Ngài thị trường MEH

Phần 1: Chiến lược đầu tư

Để nói về chiến lược đầu tư thì thật sự rất đa dạng. Mỗi cá nhân, tổ chức trong một thị trường sẽ có những phương pháp khác nhau. Nhưng nhìn chung, tất cả mọi thứ đều phải được xây dựng trên một nền móng/ khung xương trước. Mình sẽ chỉ phân tích trên phương diện cá nhân, để những nhà đầu tư (NĐT) như các bạn có thể nắm được phần khung quan trọng nhất và từ đó xây dựng được chiến lược đầu tư của riêng mình.
   Bước đầu tiên, và cũng là quan trọng nhất là NĐT cần phải nắm được mình sẽ tham gia vào một thị trường như thế nào? Tức là mức độ hiệu quả của thị trường (form of market efficiency) ở dạng nào, hay có thể giải thích là thị trường đang ở trong giai đoạn trưởng thành nào. Trên thế giới chia ra làm 3 mức độ trưởng thành của thị trường: 

• Hiệu quả thấp (weak form): Thị trường cho phép NĐT tạo ra lợi nhuận bất thường (cao hơn index) khi sử dụng hoàn toàn theo phương pháp tuân thủ các quy tắc phân tích kỹ thuật. 
• Hiệu quả trung bình (semi-strong form): Thị trường nơi tất cả các thông tin công khai được hiển thị vào giá rất nhanh và chính xác. 
• Hiệu quả cao (strong form): Thị trường nơi tất cả các thông tin công khai lẫn nội bộ đều đã được hiển thị vào giá. 

   Khi đã xác định được mức độ thị trường mình sẽ tham gia thì mới xác định được chiến lược đầu tư. Ví dụ như weak form thì dùng phân tích kỹ thuật, semi-strong form thì áp dụng cả phân tích kỹ thuật và cơ bản, strong form thì chiến lược thụ động theo chỉ số. Tiếp theo, NĐT cần lưu ý lựa chọn phân khúc trong thị trường. Vì trong một thị trường có nhiều phân khúc lớn nhỏ khác nhau dẫn đến có nhiều mức độ hiệu quả khác nhau trong cùng một thị trường -> mỗi phân khúc lại áp dụng 1 phương pháp khác nhau. Vậy thị trường Việt Nam thì là dạng nào? Theo đánh giá cá nhân thì Việt Nam là thị trường ở giữa weak form và semi-strong form. Đối với phân khúc vốn hóa nhỏ thì là weak form, bluechip thì là semi-strong form. Nói dông nói dài thì vẫn là kết quả mọi NĐT cần phải biết sử dụng cả phân tích kỹ thuật và cơ bản. 
   Bước thứ hai, giờ đi sâu hơn thì mình dùng phân tích kỹ thuật khi nào và cơ bản khi nào? Theo kinh nghiệm cá nhân thì mình dùng kỹ thuật để xác định thời điểm tham gia và thoát vị thế của mình. Phân tích cơ bản mình dùng để xác định các mã triển vọng tốt và đưa vào danh sách theo dõi. Và công cụ của FiinGroup, theo đánh giá của mình là cung cấp rất đầy đủ để sử dụng cho cả 2 phương pháp phân tích. Tùy mỗi cá nhân sẽ sử dụng phương pháp kỹ thuật và mô hình phân tích cơ bản khác nhau. Những kiến thức này có rất nhiều và cần nhiều thời gian để rèn luyện. Cho nên mình cũng xin phép ko đi sâu vì độ dài bài thi có giới hạn. 
   Bước thứ ba, sau khi đã xác định được mục tiêu (sử dụng phân tích cơ bản), xác định được thời điểm tham gia (phân tích kỹ thuật), và quan trọng nhất CHỜ ĐỢI được đến đúng thời điểm tham gia mà bản thân đã lên kế hoạch từ đầu; thì sẽ sử dụng phương pháp cân bằng rủi ro. Tức là sẽ mua ít khi rủi ro nhiều, và mua nhiều khi rủi ro ít. Ví dụ khi thị trường chung đang ở cao, tuy nhiên cổ phiếu mình nhắm tới lại vào điểm mua theo phân tích từ trước -> rủi ro vẫn còn cao khi bị điều chỉnh cùng thị trường chung -> mua ít (vd: 5-10% tài khoản). Sau đó theo dõi thêm để tăng hoặc giảm vị thế. Nếu rủi ro thấp (ví dụ như trong trường hợp thị trường điều chỉnh về kháng cự mạnh, có dấu hiệu lực mua vào và thanh khoản tăng) thì sẽ giải ngân nhiều hơn so với lúc rủi ro cao (vd: 40-50% tài khoản). Phương pháp này sẽ giúp NĐT cân bằng được giá vốn và vẫn theo sát kế hoạch đã vạch ra từ đầu. Khi đã trong vị thế từ trước mà thị trường lên cao thì giảm vị thế, xuống thấp thì tăng vị thế. Mình lấy ví dụ nãy giờ cũng chỉ cố gắng để bạn hiểu được tầm quan trọng của việc cân bằng rủi ro (rủi ro cao thì đầu tư ít, rủi ro thấp thì đầu tư nhiều). 
   Tổng kết lại là thị trường sẽ có lúc đi lên, đi xuống (theo lý thuyết chu kỳ của thị trường). Nhưng xu hướng dài hạn là đi lên. Vậy điều NĐT cần làm là kiên trì theo đuổi, liên tục bổ sung kiến thức. Nếu cảm thấy bài viết có ích thì hãy like, bình luận và chia sẻ giúp mình nhé. Mặc dù bài viết không đi sâu vào điều gì nhưng thực chất lại là nền tảng rất quan trọng cho việc xây dựng chiến lược. Mình hứa nếu đạt giải thì mình sẽ dành thời gian để đi sâu vào các mô hình định giá, phương pháp đo mức độ rủi ro, công cụ phân tích kỹ thuật, v.v... 
 

Phần 2: Mô hình đầu tư cơ bản

   Một mô hình rất cơ bản mà mọi NĐT phải biết và nắm vững nếu muốn chiến thắng thị trường. Bài viết này cá nhân mình nghĩ chắc sẽ rất nhàm chán với những NĐT lâu năm. Vì đây cũng là một trong những nền tảng quan trong để NĐT hiểu được sự tương quan giữa lợi nhuận và rủi ro. Một mô hình mà đã được nhắc đi nhắc lại không biết bao nhiều lần trên báo. Tuy nhiên mình vẫn tự viết lại theo ý hiểu của mình. Hy vọng có thể giúp ích cho những NĐT mới và nhân tiện chia sẻ bài học của mình.
   Đầu tiên, cần biết được % lợi nhuận của thị trường trong 1 năm là bao nhiêu (Market rate of return – MRR). Sử dụng tham số này, NĐT có thể so sánh hiệu quả đầu tư của mình có tốt hơn hiệu quả của thị trường không. Vì nếu không thì thà NĐT gửi tiền vào quỹ đầu tư theo chỉ số luôn, đỡ tốn thời gian. Phải không ?
Ví dụ về Vnindex:

• 31/12/2019: 960.99
• 31/12/2020: 1103.87

ð Return = (1103.87 – 960.99)/960.99*100= 14.87%
   Vậy nếu trong giai đoạn từ 31/12/2019 đến hết 31/12/2020 mà bạn đạt tỷ suất sinh lời trên 14.87% tức là bạn đã đánh bại thị trường rồi đấy (so sánh đơn giản 1 loại tài sản thôi nhé =)) chứ 1 portfolio thì là 1 câu chuyện ở tầm cỡ khác rồi). Tuy nhiên để so sánh việc 1 NĐT có thực sự đủ khả năng đánh bại thị trường không thì chúng ta sẽ cần so sánh tỷ suất sinh lời của NĐT đó tối thiểu trong vòng 5 năm với thị trường. Theo cá nhân mình thì đánh giá hiệu quả trong 1 quãng thời gian dài như vậy mới chính xác (giả đò đấy =)) chứ có 1 chuẩn mực gọi là GIPS nhé). Nói vậy thôi, chứ năm vừa rồi ai đạt trên 15% thì đều xin chúc mừng cả nhé ^^. Còn nếu mà dưới thì có lẽ nên xem xét gửi tiền vào quỹ đầu tư cho đỡ tốn thời gian (đang nói từ F1 trở lên nhé).
   Ngoài công dụng này ra thì tham số này còn có thể sử dụng kết hợp với chỉ số Beta của 1 cổ phiếu để tính ra được yêu cầu lợi nhuận 1 năm (Required rate of return) của cổ phiếu đó. Ở đây mình có nhắc đến 2 khái niệm là Beta và RRR. Nếu bạn nào đã biết rồi thì hãy giúp mình bổ sung thêm thông tin nếu thiếu ở bình luận nhé. Mình đang cố gắng giải thích cho những thành viên mới của group và chưa biết nhiều về đầu tư.

• Beta: Chỉ số đo mức độ biến động của 1 mã cổ phiếu so với thị trường chung. Tại sao NĐT cần phải biết chỉ số này ? Vì biến động của 1 cổ phiếu so với thị trường chung càng cao thì tức là rủi ro càng lớn. Mà rủi ro càng lớn thì khả năng thu lợi nhuận vượt trội càng cao và ngược lại.
• RRR: Bởi vì mỗi một cổ phiếu có một mức độ rủi ro khác nhau. Cho nên với mỗi cổ phiếu, thị trường sẽ yêu cầu 1 mức độ lợi nhuận khác nhau.

Sự kết hợp của Beta, MRR cùng với lãi xuất trái phiếu chính phủ 10 năm (Risk free rate-RFR) để tính ra được RRR như sau :
RRR = RFR + Beta*(MRR – RFR)
CAPM sẽ được sử dụng cùng trong các mô hình định giá khác để xác định giá trị hiện tại của cổ phiếu, hoặc sử dụng để xác định thời điểm có thể xem xét đóng vị thế và/hoặc sử dụng để cân bằng rủi ro (ví dụ thị trường cao thì mình đầu tư cổ phiếu có Beta thấp và ngược lại). Nhưng đừng vội đi sâu vào mô hình định giá nhé, vì còn nhiều các thông số lắm. Và quan trọng là phần lớn các thông số của mô hình định giá đều biến động hàng ngày. Với cả không có RRR thì cũng chẳng định giá nổi đâu. Cho nên phải biết được RRR đã. Nhìn những thông tin trên thì có vẻ chỉ số Beta là khó tính ra nhất. Vì để tính ra được Beta thì cần 1 nguồn dữ liệu rất lớn và phải trả tiền cho dữ liệu đó (mắc chứ ko rẻ đâu).
   Mà ở đây mình khuyên NĐT cá nhân tốt nhất (nếu có đủ kiến thức và muốn tự giao dịch) nên sử dụng tài khoản của FiinGroup vì cung cấp rất đầy đủ về mô hình định giá cũng như các công cụ khác. Hoặc có thể sử dụng dịch vụ tư vấn quản lý chuyên nghiệp của quỹ đầu tư và công ty chứng khoán (vì họ có sử dụng các công cụ của FiinGroup cũng như tự phát triển mô hình của họ). Cá nhân mình cũng sử dụng dịch vụ tư vấn quản lý tài sản chuyên nghiệp và mình trả 2% NAV + 20% lợi nhuận hàng năm.
   Nghe thì có vẻ giống như đang quảng cáo vậy, nhưng không phải nhé. Mình chỉ khuyến nghị công cụ tốt nhất thị trường theo đánh giá cá nhân thôi; còn bạn thích dùng công cụ nào cũng được hoặc tự phát triển. Thực sự là mình đã phải trả giá rất rất nhiều mới dám tự tin chia sẻ như vậy. Khi bạn quyết định mua 1 cổ phiếu, bạn có hiểu được mức độ rủi ro của cổ phiếu đó và tự định giá được không ? Mình thấy là khó đấy, cho dù có thể tự tính được Beta thì cũng ko được 1 hệ thống công nghệ tự động cập nhật hàng ngày chính xác được. Dẫn đến việc định giá sai và trả học phí. Như ở trên mình có nói đó, các thông số của mô hình định giá đều biến động hàng ngày. Nên cần 1 hệ thống tự động làm việc đó. Nếu tính bằng excel thì hàng ngày bạn phải tự input vào và việc này tốn thời gian kinh khủng, chưa nói đến việc không đủ chi phí để mua lượng data đó. Bonus thêm một khó khăn nữa là dữ liệu quá khứ không phản ảnh được kỳ vọng tương lại, cho nên cho dù có cố gắng sử dụng dữ liệu mới nhất để giảm thiểu sai sót thì cũng ko tránh khỏi việc ra quyết định sai.
   Tất nhiên là cũng có thể không sử dụng đến PTCB kỹ như vậy mà chỉ cần ước lượng thôi cũng có khả năng chiến thắng thị trường. Nhưng để làm được điều đó thì có lẽ khi bạn đọc 1 thông tin thôi cũng biết doanh nghiệp đó bước tiếp theo sẽ đi như thế nào, hoặc nền kinh tế sẽ lên hay xuống. Cho nên tuỳ các bạn nhé. Câu chuyện trên là một bài học của mình chứ không phải quảng cáo gì đâu nhé.
   Tổng kết lại, mình kết luận một vòng đời của NĐT cá nhân buồn cười một cách mỉa mai mà mình đã đi qua là: Dành thời gian nhiều năm tự nghiên cứu và đầu tư -> Trả giá rồi lại tiếp tục nghiên cứu -> Cho đến một lúc nhận ra là 1 cá nhân không thể giỏi bằng một tập thể chuyên nghiệp trong ngành. Nhưng cũng có thể tránh được quy trình này và tiết kiệm được thời gian nếu tìm được 1 đơn vị có đủ trình độ và đạo đức nghề nghiệp nhé ^^. Vì thời gian đầu mình ko biết gì và bị lừa nên mới quyết định tự lực cánh sinh. Nhưng khi đã biết rồi thì lại rất thích dựa dẫm các chuyên gia =))
   Hy vọng bài viết có ích giúp các NĐT cá nhân hiểu được kiến thức và trải nghiệm của bản thân mình để tránh lặp lại những vết xe đổ. Nếu thấy hay thì hãy like, bình luận và chia sẻ giúp mình nhé. Hoan nghênh tư duy phản biện để cùng tiến bộ nhé !
 

Phần 3: Kiến thức tài chính nền tảng

   Hôm nay mới có thời gian đi sâu hơn với mọi người về một số kiến thức nền tảng để tính Beta. Bài viết này sẽ hơi khó hiểu, tuy nhiên mình sẽ đền bù bằng 1 mẹo đơn giản để các bạn ko cần thực sự tính những điều phức tạp này nhưng vẫn có được chỉ số Beta và Correlation ở cuối bài viết. Nếu có chỗ nào chưa hiểu thì các bạn có thể đặt câu hỏi trong phần bình luận nhé. Mình sẽ cố gắng giải thích các thắc mắc của bạn.
   Ai cũng biết là phải đa dạng hoá danh mục đầu tư, và mình đang thấy rất nhiều NĐT thực hiện việc đa dạng hoá bằng cách mua nhiều mã cổ phiếu khác nhau, mỗi mã một ít. Thực tế điều này là rất sai lầm. Mục đích của việc đa dạng hoá danh mục là để giảm thiểu rủi ro. Nhưng nếu tất cả các mã bạn mua đều giảm hoặc tăng cùng với nhau, thì có khác gì mua 1 mã ? Để hiểu được vấn đề này thì phải nói đến chỉ số Tương quan (correlation).

• Mức độ tương quan (Correlation) : Một công cụ/ phương pháp tính để đo mức độ tương quan của 2 chỉ số. Hiểu đơn giản là khi 1 chỉ số tăng thì chỉ số còn lại tăng cùng chiều hay giảm ngược chiều. Nếu tăng cùng chiều thì mức độ tăng sát với nhau hay một cái tăng nhiều còn một cái tăng ít.
• Khi tính Correlation thì sẽ cho ra các giá trị từ -1 đến 1.
• Nếu giá trị correlation gần với -1 nhất thì sẽ ngược với thị trường chung nhất
• Nếu giá trị correlation gần với 1 nhất thì sẽ tương đồng với thị trường chung nhất
• Nếu càng gần với 0 thì mã đó càng không có sự tương quan với thị trường

   Mục đích của việc đa dạng hoá danh mục đầu tư là tìm và mua những tài sản có càng ít Correlation với nhau càng tốt. Từ đó giảm thiểu được rủi ro của toàn danh mục. Correlation có thể áp dụng cho vô vàn những thứ khác nhau trong đời sống, kinh doanh. Nhưng mình chỉ nói trên phương diện so sánh một mã cổ phiếu với thị trường chung. Thực tế, nếu bạn là 1 người quản lý tài sản (làm việc trong quỹ và CTCK) thì sẽ phải tính Correlation của từng mã trong danh mục với nhau và từng loại tài sản với nhau nữa mới có thể xây dựng được 1 Portfolio. Nhưng như thế phức tạp quá, mình ko giải thích nổi trong 1 bài viết, nên chỉ nói về 1 mã cổ phiếu với thị trường chung thôi. Dần dần mình sẽ đi sâu hơn vì khi các bạn đã có 1 nền tảng nhất định rồi thì mới hiểu được.
   

Vậy tính Correlation như thế nào ? Để tính được Correlation thì phải biết được Covariance, Variance và Standard Deviation trước.

• Covariance là phương pháp để tính mức độ tương quan giống Correlation vậy. Nhưng số Covariance đơn lẻ sẽ không có ý nghĩ hoặc giải thích được gì cả. Có chăng thì chỉ thể hiện việc 2 chỉ số có cùng chiều hay ngược chiều với nhau thôi. Công dụng chính việc tính ra Covariance là để sử dụng cho việc tính Correlation và Beta.
• Variance là chỉ số để đo mức độ phân tán dữ liệu so với giá trị trung bình. Ví dụ nếu Vnindex trong 2020 tăng rất mạnh thì Variance của Vnindex trong 2020 sẽ lớn, còn Vnindex trong 2019 chỉ đi ngang thì Variance sẽ thấp.
• Standard Deviation (SD) là thước đo chuẩn để bao phủ 1 tỷ lệ % nhất định của 1 tệp dữ liệu tính từ giá trị trung bình. Ví dụ 1 SD thì sẽ bao phủ 68%, 2 SD thì sẽ bao phủ 95% và 3 SD thì sẽ bao phủ 99%

 

Trong các công thức dưới đây, để đơn giản thì X là các thông số của Vnindex và Y là thông số của 1 mã cổ phiếu nhé.

• Covariance(x,y) = Sum [(Xi-Meanx)*(Yi-Meany)] / (n-1)
  • Xi / Yi = Tất cả các giá trị của X hoặc Y
  • Meanx = Giá trị trung bình của Index
  • Meany = Gía trị trung bình của 1 cổ phiếu
• Variance(x) = Sum [(Xi – Meanx)^2] / (n-1)
• Variance(y) = Sum [(Yi – Meany)^2] / (n-1)
• Standard Deviation (SD) = Variance^(1/2)
• Correlation = Covariance(x,y)/ (SD(x)*SD(y))

   Để có thể tính ra Correlation của 1 Portfolio thì sẽ cần chỉnh sửa các công thức trên để thể hiện % tỷ lệ từng tài sản nữa, và công thức sẽ khá dài và phức tạp nên tạm thời mình chỉ dừng lại ở việc tính Correlation của 1 cổ phiếu với thị trường chung. Sau khi tính ra được các công thức trên thì tạm thời có thể sử dụng vào 1 số việc cơ bản như sau :

• Ước lượng liệu khi thị trường tăng thì mã cổ phiếu của mình tăng hay giảm (sử dụng correlation).
• Tính Beta của cổ phiếu

Bạn còn nhớ bài viết trước mình có nói về CAPM và Beta chứ ?
Để tính Beta bạn chỉ cần lấy Covariance (của 1 cổ phiếu với thị trường) chia cho Variance (của thị trường) là được.

• Beta = Covariance(y,x) / Variance(x)

OK, mình đoán chắc nhiều bạn sẽ bị ngộp và không hiểu gì với mấy công thức trên. Cho nên mình sẽ chỉ cho các bạn 1 vài mẹo để vẫn có được Correlation và Beta mà ko phải tính toán quá nhiều. Nhưng việc hiểu những chỉ số trên vẫn quan trọng nhé, vì nếu ko hiểu thì bạn sẽ ko biết phải làm gì với những con số đó.
-> Mẹo dùng PTKT để có Correlation

Bước 1. Chọn 1 mã cổ phiếu quan tâm. Chọn Indicator thêm vào biểu đồ. Tìm từ khoá Correlation.
Bước 2. Sau đó nhập Vnindex để hệ thống tự tính ra Correlation của mã cổ phiếu đó so với Vnindex. (Tại bước này có thể thay Vnindex bằng 1 mã khác để so sánh tương quan của 2 mã, nếu bạn định mua 2 mã đó trong portfolio của mình nhé)
Bước 3. Chỉnh sửa lại cách tính Correlation. Nếu bạn xem chart theo ngày thì dùng 260 ngày (cho 1 năm vì 1 năm trừ thứ 7 và chủ nhật ra thì có khoảng 260 ngày giao dịch).
Bước 4. Xem gía trị Correlation hiện tại dựa trên dữ liệu trong vòng 260 ngày gần nhất của cổ phiếu so với Vnindex là bao nhiêu. Như ví dụ trong hình thì Correlation hiện tại của KLB so với Vnindex trong 1 năm qua là 0.79
-> Mẹo dùng PTKT để có Beta
Bước 5. Thêm bollinger band vào biểu đồ của KLB và Vnindex. Chọn Standard Deviation = 1, dữ liệu trong 260 ngày. Sau đó lấy giá trị +1 SD chia cho trung bình rồi trừ 1 thì ta có 1 SD của Vnindex = 0.127. Lặp lại tương tự với KLB thì có SD của KLB = 0.255.
Bước 6. Vì có Correlation giữa KLB và Vnindex (lấy được ở bước 4), mình áp dụng với công thức tính Correlation (đã nêu ở phần giữa bài viết). Covariance = Correlation*SD(KLB)*SD(Vnindex) = 0.79*0.255*0.127 = 0.02558
Bước 7. Variance của Vnindex = SD^2 = 0.127^2 = 0.01612 (công thức nêu ở phần giữa bài viết)
Bước 8. Lấy Covariance chia cho Variance của Index = 0.02558/0.01612 = 1.5868. -> Beta của KLB = 1.59
Bước 9. Ghép vào công thức CAPM của bài viết số 2. Với lãi suất trái phiểu chính phủ 10 năm = 2.24% và return của index = 14.87%.

• RRR = RFR + Beta*(MRR-RFR) = 2.24% + 1.59*(14.87%-2.24%) = 22.32%

   Vậy nếu đầu tư vào KLB bây giờ thì phải đạt 22.32%/năm thì mới bù được mức độ rủi ro mà mình phải chịu khi mua tài sản này.
   Kết bài, chúc các bạn tính được RRR của tài sản mà bạn nhắm tới nhé ^^. Tất nhiên là nếu bạn nào thấy phức tạp quá thì hãy sử dụng những dịch vụ được cung cấp sẵn bởi các quỹ đầu tư, công ty chứng khoán và công cụ phân tích của FiinGroup nhé (họ sẽ giúp bạn xây Portfolio vì đó là công việc chính của họ). Thay vì tốn thời gian làm những điều không phải chuyên môn của mình thì hay dành thời gian tập trung vào công việc chính của bạn. Giống như việc bạn là cá thì hãy cố gắng để rèn kỹ năng bơi chứ đừng tập leo cây vậy đó ^^ Bản thân mình biết những điều này nhưng chẳng bao giờ làm nữa mà, vì mình dùng dịch vụ cho khoẻ =))
 

 

Tác giả: Trịnh Dũng