 |
|
P hiên giao dịch chiều 22/4/2025 ghi nhận là một trong những phiên kịch tính và đầy cảm xúc của thị trường chứng khoán năm 2025. VN-Index mở đầu bằng một cú rơi sâu, giảm gần 70 điểm cùng nỗi hoảng sợ lan nhanh qua từng nhóm cổ phiếu. Tuy nhiên, dòng tiền bắt đáy bất ngờ xuất hiện, giúp chỉ số thu hẹp đà giảm. VN-Index trượt nhẹ khỏi mốc 1.200 điểm, chỉ còn giảm 9,9 điểm so với phiên liền trước và kịp lấy lại tới 60 điểm so với mức đáy trong ngày. Những phiên rung lắc mạnh xuất hiện dày hơn sau cú sốc thuế quan khi Tổng thống Mỹ Donald Trump công bố chính sách thuế đối ứng đầu tháng 4, khiến thị trường tài chính toàn cầu chao đảo. Cũng trong giai đoạn này, liên tục từ ngày 21/4 đến 14/5, chỉ số tâm lý thị trường TOPI, liên tục nằm dưới ngưỡng 45 điểm, tương ứng vùng “Sợ hãi”. Chỉ số đo lường tâm lý một phần dựa trên dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm tin tức và các nguồn truyền thông. Dù không dự đoán được những biến số bất ngờ như chính sách thuế quan, những phản ứng tức thời của nhà đầu tư ngay sau biến cố lại được ghi nhận lại. Nói cách khác, chiếc “ống nghe” cảm xúc này không có khả năng tiên tri, nhưng sử dụng sức mạnh của AI để xác định trạng thái cảm xúc của thị trường: tham lam, trung lập hay sợ hãi. Chính thức ra mắt từ năm 2022, phía sau chỉ số này là đội ngũ khoa học dữ liệu và AI tại Công ty Cổ phần Đầu tư VAM và công ty mẹ Vega Corporation cùng phối hợp với các chuyên gia tài chính. Người dẫn dắt kỹ thuật của dự án là ông Chu Đức Nghĩa - Nhà khoa học dữ liệu trưởng (Lead Data Scientist). Ông Nghĩa từng giảng dạy môn Thống kê tại Trường Đại học Hà Nội, hoàn tất luận văn Thạc sĩ xuất sắc về dữ liệu lớn (Big Data) tại Đại học Central Lancashire (Vương quốc Anh) và hiện đang theo đuổi chương trình nghiên cứu sinh Tiến sĩ về Hệ thống Thông tin tại Đại học Deakin (Úc). Đây là bước chuyển quan trọng từ nền tảng kỹ thuật sang tư duy quản trị chiến lược. Thống kê - nền tảng quan trọng của AI hiện đại, cùng niềm đam mê với khoa học dữ liệu và mong muốn ứng dụng công nghệ tiên tiến vào giải quyết các bài toán thực tiễn, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, nơi dữ liệu có thể tạo ra giá trị lớn cho cộng đồng đầu tư là cơ duyên dẫn ông theo hướng nghiên cứu AI cho lĩnh vực tài chính. Trong buổi trò chuyện mới đây, ông chia sẻ mong muốn khi xây dựng chỉ số tâm lý thị trường là mang đến cho nhà đầu tư một công cụ hỗ trợ, bên cạnh các chỉ số tài chính và các chỉ báo thị trường dựa trên giá và khối lượng truyền thống. Từ những viên gạch đầu tiên của dự án, ông Nghĩa đã dẫn dắt nhóm phát triển các giải pháp AI và phân tích dữ liệu tiên tiến. “Sau nhiều năm làm việc chuyên sâu với dữ liệu và công nghệ, tôi nhận ra rằng để AI thực sự tạo ra giá trị trong kinh doanh, chúng ta không chỉ cần hiểu thuật toán, mà còn phải hiểu cách tổ chức vận hành, ra quyết định và quản trị thông tin”, ông Nghĩa chia sẻ. Đối với lĩnh vực tài chính, ông Nghĩa tin tưởng AI sẽ còn có tiếp tục đóng góp thêm vai trò của mình. |
|
Ông Chu Đức Nghĩa: Khi nhận lời tham gia dự án, tôi hình dung thị trường chứng khoán Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển, nhưng chịu tác động mạnh của yếu tố cảm tính chi phối hành vi nhà đầu tư. Tỷ lệ nhà đầu tư cá nhân cao, dẫn tới việc thị trường phản ứng khá nhạy với các biến động. Trong khi đó, thị trường Việt Nam tại thời điểm phát triển dự án lại thiếu vắng các công cụ định lượng hóa tâm lý thị trường. Tôi có tham khảo một số chỉ số tâm lý truyền thống như Fear & Greed Index của CNN hay các chỉ báo động lượng như RSI. Tuy nhiên, những chỉ số này chủ yếu dựa trên dữ liệu định lượng về tài chính. Trong quá trình làm việc, chúng tôi thấy rằng nguồn dữ liệu phản ánh rất rõ cảm xúc của nhà đầu tư là dữ liệu văn bản và ngôn từ. Khi thảo luận với các chuyên gia tài chính như anh Phan Lê Thành Long và anh Nguyễn Minh Tuấn, những người đặt nền móng ý tưởng cho dự án chỉ số tâm lý TOPI, cũng như với đội ngũ kỹ thuật, chúng tôi thống nhất kết hợp hai nguồn dữ liệu để xây dựng chỉ số đa dạng và cân đối hơn về mặt dữ liệu. Chỉ số tâm lý thị trường TOPI vì vậy sử dụng phương pháp tiếp cận đa chiều, kết hợp công nghệ AI và tri thức tài chính. PV: Về mặt kỹ thuật, AI đã bóc tách và đọc hiểu được cảm xúc của nhà đầu tư như thế nào từ dữ liệu ngôn từ? Làm sao mô hình tránh bị nhiễu bởi các nhóm lợi ích cố tình tạo thông tin sai lệch? Ông Chu Đức Nghĩa: Bên trong dữ liệu văn bản có thể chứa đựng rất nhiều thông tin hữu ích về cảm xúc và tâm lý. Như trong một phiên giao dịch, nếu tin tức cho thấy phần lớn cổ phiếu giảm mạnh và tâm lý bi quan gia tăng, thông tin này có thể phản ánh mức độ sợ hãi trong tâm lý nhà đầu tư đang tăng lên. Thế mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) là có thể bóc tách, trích xuất ra những thông tin hữu ích từ việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) trong các bài viết, bình luận và tin tức. Khi xây dựng mô hình, chúng tôi sử dụng các kỹ thuật NLP kết hợp với học sâu (Deep Learning) và sử dụng mô hình Transformer, công nghệ nền tảng của nhiều mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại, để phân tích dữ liệu phi cấu trúc. Mục tiêu là nhận diện được sắc thái cảm xúc tích cực, tiêu cực hoặc trung tính trong ngôn từ. Một điều quan trọng là nguồn dữ liệu đầu vào. Chúng tôi ưu tiên các nguồn đã được kiểm chứng và đáng tin cậy, giảm thiểu bớt độ nhiễu trong dữ liệu hoặc bị ảnh hưởng bởi các nhóm lợi ích. Chúng tôi xây dựng hai chỉ số tâm lý riêng biệt theo VN-Index và nhóm VN30. AI trích xuất thông tin phù hợp với từng nhóm cổ phiếu. Cách phân tích cũng có sự khác biệt để chỉ số phản ánh đúng hơn nhóm cổ phiếu mà chỉ số đại diện. Bên cạnh đó, chỉ số tâm lý TOPI được hình thành từ năm chỉ số thành phần. Việc kết hợp nhiều chỉ số thành phần giúp mô hình tránh phụ thuộc vào một nguồn dữ liệu duy nhất và các yếu tố thành phần có thể bổ trợ lẫn nhau. Trường hợp dữ liệu truyền thông bị nhiễu, các chỉ số định lượng tài chính sẽ bổ trợ để cân bằng. Các phương pháp phân tích nâng cao cũng được áp dụng để tăng độ tin cậy của chỉ số. Trọng số của từng chỉ số thành phần không được xác định ngay từ đầu mà ngày càng cải thiện độ chính xác thông qua việc kiểm thử ngược (backtest) có hệ thống để đánh giá mức độ tương quan với diễn biến thực tế của thị trường. |
|
|
PV: Việc thực hiện "backtest" đóng vai trò như thế nào trong quá trình hoàn thiện mô hình? Ông Chu Đức Nghĩa: Quá trình backtest (kiểm tra dữ liệu quá khứ) đóng vai trò rất quan trọng để đánh giá được mô hình có phản ánh hợp lý diễn biến thực tế của thị trường trong các giai đoạn thị trường khác nhau. Với chúng tôi, việc thực hiện backtest gồm hai phần. Đầu tiên là bước backtest kỹ thuật. Trong đó, chúng tôi xây dựng mô hình trong một quãng thời gian đủ dài và kiểm tra mức độ tương quan giữa chỉ số và thị trường ở nhiều giai đoạn khác nhau, như thời điểm thị trường tăng nóng, giảm sâu hoặc tăng giảm trong biên độ nhẹ và biến động không rõ ràng. Phần thứ hai là xin ý kiến phản biện của các chuyên gia tài chính. Kết quả kết hợp từ backtest kỹ thuật và phản hồi của chuyên gia giúp chúng tôi tìm ra các điểm cần cải tiến như kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trọng số giữa các chỉ số thành phần. Các bước phân tích đều được ghi nhận và tinh chỉnh lại. Việc thử nghiệm, đối chiếu và điều chỉnh chặt chẽ theo hai bước chính như đã nêu giúp chỉ số phản ánh sát hơn diễn biến thực tế và tâm lý chủ đạo của thị trường. |
|
Ông Chu Đức Nghĩa: Trong quá trình phát triển chỉ số tâm lý thị trường TOPI, tôi cho rằng khó khăn lớn nhất nhưng cũng là cơ hội lớn nhất chính là việc là kết hợp AI với tri thức tài chính. AI có thể có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, nhưng không thể hiểu thị trường như các chuyên gia tài chính. Việc kết hợp để đưa ra chỉ số toàn diện là một thách thức, hiện hữu nhiều hơn trong giai đoạn đầu. Cũng từ đó, chúng tôi nghiên cứu tìm tòi tiếp cận phương pháp phân tích tiên tiến, điều chỉnh thử và sai, nhận ý kiến phản hồi của chuyên gia trước khi có phiên bản đưa lên ứng dụng. Ngoài ra, một thách thức khác là tính biến động liên tục của dữ liệu thị trường. Yếu tố này đặt ra yêu cầu đối với khả năng duy trì độ ổn định và độ chính xác của mô hình trong điều kiện thay đổi. Để xử lý vấn đề này, chúng tôi kết hợp công nghệ AI với các phương pháp phân tích nâng cao nhằm hỗ trợ mô hình thích ứng tốt hơn với sự biến động của dữ liệu. Cùng đó, việc đánh giá mức độ phản ánh tâm lý thực tế của chỉ số cũng là vấn đề cần giải quyết. Để xử lý, chúng tôi đã tiến hành kiểm thử trên dữ liệu thị trường trong giai đoạn tương đối dài và thực hiện các điều chỉnh kỹ thuật dựa trên kết quả kiểm thử cũng như phản hồi chuyên môn.
Năm mức độ của chỉ số tâm lý thị trường TOPI PV: Nhà đầu tư nên đọc chỉ số tâm lý thị trường như thế nào để ứng dụng hiệu quả, đặc biệt khi thị trường biến động mạnh? Ông Chu Đức Nghĩa: Chỉ số tâm lý nên được xem là công cụ bổ trợ để hiểu rõ hơn tâm lý của thị trường tại một thời điểm hoặc một chuỗi thời điểm cụ thể, không phải công cụ dự báo chính xác thời điểm thị trường điều chỉnh. Ví dụ, với phiên giao dịch ngày 20/10 ghi nhận mức giảm sâu 95 điểm của VN-Index gần đây, chỉ số tâm lý đã đưa ra mức cảnh báo Tham lam từ trước. Điều này cũng cho thấy chỉ số có thể đưa ra cảnh báo Tham lam cực độ nhưng thị trường chỉ thực sự điều chỉnh sau đó một thời gian. Dù không thể dự báo chính xác thời điểm xảy ra điều chỉnh, nhà đầu tư có thể sử dụng chỉ số tâm lý để hiểu rõ hơn trạng thái thị trường, chẳng hạn nên thận trọng hơn với rủi ro điều chỉnh khi chỉ số tâm lý ở mức tham lam, và càng thận trọng hơn nữa khi chỉ số ở mức tham lam cực độ. Chỉ số này còn có các cách ứng dụng khác, nhưng trong khuôn khổ cuộc trò chuyện hôm nay, tôi chỉ chia sẻ một ví dụ như trên. Không một mô hình AI nào có thể dự báo chính xác hoàn toàn diễn biến thay đổi của thị trường. Vì vậy, việc kết hợp một bộ công cụ là yếu tố quan trọng, nhất là đối với thị trường đang phát triển như Việt Nam. Khi triển khai dự án này, chỉ số tâm lý TOPI không nhắm đến việc thay thế hoàn toàn các chỉ số truyền thống, mà đóng vai trò bổ trợ để nhà đầu tư kết hợp nhiều nguồn thông tin hữu ích khác nhau trước khi đưa ra quyết định đầu tư. |
|
Ông Chu Đức Nghĩa: Điều tôi tâm đắc nhất khi thực hiện dự án là cơ hội ứng dụng công nghệ tiên tiến hàng đầu về trí tuệ nhân tạo tại thời điểm đó vào việc giải quyết một bài toán thực tiễn tại TOPI. Bài toán thực tiễn này có hướng mở, nghĩa là ban lãnh đạo công ty cũng ủng hộ và hỗ trợ để đội ngũ cởi mở với những phương pháp làm việc cũng như phương pháp phân tích dữ liệu mới. Dự án cho phép chúng tôi kết hợp công nghệ và tài chính theo cách không cứng nhắc, từ đó tạo ra một sản phẩm có giá trị cho thị trường. Hiện nay, TOPI đã trở thành một trong những ứng dụng đầu tư và quản lý tài chính cá nhân được nhiều nhà đầu tư sử dụng và được ghi nhận tại một số giải thưởng như Sao Khuê, Vietnam Wealth Advisors Summit (VWAS) và Better Choice Awards. Tôi tự hào đã được góp phần vào sự phát triển của TOPI thông qua việc triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu. PV: Ở góc nhìn rộng hơn, vai trò của AI trong ngành tài chính toàn cầu sẽ như thế nào trong tương lai? Ông Chu Đức Nghĩa: Theo quan điểm của tôi, AI sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng hơn nữa trong lĩnh vực tài chính. Khối lượng dữ liệu mà thị trường tạo ra mỗi ngày sẽ ngày càng vượt xa khả năng xử lý của con người. Những bài toán mà AI có thể hỗ trợ giải quyết trong lĩnh vực tài chính phải kể đến như quản trị rủi ro, phát hiện gian lận, cá nhân hóa các sản phẩm tài chính theo hành vi người dùng, phân tích và dự báo thị trường, quản trị và xây dựng danh mục đầu tư cùng nhiều bài toán tài chính khác có ý nghĩa và giá trị thực tiễn cao. Tuy nhiên, giá trị lớn nhất không nằm ở việc AI thay thế con người. Cách khai thác AI tốt nhất là tối ưu hóa thế mạnh của AI và thế mạnh của con người, và kết hợp hai thế mạnh đó lại với nhau một cách hiệu quả nhất, chẳng hạn như kết hợp giữa khả năng phân tích chuyên sâu của AI và sự am hiểu về chiến lược, chuyên môn tài chính của con người. |
|
|
Thanh Thuỷ |