Tạp chí đã xuất bản
2004
ISSN
ISSN 2615-9813
ISSN (số cũ) 1859-3682

SỐ 183 | THÁNG 6/2021

Ứng dụng giao dịch định lượng trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Nguyễn Minh Nhật, Nguyễn Đức Trung

Tóm tắt: Phương pháp giao dịch định lượng (GDĐL) đang ngày càng thu hút và thể hiện tầm quan trọng trong hoạt động đầu tư trên thị trường tài chính. Sự ưu việt của phương pháp giao dịch này được thể hiện rõ trong sự phát triển vượt bậc của khoa học dữ liệu, hệ thống máy tính và các thuật toán được xây dựng dựa trên trí tuệ nhân tạo. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sẽ tập trung làm rõ khái niệm liên quan đến phương pháp GDĐL và phân tích các điều kiện cần thiết để thực hiện việc đầu tư theo phương pháp giao dịch này; đồng thời mô phỏng phương pháp GDĐL thông qua việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam. Để đạt được mục tiêu nghiên cứu trên, nhóm tác giả đã áp dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính như phương pháp tổng hợp, phương pháp thống kê mô tả cùng với phương pháp mô phỏng định lượng. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng, dữ liệu lịch sử, thuật toán giao dịch và hệ thống kiểm định là ba thành phần quan trọng nhất trong hệ thống GDĐL, cùng với đó việc áp dụng phương pháp giao dịch định lượng có thể giúp các nhà đầu tư tìm kiếm và lựa chọn các chiến lược giao dịch hiệu quả trên thị trường tài chính.  

Tài liệu tham khảo:

  1. Bokati, L. & Kreinovich, V. (2019). Maximum Entropy Approach to Portfolio Optimization: Economic Justification of an Intuitive Diversity Idea. Asian Journal of Economics and Banking, 3(2).
  2. Chan, E. P. (2009). Quantitative trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
  3. DeMiguel, V. & Francisco N. (2009). Portfolio selection with robust estimation. Operations Research, 57(3), 560–577.
  4. Halls, M. L. (2012). Successful Algorithmic Trading. Quant Start.
  5. Khrennikova, P. (2019). Quantum Probability based Decision Making in Finance: from Individual Preferences to Market Outcomes. Asian Journal of Economics and Banking, 3(1).
  6. Nguyễn Minh Nhật, Nguyễn Đức Trung & Huỳnh Thị Tuyết Ngân (2020). Tối ưu hóa danh mục đầu tư dựa trên phương pháp ước lượng ma trận hiệp phương sai co gọn: Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Kinh tế & Ngân hàng châu Á. 168, 40-54.
  7. Robust Trader (2021). What percentage of trading is Algorithmic? Retrieved from https://therobusttrader.com/what-percentage-of-trading-is-algorithmic/
  8. Tran, T., Nguyen, N., Nguyen, T., & Mai, A. (2020). Voting shrinkage algorithm for Covariance Matrix Estimation and its application to portfolio selection. RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (pp.1-6). Ho Chi Minh City, Vietnam, October 14-15. IEEE Publishing. Retrieved July 15, 2020 from: https://ieeexplore.ieee.org/document/9140764.


Quantitative Trading on Vietnamese Stock Market

Abstract: Quantitative trading method is increasingly attracting investors and demonstrating its importance in financial markets. The superiority of this method is further evident with the strong development of data science, computer computation and algorithms based on artificial intelligence. In this research paper, the authors will focus on clarifying the concept related to quantitative trading method, analyzing the necessary conditions to make investments based on this method, and at the same time applying it in selecting the optimal portfolio on the Vietnamese stock market. In order to achieve the research objectives, the authors have applied a combination of qualitative research methods such as synthesis method, descriptive statistical method along with quantitative research method. The research results have shown that historical data, trading algorithms, and backtesting system are the three most important components in quantitative trading system, along with the application of quantitative trading method can help investors find and choose effective trading strategies in the financial markets.