Phân Tích Hiệu Suất

Hằng ngày: Kiểm tra nhanh lãi/lỗ (5 phút). Hằng tuần: Tóm tắt các chỉ số và mô hình đáng chú ý (30 phút). Hằng tháng: Phân tích toàn diện kèm biểu đồ (1-2 giờ). Hằng quý: Rà soát chiến lược chuyên sâu (2-4 giờ). Đừng phân tích quá mức cho các kỳ ngắn - ý nghĩa thống kê đòi hỏi đủ dữ liệu. Nhưng kiểm tra đều đặn giúp phát hiện vấn đề sớm.

Dưới 0.5: Kém - cần xem lại chiến lược. 0.5-1.0: Chấp nhận được - còn chỗ cải thiện. 1.0-2.0: Tốt - cạnh tranh với các quỹ chuyên nghiệp. 2.0+: Xuất sắc - hiếm và đặc biệt. Với nhà giao dịch cá nhân, Sharpe trên 1.0 là mục tiêu hợp lý. Lưu ý: Sharpe rất cao (3+) trong các kỳ ngắn thường không duy trì.

Tỷ lệ thắng đứng một mình không quyết định khả năng sinh lời. Bạn có thể thắng 80% số lệnh nhưng nếu lãi trung bình là 1 triệu còn lỗ trung bình là 5 triệu, bạn vẫn lỗ: (0.8 × 1 triệu) - (0.2 × 5 triệu) = 0.8 triệu - 1 triệu = -0.2 triệu mỗi lệnh. Tỷ lệ Payoff (lãi TB / lỗ TB) quan trọng ngang với tỷ lệ thắng.

Theo dõi cả hai. Lợi nhuận gộp cho thấy tiềm năng của chiến lược - lợi thế trước chi phí. Lợi nhuận ròng cho thấy kết quả thực tế sau phí môi giới, thuế, trượt giá. So sánh chúng: nếu gộp tốt nhưng ròng kém, chi phí đang ăn mòn lợi thế của bạn. Tập trung vào lợi nhuận ròng để nhìn thực tế, nhưng theo dõi lợi nhuận gộp để biết liệu việc cắt giảm chi phí có giúp ích.

Dùng lợi suất tín phiếu Kho bạc/trái phiếu Chính phủ kỳ hạn ngắn hoặc lãi suất tái cấp vốn của NHNN làm tham chiếu. Hiện khoảng 3-5% mỗi năm. Để tính theo tháng, chia cho 12. Để tính theo ngày, chia cho 365. Bạn cũng có thể dùng lãi suất quỹ thị trường tiền tệ làm một lựa chọn phi rủi ro thực tế.

Dùng các kiểm định thống kê: Kiểm định t trên lợi nhuận (t > 2 gợi ý có kỹ năng), mô phỏng Monte Carlo (so với ngẫu nhiên), phân tích bootstrap (kiểm tra độ vững). Ngoài ra: lịch sử càng dài = càng tin chắc về kỹ năng. 1 năm dữ liệu là gợi ý, 3+ năm là thuyết phục hơn. Hiệu suất nhất quán qua các điều kiện thị trường khác nhau gợi ý có kỹ năng.

Số học: Trung bình cộng đơn giản của lợi nhuận theo kỳ. Hình học: Lợi nhuận kép có tính đến trình tự. Ví dụ: +50% rồi -50% = trung bình số học 0%, nhưng lợi nhuận hình học là -25% (100 → 150 → 75). Hình học là tốc độ tăng trưởng thực tế của bạn. Luôn dùng hình học (CAGR) cho hiệu suất thật sự.

Dùng lợi nhuận phần trăm, không dùng số tiền tuyệt đối. Lãi 100 triệu trên vốn 1 tỷ (10%) rất khác với 100 triệu trên 10 tỷ (1%). Đối với việc nạp/rút trong kỳ, dùng lợi nhuận theo thời gian (TWR) để loại bỏ tác động của dòng tiền. Lợi nhuận theo dòng tiền (IRR) bao gồm tác động của thời điểm dòng tiền.

Tùy vào chiến lược và khả năng chịu rủi ro. Thận trọng: tối đa 10-15%. Vừa phải: tối đa 15-25%. Mạo hiểm: tối đa 25-35%. Các quỹ chuyên nghiệp thường nhắm tối đa 15-20%. Quan trọng: mức sụt giảm tối đa nhiều khả năng sẽ bị vượt qua trong tương lai - mức tối đa lịch sử không phải là trần. Hãy lên kế hoạch cho tình huống tệ hơn những gì bạn từng trải qua.

Phức tạp vì không có chỉ số tham chiếu hoàn hảo. Các lựa chọn: VN-Index (thị trường rộng), tài sản cơ sở của chiến lược, chỉ số bán quyền chọn nếu bán phí quyền, so sánh điều chỉnh theo rủi ro qua Sharpe. Với các chiến lược trung tính delta, lãi suất phi rủi ro là chỉ số tham chiếu phù hợp. Hãy khớp chỉ số tham chiếu với hồ sơ rủi ro của chiến lược.

Dùng dữ liệu tại-thời-điểm (những gì thực sự giao dịch được vào lúc đó). Bao gồm cả cổ phiếu đã hủy niêm yết trong tập mẫu. Đừng dùng thành phần chỉ số hiện tại cho dữ liệu lịch sử. Nhận ra rằng hiệu suất thực thường kém hơn backtest từ 30-50%. Áp dụng mức chiết giảm cho các chỉ số backtest trước khi ra quyết định.

Tùy vào độ biến động lợi nhuận và độ lớn hiệu ứng bạn muốn phát hiện. Quy tắc ngón tay cái: Tối thiểu 30 quan sát cho thống kê cơ bản. 100+ lệnh cho phân tích phân khúc có ý nghĩa. 250+ cho phân tích nhân tố đáng tin cậy. Với các hiệu ứng tinh tế (alpha nhỏ), cần nhiều dữ liệu hơn. Dùng phân tích lực kiểm định (power analysis) để xác định cỡ mẫu cần thiết cho giả thuyết cụ thể của bạn.

Phân khúc phân tích theo trạng thái (tăng/giảm/đi ngang, biến động cao/thấp). Dùng mô hình chuyển trạng thái. Tính các chỉ số có điều kiện theo trạng thái. Kiểm tra xem lợi thế của bạn có duy trì qua các trạng thái không. Cẩn trọng với chiến lược chỉ hiệu quả ở một trạng thái - có thể thất bại khi trạng thái thay đổi. Chiến lược vững qua các trạng thái thì đáng tin cậy hơn.

Chuẩn hóa lợi nhuận về mức đòn bẩy tương đương (ví dụ 1x). Sharpe có đòn bẩy = Sharpe không đòn bẩy (đòn bẩy không đổi Sharpe nếu vay ở lãi suất phi rủi ro). Nhưng các đợt sụt giảm tỷ lệ thuận với đòn bẩy. Báo cáo cả chỉ số có và không có đòn bẩy. Đặc biệt cẩn trọng với Sharpe cao đạt được nhờ đòn bẩy rất lớn.

Dùng khoảng tin cậy, không dùng ước lượng điểm. Áp dụng co rút (trộn lịch sử với trung bình thị trường). Giả định một mức hồi quy trung bình của các lợi nhuận đặc biệt. Tính đến lực cản biến động (hình học < số học). Phân tích kịch bản: tăng, cơ sở, giảm, đuôi. Monte Carlo cho phân phối xác suất. Hãy hoài nghi với các phóng chiếu từ lịch sử ngắn.