mới cho các mối quan hệ thống kê, đặc biệt là ở các thị trường vẫn đang trong quá trình trưởng thành về mặt hiệu quả.

Các nhà giao dịch bán lẻ cũng có thể tham gia, mặc dù ở quy mô nhỏ hơn. Trong khi các nhà định lượng tổ chức được tiếp cận nhanh hơn với vốn và cơ sở hạ tầng, các nền tảng bán lẻ hiện cung cấp các công cụ để kiểm tra ngược, xây dựng danh mục đầu tư và phân tích dữ liệu. Nếu bạn hiểu các nguyên tắc, thì chênh lệch thống kê không còn nằm ngoài tầm với nữa.

Cuối cùng

Statistical arbitrage kết hợp phân tích định lượng, thực hiện có kỷ luật và hiểu biết sâu sắc về hành vi thị trường. Đây không phải là chiến lược thiết lập và quên đi, cũng không miễn nhiễm với rủi ro. Nhưng đối với các nhà giao dịch sẵn sàng đầu tư thời gian để hiểu các nguyên tắc của nó - và nỗ lực để quản lý sự phức tạp của nó - nó vẫn là một công cụ mạnh mẽ.

Từ việc xác định sự thiếu hiệu quả về giá đến việc điều hướng các điều kiện biến động với hệ thống dựa trên quy tắc, chênh lệch thống kê cung cấp một cách tiếp cận riêng biệt đối với giao dịch hiện đại. Cho dù bạn là một chuyên gia định lượng hay một người mới tò mò, việc hiểu năm ý tưởng cốt lõi này có thể giúp bạn tham gia vào chiến lược này hiệu quả hơn.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tài liệu này chỉ dành cho mục đích thông tin chung và không nhằm mục đích (và không nên được coi là) lời khuyên về tài chính, đầu tư hoặc các lời khuyên khác mà chúng ta nên tin cậy. Không có ý kiến nào trong tài liệu này cấu thành khuyến nghị của EBC hoặc tác giả rằng bất kỳ khoản đầu tư, chứng khoán, giao dịch hoặc chiến lược đầu tư cụ thể nào là phù hợp với bất kỳ người cụ thể nào.