Gemy Zhou là thí sinh về nhì trong hạng mục chứng khoán của Cuộc thi Đầu tư Mỹ năm 2022. Ông nằm trong số 326 người tham gia từ khắp nơi trên thế giới, cạnh tranh về khả năng giao dịch trong năm tồi tệ nhất với thị trường chứng khoán kể từ năm 2008.

Zhou "mang trong mình" những lợi thế lớn: kiến thức về khoa học dữ liệu và code. Ông tham gia cuộc thi này để thử nghiệm một chương trình giao dịch bằng máy tính mà ông đã dành vài năm để phát triển, điều chỉnh. Sau đó, chương trình này trong cả năm 2022 đã tự động thực hiện các giao dịch và ghi nhận tỷ suất sinh lời 440,4%. Trong khi đó, S&P 500 giảm 19,4% vào năm 2022.

Norman Zadeh - nhà sáng lập của cuộc thi, đã rất ấn tượng khi biết rằng Zhou đã tự xây dựng một chương trình giao dịch riêng và sử dụng trong cuộc thi. Nhưng với tư cách là cựu giáo sư nghiên cứu hoạt động - một nhánh của toán học ứng dụng, ở các trường Stanford và Columbia, Zadeh cho rằng rất ít khả năng Zhou sẽ ghi nhận mức lãi khủng như thế này một lần nữa.

Theo Zadeh, thành tích của Zhou là sự kết hợp giữa "khả năng và sự may mắn". Vì thế, Zadeh nhận định tỷ suất sinh lời của Zhou trong năm 2023 là 30%. Ông nói: "Tôi chắc chắn sẽ không chào mời ai về việc có thể lãi 440%. Tôi nghĩ rằng bất kỳ ai giao dịch đều nên thấy hài lòng nếu họ lãi 5-10%."

Xây dựng chương trình giao dịch tự động

Nỗ lực trước đây của Zhou đã không thành công. Năm 2004, ông đã thử giao dịch cổ phiếu Trung Quốc trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải (SSE). Trước đó, ông đã tìm kiếm dữ liệu về doanh nghiệp và báo cáo lợi nhuận để tìm hiểu các yếu tố cơ bản. Zhou nói đây là một quá trình tốn kém và mất nhiều thời gian. Ông nhận thấy phương pháp này thậm chí còn không giúp ông hòa vốn và kết luận rằng mình không phù hợp với việc đầu tư.

Ngay sau đó, Zhou chuyển đến Canada và bỏ công việc kinh doanh phần cứng máy tính ở Trung Quốc. Khi ổn định với nơi ở mới, ông không có kế hoạch việc làm nào và phải sống nhờ vào tiền tiết kiệm. Vì thế, ông quyết định cải thiện các kỹ năng của mình, đặc biệt là bằng cách nghiên cứu khoa học dữ liệu và machine learning.

Vì khoa học dữ liệu nghiên cứu mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau, nên TTCK dường như là nơi phù hợp để thực hành các kỹ năng của Zhou. Nhìn chung, các trader sử dụng nhiều chỉ báo để thử và dự đoán xu hướng giá, ông nói. Đến năm 2020, Zhou đã thử nghiệm thành công chương trình mã hóa và dữ liệu có thể giao dịch.

Zhou cho biết, ban đầu, ông thu thập dữ liệu chứng khoán nhờ sử dụng Python - ngôn ngữ lập trình máy tính đa năng, để thu thập thông tin trong 20 năm từ những trang như Yahoo Finance. Nhờ đó, ông nhận được khoảng 20-30 điểm dữ liệu, bao gồm những thứ như trung bình động trong ngày với các khoảng thời gian khác nhau.

Dữ liệu được sử dụng để kết luận về mối quan hệ giữa các điểm nổi bật và kết quả của chúng. Zhou lưu ý rằng, quá trình này được gọi là đào tạo mô hình và cho phép chương trình nhận ra đâu là sự kết hợp có thể xác định kết quả, trong trường hợp này là giá cổ phiếu.

Nhưng ngay cả sau khi đã xây dựng chương trình, Zhou cho biết ông vẫn không biết đâu là yếu tố tác động nhiều hơn đến quyết định thực hiện giao dịch của máy. Vì từng là một trader, nên ông có thể đưa ra những giả định có cơ sở về những biến số nào có thể quan trọng hơn hoặc ít quan trọng hơn trong các điều kiện thị trường.

Khi Zhou lần đầu tiên bắt đầu thử nghiệm mô hình này vào năm 2020 và 2021, các giao dịch đã hòa vốn cho đến khi ông điều chỉnh một số thứ. Hành động chính là giảm tác động của biến động giá ngắn hạn với quyết định thực hiện giao dịch của chương trình.

Zhou đầu tư như thế nào?

Chương tình này thực hiện các vị thế mua và bán. Khi lệnh đầu tiên được đặt, lệnh thứ 2 (đóng) cũng được đưa ra cùng lúc với 1 mức giá đã được tính toán. Các vị thế có thể được duy trì trong 1 giờ hoặc đến khi thị trường đóng cửa nếu các điều kiện phù hợp không được đáp ứng. Khi đó, Zhou quyết định liệu có sẵn sàng giữ cổ phiếu qua đêm hay không, hoặc tự bán.

Chương trình này giao dịch các cổ phiếu penny có giá dưới 1 USD cho đến các cổ phiếu vốn hóa lớn, với khoảng 20-50 giao dịch mỗi ngày. Số lượng cổ phiếu được xác định trước, thường là 1-2% danh mục và nguồn cung thị trường khi đó, hoặc số lượng được chào bán theo giá mua vào.

Ví dụ, vào 11 giờ 32 sáng ngày 22/5, chương trình của Zhou đã nhận được sự thay đổi giá đối với Armstrong Flooring Inc. (mã: AFI) - đã bị hủy niêm yết. Chương trình thực hiện chức năng đánh giá giá trị, kích hoạt lệnh mua 7.500 cổ phiếu. Hệ thống ngay lập tức đặt một lệnh mua với giá mua vào là 0,3449 USD/cổ phiếu và cũng đặt một lệnh bán với giá tương đương. Khoảng 20 phút sau, giá thị trường tăng lên, đạt mức giá đạt lệnh bán là 0,3449 USD và vị thế đã đóng.

Ngày 17/2/2022, lúc 9 giờ 31 sáng, hệ thống đã nhận tín hiệu về giá thay đổi của Knowbe4 Inc. (KNBE). Chương trình ngay lập tức đặt lệnh bán 49 cổ phiếu với giá mua vào là 24,57 USD và đặt lệnh ngược lại với giá 21,79 USD. Khoảng 17 phút sau, giá thị trường giảm xuống, chạm giá đặt lệnh mua và vị thế đóng lại.

Zadeh cho hay, tóm lại Zhou về cơ bản đã tạo một chương trình máy tính tự động "điều hành" các giao dịch. Điều này tương tự như những gì các quỹ phòng hộ định lượng như Renaissance Capital làm ở quy mô lớn hơn nhiều. Sau đó, vấn đề xảy ra là bạn phải liên tục sửa đổi chương trình và đó là phần khó khăn.

Chương trình của Zhou được thiết lập để hoạt động ở điều kiện thị trường ít biến động hơn. Zhou cho biết ông không chắc nó có thể tiếp tục thu về khoản lợi nhuận ấn tượng này hay không. Điều đó phụ thuộc vào TTCK thay đổi như thế nào và liệu ông có thể thực hiện các điều chỉnh thích hợp cho chương trình của mình hay không.

Zhou chia sẻ, điểm mấu chốt rút ra từ kinh nghiệm của ông là dù đang sử dụng chương trình hay tự giao dịch, bạn phải kiểm tra kiến thức của mình. Điều thứ 2 mà ông học được là các điều kiện thị trường là yếu tố vô cùng quan trọng. Khi những thứ đó thay đổi, chiến lược của bạn cũng vậy.

Tham khảo BI