Sự phát triển của đầu tư dựa trên giá trị – Cách toán học và máy móc đang theo đuổi Alpha khó nắm bắt của thị trường crypto

HodlX Guest Post   Gửi Bài Viết Của Bạn

 

Hệ sinh thái tiền mã hóa đang thu hút ngày càng nhiều chuyên gia tài chính, bị hấp dẫn bởi sự biến động và tiềm năng mang lại lợi nhuận vượt trội.

Theo Khảo sát Tài sản Kỹ thuật số Nhà đầu tư Tổ chức 2025 của EY, sự nhiệt tình của các tổ chức đối với tài sản kỹ thuật số tiếp tục tăng – với hơn 70% nhà đầu tư chuyên nghiệp hiện đang phân bổ vào lĩnh vực này.

Bằng cách tận dụng các thuật toán, mô hình dữ liệu và máy học được thiết kế riêng, các chuyên gia tài chính – được gọi là ‘quants’ – ngày càng tìm kiếm alpha trong lĩnh vực crypto.

Sự phát triển của ngành trong vài năm qua đã tạo ra làn sóng đầu tư dựa trên dữ liệu.

Mặc dù các mô hình định lượng được áp dụng cho crypto không phải là mới, đáng chú ý là chúng chính là các công cụ thống kê đã được quants sử dụng từ lâu để tận dụng các điểm không hiệu quả trên thị trường truyền thống.

Như một sự mở rộng ảnh hưởng, các chuyên gia này hiện đang triển khai chiến lược săn alpha tương tự vào hệ sinh thái crypto trẻ trung, nhanh nhạy và sôi động hơn.

Sự trỗi dậy của đầu tư định lượng trong crypto

Để hiểu chủ đề này, trước tiên cần hiểu về ‘alpha’.

Trong tài chính, alpha được mô tả tốt nhất là một thước đo hiệu suất đại diện cho lợi nhuận vượt trội của một khoản đầu tư/tài sản so với một chỉ số chuẩn đã được thiết lập.

Một trong những đặc điểm nổi bật nhất của thị trường crypto là sự biến động của nó.

Tuy nhiên, những biến động lớn này tạo ra rất nhiều dữ liệu, khi được nghiên cứu đúng cách, có thể chỉ ra cho quants xu hướng lớn tiếp theo để đặt cược.

Xét về bản chất của ngành, ý tưởng về các chiến lược định lượng hiện rất phổ biến ở các thị trường biến động như FX và crypto.

Việc săn tìm alpha hiện đã mở rộng sang nhiều thị trường khác nhau, bao gồm cả hệ sinh thái DeFi (tài chính phi tập trung).

Bên cạnh việc mang lại sự đa dạng hóa lớn, không gian DeFi còn mang đến các cơ hội alpha tiềm năng, mặc dù chúng có thể tồn tại trong thời gian ngắn.

Tuy nhiên, bất chấp tiềm năng lợi nhuận cao này, hệ sinh thái DeFi vẫn đang trong giai đoạn chuyển tiếp, được đặc trưng bởi dòng vốn ngày càng tăng từ các nhà đầu tư doanh nghiệp.

Chỉ số Chấp nhận Crypto Toàn cầu 2025 của Chainalysis cho thấy tỷ trọng hoạt động của các tổ chức và doanh nghiệp ngày càng tăng, báo hiệu rằng DeFi đang chuyển mình vượt ra khỏi sự thống trị ban đầu của nhà đầu tư nhỏ lẻ.

Động lực này cho thấy các cơ hội alpha, dù tốt đến đâu, cũng có thể tồn tại ngắn hạn và nhanh chóng chuyển sang tiêu cực.

Hiểu được rủi ro này là điều tối quan trọng đối với các quants mới gia nhập thị trường – đặc biệt là khi thiếu các quy định rõ ràng điều chỉnh hệ sinh thái này.

Để nắm bắt các cơ hội tiềm năng trong crypto và DeFi, nhiều quants hướng đến lợi thế người đi đầu.

Dưới đây là lý do tại sao các quants đang đặt cược lớn vào đầu tư định lượng trong thế giới crypto.

• Chiến lược dựa trên bằng chứng – Các mô hình hướng tới alpha có thể cải thiện tính nhất quán trong việc lựa chọn giao dịch theo thời gian. Điều này rất quan trọng để đánh giá tiến trình theo thời gian.
• Phân bổ có hệ thống – Với chiến lược alpha hoặc định lượng phù hợp, các nhà quản lý danh mục đầu tư có thể áp dụng cách tiếp cận có hệ thống hơn đối với các khoản đầu tư crypto.
• Sự phát triển của giao dịch thuật toán cũng phụ thuộc vào các khung triển khai dễ tiếp cận và an toàn.

Toán học đang âm thầm cách mạng hóa lĩnh vực crypto

Dù còn non trẻ, ngành công nghiệp crypto thể hiện sự tương quan mạnh mẽ với các thị trường truyền thống. Do đó, nhiều mô hình yếu tố truyền thống có thể được áp dụng thành công cho crypto.

Nghiên cứu từ Tạp chí Thông tin của MDPI (2024) đã xác nhận điều này.

Xét về quy mô, biến động và các yếu tố vốn hoặc thanh khoản, các công cụ toán học sẽ cần được tùy chỉnh để đạt được ý nghĩa thống kê.

Có một điểm then chốt với xu hướng này – đó là sự biến động mang lại xu hướng giá phi tuyến tính.

Như đã được chứng minh trong vài năm qua, các mô hình ML (máy học) đã cho thấy tiềm năng trong việc nắm bắt các mẫu phức tạp trong dữ liệu crypto.

Các nghiên cứu gần đây, như ‘Phân tích Toàn diện các Mô hình Máy học cho Giao dịch Thuật toán Bitcoin’ xác nhận rằng các thuật toán ML tiên tiến vượt trội hơn các phương pháp thống kê truyền thống trong việc xác định các mối quan hệ phi tuyến tính trên thị trường crypto.

Đây đã trở thành lĩnh vực ngày càng thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư định lượng, đặc biệt khi xét đến mức độ luân chuyển cao hơn của thị trường crypto theo thời gian, dựa trên lợi nhuận của Bitcoin so với Chỉ số Nasdaq-100.

Nhà đầu tư nhỏ lẻ trung bình có thể đạt được lợi nhuận chỉ bằng phân tích cơ bản.

Tuy nhiên, cuộc chơi thay đổi khi dòng vốn tổ chức tham gia thị trường, vì họ hoạt động dưới các nghĩa vụ với khách hàng và ràng buộc quy định.

Trong trường hợp này, alpha trở thành trung tâm của chiến lược vì biên độ sai số của họ nhỏ hơn đáng kể.

Đầu tư thủ công chỉ có thể giúp nhà đầu tư tiến xa đến một mức nhất định, nhưng với các mô hình và chiến lược toán học, nhà đầu tư có thể làm được nhiều hơn thế.

Hiệp hội Chiến lược và Tài sản Thay thế Canada cho rằng “quy mô và sự nghiêm ngặt” là những lý do then chốt khiến các chiến lược định lượng trở nên quan trọng trong đầu tư ngày nay.

Bất chấp tiềm năng cách mạng, việc tích hợp các chiến lược săn alpha vào crypto vẫn chưa trở thành xu hướng chủ đạo – mặc dù điều này có thể thay đổi trong những năm tới.

Các chiến lược định lượng chủ chốt được sử dụng trong đầu tư crypto

Dựa trên nhiều năm phát triển, hệ sinh thái tài chính truyền thống cung cấp vô số phương pháp định lượng hiện đang được ngành crypto áp dụng.

Hiểu một số phương pháp này là rất quan trọng đối với các nhà đầu tư đang tìm kiếm cách tiếp cận đầu tư có kỷ luật và dựa trên dữ liệu.

Một số phương pháp định lượng này được thảo luận dưới đây.

Arbitrage

Sự biến động trong lĩnh vực crypto tạo ra đủ không gian cho các cơ hội arbitrage trên các nền tảng giao dịch.

Những điểm không hiệu quả này cho phép các nhà giao dịch khai thác sự chênh lệch giá giữa các nền tảng.

Nhiều chiến lược đã xuất hiện để tận dụng điều này, bao gồm arbitrage không gian, arbitrage tam giác và arbitrage giữa các token.

• Arbitrage không gian là việc mua một tài sản trên một nền tảng và bán nó trên nền tảng khác nơi giá cao hơn. Vị trí địa lý và sự khác biệt về tiền tệ là một số yếu tố có thể giúp thiết lập cơ hội arbitrage này.
• Arbitrage tam giác liên quan đến việc tận dụng sự chênh lệch giá giữa ba tài sản trên cùng một sàn giao dịch. Đây thường được coi là mô hình rủi ro thấp áp dụng cho các loại tiền tệ có biến động.
• Arbitrage giữa các token là một lĩnh vực ngách và có thể áp dụng tốt trong hệ sinh thái DeFi.

Giao dịch cặp và đầu tư dựa trên yếu tố

Đầu tư dựa trên yếu tố liên quan đến việc áp dụng các bộ lọc định lượng để chọn tài sản. Các bộ lọc này rất đa dạng nhưng chủ yếu thể hiện dưới dạng động lượng, biến động và thanh khoản.

Theo Fidelity Investments, trong giao dịch cặp, các quants thường mua tài sản bị định giá thấp trong khi bán khống tài sản bị định giá cao.

Mặc dù điều này đòi hỏi hiểu biết sâu hơn về thị trường, nó tạo ra một kênh có cấu trúc để xác định các điểm không hiệu quả về giá trên thị trường crypto.

Phân tích cảm xúc

Cảm xúc trong ngành crypto biến động không kém gì các tài sản cơ sở.

Trên thực tế, đây là động lực chính của thị trường, khi chỉ một bài đăng từ một nhân vật có ảnh hưởng hoặc cơ quan quản lý có thể kích hoạt biến động giá tích cực hoặc tiêu cực đáng kể, khiến phân tích cảm xúc ngày càng trở nên quan trọng.

Với kiến thức này, các quants hiện đang sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giải mã nhịp cảm xúc của thị trường.

Dự báo biến động bằng máy học

Việc chọn alpha chính xác từ các xu hướng biến động khó hơn nhiều so với chỉ nhận diện các mẫu hình.

Để làm được điều này, các mô hình dự báo được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử, bao gồm giá, khối lượng và cảm xúc, nhằm dự đoán các biến động thị trường trong tương lai.

Các mô hình máy học tiên tiến nhất tích hợp các chỉ báo vĩ mô và số liệu blockchain.

Phạm vi bao phủ mạnh mẽ này cho phép các quants nắm bắt các tín hiệu dựa trên dữ liệu quan trọng để xây dựng danh mục đầu tư thành công.

Tài chính hành vi

Giao dịch thành công trên thị trường một cách đơn lẻ gần như là không thể, đó là lý do tại sao nhiều nhà đầu tư crypto chủ động tổ chức thành các cộng đồng, chia sẻ tư tưởng và đôi khi hình thành các nhóm giống như giáo phái.

Có thể tồn tại các mẫu hình dễ nhận biết trong các cộng đồng này mà có thể được nghiên cứu để dự đoán các động thái thị trường phi lý trí.

Với sự phát triển ngày càng tinh vi của phân tích định lượng trong crypto, các mô hình tài chính hành vi – như lý thuyết triển vọng và hành vi bầy đàn – giờ đây trở nên cực kỳ quan trọng để hiểu và định hình đầu tư crypto.

Thị trường crypto đang cho thấy dấu hiệu trưởng thành, với sự hiện diện ngày càng tăng của các nhà đầu tư tổ chức bên cạnh nhà đầu tư nhỏ lẻ.

Bằng cách triển khai các mô hình toán học và thuật toán, các nhà đầu tư đang chuyển sang một khuôn khổ có kỷ luật, phân tích, ưu tiên dữ liệu hơn là sự cường điệu và cảm xúc.

Kỷ nguyên dựa vào trực giác đang dần phai nhạt, được thay thế bằng sự phụ thuộc ngày càng lớn vào các thuật toán, mô hình thống kê và máy học để khám phá các cơ hội mới.

Những công cụ này có thể giúp giảm thiểu các thiên kiến nhận thức trong quyết định đầu tư.

Vugar là một nhà quản lý cấp cao từng đoạt giải thưởng và chuyên gia truyền thông với 15 năm kinh nghiệm thực tiễn tiến bộ, từng làm việc tại các tập đoàn Fortune 500 đến các startup năng động, hiện đang giữ chức vụ giám đốc vận hành tại Bitget. Trước đó, ông từng đảm nhiệm vai trò giám đốc marketing tại Beincrypto và giữ các vị trí cấp cao tại các thương hiệu nổi tiếng như Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY và nhiều hơn nữa.

 

Hình ảnh được tạo bởi: Midjourney