Vì sao giao dịch vĩ mô khó đến vậy?
Vì sao giao dịch vĩ mô khó đến vậy?
Trong giới đầu tư, nhiều người tin rằng nếu có thể biết trước tin tức của ngày mai, việc kiếm tiền trên thị trường sẽ trở nên dễ dàng. Nhưng thực tế có thể khác xa những gì chúng ta tưởng tượng.
Tờ Economist dẫn lại ví dụ về sự kiện Anh tổ chức trưng cầu dân ý về việc rời EU (Brexit) cách đây 10 năm. Trong đêm kiểm phiếu Brexit, nếu bạn có cơ hội nhìn thấy trước các tiêu đề báo sáng hôm sau và giao dịch trước phần còn lại của thị trường, bạn sẽ sẵn sàng trả bao nhiêu tiền cho lợi thế đó?
Nếu đặt cược vào đồng Bảng Anh, thông tin đó hẳn rất giá trị. Đêm diễn ra cuộc trưng cầu dân ý, 1 Bảng Anh đổi được khoảng 1.50 USD. Chỉ hai tuần sau, đồng tiền này đã giảm xuống dưới 1.30 USD.
Nhưng nếu giao dịch cổ phiếu, việc biết trước tin tức chưa chắc đã giúp ích. Chỉ số FTSE 250 - đại diện cho các doanh nghiệp tập trung vào thị trường nội địa Anh - ban đầu giảm mạnh sau Brexit nhưng chỉ kéo dài trong hai phiên giao dịch. Sau đó, chỉ số này bước vào một chu kỳ tăng giá kéo dài nhiều năm. Ngay cả những người ủng hộ Brexit nhiệt thành nhất cũng khó có thể dự đoán được điều đó.
Đó là lý do giao dịch vĩ mô (macro trading) - tức đặt cược vào biến động tài sản dựa trên các xu hướng kinh tế và chính trị - luôn hấp dẫn nhưng cũng vô cùng khó khăn.
Tờ Economist đã dẫn lại một nghiên cứu mới của Jerry Bell, Victor Haghani và James White thuộc công ty quản lý tài sản Elm Wealth, trong đó cho thấy mức độ khó khăn của việc chuyển hóa thông tin kinh tế - chính trị thành lợi nhuận đầu tư.
Trong nghiên cứu này, các tác giả xây dựng một mô hình mô phỏng, cho phép cả con người lẫn những hệ thống AI hàng đầu được tiếp cận trước các tin tức tài chính của ngày hôm sau và thực hiện giao dịch trước khi thông tin được công bố rộng rãi ra thị trường.
Nói cách khác, họ được trao một lợi thế mà mọi nhà đầu tư đều mơ ước: Biết trước tương lai. Thế nhưng ngay cả với lợi thế đó, việc kiếm tiền một cách bền vững vẫn cực kỳ khó khăn.
Khi biết trước tin tức vẫn khó kiếm lời
Thí nghiệm đầu tiên được Elm Wealth thực hiện vào năm 2023 với 118 người tham gia, phần lớn là học viên cao học tài chính tại các trường đại học hàng đầu.
Mỗi người được cấp 50 USD và có cơ hội gia tăng số vốn này bằng cách giao dịch chỉ số S&P 500 và trái phiếu Chính phủ Mỹ kỳ hạn 30 năm. Điểm đặc biệt là họ được tiếp cận một lợi thế gần như không tưởng: xem trước trang nhất của Wall Street Journal một ngày trước khi thông tin được công bố ra công chúng.
Chẳng hạn, vào cuối phiên giao dịch thứ Hai, người chơi có thể đọc các tin tức xuất hiện trên số báo phát hành ngày thứ Tư, trong khi toàn bộ diễn biến giá của ngày thứ Ba vẫn bị che giấu. Họ được phép mua, bán khống và sử dụng đòn bẩy lên tới 50 lần.
Kết quả lại gây bất ngờ.
Dù sở hữu thông tin mà bất kỳ nhà giao dịch nào cũng mơ ước, gần một nửa số người tham gia vẫn thua lỗ và cứ sáu người thì có một người "cháy tài khoản". Khi thí nghiệm kết thúc, giá trị tài khoản trung bình chỉ đạt 51.62 USD, tương đương mức sinh lời khoảng 3.2%.
Elm Wealth sau đó mở rộng thí nghiệm lên nền tảng trực tuyến. Hơn 60,000 người tham gia với số vốn giả định ban đầu là 1 triệu USD mỗi người.
Kết quả thậm chí còn tệ hơn. Phần lớn người chơi không thể chuyển hóa lợi thế thông tin thành lợi nhuận đáng kể, cho thấy việc biết trước tin tức không đồng nghĩa với khả năng dự đoán chính xác phản ứng của thị trường.
AI cũng không giỏi như nhiều người nghĩ
Trong phiên bản mới nhất của nghiên cứu, nhóm tác giả quyết định để các mô hình AI hàng đầu hiện nay tham gia thử sức, bao gồm ChatGPT, Claude, Gemini và Grok.
Mỗi mô hình được cấp số vốn giả định ban đầu 1 triệu USD và tham gia trò chơi 10 lần. Chúng được yêu cầu hành động như một nhà đầu tư Mỹ trung niên đang quản lý toàn bộ tài sản tài chính của mình, đồng thời được tiếp cận trước các tin tức xuất hiện trên Wall Street Journal giống như những người chơi trước đó.
Kết quả khá bất ngờ.
Chỉ có ChatGPT và Claude tạo ra lợi nhuận. Giá trị tài sản trung bình của ChatGPT tăng lên khoảng 1.5 triệu USD khi kết thúc thí nghiệm, trong khi Claude đạt tới 2.6 triệu USD.
Ngược lại, Grok kết thúc với khoảng 970,000 USD, còn Gemini chỉ còn khoảng 490,000 USD, đồng nghĩa với việc mất hơn một nửa số vốn ban đầu.
Kết quả này cho thấy ngay cả những hệ thống AI tiên tiến nhất hiện nay cũng gặp rất nhiều khó khăn trong việc chuyển hóa lợi thế thông tin thành lợi nhuận đầu tư bền vững.
Tuy nhiên, phát hiện đáng chú ý nhất của nghiên cứu không nằm ở khả năng dự báo xu hướng thị trường. Sai lầm lớn nhất của cả con người lẫn AI nằm ở việc xác định quy mô vị thế. Các mô hình AI chỉ dự đoán đúng hướng đi của cổ phiếu và trái phiếu trong khoảng 60% trường hợp.
Tỷ lệ này rõ ràng tốt hơn việc tung đồng xu, nhưng vẫn chưa đủ để đảm bảo thành công trong đầu tư. Vấn đề nằm ở chỗ cả con người lẫn AI đều có xu hướng đặt cược quá lớn.
Các mô hình AI trong nghiên cứu thường sử dụng đòn bẩy trung bình từ 7 đến 12 lần cho mỗi giao dịch - mức rủi ro mà nhiều quỹ đầu tư truyền thống khó có thể chấp nhận.
Điều này đặc biệt nguy hiểm bởi thị trường tài chính không phải lúc nào cũng biến động trong phạm vi hẹp. Kể từ năm 2000, chứng khoán Mỹ đã ghi nhận 23 phiên biến động trên 5% và 7 phiên biến động trên 9% chỉ trong một ngày giao dịch.
Với mức đòn bẩy cao như vậy, chỉ một lần dự báo sai trong những phiên biến động mạnh cũng đủ xóa sạch phần lớn, thậm chí toàn bộ tài sản của nhà đầu tư.
Con người thậm chí còn thể hiện kém hơn.
Trong thí nghiệm ban đầu, người tham gia hầu như không điều chỉnh quy mô giao dịch theo mức độ chắc chắn của thông tin. Những cơ hội có xác suất thành công cao không được đặt cược lớn hơn, trong khi các tình huống nhiều bất định vẫn thường xuyên đi kèm mức đòn bẩy rất cao.
Khoảng 30% số ngày giao dịch ghi nhận mức đòn bẩy vượt 20 lần - đủ để tài khoản bị "thổi bay" chỉ sau một biến động bất lợi tương đối nhỏ của thị trường.
Nói cách khác, sai lầm lớn nhất không phải là dự báo sai hướng đi của giá tài sản, mà là quản lý rủi ro kém. Người chơi thường đúng nhiều hơn sai, nhưng khi sai lại mất quá nhiều tiền.
Để kiểm chứng điều này, Elm Wealth đã mời thêm năm nhà giao dịch vĩ mô chuyên nghiệp tham gia thử nghiệm.
Kết quả hoàn toàn khác biệt. Cả năm nhà giao dịch đều có lãi với mức sinh lời trung bình lên tới 130%.
Điều đáng chú ý là họ không vượt trội quá nhiều về khả năng dự báo xu hướng. Tỷ lệ dự đoán đúng chỉ đạt khoảng 63%, cao hơn không đáng kể so với các mô hình AI và những người tham gia khác.
Sự khác biệt thực sự nằm ở cách quản lý vị thế.
Các nhà giao dịch chuyên nghiệp sẵn sàng đặt cược lớn khi mức độ tin tưởng vào nhận định ở mức rất cao. Ngược lại, khi tín hiệu không đủ rõ ràng, họ chủ động giảm quy mô giao dịch hoặc thậm chí không tham gia thị trường.
Nói cách khác, họ hiểu rằng thành công trong đầu tư không chỉ nằm ở việc xác định đúng hay sai, mà còn nằm ở việc xác định khi nào nên đặt cược lớn và khi nào nên đứng ngoài.
Đó cũng là bài học quan trọng nhất mà nghiên cứu của Elm Wealth muốn truyền tải.
Trong đầu tư, dự đoán đúng hướng đi của thị trường vốn đã rất khó. Nhưng quyết định phân bổ bao nhiêu vốn cho mỗi ý tưởng đầu tư còn khó hơn nhiều.
Ngay cả khi được trao một "quả cầu pha lê" cho phép nhìn thấy trước các tiêu đề báo của ngày hôm sau, phần lớn con người và nhiều hệ thống AI tiên tiến nhất hiện nay vẫn không thể tạo ra kết quả vượt trội.
Lý do không phải vì họ không biết nên mua hay bán tài sản nào. Mà bởi họ không biết nên đặt cược bao nhiêu vào nhận định của mình.
Đây cũng là điều mà nhiều nhà đầu tư huyền thoại, từ Warren Buffett đến George Soros, luôn nhấn mạnh trong triết lý đầu tư của mình. Những khoản lợi nhuận lớn hiếm khi đến từ việc liên tục dự báo chính xác thị trường, mà thường đến từ khả năng quản trị rủi ro và phân bổ vốn hiệu quả.
Trong đầu tư, biết mình đúng là một chuyện. Biết nên đặt cược bao nhiêu vào điều đó mới là yếu tố tạo nên khác biệt.
- 19:00 24/06/2026
