Căn bản về kỹ thuật tài chính thực hành

Căn bản về kỹ thuật
tài chính thực hành
Kỹ thuật tài chính thực hành là một xu hướng ứng dụng, tôi xin giới thiệu
qua cùng mọi người về một nghề đang phát triển như vũ bão 20 năm gần
đây: Financial Engineering.
1. Các nội dung cần trải qua
1. Các định lý tài chính cơ bản
2. Các công cụ tài chính và tính chất quan sát được (thị trường hay
phòng lab)
3. Nguyên lý về xây dựng và lựa chọn portfolio
4. Mô hình định giá
5. Các khái niệm và mô hình định giá phái sinh chứng khoán
6. Chứng khoán nhóm fixed-income
7. Thị trường hiệu quả EMH
8. Phòng ngừa rủi ro
Ở trên, tôi chỉ tóm tắt những nội dung cơ bản nhất, mà như các bạn đã biết,
khi chẻ nhỏ sẽ thành những vấn đề, khía cạnh sâu của lĩnh vực. Mỗi người
có thể mạnh và hiểu biết kỹ một vài lĩnh vực hẹp, nhưng về cơ bản sẽ bao
quát được các vấn đề của ngành. Khi cần tìm hiểu kỹ sẽ thuận lợi hơn.
Tôi xin lấy ví dụ như một vấn đề cũng không quá xa lạ ở Việt Nam: repo.
Thực chất của thực hành Repo là chúng ta cần biết định nghĩa chính xác
của Repo trong thực tế, định nghĩa này có thể thay đổi khi thực hành ở thị
trường tài chính Việt Nam, có khác biệt so với thị trường Bỉ hay Pháp. Bên
cạnh đó, chúng ta cũng cần tìm hiểu xem các tính chất và kỹ thuật tính toán
của "công việc repo" là gì. Các chiến lược repo trong lúc chúng ta xây dựng
một dãy các sản phẩm liên quan tới repo. Các loại repo nào có mặt trong
cuộc sống, cái nào có thể khả thi, cái nào không, sắp tới cái gì có thể được
giới thiệu mới. Đối với thị trường thì loại chiến lược nào sẽ hoạt động được.
Các quá trình "lai tạo" repo. Một số trường hợp nào tiêu biểu, v.v.. Rất
nhiều thứ liên quan.
Nói như vậy để hiểu rằng trong lúc tìm kiếm giải pháp, đôi lúc chúng ta cần

rút gọn vấn đề về các nguyên lý và thao tác đơn giản. Giống như việc tính
toán cho swap hay swoption có thể được rút gọn về tính toán forward và
option, hai bài toán cơ bản của định giá phái sinh chứng khoán vậy.
2. Các kỹ thuật ứng dụng cần xử lý tốt và làm chủ
1. Các kiến thức toán học cơ sở (biến, hàm số, quan hệ, không gian
tuyến tính, đại số...)
2. Tính toán xác suất-thống kê trên các đại lượng ngẫu nhiên
3. Các phép tính vi-tích phân thông thường (xác định) và với đại lượng
ngẫu nhiên (bất định)
4. Các phép toán tối ưu hóa (dạng toàn phương đối với lựa chọn danh
mục đầu tư)
5. Giải tích ngẫu nhiên
6. Phương pháp thống kê và các vấn đề về chuỗi thời gian
7. Các phương pháp kinh tế lượng sử dụng trong khảo sát thị trường và
sản phẩm tài chính (có một chút trùng lắp với nội dung "chuỗi thời
gian")
8. Một số kiến thức liên quan về vật lý
9. Các kỹ thuật liên quan tới tính toán bằng máy tính (Maple, Matlab,
Mathematica, Excel, C/C++, Java...)
Các vấn đề tài chính ở khía
cạnh nghiên cứu không mấy
khi đơn giản, nhưng rút gọn
xuống thực hành thì người ta
đánh đổi các nguyên lý phức
tạp lấy các phép tính thông
thường, và kết cục tất yếu
của việc đánh đổi là "khối
lượng tính toán lớn."Hồi xưa,
những năm trước 1970, việc
tính toán gây ra tốn kém tiền

của đáng kể đối với giới tài chính. Các bạn cứ tưởng tượng phải bỏ tiền đi
thuê các máy tính lớn, loại mainframe mà chỉ có IBM hay một vài hãng sản
xuất, để có thể tính toán. Chưa kể các chương trình ứng dụng rất nghèo
nàn, luôn cần tới những chuyên gia lập trình riêng cho công tác giải quyết
một vấn đề cụ thể. Chi phí tính toán thời ấy là: Chi phí thuê máy + Chi phí
ăn ở của người ra đầu bài + Thời gian của tất cả + Chi phí của chuyên gia
lập trình + Tiền điện (biết đâu đấy)...
Thế nhưng, với tốc độ phát triển vũ bão của công nghệ PC, việc tính toán
với tốc độ cao trên máy PC, thậm chí là các laptop nhỏ, đã trở nên hết sức
thông dụng. Bây giờ, công việc rút gọn xuống: Chọn các phần mềm tốt,
chọn mua hay viết các chương trình ứng dụng tính toán tốt, và hiểu rõ kết
quả nói gì. Đây là bước tiến vượt bậc mà 30 năm trước, người ta sẽ cho là
hoang tưởng khi các bạn nói rằng mình muốn sử dụng công nghệ tính toán
máy tính để giải quyết các bài toán thực hành kỹ thuật tài chính nhóm
financial engineering. Kể cả các mô phỏng Monte Carlo rất phức tạp như
mô phỏng lũ về hồ thủy điện hay dòng chảy đại dương, cũng có thể sử
dụng PC công suất cao. Lúc tôi được ghé với nhóm làm việc financial
engineering của bộ phận equity trading thuộc ING Investment ở Bruxelles -
Lamberts hồi năm 2003, tôi còn nhớ mỗi người đều có những chương trình
tự viết cho việc mua bán chứng khoán. Đó là tầm quan trọng của kỹ năng.
Đối với kiến thức nền tảng toán học, financial engineering không biến và
cũng không bắt người tìm hiểu phải trở thành các nhà toán học. Tuy vậy, tối
hiểu việc nắm vững các ký hiệu ví dụ tại sao lại hay được hiểu là không
gian xác suất, hoặc vì sao lại hay biểu hiện một sự kiện đơn giản nhất
(kết cục) của một thí nghiệm xác suất... là điều khá cần thiết. Vì toán học là
ngôn ngữ không thể thiếu của quá trình nghiên cứu các sản phẩm-kỹ thuật
financial engineering. Ví dụ, chúng ta sẽ gặp đi gặp lại phương trình vi phân
dưới đây với hầu như tất cả các công cụ tài chính được đề cập tới trong
nghề financial engineering:
Sau đó nữa, nếu chúng ta trải qua một quá trình triển khai các lô-gích toán

học cần thiết, chúng ta sẽ có điều kiện tốt hơn để nhớ và trình bày lại được
các kết quả quan trọng trong ứng dụng. Ví dụ như, bỗng nhiên hỏi ai đó
rằng, bạn học ngành tài chính bậc cao (MBA trở lên) và viết cho tôi xem cái
định lý biểu diễn martingale để đưa ra khái niệm xác suất mô phỏng trung
tính rủi ro, thì người đó hẳn sẽ rất lúng túng. Đó là vì ít khi họ thực sự trải
qua các lô-gích trung gian, mà nhảy vọt ngay tới kết quả. Cái này khó nhớ.
(Tương tự vậy, con gái tôi học tiếng Pháp lâu, và nói tiếng Anh cũng rất
rành, nhưng tôi rất ngạc nhiên vì cô bé bảo hay bị lẫn Before và After. Cách
cuối cùng là tôi bảo: After giống Après. Từ đó sẽ không nhầm nữa. Chúng
ta cần những lô-gích như thế để không quên và không bị loạn trước hàng
trăm phương trình quan trọng và hàng ngàn phép toán thiên biến vạn hóa.)
Một số tài liệu có thể đã có sẵn tiếng Việt như Nhập môn toán tài chính thì
lại tương đối "kỹ thuật" về phương diện toán học, vì thế sẽ rất khó phù hợp
với nhiều người không có thời gian chăm sóc các kỹ năng toán học, đặc
biệt là giải tích ngẫu nhiên. Trong khi đó, yêu cầu đối với thực hành tài
chính lại mang tính cụ thể và thực dụng hơn nhiều.
Thực tế, chúng ta cần một giáo trình tốt về financial engineering để có thể
giúp độc giả và người thực hành quan tâm tiếp cận một cách hệ thống.
3. Ích lợi của kỹ thuật tài chính thực hành
1. Nghề nghiệp
2. Hiểu biết sản phẩm và làm chủ các kỹ năng
3. Xử lý thông tin
4. Giảng dạy
Việc nắm vững các kỹ thuật và công cụ này có ích với nhiều nghề, từ người
buôn bán chứng khoán tới người viết báo chứng khoán. Khi làm chủ những
hiểu biết căn bản, sự lúng túng sẽ biến mất. Tôi lấy ví dụ, lúc TTCKVN chỉ
có dưới 10 cổ phiếu đã niêm yết, việc nhớ rõ từng loại, đặc tính, tên tuổi,
thậm chí các thông số kinh doanh không có gì quá khó khăn. Nhưng khi lên
tới 200, đây là việc không tưởng. Chỉ nhớ không thôi cũng đưa chúng ta lên
hàng "chuyên gia" rồi.

Việc tính toán tiếp theo nữa là công việc cần sự sắp xếp khoa học, financial
engineering giúp chúng ta những kỹ năng-hiểu biết cần thiết để làm việc ấy.
Việc tổ chức các website cũng vậy, nếu đi theo "vệt nguyên lý của financial
engineering" các website sẽ có cấu trúc và kiểu công bố thông tin khác với
việc đưa thông số như hiện tại; hiển nhiên như vậy công năng sử dụng có
thể cũng sẽ rất khác.
Đối với giảng dạy thì đây là một nhánh đào tạo đang có nhu cầu lớn, bản
thân các khóa học ở Việt Nam cũng sẽ rất cần trong tương lai gần.
Có đôi lời giới thiệu như vậy, biết đâu có ích cho các bạn trong khi đang tìm
kiếm định hướng nghề nghiệp hoặc kinh doanh.
TS. Vương Quân Hoàng (Hà Nội, 4/11/2007 - 2:56 PM)