2 nhà kinh tế học người Mỹ Maureen O’Hara và David Easley cho rằng vấn đề của thị trường tài chính hiện tại là rủi ro từ sụp đổ “dữ liệu lớn”.
Các quan chức và giới đầu tư đang nỗ lực để đối phó với các thách thức từ các hoạt động giao dịch với tần số cao (HFT). Phân khúc tài chính được điện toán hóa và có tốc độ siêu nhanh này hiện chiếm phần lớn các giao dịch. HFT cũng góp phần tạo ra “sự sụp đổ chớp nhoáng”, một sự sụt giảm bất ngờ đến chóng mặt của chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones (DJIA) hồi tháng 5/2010, theo các quan chức Mỹ. Tuy nhiên, HFT của hiện tại đã rất khác với 3 năm trước đây. Đó là bởi “dữ liệu lớn”.
Thuật ngữ này mô tả các tập dữ liệu rất lớn hoặc rất phức tạp (hoặc cả hai) mà không thể xử lý bằng phần mềm thông thường. Các thị trường tài chính chính là những xưởng sản xuất dữ liệu lớn điển hình, khi nó tạo ra các giao dịch, bản báo giá, báo cáo lợi nhuận, báo cáo nghiên cứu người tiêu dùng, báo cáo thống kê, điều tra, tin tức và các bài viết…vv…
Các công ty dựa trên thế hệ đầu tiên của HFT, thế hệ mà tốc độ bất cập tận dụng sự không nhất quán của giá, đã có những năm khó khăn. Lợi nhuận từ các công ty giao dịch siêu nhanh năm 2012 thấp hơn 74% so với 2009, theo số liệu của Rosenblatt Securities.
Nhanh thôi vẫn chưa đủ. Chúng tôi, cùng với chuyên gia phân tích định lượng Marcos Lopez de Prado từ Phòng Nghiên cứu quốc gia Lawrence Berkeley, cho rằng các công ty HFT ngày một dựa nhiều vào “giao dịch tuần tự chiến lược”.
Loại giao dịch này chứa đựng các thuật toán phân tích dữ liệu lớn về tài chính nhằm nỗ lực nhận ra các dấu vết để lại từ những người tham gia thị trường. Ví dụ, nếu một quỹ tương hỗ thiên về thực hiện các lệnh giao dịch lớn trong giây đầu tiên của mỗi phút trước khi thị trường đóng cửa, các thuật toán có thể cho ta thấy mô hình sẽ biết trước quỹ này sẽ làm gì trong phần còn lại của phiên, và thực hiện giao dịch tương tự.
Quỹ sẽ tiếp tục thực hiện giao dịch với các mức giá cao hơn, và các nhà giao dịch dựa trên thuật toán này sẽ kiếm chác được từ đó.
Hình thức mới này của HFT có thể dẫn đến sai lầm, ví như cái gọi là “sự rối loạn” xảy ra vào ngày 23/4 vừa qua, thị trường bất ngờ sụt giảm bởi tin đồn không có thật về một vụ tấn công khủng bố nhằm vào Tổng thống Barack Obama, được gửi từ twitter của Hãng thông tấn AP. Không giống như sự sụp đổ chớp nhoáng tháng 5/2010, đây không phải là một tai nạn gây ra bởi sự bán tháo quá nhanh. Đó không phải là vấn đề của tốc độ, đó là một sự sụp đổ liên quan đến dữ liệu lớn. Trừ khi các quan chức hiểu được sự khác biệt, nếu không họ sẽ đối mặt với rủi ro bởi các quy định mới.
AP bị tin tặc tấn công, tung tin Tổng thống Obama bị thương trong một vụ nổ tại Nhà trắng.
Cách đây khoảng 2 năm, việc các quỹ dự phòng tìm kiếm niềm tin thị trường từ truyền thông xã hội đã trở nên bình thường. Ý tưởng này là nhằm phát triển các thuật toán giao dịch dựa trên hàng triệu tin nhắn được đưa lên bởi người dùng Twitter, Facebook, các chat room, blog, và nhận diện xu hướng nhu cầu trong mối quan hệ với các công ty đơn lẻ.
Tuy nhiên, các thuật toán này đã dự báo rất tồi về các tập dữ liệu nhỏ. Trong những tháng gần đây, việc phát triển các thuật toán có thể phát lệnh ngay khi những thông tin bất ngờ được công bố đã rất phổ biến, ví như các thảm họa thiên nhiên hay tấn công khủng bố. Xuất hiện nhiều biến cố kiểu theo kiểu “rối loạn” như thế này hơn, gây ra bởi sai sót ở một điểm dữ liệu, cũng có nghĩa là các thảm họa sẽ sắp sửa xảy ra.
Tin xấu là việc giải quyết các thách thức gây ra bởi các HFT mới đòi hỏi phải hiểu về các vấn đề của dữ liệu lớn. Tin tốt là các quan chức dường như đã nhận ra được sự cần thiết phải điều chỉnh. Tháng này, Scott O’Malia, Ủy viên Ùy ban Giao dịch hàng hóa (CFTC), phát biểu tại một hội nghị về tài chính dữ liệu lớn của Viện bách khoa thuộc Đại học New York, rằng “hành vi liều lĩnh” đang thay thế cái gọi là “sự lũng đoạn thị trường” như một quy chuẩn cho việc khởi tố các hành vi sai trái.
Ví dụ, nếu giao dịch trao đổi các thông tin từ hàng triệu twitter cá nhân ở mức độ hợp lý, thì việc nạp trước các lệnh thị trường chạy qua ngay khi một thuật toán tìm ra các từ “bom” và “Nhà trắng” trong trên các máy truyền tin rõ ràng là là một sự liều lĩnh.
Vấn đề ở đây là, làm thế nào chúng ta có thể chắc chắn rằng những người tham gia sẽ sử dụng dữ liệu lớn một cách có trách nhiệm? Như một bài báo trên Tạp chí kinh doanh Harvard nói, dữ liệu lớn đòi hỏi sự suy xét cẩn thận.
Vài năm trước đây, CFTC đã cân nhắc liệu các cơ quan chức năng có nên cấp chứng nhận cho các thuật toán của các nhà giao dịch. Và khả năng cho một sự can thiệp là rất lớn, chưa đề cập đến rủi ro từ việc bị mất quyền sở hữu trí tuệ.
Một sự thỏa hiệp có thể xảy ra, khi các bên tham gia thị trường đề xuất một nhóm các chỉ số thời gian thực theo dõi “hành vi liều lĩnh”, ví như tạo thêm áp lực cho thị trường có số lượng người mua đang giảm.
Nếu một nhà giao dịch lướt qua một vài ngưỡng “liều lĩnh” này, họ có thể bị khởi tố. Các chỉ số trên có thể thay đổi khi thị trường vận động, nhưng quan trọng nhất, chúng được xác định thông qua sự nhất trí của tất cả các bên tham gia thị trường.
Một trong các giải pháp đưa ra ở đây là sử dụng các nguồn lực của các phòng nghiên cứu quốc gia. Lawrence Berkeley là phòng nghiên cứu có thế mạnh về siêu điện toán và các kỹ thuật phân tích cần thiết để giám sát các chỉ số về sự “liều lĩnh” này theo thời gian thực và họ khuyến cáo các quan chức hành vi liều lĩnh đe dọa sự ổn định của thị trường.
Trong khi các biện pháp ngắt giao dịch truyền thống khiến giao dịch bị ngưng sau một sự sụt giảm mạnh của thị trường, thì quá trình theo dõi theo thời gian thực sẽ cho phép ngăn chặn các cá nhân tham gia vào thị trường, để dành chỗ cho những người đáng tin cậy.
Việc sử dụng dữ liệu lớn đang làm biến đổi thị trường, và giờ cần biến đổi cách chúng ta điều tiết các thị trường này. Giải pháp cho vấn đề HFT là phải sử dụng nhiều công nghệ hơn – và thậm chí là sử dụng dữ liệu lớn hơn nữa.
Thuật ngữ này mô tả các tập dữ liệu rất lớn hoặc rất phức tạp (hoặc cả hai) mà không thể xử lý bằng phần mềm thông thường. Các thị trường tài chính chính là những xưởng sản xuất dữ liệu lớn điển hình, khi nó tạo ra các giao dịch, bản báo giá, báo cáo lợi nhuận, báo cáo nghiên cứu người tiêu dùng, báo cáo thống kê, điều tra, tin tức và các bài viết…vv…
Các công ty dựa trên thế hệ đầu tiên của HFT, thế hệ mà tốc độ bất cập tận dụng sự không nhất quán của giá, đã có những năm khó khăn. Lợi nhuận từ các công ty giao dịch siêu nhanh năm 2012 thấp hơn 74% so với 2009, theo số liệu của Rosenblatt Securities.
Nhanh thôi vẫn chưa đủ. Chúng tôi, cùng với chuyên gia phân tích định lượng Marcos Lopez de Prado từ Phòng Nghiên cứu quốc gia Lawrence Berkeley, cho rằng các công ty HFT ngày một dựa nhiều vào “giao dịch tuần tự chiến lược”.
Loại giao dịch này chứa đựng các thuật toán phân tích dữ liệu lớn về tài chính nhằm nỗ lực nhận ra các dấu vết để lại từ những người tham gia thị trường. Ví dụ, nếu một quỹ tương hỗ thiên về thực hiện các lệnh giao dịch lớn trong giây đầu tiên của mỗi phút trước khi thị trường đóng cửa, các thuật toán có thể cho ta thấy mô hình sẽ biết trước quỹ này sẽ làm gì trong phần còn lại của phiên, và thực hiện giao dịch tương tự.
Quỹ sẽ tiếp tục thực hiện giao dịch với các mức giá cao hơn, và các nhà giao dịch dựa trên thuật toán này sẽ kiếm chác được từ đó.
Hình thức mới này của HFT có thể dẫn đến sai lầm, ví như cái gọi là “sự rối loạn” xảy ra vào ngày 23/4 vừa qua, thị trường bất ngờ sụt giảm bởi tin đồn không có thật về một vụ tấn công khủng bố nhằm vào Tổng thống Barack Obama, được gửi từ twitter của Hãng thông tấn AP. Không giống như sự sụp đổ chớp nhoáng tháng 5/2010, đây không phải là một tai nạn gây ra bởi sự bán tháo quá nhanh. Đó không phải là vấn đề của tốc độ, đó là một sự sụp đổ liên quan đến dữ liệu lớn. Trừ khi các quan chức hiểu được sự khác biệt, nếu không họ sẽ đối mặt với rủi ro bởi các quy định mới.
AP bị tin tặc tấn công, tung tin Tổng thống Obama bị thương trong một vụ nổ tại Nhà trắng.
Cách đây khoảng 2 năm, việc các quỹ dự phòng tìm kiếm niềm tin thị trường từ truyền thông xã hội đã trở nên bình thường. Ý tưởng này là nhằm phát triển các thuật toán giao dịch dựa trên hàng triệu tin nhắn được đưa lên bởi người dùng Twitter, Facebook, các chat room, blog, và nhận diện xu hướng nhu cầu trong mối quan hệ với các công ty đơn lẻ.
Tuy nhiên, các thuật toán này đã dự báo rất tồi về các tập dữ liệu nhỏ. Trong những tháng gần đây, việc phát triển các thuật toán có thể phát lệnh ngay khi những thông tin bất ngờ được công bố đã rất phổ biến, ví như các thảm họa thiên nhiên hay tấn công khủng bố. Xuất hiện nhiều biến cố kiểu theo kiểu “rối loạn” như thế này hơn, gây ra bởi sai sót ở một điểm dữ liệu, cũng có nghĩa là các thảm họa sẽ sắp sửa xảy ra.
Tin xấu là việc giải quyết các thách thức gây ra bởi các HFT mới đòi hỏi phải hiểu về các vấn đề của dữ liệu lớn. Tin tốt là các quan chức dường như đã nhận ra được sự cần thiết phải điều chỉnh. Tháng này, Scott O’Malia, Ủy viên Ùy ban Giao dịch hàng hóa (CFTC), phát biểu tại một hội nghị về tài chính dữ liệu lớn của Viện bách khoa thuộc Đại học New York, rằng “hành vi liều lĩnh” đang thay thế cái gọi là “sự lũng đoạn thị trường” như một quy chuẩn cho việc khởi tố các hành vi sai trái.
Ví dụ, nếu giao dịch trao đổi các thông tin từ hàng triệu twitter cá nhân ở mức độ hợp lý, thì việc nạp trước các lệnh thị trường chạy qua ngay khi một thuật toán tìm ra các từ “bom” và “Nhà trắng” trong trên các máy truyền tin rõ ràng là là một sự liều lĩnh.
Vấn đề ở đây là, làm thế nào chúng ta có thể chắc chắn rằng những người tham gia sẽ sử dụng dữ liệu lớn một cách có trách nhiệm? Như một bài báo trên Tạp chí kinh doanh Harvard nói, dữ liệu lớn đòi hỏi sự suy xét cẩn thận.
Vài năm trước đây, CFTC đã cân nhắc liệu các cơ quan chức năng có nên cấp chứng nhận cho các thuật toán của các nhà giao dịch. Và khả năng cho một sự can thiệp là rất lớn, chưa đề cập đến rủi ro từ việc bị mất quyền sở hữu trí tuệ.
Một sự thỏa hiệp có thể xảy ra, khi các bên tham gia thị trường đề xuất một nhóm các chỉ số thời gian thực theo dõi “hành vi liều lĩnh”, ví như tạo thêm áp lực cho thị trường có số lượng người mua đang giảm.
Nếu một nhà giao dịch lướt qua một vài ngưỡng “liều lĩnh” này, họ có thể bị khởi tố. Các chỉ số trên có thể thay đổi khi thị trường vận động, nhưng quan trọng nhất, chúng được xác định thông qua sự nhất trí của tất cả các bên tham gia thị trường.
Một trong các giải pháp đưa ra ở đây là sử dụng các nguồn lực của các phòng nghiên cứu quốc gia. Lawrence Berkeley là phòng nghiên cứu có thế mạnh về siêu điện toán và các kỹ thuật phân tích cần thiết để giám sát các chỉ số về sự “liều lĩnh” này theo thời gian thực và họ khuyến cáo các quan chức hành vi liều lĩnh đe dọa sự ổn định của thị trường.
Trong khi các biện pháp ngắt giao dịch truyền thống khiến giao dịch bị ngưng sau một sự sụt giảm mạnh của thị trường, thì quá trình theo dõi theo thời gian thực sẽ cho phép ngăn chặn các cá nhân tham gia vào thị trường, để dành chỗ cho những người đáng tin cậy.
Việc sử dụng dữ liệu lớn đang làm biến đổi thị trường, và giờ cần biến đổi cách chúng ta điều tiết các thị trường này. Giải pháp cho vấn đề HFT là phải sử dụng nhiều công nghệ hơn – và thậm chí là sử dụng dữ liệu lớn hơn nữa.
Nguồn Dân Việt
Theo dõi Nhịp Cầu Đầu Tư
