Cuộc chạy đua trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn cầu trở nên nóng hơn bao giờ hết khi ChatGPT - một chatbot do Công ty OpenAI (Hoa Kỳ) phát triển được ra mắt vào cuối năm 2022. Với khả năng trả lời lưu loát gần giống như con người, ChatGPT dần trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tổng hợp thông tin cho đến sửa lỗi code trong lập trình. “Chúng ta có thể thấy, nó gần như tạo ra một cuộc chơi hoàn toàn mới trong ngành công nghệ thông tin, cũng như rất nhiều hoạt động khác như nghiên cứu và kinh doanh…”, ThS. Lê Tấn Hùng ở nhóm nghiên cứu QuantLab.AIAI Cafe Team, Trung tâm Đổi mới sáng tạo, Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông (ĐHBKHN), nhận xét trong một tọa đàm về ứng dụng AI trong phân tích định lượng cho đầu tư chứng khoán vào cuối tháng 8/2023.
Những gì ChatGPT làm được khiến ThS. Lê Tấn Hùng và các cộng sự ở QuantLab.AIAI Cafe Team không khỏi tò mò, liệu AI có thể làm được gì trong đầu tư chứng khoán? Bài toán đầu tiên mà họ nghĩ đến là phân tích dữ liệu - công đoạn không thể thiếu trong quá trình đầu tư chứng khoán. Từ ý tưởng này, họ đã xây dựng một phần mềm phân tích số liệu chứng khoán ở Việt Nam có tên AI Cafe Tool. “Công cụ này có thể hỗ trợ nhà đầu tư phân tích số liệu chứng khoán, tính toán lợi nhuận, mức độ biến động của thị trường, xây dựng danh mục đầu tư và quản lý rủi ro. Đồng thời, nó cũng có khả năng backtest (mô phỏng quá trình đầu tư cũ từ dữ liệu quá khứ) nhanh chóng và hiệu quả, giúp cung cấp thêm thông tin trước khi ra quyết định đầu tư”, TS. Phan Trường Giang ở QuantLab.AIAI Cafe Team, cho biết.
Gỡ bỏ rào cản trong phân tích số liệuÝ tưởng đến với các nhà nghiên cứu một cách khá tình cờ, khi triển khai các khóa học về ứng dụng phân tích định lượng trong đầu tư chứng khoán, họ nhận thấy các học viên, đặc biệt là những người ít có kinh nghiệm lập trình, gặp không ít khó khăn trong phân tích dữ liệu thị trường chứng khoán. “Chúng tôi đào tạo dưới hình thức hướng dẫn phân tích dữ liệu cho những người có khả năng lập trình dựa trên Python hoặc R. Tuy nhiên, rất khó để một người vừa có kiến thức tài chính, vừa có khả năng lập trình và phân tích dữ liệu. Trong khi đó, các nhà đầu tư cá nhân cũng không đủ nguồn lực như các công ty lớn để kết hợp nhiều người với các thế mạnh khác nhau vào một nhóm”, ThS. Lê Tấn Hùng phân tích. “Vì vậy, chúng tôi đã tìm cách để giúp các nhà đầu tư phân tích được dữ liệu nhiều hơn, nhanh hơn mà không cần phải code”.
Nhóm nghiên cứu đã tiếp cận theo phương pháp phân tích định lượng. Đây là một trong ba phương pháp phân tích phổ biến nhất của các nhà đầu tư chứng khoán, gồm phân tích cơ bản, phân tích kỹ thuật và phân tích định lượng. Trong đó, phân tích cơ bản là một trong những phương pháp cổ điển và lâu đời nhất, dựa trên các yếu tố về tình hình hoạt động của doanh nghiệp và tình hình kinh tế vĩ mô, vi mô để xác định giá trị nội tại của chứng khoán. Dữ liệu thường dùng là các báo cáo kinh tế, sự kiện tin tức, thống kê trong ngành… Còn phân tích kỹ thuật sẽ sử dụng số liệu, biểu đồ, giá cả, khối lượng giao dịch… để đánh giá chứng khoán và dự đoán xu hướng giá trong tương lai.
Cũng giống như phân tích kỹ thuật, phân tích định lượng dựa trên dữ liệu giá lịch sử. Các nhà phân tích giao dịch định lượng sẽ sử dụng dữ liệu đầu tư lịch sử và dữ liệu thị trường chứng khoán, dữ liệu cơ bản, thông tin kinh tế… để phát triển các thuật toán giao dịch hay mô hình giao dịch, từ đó phân tích các cơ hội đầu tư và phát triển chiến lược giao dịch chứng khoán. Tuy nhiên, điểm khác biệt lớn nhất là phương pháp định lượng hướng đến một chiến lược giao dịch - đầu tư có thể định lượng được, chứ không tập trung vào những gì thị trường sẽ làm trong tương lai.
Tính khoa học của phương pháp định lượng đã thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu. “Với phương pháp định lượng, chiến lược giao dịch được xây dựng dựa trên số liệu và thuật toán, loại trừ yếu tố cảm tính và tăng cường tính kỷ luật trong giao dịch. Hơn nữa, có thể linh hoạt giao dịch trên nhiều tần suất thời gian, có khả năng xử lý nhiều cổ phiếu cùng lúc, kết hợp với khả năng backtest nhanh chóng và hiệu quả”, TS. Phan Trường Giang phân tích. “Trong phân tích kỹ thuật, yếu tố cảm tính và kỹ năng phân tích biểu đồ chiếm vai trò quan trọng. Và giao dịch thủ công chiếm ưu thế, nên thường giới hạn số lượng giao dịch và gặp khó khăn trong backtest”.
Mặc dù đã phổ biến trên thế giới từ lâu song phương pháp định lượng vẫn còn khá xa lạ với nhà đầu tư chứng khoán tại Việt Nam. Những thông tin về phương pháp này còn hạn chế, và cũng khó tìm được công cụ phục vụ cho phương pháp này. “Các tổ chức tài chính lớn chắc cũng nghiên cứu và ứng dụng phương pháp này, nhưng có lẽ xuất phát từ việc bảo mật thông tin, hầu hết đều không chia sẻ những gì họ đang làm. Do vậy, AI Cafe Tool của chúng tôi sẽ góp phần giải quyết vấn đề công cụ phân tích cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ, giúp họ có thêm lợi thế cạnh tranh với các nhà đầu tư nước ngoài hay các tổ chức lớn”, ThS. Lê Tấn Hùng nói.
Rút ngắn thời gian ra quyết địnhBộ công cụ AI Cafe hiện đang được ứng dụng tại khóa học về ứng dụng phương pháp định lượng trong đầu tư chứng khoán do nhóm nghiên cứu tổ chức. Với mục tiêu tạo thuận lợi cho người dùng, nhóm nghiên cứu đã tìm cách tối ưu hóa thiết kế công cụ. Người dùng chỉ cần tải dữ liệu lên công cụ AI Cafe (tại địa chỉ https://aicafe.one/vnqa/#/), họ có thể thu được các thông số cụ thể về lợi nhuận, mức độ biến động, rủi ro, mức độ tăng trưởng… để xây dựng danh mục đầu tư. Quá trình này gắn liền với các bước cơ bản trong phân tích danh mục đầu tư cổ phiếu, “từ đọc dữ liệu và kiểm tra, phân tích lợi nhuận, phân tích mức độ biến động, xây dựng danh mục theo Equal Weight và Inverse Volatility và so sánh với VNINDEX, tính toán các thông số hiệu suất của danh mục và VNINDEX, phân bổ vốn cho danh mục đầu tư, backtest - mô phỏng với chi phí mua và bán, tóm tắt”, TS. Phan Trường Giang phân tích. “Công cụ này cung cấp trợ lý ảo để giúp chúng ta nghiên cứu và phân tích giao dịch định lượng. Điều quan trọng là chúng ta đặt các câu hỏi như thế nào để nó làm việc theo đúng ta”.
Vậy hiệu quả của AI Cafe Tool như thế nào so với các công cụ tương tự? Do hạn chế về thông tin, “rất khó so sánh kết quả với các nhóm khác, vì chúng tôi không biết thực tế họ đã làm như thế nào, có được kết quả gì”, ThS. Lê Tấn Hùng nhận xét. Nhưng có thể thấy, nhóm nghiên cứu đã đạt được mục tiêu đặt ra, bao gồm rút ngắn thời gian và giảm thiểu rủi ro trong đầu tư chứng khoán. “Nếu làm theo cách truyền thống, dù biết lập trình, có khi chúng tôi vẫn mất cả tuần để chuẩn bị, lập trình, chạy thử, backtest mới ra được kết quả phân tích đấy để đi đến quyết định đầu tư”, anh cho biết. Khi ứng dụng công cụ này trong đầu tư thực tế, “cho đến nay, chúng tôi lãi không nhiều nhưng so với thị trường cũng không bị mất mát, vì chúng tôi chọn phương pháp chịu rủi ro thấp, biên lợi nhuận thấp”.
Một điểm đáng chú ý là công cụ AI Cafe có khả năng tự động cập nhật dữ liệu vào thời điểm cuối ngày, đảm bảo cung cấp bộ dữ liệu theo thời gian thực về thị trường chứng khoán Việt Nam. Dù nhận được đánh giá tích cực song nhóm nghiên cứu thừa nhận, “công cụ này vẫn chưa thực sự linh hoạt, do được thiết kế cho lớp học, chủ yếu tập trung vào các nội dung trong khóa học mà chúng tôi đưa ra, bài toán về backtest cũng như quản lý rủi ro”, ThS. Lê Tấn Hùng cho biết. Với những kết quả bước đầu trên con đường nghiên cứu về ứng dụng AI trong phân tích định lượng đầu tư chứng khoán, “mong muốn của chúng tôi là chia sẻ những gì đã làm được để mọi người có thêm nguồn tham khảo trong quá trình tìm kiếm phương thức áp dụng AI trong phân tích dữ liệu cũng như thị trường tài chính ở Việt Nam”.