Ai là những người áp dụng các công nghệ mới sớm nhất? Những công nghệ tiên tiến có xu hướng đắt tiền và do đó những người áp dụng cũng phải cực kỳ giàu có. Ngoài ra, những người áp dụng sớm cũng có xu hướng chịu ảnh hưởng của sự cạnh tranh khốc liệt để bắt buộc phải có góc nhìn xa hơn so với thực trạng hiện tại. Như vậy, có thể không có nhóm nào có nhiều khả năng chọn các công cụ mới hơn ngành công nghiệp quỹ phòng hộ giàu có và siêu cạnh tranh.
Quy tắc này dường như áp dụng cho trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning), vốn được các quỹ phòng hộ sử dụng lần đầu tiên cách đây nhiều thập kỷ. Đầu tiên là “quants” hay còn gọi là các nhà đầu tư định lượng, họ là những người sử dụng dữ liệu và thuật toán để chọn cổ phiếu và đặt cược ngắn hạn vào việc tài sản nào sẽ tăng và giảm giá.
Two Sigma, một quỹ đầu tư định lượng ở New York đã thử nghiệm các kỹ thuật này kể từ khi thành lập vào năm 2001. Man Group, một tập đoàn quản lý đầu tư của Anh đã ra mắt quỹ machine learning đầu tiên vào năm 2014. AQR Capital Management cũng bắt đầu sử dụng AI vào khoảng thời gian đó. Sau đó đến phần còn lại của ngành công nghiệp quỹ phòng hộ.
Kinh nghiệm của các quỹ phòng hộ đã cho thấy khả năng của AI trong việc cách mạng hóa hoạt động đầu tư, nhưng cũng cho thấy rằng cần có thời gian để có thể làm được điều đó và tiến trình thực hiện có thể bị gián đoạn.
Quỹ đầu tư chỉ số liên tục tăng quy mô và tài sản
AI và machine learning dường như là bước cuối cùng trong bài thể hiện vượt trội của robot. Các quỹ đầu tư chỉ số với các cổ phiếu được chọn bằng thuật toán đã tăng quy mô và tài sản được quản lý vượt trội hơn nhiều so với các quỹ đầu tư truyền thống vào năm 2019. Các quỹ ETF cung cấp khả năng tiếp cận các chiến lược cơ bản với chi phí thấp hơn, chẳng hạn như có thể chọn ra cổ phiếu tăng trưởng mà ít cần tới sự tham gia của con người.
Quỹ đầu tư Renaissance Technologies là quỹ đầu tư định lượng đầu tiên được thành lập vào năm 1982, họ đã kiếm được lợi nhuận trung bình hàng năm là 66% trong nhiều thập kỷ. Vào những năm 2000, sự phát triển của internet đã tạo ra các nhà tạo lập thị trường giao dịch bằng thuật toán với tần suất cao, bao gồm Citadel Securities và Virtu, những công ty có thể giao dịch cổ phiếu trong thời gian nano giây. Sau đó các quỹ đầu tư định lượng mới hơn như AQR và Two Sigma đã đánh bại lợi nhuận mà con người tạo ra.
Vào cuối năm 2019, các thuật toán tự động đã đảm nhận trong vai trò vừa là các nhà giao dịch tần suất cao vừa là các nhà đầu tư định lượng, những người đã tự động hóa quy trình đầu tư thông qua các thuật toán quản lý phần lớn tài sản trong các quỹ chỉ số thụ động; và tất cả các quỹ phòng hộ lớn nhất, thành công nhất đều sử dụng các phương pháp định lượng, ít nhất là ở một mức độ nào đó.
Các loại hình đầu tư truyền thống khi đó đã không còn được sử dụng phổ biến. Philippe Jabre, một nhà đầu tư nổi tiếng đã đổ lỗi cho các mô hình máy tính đã “thay thế một cách dễ dàng” các mô hình truyền thống khi ông đóng quỹ vào năm 2018. Kết quả của tất cả quá trình tự động hóa này là thị trường chứng khoán hoạt động hiệu quả hơn bao giờ hết. Việc thực hiện diễn ra nhanh như chớp và không tốn kém quá nhiều chi phí.
Machine learning hứa hẹn sẽ mang lại nhiều thành quả hơn nữa. Cách một nhà đầu tư mô tả đó là đầu tư định lượng bắt đầu với một giả thuyết: đó là động lượng, hoặc ý tưởng rằng các cổ phiếu tăng nhanh hơn phần còn lại của chỉ số sẽ tiếp tục như vậy. Giả thuyết này cho phép kiểm tra các cổ phiếu riêng lẻ dựa trên dữ liệu lịch sử để đánh giá xem giá trị của chúng có tiếp tục tăng hay không. Ngược lại, với machine learning, các nhà đầu tư có thể “bắt đầu với dữ liệu và tìm kiếm một giả thuyết”. Nói cách khác, các thuật toán có thể quyết định chọn cái gì và tại sao chọn nó.
Tuy nhiên, cuộc hành trình vĩ đại của tự động hóa vẫn tiếp tục không suy giảm và lợi thế đầu tư của con người đã quay trở lại. Đến cuối năm 2019, tất cả các công ty môi giới cá nhân lớn bao gồm Charles Schwab, E*trade và TD Ameritrade đã cắt giảm hoa hồng xuống 0% trước sự cạnh tranh từ một công ty mới tham gia là Robinhood.
 |
Hiệu suất của đầu tư định lượng so với thị trường trước và sau đại dịch |
Vài tháng sau, do ảnh hưởng của đại dịch làm cô lập mọi hoạt động và các khoản tiền được nhận từ gói kích thích kinh tế, các nhà đầu tư cá nhân bắt đầu tăng đột biến. Hoạt động giao dịch của các nhà đầu tư cá nhân đã đạt đến đỉnh điểm vào những tháng đầu năm 2021 khi các nhà đầu tư cá nhân liên tục mua bán, bên cạnh những khuyến nghị và thảo luận trên mạng xã hội dồn vào những cổ phiếu không được ưa chuộng và khiến giá của chúng tăng cao hơn. Đồng thời, nhiều chiến lược đầu tư định lượng dường như bị đình trệ. Hầu hết các quỹ định lượng đều hoạt động kém hiệu quả trên thị trường và các quỹ phòng hộ truyền thống vào năm 2020 và đầu năm 2021. AQR đã đóng một số quỹ sau khi bị rút ròng liên tục.
Không phải tất cả các công nghệ đều làm cho thị trường hiệu quả hơn
Khi thị trường đảo chiều vào năm 2022, nhiều xu hướng trong số này đã bị đảo lộn. Thị phần giao dịch của nhà đầu tư cá nhân giảm trở lại do thua lỗ chồng chất. Và sau đó các quỹ đầu tư định lượng đã trở lại. Quỹ hoạt động lâu nhất của AQR đã mang lại lợi nhuận khổng lồ 44% ngay cả khi thị trường giảm 20%.
Khi nói đến thị trường chứng khoán, tự động hóa ít nhất không phải là sự kiện người chiến thắng nhận được tất cả như những nơi khác. Nó giống như một cuộc chiến kéo co giữa con người và máy móc. Và mặc dù máy móc đang chiến thắng, nhưng con người vẫn chưa buông tay.
Sự tương phản này và vai trò ngày càng tăng của robot là bài học cho các ngành công nghiệp khác. Đầu tiên là con người có thể phản ứng theo những cách bất ngờ với công nghệ mới. Chi phí thực hiện giao dịch giảm dường như tiếp thêm sức mạnh cho các cỗ máy đầu tư, và cho đến khi chi phí giảm xuống bằng 0, nó đã thúc đẩy sự phục hưng của nhà đầu tư cá nhân. Ngay cả khi tỷ trọng giao dịch của nhà đầu tư cá nhân đang không ở mức cao nhất, thì nó vẫn tăng so với trước năm 2019. Các giao dịch của nhà đầu tư cá nhân của Mỹ hiện đang chiếm 1/3 thanh khoản thị trường (không bao gồm các nhà tạo lập thị trường).
Thứ hai là không phải tất cả các công nghệ đều làm cho thị trường hiệu quả hơn. Cliff Asness, đồng sáng lập AQR Capital Management lập luận rằng một trong những lời giải thích cho giai đoạn hoạt động kém hiệu quả của quỹ là mức độ định giá cực đoan đã trở thành như thế nào và tình trạng “bong bóng mọi thứ” tồn tại trong bao lâu. Một phần điều này có thể là kết quả của sự phấn hưng phấn của các nhà đầu tư cá nhân.
“Tiếp nhận và thu thập thông tin một cách nhanh chóng không có nghĩa là xử lý thông tin đó tốt. Tôi có xu hướng nghĩ rằng những thứ như mạng xã hội làm cho thị trường kém hiệu quả hơn chứ không hiệu quả hơn. Mọi người không nghe thấy ý kiến phản bác, họ nghe ý kiến của chính họ và trong chính trị có thể dẫn đến một số sự điên rồ nguy hiểm và trong các thị trường có thể dẫn đến một số hành động giá thực sự kỳ lạ”, ông cho biết.
Thứ ba là robot mất thời gian để tìm vị trí của chúng. Các quỹ machine learning đã xuất hiện được một thời gian và dường như hoạt động tốt hơn các đối thủ cạnh tranh là con người, ít nhất là một chút. Nhưng con người sẽ không tích lũy một lượng cổ phiếu khổng lồ, một phần vì chúng có thể rất khó bán. Rốt cuộc, rất ít người hiểu được những rủi ro liên quan. Những người đã cống hiến sự nghiệp của mình cho machine learning nhận thức sâu sắc về điều này. Để tạo niềm tin, “chúng tôi đã đầu tư nhiều hơn vào việc giải thích cho khách hàng lý do tại sao chúng tôi nghĩ rằng các chiến lược machine learning đang làm những gì mà con người đang làm”, báo cáo của Man Numeric, quỹ đầu tư định lượng của Man Group cho biết.
Đã có lúc mọi người nghĩ rằng các quỹ đầu tư định lượng đã phát hiện ra điều đó, nhưng đó không phải là nhận thức ngày nay. Khi nói đến thị trường chứng khoán, tự động hóa ít nhất không phải là sự kiện người chiến thắng nhận được tất cả như những nơi khác. Nó giống như một cuộc chiến kéo co giữa con người và máy móc. Và mặc dù máy móc đang chiến thắng, nhưng con người vẫn chưa buông tay.
