Đăng vào: 2025-12-09
AI không còn chỉ là một thuật ngữ thông dụng trên các sàn giao dịch. Các công ty định lượng, quỹ đầu cơ, cố vấn robot và nền tảng bán lẻ đang tích hợp công nghệ học máy vào mọi thứ, từ tạo tín hiệu đến thực thi và hệ thống quản trị vốn nhằm kiểm soát rủi ro chặt chẽ.
Song song với đó, các nhà đầu tư đang thực sự hỏi các chatbot nên mua cổ phiếu nào và các cố vấn robot sử dụng AI hiện đang quản lý hơn 1 nghìn tỷ đô la tài sản của khách hàng.
Sự kết hợp giữa sức mạnh của tổ chức và sự tò mò của nhà bán lẻ đã tạo ra sự thay đổi rõ ràng: Giao dịch AI hiện là một phần cốt lõi trong cách thức hoạt động của thị trường, chứ không phải là một dự án phụ.
Về bản chất, giao dịch AI có nghĩa là sử dụng các mô hình học hỏi từ dữ liệu, thường là học máy hoặc học sâu, để hỗ trợ đưa ra quyết định giao dịch và đầu tư.
Thay vì chỉ dựa vào các quy tắc được thiết lập sẵn (ví dụ: tín hiệu mua khi chỉ báo sức mạnh tương đối (RSI) giảm xuống dưới mức 30), các mô hình AI sẽ phân tích các tập dữ liệu mở rộng, xác định các mẫu hình và tạo ra các tín hiệu, quy mô vị thế hoặc quyết định thực hiện.
Đây là một phần của một xu hướng lớn hơn. Ví dụ, Chỉ số AI Stanford cho thấy đầu tư AI tư nhân tại Hoa Kỳ đã đạt khoảng 109,1 tỷ đô la vào năm 2024, với khoảng 78% tổ chức trên toàn thế giới cho biết họ đã sử dụng AI vào năm 2024, tăng từ 55% vào năm 2023.
Nó giúp phân biệt giao dịch thuật toán truyền thống với giao dịch do AI điều khiển:
Thuật toán cổ điển tuân theo các quy tắc cố định do con người thiết kế (VWAP/TWAP, stat-arb đơn giản, logic if-then).
Thuật toán AI học các quy tắc đó từ dữ liệu và tiếp tục điều chỉnh khi có dữ liệu mới.
Cả hai đều được tự động hóa. Điểm khác biệt là AI có thể phát hiện ra các mẫu mà con người không chỉ định rõ ràng, nhưng tính linh hoạt đó đi kèm với rủi ro và độ mờ đục của mô hình.
Giao dịch AI sống hay chết phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Các dữ liệu đầu vào điển hình bao gồm:
Dữ liệu thị trường: Giá, khối lượng, dữ liệu dòng lệnh (Order Flow) từ độ sâu sổ lệnh, và khối lượng ngụ ý.
Cơ bản và vĩ mô: Thu nhập, bảng cân đối kế toán, thông cáo vĩ mô.
Dữ liệu thay thế: Tin tức, phương tiện truyền thông xã hội, hình ảnh vệ tinh, dữ liệu thẻ tín dụng, luồng vận chuyển.
Dữ liệu văn bản: Tài liệu công ty, cuộc gọi hội nghị tài chính và địa chỉ ngân hàng trung ương được phân tích bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Sau đó, các nhà phân tích định lượng xây dựng các tính năng: chuyển đổi dữ liệu thô (lợi nhuận, chênh lệch, biến động, điểm tâm lý, bất thường) mà các mô hình có thể học hỏi.
Các phương pháp AI phổ biến trong giao dịch bao gồm:
Học có giám sát: Dự đoán lợi nhuận, biến động hoặc xác suất (ví dụ: tăng/giảm vào ngày hôm sau).
Học không giám sát: Chế độ phân cụ, nhóm các cổ phiếu tương tự, phát hiện bất thường.
Học tăng cường: Học chính sách giao dịch hoặc thực hiện bằng cách "thưởng" cho những kết quả tốt trong thị trường mô phỏng.
Các mô hình được kiểm tra ngược trên nhiều chế độ khác nhau với sự xác thực nghiêm ngặt để giảm tình trạng quá khớp, một mối quan ngại lớn được các cơ quan quản lý và nhà nghiên cứu liên tục nêu ra do dữ liệu thị trường rất nhiễu.
Sau khi một mô hình vượt qua thử nghiệm, nó sẽ được triển khai vào các hệ thống trực tiếp để:
Chuyển đổi tín hiệu thành lệnh và kích thước vị thế.
Định tuyến lệnh thông qua thuật toán thực thi thông minh, thường được điều chỉnh bằng AI.
Theo dõi hiện tượng trượt giá (Slippage), tuân thủ các giới hạn rủi ro và phát hiện độ trôi của mô hình theo thời gian thực.
Được IOSCO, ESMA và OECD khuyến nghị là tiêu chuẩn cơ bản, các công ty lớn kết hợp AI với quản trị toàn diện, tài liệu mô hình, sự chấp thuận của con người, công tắc tắt và đánh giá thường xuyên.
| Tiếp cận | Thời gian nắm giữ điển hình | Dữ liệu chính | Các kỹ thuật AI phổ biến | Người dùng điển hình |
|---|---|---|---|---|
| Mô hình tín hiệu ngắn hạn | Từ giây đến ngày | Dữ liệu tích tắc, sổ lệnh, tiêu đề tin tức | Tăng cường độ dốc, mạng sâu, NLP | Quỹ đầu cơ định lượng, cửa hàng đạo cụ |
| Thực hiện & định tuyến lệnh thông minh | Phút đến giờ | Sổ đặt hàng, cấu trúc vi mô địa điểm | Học tăng cường, thuật toán cướp | Ngân hàng, công ty HFT, công ty quản lý tài sản lớn |
| Tạo lập thị trường và cung cấp thanh khoản | Mili giây sang phút | Báo giá, hàng tồn kho, biến động | Học tăng cường, mô hình xác suất | Các công ty HFT, nhà tạo lập thị trường tiền điện tử |
| Phân bổ chéo tài sản và vĩ mô | Ngày đến tháng | Dữ liệu vĩ mô, cơ bản, tâm lý | Học có giám sát, phân cụm chế độ | Quỹ đa tài sản, quốc gia |
| Chiến lược quyền chọn và biến động | Giờ đến tuần | Khối lượng ngụ ý, khối lượng thực tế, độ lệch, dòng chảy | Hồi quy phi tuyến tính, mạng nơ-ron | Bàn làm việc Vol, bàn làm việc có cấu trúc |
| Cố vấn robot và danh mục đầu tư | Tháng đến năm | Dữ liệu khách hàng, giá ETF, số liệu rủi ro | Tối ưu hóa danh mục đầu tư với lớp phủ ML | Nền tảng bán lẻ, quản lý tài sản |
Đặc biệt, các cố vấn robot đã trở thành một bộ mặt nổi bật của AI trên thị trường. Tính đến năm 2025, các nền tảng tự động sử dụng thuật toán và máy học để quản lý danh mục đầu tư đang giám sát hơn 1 nghìn tỷ đô la tài sản, thường thông qua các danh mục chứng chỉ quỹ ETF đa dạng với cơ chế tái cân bằng tự động và thu hoạch lỗ thuế.
Các quỹ phòng hộ (Hedge Funds) là những đơn vị tiên phong áp dụng công nghệ máy học. Một khảo sát của IG Prime năm 2025 cho thấy khoảng 86% nhà quản lý quỹ hiện đang sử dụng các công cụ AI tạo sinh trong công việc, chủ yếu cho nghiên cứu, xử lý dữ liệu và tạo nội dung, ngay cả khi chiến lược giao dịch cốt lõi của họ không hoàn toàn dựa trên AI.
Cơ quan Chứng khoán và Thị trường Châu Âu (ESMA) gần đây đã báo cáo số lượng quỹ đầu tư EU sử dụng AI và NLP ngày càng tăng trong các chiến lược đầu tư, quản lý rủi ro và tuân thủ. Tuy nhiên, việc áp dụng vẫn chủ yếu ở các công ty lớn.
Các ngân hàng và nhà môi giới sử dụng AI trong cả hoạt động front-end và back-end. Các tổ chức quốc tế như IOSCO và OECD nhận thấy AI hiện đã được tích hợp vào giao dịch, dịch vụ tư vấn tự động, tín dụng, bảo hiểm và quản lý rủi ro hoạt động.
Về phía bán lẻ, AI đang xuất hiện trong:
Cố vấn robot
ETF theo chủ đề AI
Chatbot và trình sàng lọc
Một cuộc khảo sát của Reuters vào năm 2025 cho thấy cứ mười nhà đầu tư bán lẻ thì có khoảng một người đã sử dụng các công cụ AI để lựa chọn cổ phiếu, trong khi thị trường tư vấn robot dự kiến sẽ tăng trưởng từ 61,75 tỷ đô la vào năm 2024 lên 470,91 tỷ đô la vào năm 2029.
| Tính năng | Người giao dịch tùy ý của con người | Lượng tử dựa trên quy tắc | lượng tử do AI thúc đẩy |
|---|---|---|---|
| Logic quyết định | Kinh nghiệm, trực giác, tường thuật | Công thức và quy tắc cố định | Học từ dữ liệu; thích nghi theo thời gian |
| Tốc độ và quy mô | Bị giới hạn bởi sự chú ý | Cao | Rất cao, trên nhiều tài sản/bộ dữ liệu |
| Dữ liệu được sử dụng | Biểu đồ, tin tức, một số thông tin cơ bản | Dữ liệu thị trường và cơ bản | Thị trường, cơ bản, dữ liệu thay thế, văn bản, đôi khi là hình ảnh |
| Tính minh bạch | Cao. Bạn có thể hỏi "tại sao?" | Cao. Quy tắc được ghi chép lại | Các mô hình phức tạp hơn thường có thể không rõ ràng |
| Người dùng điển hình | Bàn làm việc tùy ý, thương nhân tư nhân | Nhiều quỹ, ngân hàng, HFT | Quỹ định lượng, ngân hàng, cố vấn robot, nền tảng lớn hơn |
| Điểm mạnh | Tính linh hoạt, bối cảnh, ý nghĩa vĩ mô | Kỷ luật, có thể kiểm tra ngược, có thể mở rộng | Phát hiện mẫu, tự động hóa, cá nhân hóa |
| Điểm yếu | Sự thiên vị, mệt mỏi, cảm xúc | Có thể cứng nhắc, dễ sao chép hơn | Rủi ro mô hình, sai lệch dữ liệu, chi phí quản trị và khả năng giải thích |
Trên thực tế, các bàn làm việc mạnh mẽ nhất ngày càng kết hợp cả ba yếu tố: phán đoán vĩ mô của con người, giới hạn rủi ro dựa trên quy tắc và các công cụ AI thực sự mang lại giá trị.
Máy móc có thể theo dõi hàng nghìn thiết bị và luồng dữ liệu thay thế theo thời gian thực.
Các mô hình phát hiện ra mối quan hệ phi tuyến tính mà các mô hình nhân tố đơn giản có thể bỏ sót.
Quan trọng đối với tiền điện tử và tương lai toàn cầu.
Hệ thống AI không hề hoảng loạn, chạy theo FOMO hay cảm thấy nhàm chán. Kỷ luật rủi ro chỉ tốt ngang bằng với mã nguồn, nhưng vẫn nhất quán.
Trong quản lý tài sản, AI cho phép các cố vấn robot điều chỉnh danh mục đầu tư theo mục tiêu, mức độ rủi ro và tình hình thuế với chi phí thấp.
Các mô hình AI học hỏi từ lịch sử. Khi chế độ thay đổi, chẳng hạn như chính sách mới, chiến tranh hoặc đại dịch, các khuôn mẫu của ngày hôm qua có thể bị phá vỡ.
Báo cáo của OECD và IOSCO nêu bật
Quá khớp
Sai lệch và rò rỉ dữ liệu
Thiếu khả năng giải thích
Nếu nhiều quỹ sử dụng các tín hiệu và mô hình tương tự nhau, các giao dịch có thể trở nên quá tải. Khi giao dịch gặp trục trặc, mọi người sẽ vội vã thoát lệnh, làm gia tăng biến động.
Các cơ quan quản lý rất chú trọng vào AI trong tài chính:
Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch (SEC) đã khởi xướng các hành động thực thi đối với hành vi "rửa AI".
Tham vấn năm 2025 của IOSCO về AI trên thị trường vốn nhấn mạnh đến quản trị, thử nghiệm, giám sát của con người và trách nhiệm giải trình rõ ràng.
Đối với các nhà giao dịch và nhà đầu tư, điều này chỉ đơn giản là một lời cảnh báo: đừng tin bất kỳ sản phẩm nào chỉ vì nó có ghi "AI" trên nhãn. Hãy kiểm tra xem nó thực sự có tác dụng gì.
Câu trả lời trung thực cho đến nay: Đôi khi, trong những điều kiện cụ thể, nhưng không đáng tin cậy trên mọi phương diện.
Chỉ số quỹ đầu cơ AI Eurekahedge mang lại mức lợi nhuận khoảng 9,8% hằng năm từ tháng 12 năm 2009 đến tháng 7 năm 2024, so với mức 13,7% của chỉ số Standard & Poor's 500 trong cùng kỳ.
Các nghiên cứu trước đó cho thấy chỉ số này mang lại lợi nhuận khoảng 115% từ năm 2011 đến năm 2020, so với 210% của S&P 500 và 133% của MSCI World, một lần nữa tụt hậu so với các chuẩn mực cổ phiếu đơn giản.
Tóm lại, AI là một công cụ mạnh mẽ, không phải là cỗ máy alpha thần kỳ. Nó có thể hỗ trợ các nhiệm vụ cụ thể, đặc biệt là phát hiện mẫu hình và kiểm soát rủi ro. Tuy nhiên, nó vẫn phải đối mặt với các khoản phí, chi phí giao dịch và độ nhiễu thị trường tương tự như bất kỳ chiến lược chủ động nào khác.
Không phải lúc nào cũng vậy. Nhiều công ty HFT sử dụng các chiến lược xác định, dựa trên quy tắc, tập trung vào tốc độ và vị trí đặt máy chủ thay vì AI.
Không nhất thiết. Hầu hết quyền truy cập bán lẻ đến từ các cố vấn robot, công cụ môi giới được tăng cường AI và nền tảng phân tích với giao diện thân thiện với người dùng.
Hãy coi AI như một công cụ hỗ trợ ra quyết định, chứ không phải là sự thay thế cho việc hiểu biết. Hãy sử dụng AI để xử lý thông tin, làm nổi bật rủi ro và đề xuất ý tưởng, nhưng vẫn đảm bảo con người kiểm soát mục tiêu, khả năng chịu đựng rủi ro và quyết định cuối cùng.
Tóm lại, giao dịch AI đã chuyển từ thử nghiệm sang phổ biến trên thị trường. Các quỹ đầu cơ, công ty quản lý tài sản, ngân hàng và nền tảng bán lẻ ngày càng phụ thuộc vào máy học trong nghiên cứu, thực hiện và phát triển danh mục đầu tư.
Lợi thế ngày nay nằm ở việc sử dụng AI ở những nơi nó thực sự mang lại giá trị. Hãy coi nó như một công cụ trong bộ công cụ, được quản trị chặt chẽ, với giới hạn rủi ro của bạn chứ không phải thuật toán.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tài liệu này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin chung và không nhằm mục đích (và không nên được coi là) tư vấn tài chính, đầu tư hoặc các hình thức tư vấn 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 phù hợp với bất kỳ cá nhân cụ thể nào.
