Trung Đào
Writer
Theo các phương tiện truyền thông, các công cụ điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT có khả năng thay đổi hoàn toàn hiệu suất, hiệu quả và tốc độ làm việc của con người.
Nhưng sự phổ biến ngày càng tăng của công nghệ này trên thị trường tài chính cũng mang đến những nguy cơ tiềm ẩn. Nhìn lại những nỗ lực trước đây của Phố Wall nhằm tăng tốc độ giao dịch cho thấy những bài học quan trọng về việc sử dụng máy tính và AI để ra quyết định.
Vào đầu những năm 1980, được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ và đổi mới tài chính như các công cụ phái sinh, các nhà đầu tư tổ chức bắt đầu sử dụng các chương trình máy tính để giao dịch dựa trên các quy tắc và thuật toán được thiết lập sẵn, giúp họ chốt các giao dịch lớn nhanh chóng và hiệu quả.
Thời điểm đó, các thuật toán này tương đối đơn giản và chủ yếu được sử dụng trong cái gọi là kinh doanh chênh lệch chỉ số giá, đây là nỗ lực kiếm lợi từ chênh lệch giá giữa một chỉ số chứng khoán nhất định (chẳng hạn như S&P 500) và các cổ phiếu cấu thành nó.
Loại giao dịch có lập trình này ngày càng trở nên phức tạp khi công nghệ tiến bộ và có nhiều dữ liệu hơn, với các thuật toán có khả năng phân tích dữ liệu thị trường phức tạp và thực hiện giao dịch dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Khối lượng giao dịch có lập trình như vậy tiếp tục tăng với phần lớn không được kiểm soát - hơn 1 nghìn tỷ đô la tài sản được trao tay mỗi ngày - dẫn đến sự biến động của thị trường tăng mạnh.
Cuối cùng, điều này đã dẫn đến sự sụp đổ lớn của thị trường chứng khoán năm 1987, hay còn gọi là "Thứ Hai Đen tối". Khi đó, chỉ số trung bình công nghiệp Dow Jones trải qua đợt sụt giảm tồi tệ nhất và lan rộng ra toàn cầu.
Đáp lại, các cơ quan quản lý đã thực hiện một loạt các biện pháp để hạn chế việc sử dụng giao dịch theo chương trình, bao gồm cả “rút phích” tạm dừng giao dịch. Nhưng giao dịch có lập trình vẫn phổ biến sau sự cố.
Giao dịch tần suất cao sử dụng các chương trình máy tính để phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch ở tốc độ cực cao. Các nhà giao dịch cao tần sử dụng máy tính cấu hình mạnh và mạng tốc độ cao để phân tích dữ liệu thị trường, thực hiện giao dịch với tốc độ cực nhanh. Họ mua và bán một rổ chứng khoán trong thời gian dài để tận dụng các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá. Họ có thể thực hiện giao dịch trong khoảng 64 phần triệu giây.
Các giao dịch này thường rất ngắn hạn và có thể liên quan đến việc mua và bán cùng một loại chứng khoán nhiều lần trong vòng vài nano giây. Các thuật toán AI phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực và xác định các mẫu và xu hướng các nhà giao dịch không thể nhìn thấy ngay lập tức. Điều này giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định tốt hơn và thực hiện giao dịch nhanh hơn so với thủ công.
Một ứng dụng quan trọng khác của AI trong giao dịch cao tần là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm phân tích và giải thích dữ liệu bằng ngôn ngữ của con người, chẳng hạn như các bài báo và bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách phân tích dữ liệu này, các nhà giao dịch có thể hiểu rõ hơn về tâm lý thị trường và điều chỉnh chiến lược giao dịch cho phù hợp.
Vì vậy, giống như hầu hết các công nghệ, giao dịch cao tần mang lại nhiều lợi ích cho thị trường chứng khoán.
Những nhà giao dịch này thường mua và bán cổ phiếu và trái phiếu ở mức giá rất gần với giá thị trường theo thời gian thực. Điều này giúp đảm bảo luôn có người mua và người bán trên thị trường, từ đó giúp ổn định giá cả và giảm khả năng biến động giá đột ngột.
Giao dịch cao tần cũng có thể giúp giảm tác động của sự thiếu hiệu quả của thị trường bằng cách nhanh chóng xác định và khai thác việc định giá sai trên thị trường. Ví dụ: các thuật toán có thể phát hiện khi một cổ phiếu cụ thể bị định giá thấp hoặc định giá quá cao và thực hiện các giao dịch để tận dụng những khác biệt đó. Khi làm như vậy, các giao dịch như vậy có thể giúp khắc phục sự thiếu hiệu quả của thị trường và đảm bảo rằng các tài sản được định giá chính xác hơn.
Ngoài ra, các công ty tài chính giao dịch tần số cao có thể sử dụng tốc độ và công nghệ của họ để đạt được lợi thế không công bằng so với các nhà giao dịch khác, làm sai lệch thêm tín hiệu thị trường. Sự biến động được tạo ra bởi các giao dịch được hỗ trợ bởi AI cực kỳ phức tạp này đã dẫn đến cái gọi là "sự cố chớp nhoáng" vào tháng 5 năm 2010, khi cổ phiếu giảm mạnh và sau đó phục hồi trong vòng vài phút, xóa sạch khoảng 1 nghìn tỷ đô la giá trị thị trường trước khi phục hồi trở lại.
Kể từ đó, biến động thị trường hoang dã đã trở thành bình thường mới. Trong nghiên cứu năm 2016 của họ, hai nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng sự biến động tăng lên đáng kể sau khi giới thiệu giao dịch cao tần. Độ biến động là thước đo tốc độ và tính không thể đoán trước của giá cả lên xuống.
Tốc độ và hiệu quả gia tăng mà các nhà giao dịch cao tần có thể phân tích dữ liệu có nghĩa là ngay cả một thay đổi nhỏ trên thị trường cũng có thể kích hoạt vô số giao dịch, dẫn đến biến động giá đột ngột và biến động tăng cao.
Ngoài ra, một nghiên cứu năm 2021 cho thấy hầu hết các nhà giao dịch cao tần đều sử dụng các thuật toán tương tự, điều này làm tăng nguy cơ thị trường mất kiểm soát. Điều này là do, khi số lượng các nhà giao dịch như vậy trên thị trường tăng lên, sự giống nhau của các thuật toán này dẫn đến các quyết định giao dịch tương tự.
Điều này có nghĩa là nếu tất cả các thuật toán của nhà giao dịch cao tần phát ra các tín hiệu giao dịch tương tự nhau, thì chúng có khả năng thực hiện các hoạt động giao dịch tương tự. Nghĩa là, tất cả họ có thể cố gắng bán cổ phiếu khi có tin tiêu cực và mua khi có tin tốt. Nếu không có ai ở phía bên kia của giao dịch, thị trường sẽ sụp đổ.
Nói chung, nếu để con người làm, con người có xu hướng đưa ra nhiều quyết định khác nhau. Nhưng nếu mọi người rút ra cùng một kết luận từ các AI tương tự, điều đó có thể hạn chế sự đa dạng của các quan điểm.
Hãy xem xét một tình huống cực kỳ phi tài chính mà mọi người đều dựa vào ChatGPT để quyết định mua máy tính tốt nhất. Người tiêu dùng đã trở nên rất dễ có hành vi bầy đàn, họ có xu hướng mua các sản phẩm và mẫu mã giống nhau. Ví dụ: các bài đánh giá trên các trang web như Yelp, Amazon, v.v. nhắc người tiêu dùng lựa chọn trong số một số tùy chọn tốt nhất.
Các quyết định do chatbot được hỗ trợ bởi AI tổng quát dựa trên dữ liệu đào tạo trong quá khứ, vì vậy các đề xuất do chatbot đưa ra sẽ có những điểm tương đồng. Rất có thể ChatGPT sẽ giới thiệu cùng một kiểu dáng và mẫu mã cho mọi người. Điều này có thể khiến mức độ tuân thủ thậm chí còn cao hơn và có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt và tăng giá đối với một số sản phẩm và dịch vụ.
Điều này có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng khi AI đưa ra quyết định dựa trên thông tin sai lệch. Khi các hệ thống được đào tạo dựa trên các tập dữ liệu có thành kiến, lỗi thời hoặc hạn chế, các thuật toán AI sẽ củng cố các thành kiến hiện có. ChatGPT và các công cụ tương tự đã bị chỉ trích vì phạm sai lầm thực tế.
Ngoài ra, vì sự cố thị trường tương đối hiếm nên không có nhiều dữ liệu về chúng. Mặc dù AI tổng quát dựa vào đào tạo dữ liệu để học, nhưng việc thiếu kiến thức này có thể khiến thị trường dễ xảy ra sự cố hơn.
Hầu hết các ngân hàng, ít nhất là đến thời điểm hiện tại, không cho phép nhân viên sử dụng ChatGPT và các công cụ tương tự. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs và một số ngân hàng khác đã cấm sử dụng các công cụ này trên sàn giao dịch với lý do lo ngại về quyền riêng tư.
Tuy nhiên, một khi các ngân hàng giải quyết được những lo ngại về AI tổng quát, thì cuối cùng họ sẽ chấp nhận nó. Rốt cuộc, những lợi ích tiềm năng là quá nhiều để bỏ lỡ. Và từ chối AI có nguy cơ bị tụt hậu so với đối thủ cạnh tranh. Nhưng rủi ro đối với thị trường tài chính, nền kinh tế toàn cầu và mọi người là rất lớn, vì vậy hy vọng họ sẽ tiến hành một cách thận trọng.
>> Sử dụng AI để xác định đầu tư chứng khoán?
Nhưng sự phổ biến ngày càng tăng của công nghệ này trên thị trường tài chính cũng mang đến những nguy cơ tiềm ẩn. Nhìn lại những nỗ lực trước đây của Phố Wall nhằm tăng tốc độ giao dịch cho thấy những bài học quan trọng về việc sử dụng máy tính và AI để ra quyết định.
Giao dịch có lập trình dẫn đến "Thứ Hai Đen"
Thời điểm đó, các thuật toán này tương đối đơn giản và chủ yếu được sử dụng trong cái gọi là kinh doanh chênh lệch chỉ số giá, đây là nỗ lực kiếm lợi từ chênh lệch giá giữa một chỉ số chứng khoán nhất định (chẳng hạn như S&P 500) và các cổ phiếu cấu thành nó.
Loại giao dịch có lập trình này ngày càng trở nên phức tạp khi công nghệ tiến bộ và có nhiều dữ liệu hơn, với các thuật toán có khả năng phân tích dữ liệu thị trường phức tạp và thực hiện giao dịch dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Khối lượng giao dịch có lập trình như vậy tiếp tục tăng với phần lớn không được kiểm soát - hơn 1 nghìn tỷ đô la tài sản được trao tay mỗi ngày - dẫn đến sự biến động của thị trường tăng mạnh.
Cuối cùng, điều này đã dẫn đến sự sụp đổ lớn của thị trường chứng khoán năm 1987, hay còn gọi là "Thứ Hai Đen tối". Khi đó, chỉ số trung bình công nghiệp Dow Jones trải qua đợt sụt giảm tồi tệ nhất và lan rộng ra toàn cầu.
Đáp lại, các cơ quan quản lý đã thực hiện một loạt các biện pháp để hạn chế việc sử dụng giao dịch theo chương trình, bao gồm cả “rút phích” tạm dừng giao dịch. Nhưng giao dịch có lập trình vẫn phổ biến sau sự cố.
Giao dịch tần suất cao
Năm 2002, 15 năm sau, Sàn chứng khoán New York đã ra mắt hệ thống giao dịch hoàn toàn tự động. Do đó, giao dịch theo chương trình đã nhường chỗ cho giao dịch tự động phức tạp hơn và có công nghệ tiên tiến hơn, được gọi là giao dịch cao tần.Giao dịch tần suất cao sử dụng các chương trình máy tính để phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch ở tốc độ cực cao. Các nhà giao dịch cao tần sử dụng máy tính cấu hình mạnh và mạng tốc độ cao để phân tích dữ liệu thị trường, thực hiện giao dịch với tốc độ cực nhanh. Họ mua và bán một rổ chứng khoán trong thời gian dài để tận dụng các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá. Họ có thể thực hiện giao dịch trong khoảng 64 phần triệu giây.
Các giao dịch này thường rất ngắn hạn và có thể liên quan đến việc mua và bán cùng một loại chứng khoán nhiều lần trong vòng vài nano giây. Các thuật toán AI phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực và xác định các mẫu và xu hướng các nhà giao dịch không thể nhìn thấy ngay lập tức. Điều này giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định tốt hơn và thực hiện giao dịch nhanh hơn so với thủ công.
Một ứng dụng quan trọng khác của AI trong giao dịch cao tần là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm phân tích và giải thích dữ liệu bằng ngôn ngữ của con người, chẳng hạn như các bài báo và bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách phân tích dữ liệu này, các nhà giao dịch có thể hiểu rõ hơn về tâm lý thị trường và điều chỉnh chiến lược giao dịch cho phù hợp.
Lợi ích của giao dịch AI
Bộ não con người chậm chạp, không chính xác và hay quên, đồng thời không thể thực hiện các phép toán nhanh, có độ chính xác cao, đòi hỏi phải phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để xác định các tín hiệu giao dịch. Máy tính nhanh hơn hàng triệu lần, với bộ nhớ hầu như không có lỗi và khả năng vô hạn để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong một phần nghìn giây.Vì vậy, giống như hầu hết các công nghệ, giao dịch cao tần mang lại nhiều lợi ích cho thị trường chứng khoán.
Những nhà giao dịch này thường mua và bán cổ phiếu và trái phiếu ở mức giá rất gần với giá thị trường theo thời gian thực. Điều này giúp đảm bảo luôn có người mua và người bán trên thị trường, từ đó giúp ổn định giá cả và giảm khả năng biến động giá đột ngột.
Giao dịch cao tần cũng có thể giúp giảm tác động của sự thiếu hiệu quả của thị trường bằng cách nhanh chóng xác định và khai thác việc định giá sai trên thị trường. Ví dụ: các thuật toán có thể phát hiện khi một cổ phiếu cụ thể bị định giá thấp hoặc định giá quá cao và thực hiện các giao dịch để tận dụng những khác biệt đó. Khi làm như vậy, các giao dịch như vậy có thể giúp khắc phục sự thiếu hiệu quả của thị trường và đảm bảo rằng các tài sản được định giá chính xác hơn.
Nhược điểm của giao dịch AI
Nhưng lợi ích về tốc độ và hiệu quả cũng có thể bị tổn hại. Các thuật toán giao dịch tần số cao có thể phản ứng với các sự kiện tin tức và các tín hiệu thị trường khác nhanh đến mức chúng có thể khiến giá tài sản tăng hoặc giảm đột ngột.Ngoài ra, các công ty tài chính giao dịch tần số cao có thể sử dụng tốc độ và công nghệ của họ để đạt được lợi thế không công bằng so với các nhà giao dịch khác, làm sai lệch thêm tín hiệu thị trường. Sự biến động được tạo ra bởi các giao dịch được hỗ trợ bởi AI cực kỳ phức tạp này đã dẫn đến cái gọi là "sự cố chớp nhoáng" vào tháng 5 năm 2010, khi cổ phiếu giảm mạnh và sau đó phục hồi trong vòng vài phút, xóa sạch khoảng 1 nghìn tỷ đô la giá trị thị trường trước khi phục hồi trở lại.
Kể từ đó, biến động thị trường hoang dã đã trở thành bình thường mới. Trong nghiên cứu năm 2016 của họ, hai nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng sự biến động tăng lên đáng kể sau khi giới thiệu giao dịch cao tần. Độ biến động là thước đo tốc độ và tính không thể đoán trước của giá cả lên xuống.
Tốc độ và hiệu quả gia tăng mà các nhà giao dịch cao tần có thể phân tích dữ liệu có nghĩa là ngay cả một thay đổi nhỏ trên thị trường cũng có thể kích hoạt vô số giao dịch, dẫn đến biến động giá đột ngột và biến động tăng cao.
Ngoài ra, một nghiên cứu năm 2021 cho thấy hầu hết các nhà giao dịch cao tần đều sử dụng các thuật toán tương tự, điều này làm tăng nguy cơ thị trường mất kiểm soát. Điều này là do, khi số lượng các nhà giao dịch như vậy trên thị trường tăng lên, sự giống nhau của các thuật toán này dẫn đến các quyết định giao dịch tương tự.
Điều này có nghĩa là nếu tất cả các thuật toán của nhà giao dịch cao tần phát ra các tín hiệu giao dịch tương tự nhau, thì chúng có khả năng thực hiện các hoạt động giao dịch tương tự. Nghĩa là, tất cả họ có thể cố gắng bán cổ phiếu khi có tin tiêu cực và mua khi có tin tốt. Nếu không có ai ở phía bên kia của giao dịch, thị trường sẽ sụp đổ.
Các giao dịch ChatGPT có thể rủi ro
ChatGPT và các chương trình tương twk đưa chúng ta đến một thế giới mới của các thuật toán giao dịch. Chúng có thể làm cho vấn đề có quá nhiều giao dịch tương tự thực hiện cùng một lúc trở nên tồi tệ hơn.Nói chung, nếu để con người làm, con người có xu hướng đưa ra nhiều quyết định khác nhau. Nhưng nếu mọi người rút ra cùng một kết luận từ các AI tương tự, điều đó có thể hạn chế sự đa dạng của các quan điểm.
Hãy xem xét một tình huống cực kỳ phi tài chính mà mọi người đều dựa vào ChatGPT để quyết định mua máy tính tốt nhất. Người tiêu dùng đã trở nên rất dễ có hành vi bầy đàn, họ có xu hướng mua các sản phẩm và mẫu mã giống nhau. Ví dụ: các bài đánh giá trên các trang web như Yelp, Amazon, v.v. nhắc người tiêu dùng lựa chọn trong số một số tùy chọn tốt nhất.
Các quyết định do chatbot được hỗ trợ bởi AI tổng quát dựa trên dữ liệu đào tạo trong quá khứ, vì vậy các đề xuất do chatbot đưa ra sẽ có những điểm tương đồng. Rất có thể ChatGPT sẽ giới thiệu cùng một kiểu dáng và mẫu mã cho mọi người. Điều này có thể khiến mức độ tuân thủ thậm chí còn cao hơn và có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt và tăng giá đối với một số sản phẩm và dịch vụ.
Điều này có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng khi AI đưa ra quyết định dựa trên thông tin sai lệch. Khi các hệ thống được đào tạo dựa trên các tập dữ liệu có thành kiến, lỗi thời hoặc hạn chế, các thuật toán AI sẽ củng cố các thành kiến hiện có. ChatGPT và các công cụ tương tự đã bị chỉ trích vì phạm sai lầm thực tế.
Ngoài ra, vì sự cố thị trường tương đối hiếm nên không có nhiều dữ liệu về chúng. Mặc dù AI tổng quát dựa vào đào tạo dữ liệu để học, nhưng việc thiếu kiến thức này có thể khiến thị trường dễ xảy ra sự cố hơn.
Hầu hết các ngân hàng, ít nhất là đến thời điểm hiện tại, không cho phép nhân viên sử dụng ChatGPT và các công cụ tương tự. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs và một số ngân hàng khác đã cấm sử dụng các công cụ này trên sàn giao dịch với lý do lo ngại về quyền riêng tư.
Tuy nhiên, một khi các ngân hàng giải quyết được những lo ngại về AI tổng quát, thì cuối cùng họ sẽ chấp nhận nó. Rốt cuộc, những lợi ích tiềm năng là quá nhiều để bỏ lỡ. Và từ chối AI có nguy cơ bị tụt hậu so với đối thủ cạnh tranh. Nhưng rủi ro đối với thị trường tài chính, nền kinh tế toàn cầu và mọi người là rất lớn, vì vậy hy vọng họ sẽ tiến hành một cách thận trọng.
>> Sử dụng AI để xác định đầu tư chứng khoán?
