Gửi bình luận
Việc quỹ đầu cơ định lượng High-Flyer sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong thị trường giao dịch đã thúc đẩy các nhà quản lý tài sản Trung Quốc chạy đua áp dụng công nghệ này. Điều này có thể làm rung chuyển ngành quản lý quỹ trị giá 10.000 tỉ USD của Trung Quốc.
High-Flyer không chỉ triển khai AI trong danh mục đầu tư hàng tỉ USD của mình mà còn xây dựng nên công ty khởi nghiệp nổi tiếng nhất Trung Quốc là DeepSeek.
DeepSeek phát hành các mô hình nguồn mở hiệu suất cao với chi phí đào tạo thấp, khiến Thung lũng Silicon kinh ngạc và làm suy yếu sự thống trị của phương Tây trong lĩnh vực AI.
Quỹ đầu cơ định lượng là một loại quỹ đầu cơ sử dụng mô hình toán học, thuật toán và AI để phân tích dữ liệu và ra quyết định đầu tư thay vì dựa vào cảm tính hoặc đánh giá chủ quan của con người.
Đặc điểm của quỹ đầu cơ định lượng
Dựa vào dữ liệu và thuật toán
Sử dụng dữ liệu tài chính, kinh tế và các chỉ báo thị trường để đưa ra quyết định giao dịch.
Áp dụng các mô hình toán học và AI để phát hiện cơ hội đầu tư.
Giao dịch tự động
Các quyết định mua/bán được thực hiện bởi hệ thống giao dịch thuật toán (algorithmic trading) mà không cần con người can thiệp.
Giao dịch tốc độ cao (High-Frequency Trading) có thể thực hiện hàng nghìn giao dịch chỉ trong vài giây.
Chiến lược đầu tư phức tạp
Arbitrage (kinh doanh chênh lệch giá): Tận dụng sự khác biệt giá giữa các thị trường.
Statistical Arbitrage (chênh lệch giá thống kê): Dựa vào phân tích thống kê để tìm ra các giao dịch có xác suất lợi nhuận cao.
Machine Learning & AI Trading: Ứng dụng AI để tìm quy luật trong dữ liệu tài chính.
Quản lý rủi ro cao
Hệ thống có thể cắt lỗ nhanh chóng nếu mô hình nhận thấy tín hiệu bất lợi. Tuy nhiên, rủi ro từ lỗi thuật toán hoặc sự kiện thị trường bất thường có thể gây thua lỗ lớn.
Theo sau High-Flyer, các nhà quản lý quỹ đầu cơ Trung Quốc đầy tham vọng như Baiont Quant, Wizard Quant và Mingshi Investment Management đang đẩy mạnh nghiên cứu AI. Trong khi hàng chục công ty quỹ tương hỗ vội vã tích hợp DeepSeek vào quy trình đầu tư của họ.
"Chúng ta đang ở trong tâm bão của cuộc cách mạng AI", theo Feng Ji, Giám đốc điều hành Baiont Quant - công ty sử dụng học máy để giao dịch trên thị trường mà không cần sự can thiệp từ con người.
Học máy là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian mà không cần lập trình cụ thể. Các hệ thống học máy có khả năng tự động tìm hiểu và áp dụng kiến thức từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phân loại, dự đoán, nhận dạng mẫu và tối ưu hóa quyết định. Những ứng dụng của học máy rất đa dạng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, xe tự hành, dự đoán thời tiết, quản lý dữ liệu lớn...
Học máy đã có sự tiến bộ đáng kể trong thập kỷ gần đây, nhờ sự phát triển của các mô hình học sâu và khả năng xử lý dữ liệu lớn (big data), mang lại nhiều cơ hội và tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
"Hai năm trước, nhiều nhà quản lý quỹ nhìn chúng tôi, những nhà định lượng sử dụng AI, với sự chế giễu hoặc hoài nghi. Ngày nay, những người hoài nghi đó có thể bị đào thải nếu họ không nắm bắt được AI", Feng Ji nói.
Hầu hết quỹ này sử dụng AI để xử lý dữ liệu thị trường và tạo ra các tín hiệu giao dịch dựa trên hồ sơ rủi ro của nhà đầu tư, thay vì tạo ra mô hình giống DeepSeek.
Khi ngày càng nhiều công ty Trung Quốc bắt đầu mô phỏng và phát triển các mô hình giao dịch hệ thống giống các công ty Mỹ hàng đầu như Renaissance Technologies và D.E.Shaw, các nhà quản lý quỹ kỳ vọng sự cạnh tranh để đạt được hiệu suất vượt trội sẽ gia tăng.
Wizard Quant đã đăng quảng cáo vào tháng 2 để tuyển dụng các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI hàng đầu cho một phòng thí nghiệm nhằm "định hình lại tương lai của khoa học và công nghệ".
Nhu cầu về nhân tài lập trình đang nóng lên. Mingshi Investment Management cho biết phòng thí nghiệm AI Genesis của họ đang tuyển dụng các nhà khoa học máy tính để hỗ trợ nghiên cứu và đầu tư.
Tại một buổi giới thiệu gần đây, nhà quản lý tài sản UBI Quant nói với các nhà đầu tư rằng đã thành lập một phòng thí nghiệm AI vài năm trước để khám phá việc sử dụng công nghệ này trong đầu tư và các lĩnh vực khác.
Cuộc đua để tạo ra các chiến lược giao dịch tốt hơn bằng AI đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ và các chip hiệu suất cao, nhưng chính quyền địa phương cho biết sẵn sàng hỗ trợ.
Ví dụ, chính quyền thành phố Thâm Quyến (Trung Quốc) đã cam kết huy động 4,5 tỉ nhân dân tệ (620,75 triệu USD) để trợ cấp cho việc tiêu thụ sức mạnh tính toán của các quỹ đầu cơ, nhằm hỗ trợ sự phát triển AI cho họ.
Các công ty quỹ bán lẻ đua nhau triển khai mô hình AI DeepSeek
Ngành công nghiệp quỹ tương hỗ Trung Quốc cũng đang chạy đua để áp dụng AI.
Hơn 20 công ty quỹ bán lẻ, gồm cả China Merchants Fund, E Fund và Dacheng Fund, đã hoàn thành việc triển khai mô hình AI DeepSeek tại địa phương. Mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở này đã "hạ thấp đáng kể rào cản cho các ứng dụng AI" trong ngành công nghiệp quỹ tương hỗ, theo Hu Yi - Phó tổng giám đốc đầu tư cổ phần thông minh tại nhà quản lý quỹ Zheshang Fund Management.
Zheshang Fund Management đã tích hợp DeepSeek vào nền tảng AI của mình và đang phát triển các tác tử AI để tăng hiệu quả nghiên cứu, đầu tư.
Ví dụ, các tác tử AI sẽ thực hiện hầu hết công việc của các nhà phân tích cấp dưới hiện nay, như giám sát tín hiệu thị trường và viết bình luận hàng ngày, "buộc con người phải làm những việc sáng tạo hơn", Hu Yi nói.
Tác tử AI là hệ thống hoặc chương trình máy tính được thiết kế để thực hiện các tác vụ tự động bằng cách sử dụng AI. Các tác tử AI có khả năng tương tác với môi trường, thu thập thông tin, xử lý dữ liệu, ra quyết định và thực hiện các hành động dựa trên mục tiêu được đặt ra.
Đặc điểm của một tác tử AI
Tự động: Có khả năng hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của con người trong suốt quá trình xử lý.
Nhận thức môi trường: Có thể cảm nhận hoặc thu thập dữ liệu từ môi trường thông qua các cảm biến, API, hoặc dữ liệu được cung cấp.
Ra quyết định: Dựa trên các thuật toán hoặc mô hình học máy, tác tử AI có thể phân tích dữ liệu và chọn hành động phù hợp.
Hành động: Tác tử thực hiện các hành động cụ thể để đạt được mục tiêu, ví dụ như gửi thông báo, điều khiển thiết bị, hoặc cập nhật dữ liệu.
Các loại tác tử AI phổ biến
Reactive Agent (tác tử phản ứng): Hoạt động dựa trên các quy tắc đơn giản và phản ứng ngay lập tức với những thay đổi trong môi trường.
Goal-based Agent (tác tử dựa trên mục tiêu): Được thiết kế để đạt được một hoặc nhiều mục tiêu cụ thể thông qua việc lập kế hoạch và hành động.
Learning Agent (tác tử học tập): Sử dụng các kỹ thuật học máy để tự cải thiện hiệu suất và khả năng ra quyết định qua thời gian.
Multi-agent Systems (hệ thống đa tác tử): Một nhóm các tác tử AI hoạt động cùng nhau để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.
Ứng dụng của tác tử AI
Trợ lý ảo: Siri, Alexa, Google Assistant.
Tác tử tìm kiếm: Công cụ thu thập dữ liệu và cung cấp thông tin từ internet.
Tự động hóa công việc: Robot xử lý tài liệu, chatbot trả lời khách hàng.
Điều khiển hệ thống: Tác tử AI trong các hệ thống thông minh như nhà thông minh, ô tô tự hành.
Tác tử AI là một phần quan trọng trong sự phát triển của AI, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giáo dục, dịch vụ khách hàng và công nghiệp.
"Trước khi DeepSeek xuất hiện, AI chủ yếu là lĩnh vực của các công ty hàng đầu do cần chi phí, nhân tài và công nghệ cần thiết. Thế nhưng, DeepSeek đã cân bằng sân chơi cho các nhà quản lý quỹ Trung Quốc, vốn nhỏ hơn so với các đối thủ Mỹ", Larry Cao, chuyên gia phân tích chính tại hãng FinAI Research, cho hay.
Feng Ji nói sự tiến bộ nhanh chóng của AI mang đến cơ hội cho những người mới tham gia vào quản lý đầu tư để thách thức các công ty lớn hơn.
"Một nhà quản lý quỹ lầu đời có thể tích lũy được 20 năm kinh nghiệm. Song với AI, một người có thể đạt được kinh nghiệm đó trong hai tháng bằng cách sử dụng 1.000 bộ xử lý đồ họa (GPU)", Feng Ji nói.
Feng Ji hiện điều hành công ty quỹ 5 năm tuổi quản lý 6 tỉ nhân dân tệ, vượt qua nhiều đối thủ lâu đời hơn.
