Giả sử giá của một tài sản tại thời điểm (t+i) trong tương lai có thể viết thành một “phương trình đơn giản” như sau (xem thêm hình đính kèm phía trên):
y(t+i)=F(history price, orderflow, macro, i)
Trong đó, F là một hàm hợp phức tạp (composite function), nơi mỗi thành phần bên phải không phải hằng số, mà là một hàm số khác. Và bản thân những hàm số này cũng không bất biến, mà liên tục thay đổi theo thời gian.
Rắc rối đầu tiên của phương trình xuất hiện khi ta thấy ba thành phần chính F(history price), F(orderflow), F(macro) không hề độc lập.
Chúng tương tác, đan xen và cộng hưởng với nhau thông qua một hàm phi tuyến:
F(interaction)= F(F(history price),F(orderflow),F(macro))
Theo đó, chỉ một thay đổi rất nhỏ ở một hàm con có thể khiến kết quả cuối cùng đổi hướng hoàn toàn.
=>Đây chính là gốc rễ của tính phi tuyến trong chuyển động giá.
Trong phương trình, chúng ta thấy các trọng số 𝛽(𝑖) và 𝛾(𝑖) đứng trước F(orderflow) và F(macro).
Chúng phản ánh rằng timeframe là thứ quyết định luật của trò chơi.
-Khi i nhỏ (giao dịch ngắn hạn): β(i) lớn => dòng lệnh (orderflow) chi phối mạnh. Một cụm lệnh limit, một cú sweep orderbook… có thể làm giá giật ngay lập tức.
-Còn khi i lớn (giao dịch trung-dài hạn): 𝛾(𝑖) tăng => làm cho macro (yếu tố vĩ mô) trở thành đường dẫn. Lãi suất, CPI, chính sách tài khóa… kéo thị trường đi theo một hướng.
=> Đó là lý do trading ngắn hạn cực nhiễu (do dòng lệnh biến thiên liên tục bởi bot, HFT, stop, order ảo…).
Ngược lại, giao dịch trung và dài hạn có vẻ dễ thở hơn khi bức tranh vĩ mô chi phối mạnh đồng thời tác động của dòng lệnh nhỏ lại.
Thành phần F(history price) trong phương trình cho chúng ta biết rằng, giá tương lai bị ảnh hưởng bởi chính quá khứ của nó.
Xu hướng, động lượng, mẫu hình… để lại dấu vết và có thể chi phối đến chuyển động tiếp theo.
=> Đây chính là lãnh địa của phân tích kỹ thuật. Thứ mà phần lớn ae chúng ta đang dùng.
Thành phần F(orderflow) thì như đạo hàm bậc nhất của giá.
Chúng là nhịp tim của thị trường: bid/ask delta, open interest, funding, cụm thanh khoản… những gì trader làm, từ một lệnh đơn tới bức tường limit, đều tác động ngược lại lên giá.
Ở timeframe nhỏ, hiệu ứng này cực mạnh.
Bạn càng cố đo, thì chính việc đo sẽ phá hỏng orderflow, giống như trong môi trường lượng tử.
=> Đây là sân chơi của market maker và bot HFT, không phải của retail.
Còn F(macro) thì giống một lực hấp dẫn chậm rãi.
Lãi suất, CPI, chính sách tài khóa… chúng di chuyển chậm, nhưng kéo toàn bộ hệ thống về phía mình.
Một tin CPI trong vài phút có thể chẳng đáng gì, nhưng lãi suất trong vài tháng chính là xu hướng của giá.
=> Đây là vùng của phân tích vĩ mô, phân tích cơ bản.
Thông thường khi lập mô hình, người ta thường giả định F(history price), F(orderflow), F(macro) bất biến.
Nhưng trong thị trường, đó là giả định sai.
-F(history price) sẽ thay đổi khi hành vi đám đông thay đổi.
-F(orderflow) sẽ biến dạng khi bot/AI đồng loạt khai thác cùng một chiến lược.
-F(macro) sẽ bị tái định nghĩa liên tục theo chính sách và kỳ vọng thị trường.
Một sai lầm khác là coi các thành phần này có quan hệ tuyến tính.
Nhưng thực tế, chúng không cộng dồn đơn giản, mà sẽ tương tác phi tuyến qua hàm F(interaction).
Một biến động nhỏ ở orderflow có thể khiến toàn bộ mẫu hình lịch sử trở nên vô nghĩa.
Một cú hạ lãi suất có thể “bẻ gãy” mọi mô hình thanh khoản.
Kết quả tất yếu xảy ra là một hệ thống chaotic, cực nhạy với điều kiện ban đầu. Một nhiễu rất nhỏ có thể dẫn đến một kết quả hoàn toàn khác.
Đáng sợ hơn, kết quả của mô hình dự đoán còn tác động ngược lại lên chính các đầu vào.
Ví dụ:
bạn dự đoán giá sẽ breakout dựa trên mô hình vai đầu vai => bạn vào lệnh => orderflow đổi => mô hình sai.
Trong ngôn ngữ toán học, thì đây là đặc tính của một hàm ẩn (implicit function), theo đó:
y=F(X,y)
Tức là, kết quả của mô hình ảnh hưởng ngược lại lên mô hình.
Timeframe càng nhỏ, hiệu ứng này càng mạnh.
=> Đây là lý do tại sao các mô hình scalping, intraday dễ thất bại hơn hẳn các mô hình dài hạn.
Nhưng như vậy vẫn chưa hết.
Ngoài tất cả những thứ chúng ta đo được, vẫn còn tồn tại các biến số không một mô hình nào có thể chạm tới:
-Shock: khủng bố, thiên tai, chiến tranh….
-Jump: flash crash, lỗi sàn, dòng vốn đột ngột…
-Tail risk: sự kiện cực đoan, thiên nga đen….
=> Đây chính là phần bất định mà thị trường cố tình giữ lại, không thể nắm bắt.
Tóm lại, giá thị trường khó đoán không chỉ vì nó phức tạp.
Nó khó đoán vì bản chất của nó là một hàm hợp ẩn đa tầng,
cấu thành từ những hàm con phi tuyến,
luôn biến đổi theo thời gian,
tương tác chéo,
chịu ảnh hưởng ngược từ chính hành vi con người,
hơn nữa còn bị bao vây bởi những biến số bất định nằm ngoài mô hình.
Comments
Post a Comment