AI ảnh hưởng như thế nào đến đầu tư thị trường thứ cấp?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI ảnh hưởng như thế nào đến đầu tư thị trường thứ cấp?
AI có ích, nhưng vai trò của các mô hình ngôn ngữ lớn rất hạn chế.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Lucida
Cùng với việc ra mắt Sora, AI gần đây lại một lần nữa gây sốt, nhóm cổ phiếu liên quan đến AI cũng tăng phi mã.
Trong hai năm qua, các tổ chức tài chính truyền thống như Bloomberg / Wind / Tiger Broker lần lượt công bố những ứng dụng mô hình lớn chuyên biệt của riêng mình. Trong ngành Crypto, nhiều sản phẩm như Dune cũng đã tích hợp AI hoặc trực tiếp ra mắt GPT chuyên biệt; tôi đã trải nghiệm hầu hết chúng.
Lợi thế cạnh tranh cốt lõi trên thị trường thứ cấp
Về vấn đề "AI ảnh hưởng như thế nào đến đầu tư trên thị trường thứ cấp", quan điểm cá nhân tôi là: AI có ích, nhưng tác dụng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thì rất hạn chế.
Lý do là: Lợi thế cạnh tranh cốt lõi trên thị trường thứ cấp nằm ở phương pháp luận và trình độ nhận thức vượt trội so với các đối thủ khác trên thị trường, chứ không phải dựa vào ưu thế về năng suất.
Những trader giỏi (đặc biệt là trader định lượng) thông qua việc tích lũy kinh nghiệm lâu dài trên thị trường, hiểu rõ đặc điểm vận hành của thị trường, từ đó xây dựng được chiến lược giao dịch ổn định và có thể định lượng được. Những người tham gia yếu kém hơn sẽ bị loại bỏ khỏi thị trường do thua lỗ liên tục, qua đó thị trường hoàn thành quá trình tiến hóa “tiền tốt đẩy tiền xấu ra khỏi lưu thông”, khiến việc kiếm lợi nhuận ngày càng khó khăn hơn.
Do đó, muốn chiến thắng thị trường và tạo ra lợi nhuận ổn định, bạn cần phải tiến hóa nhanh hơn thị trường, hiểu sâu sắc hơn các đối thủ tham gia khác — đây là chiến thắng về phương pháp luận và trình độ nhận thức, cũng chính là lợi thế cạnh tranh cốt lõi trên thị trường thứ cấp. Trong đa số trường hợp, quan điểm đồng thuận của thị trường đều tiềm ẩn rủi ro, vì vậy “tìm kiếm quan điểm phi đồng thuận” là khả năng quan trọng nhất của một trader (đặc biệt là trader định lượng), đồng thời cũng là biểu hiện của trình độ nhận thức cao.
Nói sâu thêm một chút, năng lực này không liên quan trực tiếp đến việc bạn có học CFA hay kỹ thuật tài chính hay không. Nếu chỉ cần học xong CFA/kỹ thuật tài chính là có thể kiếm tiền, thì việc kiếm tiền trên thị trường thứ cấp đã dễ dàng quá rồi. Một chân lý đời thường là, trong bất kỳ ngành nghề nào, nếu muốn kiếm tiền, bạn phải sở hữu điều gì đó mà phần lớn mọi người không có — mới tạo nên lợi thế cạnh tranh. Đó có thể là nguồn lực, vốn, nhận thức, phương pháp luận, kinh nghiệm, v.v.
Vì vậy, tất cả những người, sự việc hay dự án nào hứa hẹn giúp bạn kiếm được nhiều tiền một cách trực tiếp hoặc với chi phí cực thấp, đều có thể xếp vào loại hoặc ngu ngốc hoặc xấu xa.
Quay lại chủ đề AI. Xét theo mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất hiện nay mà tôi có thể trải nghiệm công khai — GPT-4, thì rõ ràng mức độ hiểu biết và nhận thức về thế giới của mô hình này vẫn thua xa con người. Điểm mạnh của nó nằm ở việc nâng cao năng suất lao động, trình độ tương đương sinh viên đại học năm cuối. Do đó, điều này không đáp ứng được yêu cầu về lợi thế cạnh tranh cốt lõi trên thị trường thứ cấp mà chúng ta đã nêu ở trên. Chỉ khi nào nhận thức và hiểu biết của GPT về thế giới tiến gần đến hoặc thậm chí vượt qua con người, lúc đó mới thực sự tạo ra tác động cách mạng mang tính đột phá đối với đầu tư trên thị trường thứ cấp.
Hơn nữa, xét theo tình hình hiện tại, hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn trong ngành Crypto còn thua kém so với GPT-3.5, huống hồ là GPT-4. Vì vậy, việc dùng GPT chuyên biệt để giao dịch Crypto hoặc hỗ trợ ra quyết định đầu tư cho người dùng vẫn còn là một chặng đường dài phía trước.
AI cụ thể có thể làm được gì?
Liệu AI hoàn toàn vô dụng đối với đầu tư trên thị trường thứ cấp? Không hẳn. Có thể kể đến một vài hướng ứng dụng như sau:
-
Đào tìm yếu tố (factor mining): Trong thị trường tài chính truyền thống, một số ít quỹ phòng hộ hàng đầu sử dụng mô hình ML/DL để đào yếu tố. So với cách truyền thống là dùng con người để tìm yếu tố, phương pháp này chủ yếu thắng về số lượng yếu tố, nhưng đánh đổi bằng chất lượng yếu tố. Tuy nhiên, đây không phải là xu hướng chủ đạo trong ngành, đồng thời đòi hỏi đội ngũ có năng lực rất cao.
-
Làm sạch/dữ liệu xử lý: Ví dụ dùng ML để tối ưu giá trị thiếu/hợp lý trong bộ dữ liệu, nhận diện khối lượng giao dịch của MEV Bot, v.v.
-
Giao dịch thuật toán: Chủ yếu áp dụng trong cấu trúc vi mô của thị trường như bảng báo giá (order book).
-
Xử lý yếu tố thay thế (alternative factors): Phân tích nội dung tin tức/mạng xã hội, xác định cảm xúc tích cực hay tiêu cực, thậm chí đưa ra điểm số.
-
Dùng GPT xử lý dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên: Ví dụ các bản cáo bạch công ty niêm yết trong hệ thống Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval (EDGAR) của SEC đều ở dạng văn bản; dùng GPT để chuyển đổi và xử lý thành dữ liệu có cấu trúc — hiệu quả ở khía cạnh này có thể khá tốt.
Hiện tại tôi chỉ nghĩ ra khoảng vài điểm như vậy, nếu có thiếu sót, rất mong được bổ sung. Qua những ví dụ trên, ta có thể rút ra vài quy luật:
-
Các trường hợp 1, 2, 3 đã khá trưởng thành từ trước khi GPT trở nên phổ biến.
-
Trường hợp 4, 5 chủ yếu thuộc phạm vi ứng dụng của GPT. Tôi chưa thử nghiệm trường hợp 4, nhưng tác dụng có lẽ cũng rất hạn chế: thứ nhất là tỷ trọng yếu tố thay thế trong chiến lược đa yếu tố rất thấp; thứ hai là những yếu tố được khai thác một cách đơn giản, thô ráp và chi phí thấp như vậy phần lớn sẽ không hiệu quả, và nếu có hiệu quả thì cũng nhanh chóng mất tác dụng. Trường hợp 5 vẫn chủ yếu tập trung vào nâng cao năng suất.
-
Tất cả các trường hợp trên đều sử dụng AI ở một khâu rất nhỏ, rất cụ thể, chứ không phải dùng AI trực tiếp để giao dịch/thực hiện đầu tư thay bạn, bởi vì mức độ nhận thức của AI về thị trường vẫn quá thấp. Ngoài ra, tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (signal-to-noise ratio) trong ngành tài chính cũng quá thấp, hoàn toàn không thể so sánh với các lĩnh vực như xe tự lái.
Nhìn từ góc độ này, cách tiếp cận của Dune trong lĩnh vực Crypto tương đối hợp lý. Sản phẩm này không cố gắng đóng vai trò tư vấn đầu tư thông minh để đưa ra tín hiệu giao dịch trực tiếp — dĩ nhiên, đây cũng không phải định vị của sản phẩm. Thay vào đó, nó dùng AI để giúp người dùng nâng cao hiệu suất làm việc, vì viết SQL thực sự quá khó đối với người dùng phổ thông. Dù rằng hiện tại sản phẩm này vẫn chưa thực sự thông minh...
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@lucidafund
