TiaSang
Chủ nhật, Ngày 8 tháng 12 năm 2019
Diễn đàn

Thị trường tài chính: Não người chiến thắng trí tuệ nhân tạo?

24/01/2019 09:34 - Hồ Quốc Tuấn*

Giao dịch bằng thuật toán tốc độ nhanh (HFT – high frequency trading) có làm thị trường tài chính hiệu quả hơn không hay sẽ làm thị trường bất ổn hơn?


Navinder Singh Sarao, một nhà giao dịch bị bắt và khởi tố vì đóng vai trò tạo ra Flash Crash 2010.Ảnh: fortune.com

Đây là một câu hỏi được Chính phủ Mỹ và Anh đặt ra từ năm 2010 khi các giao dịch tự động bằng máy tính, khai thác các thông tin về biến động giá ở khoảng thời gian rất nhỏ (gọi là công nghệ high frequency trading) trở nên phổ biến và tạo ra ảnh hưởng đến thị trường, chẳng hạn như đợt Flash Crash năm 2010. Ở thời điểm đó, chỉ số Dow Jones Industrial Average1 giảm 998,5 điểm (khoảng 9%) là một mức mất điểm nhanh và kỷ lục chỉ trong vài phút, và sau đó lại tăng nhanh trở lại chỉ trong vài phút. 

Nguyên nhân dẫn đến điều này được chỉ ra là do các ứng dụng giao dịch bằng thuật toán có xu hướng mua bán chạy theo xu thế giá, chẳng hạn như giá cổ phiếu rớt nhanh sẽ là một tín hiệu bán cho các ứng dụng giao dịch thuật toán, và các ứng dụng này sẽ tranh nhau bán cổ phiếu. Việc một máy tính cạnh tranh từng milli giây để bán nhanh hơn máy tính đối thủ khiến tốc độ rớt giá được khuếch đại nhanh. Nghĩa là chỉ cần một người cố tình làm giá, đẩy giá xuống chẳng hạn, thì mức rớt giá cổ phiếu sẽ được khuếch đại nhiều lần, và người đó có thể thảnh thơi mua cổ phiếu đó với giá rẻ, vì anh ta biết rằng cổ phiếu rớt giá không vì nguyên nhân đặc biệt nào ngoài lệnh bán của mình. 

Năm 2015, Navinder Singh Sarao, một nhà giao dịch ở London, đã bị bắt và khởi tố vì bị cho rằng đóng vai trò trong tạo ra Flash Crash 2010. Sarao bị cáo buộc dùng một chương trình tự động để tạo ra một lượng lệnh bán lớn, đẩy giá rớt mạnh, sau đó hủy các lệnh bán này một cách nhanh nhất và mua vào với giá thấp hơn.   

Những người có nhiều năm kinh nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam không lạ gì với phương thức làm giá này. Nhưng vấn đề duy nhất là bây giờ chúng được thực hiện với các chương trình máy tính tự động và giao dịch với tốc độ cao.

Kể từ 2010, số lần thị trường tài chính quốc tế lên xuống với mức độ cao ngày càng nhiều. Những biến động tính bằng nghìn điểm của Dow Jones những ngày cuối năm 2018, đầu 2019 là bằng chứng và người ta lại lên án các giao dịch tự động bằng thuật toán với tốc độ nhanh. Nói cách khác trí tuệ nhân tạo đang “đánh chiếm” thị trường tài chính với một lượng lớn các giao dịch trên thị trường tài chính phát triển hiện tại đang được thực thi bởi các ứng dụng giao dịch tự động.  

Vấn đề gây tranh cãi là những giao dịch tự động bằng các thuật toán phức tạp, bất kể là giao dịch tốc độ cao hay không, mang lại lợi ích gì cho thị trường? Không khó để lên án các giao dịch này tạo ra biến động quá lớn cho thị trường, và mở đường cho những hoạt động làm giá, thao túng thị trường với những tình huống điển hình như Flash Crash 2010. Khi người ta nắm bắt ít nhiều được cách mà các thuật toán hoạt động, họ có thể tìm ra con đường để tạo ra những tín hiệu giả trong ngắn hạn, kéo theo hàng loạt thuật toán mua bán theo hướng họ muốn.

Nhưng đổi lại, cũng có thể giao dịch bằng thuật toán cũng tạo ra những giá trị nhất định. Nó có thể làm cho thị trường hiệu quả hơn. Thị trường hiệu quả ở đây liên quan đến một khái niệm cơ bản nhất của lĩnh vực tài chính: hiệu quả về thông tin. Eugene Fama, nhà khoa học đoạt giải Nobel kinh tế 2013, cho rằng thị trường tài chính hiệu quả là nơi mà trong đó giá cả phản ánh thông tin một cách đầy đủ nhất. Nói ngắn gọn, trong một thị trường hiệu quả thì giá tài sản tài chính sẽ phản ánh những thông tin mới nhất một cách nhanh nhất. 

Vậy liệu một thị trường có một tỷ trọng lớn các giao dịch là do thuật toán tự động thực hiện thì có hiệu quả hơn không? Nghiên cứu đi đầu của lĩnh vực này bắt đầu từ những năm 2010 và Hendershott, Jones và Menkveld công bố một nghiên cứu trên tạp chí hàng đầu ngành tài chính Journal of Finance vào năm 2011, đưa ra một số bằng chứng cho thấy giao dịch bằng thuật toán nâng cao hiệu quả thị trường qua nâng thanh khoản và chi phí giao dịch.

Nhưng có một nghịch lý trong một thị trường hiệu quả là thị trường càng hiệu quả thì người ta càng không thể kiếm tiền bằng cách tận dụng những thiếu hiệu quả của thị trường để kiếm lời. Hiểu đơn giản là khi giá cổ phiếu càng phản ánh chính xác những thông tin về một công ty thì không còn nhiều cổ phiếu bị định giá quá thấp hay quá cao, vậy thì làm sao các công ty quản lý quỹ hay các chuyên gia tài chính đảm bảo là chiến lược đầu tư của họ có hiệu quả và mang lại tiền cho khách hàng? Ở một khía cạnh khác, những biến động quá mức và đôi khi không dựa trên thông tin gì cả của một thị trường bị máy tính “đánh chiếm” khiến những nhà phân tích chẳng biết phải làm gì với một biến động giá hoàn toàn “nhân tạo”, chẳng hạn một đợt bán tháo mạnh mà không có lý do gì rõ ràng.

Giáo sư Larry Harris của trường kinh doanh Marshall thuộc Đại học Nam California và Stan Druckenmiller, nhà quản lý quỹ thân cận của George Soros, tin rằng trong loại thị trường giao dịch tốc độ cao bằng máy tính này, các quỹ đầu tư và các nhà phân tích sẽ gặp nhiều khó khăn hơn trước đây để kiếm tiền nhiều hơn hay đưa ra khuyến nghị thông minh hơn vì thị trường sẽ có độ nhiễu cao hơn do những giao dịch tốc độ cao nhiều khi được diễn ra không vì nhân tố cơ bản nào cả.

Điều thú vị hơn là nếu mà thị trường càng hiệu quả thì ngay cả các giao dịch của máy tính bằng thuật toán cũng không thể kiếm tiền. Nói đơn giản là khi một cái hồ chứa toàn cá mập siêu thông minh thì tất cả đều sẽ chết đói vì chúng sẽ ăn hết các thức ăn khác quá nhanh và chỉ có thể quay qua giết lẫn nhau. Đây được xem là một nghịch lý của thị trường hiệu quả, vì khi thị trường tài chính quá hiệu quả, nó sẽ triệt tiêu lợi nhuận vượt trội của các công ty đầu tư nhiều công nghệ để đạt được thông tin nhanh nhất và ra quyết định hiệu quả nhất, và kết quả là không ai đầu tư cải tiến công nghệ nữa. Thế nhưng chúng ta có lẽ vẫn còn ở xa điểm đến đó lắm. Điểm cân bằng mới của quá trình chạy đua công nghệ giao dịch tự động này ở đâu là một câu hỏi vẫn làm những nhà nghiên cứu tài chính quan tâm.

Một điều thú vị khác mà tôi nhận ra là ngày càng nhiều sinh viên công nghệ đang trở thành những nhà giao dịch tài chính ngay trong trường đại học với những thuật toán của riêng mình. Thị trường tài chính đang đón một lượng nhà đầu tư nhỏ lẻ mới giao dịch bằng thuật toán, tự tin, trẻ và đôi khi hơi tự cao, và chưa từng trải qua khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2008. Tôi tự hỏi liệu có còn chỗ đứng cho những nhà đầu tư nhỏ lẻ mua bán theo các tín hiệu phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật dựa vào hiểu biết về tài chính và kinh nghiệm hay không? Liệu các nhà phân tích được trả lương trăm nghìn đến triệu USD để đưa ra các báo cáo phân tích đề nghị mua, bán cổ phiếu có còn việc hay không? □
-----------------
* Giảng viên đại học Bristol, Anh
1 Chỉ số công nghiệp trung bình của Dow Jones dùng để đánh giá khu vực công nghiệp trên sàn chứng khoán của Mỹ. 

Tags: