AI đang mở cánh cửa mới cho nhà đầu tư cá nhân, nhưng rủi ro vẫn là điều cần chú ý

Ảnh: Báo Chính Phủ

Từ dự án thất bại đến bước ngoặt nhờ AI

Joel Rieger, một cựu giám đốc kinh doanh phần mềm tại Los Angeles, từng dành hơn một năm buổi tối và cuối tuần để tự xây dựng một hệ thống giao dịch quyền chọn tự động bằng Python. Mục tiêu của ông là tạo ra một mô hình có khả năng hoạt động tương tự các thuật toán giao dịch mà những quỹ đầu cơ hàng đầu Phố Wall sử dụng. Dù đầu tư nhiều thời gian cho việc lập trình, thử nghiệm chiến lược và theo dõi hàng trăm cổ phiếu, kết quả cuối cùng không vượt trội so với việc đơn giản mua và nắm giữ quỹ chỉ số S&P 500.

Sự xuất hiện của các mô hình AI tạo sinh đã thay đổi hoàn toàn quá trình này. Sau khi sử dụng Claude của Anthropic, Rieger chỉ mất khoảng một giờ để phát triển đáng kể một mô hình có thể phân tích nhiều năm dữ liệu lịch sử và đưa ra tín hiệu giao dịch. Ban đầu, hệ thống hoạt động không hiệu quả, thậm chí khiến ông thua lỗ khoảng 25% khi được kết nối với tài khoản môi giới để giao dịch quyền chọn S&P 500. Theo Rieger, nguyên nhân đến từ dữ liệu biến động giá không chính xác và những sai sót trong quá trình huấn luyện AI. Sau khi điều chỉnh mô hình và thay đổi phương pháp tiếp cận, hệ thống bắt đầu cải thiện đáng kể, mang lại mức sinh lời khoảng 14% trong năm nay, cao hơn mức tăng của thị trường chung.

AI giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhà đầu tư cá nhân và các quỹ đầu cơ

Sau thành công ban đầu, Rieger quyết định nghỉ việc để tập trung quản lý tài sản cá nhân và hiện phân bổ khoảng 5% danh mục đầu tư vào chiến lược giao dịch có sự hỗ trợ của AI. Ông tin rằng AI đã rút ngắn đáng kể thời gian phát triển những công cụ vốn trước đây chỉ các tổ chức tài chính lớn mới có đủ nguồn lực để xây dựng.

Rieger không phải trường hợp duy nhất. Ngày càng nhiều nhà đầu tư cá nhân đang tận dụng AI để phát triển các thuật toán giao dịch tự động, với tham vọng tiếp cận những chiến lược từng được xem là "đặc quyền" của các quỹ đầu cơ nổi tiếng như Millennium Management, Citadel hay Renaissance Technologies. Điều từng đòi hỏi đội ngũ chuyên gia, lập trình viên và nhà toán học giờ đây có thể được hỗ trợ đáng kể bởi các mô hình AI có khả năng viết mã, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược.

Ngành đầu tư chứng kiến làn sóng AI hóa mạnh mẽ

Xu hướng này được kỳ vọng sẽ tiếp thêm động lực cho làn sóng giao dịch cá nhân vốn bùng nổ sau đại dịch COVID-19. Nhà đầu tư ngày càng tích cực tham gia vào cổ phiếu đầu cơ, quyền chọn, hợp đồng phái sinh và cả các thị trường dự đoán sự kiện.

Nhận thấy nhu cầu gia tăng, nhiều công ty môi giới và nền tảng giao dịch đã nhanh chóng bổ sung các công cụ AI. Interactive Brokers, Robinhood, Moomoo và Public đều giới thiệu các trợ lý AI phục vụ nghiên cứu đầu tư hoặc cho phép khách hàng kết nối trực tiếp các mô hình AI bên ngoài với tài khoản giao dịch để tự động thực hiện lệnh. Trong khi đó, các startup như RelayDesk phát triển nền tảng dành riêng cho những người muốn xây dựng hệ thống giao dịch tự động của riêng mình. Các công ty môi giới như Tradier và Alpaca cũng cho biết số lượng người dùng tăng lên đáng kể nhờ làn sóng ứng dụng AI.

Theo những người ủng hộ, AI đang góp phần dân chủ hóa lĩnh vực đầu tư, giúp nhà đầu tư cá nhân tiếp cận những công cụ phân tích và tự động hóa vốn trước đây chỉ các tổ chức tài chính lớn mới sở hữu.

Cơ hội lớn nhưng không đồng nghĩa với lợi nhuận dễ dàng

Dù vậy, nhiều chuyên gia cảnh báo AI không phải "cỗ máy in tiền". Thực tế cho thấy ngay cả phần lớn các quỹ đầu tư chuyên nghiệp cũng khó có thể đánh bại thị trường trong thời gian dài. Nhiều nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra rằng đa số nhà giao dịch ngắn hạn cuối cùng đều thua lỗ.

AI có thể giúp nâng cao tốc độ phân tích, giảm thời gian xây dựng mô hình và hỗ trợ ra quyết định, nhưng điều đó không đảm bảo khả năng tạo ra lợi nhuận ổn định. Ngược lại, công nghệ này còn có thể khiến rủi ro gia tăng nếu nhiều nhà đầu tư cùng sử dụng các mô hình tương tự, dẫn đến hành vi mua bán đồng loạt trong các giai đoạn thị trường biến động mạnh. Ngoài ra, AI cũng có thể đưa người dùng vào các chiến lược giao dịch phức tạp mà họ chưa thực sự hiểu rõ, hoặc mắc lỗi khi dữ liệu đầu vào không chính xác.

Rủi ro lớn nhất vẫn là quản trị và kiểm soát

Alicia Vidler, nhà nghiên cứu về AI tác nhân (agentic AI) và thị trường tài chính, đồng thời có hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực giao dịch định lượng, cho rằng AI đang khiến việc xây dựng hệ thống giao dịch chuyên nghiệp trở nên "dễ tưởng tượng hơn thực tế". Theo bà, các quỹ đầu cơ thành công không chỉ nhờ thuật toán, mà còn đầu tư rất nhiều năm vào việc kiểm soát rủi ro, giám sát hệ thống và xây dựng các lớp bảo vệ nhằm hạn chế sai sót.

Vidler nhắc lại bài học từ sự cố của Knight Capital Group, khi một lỗi trong hệ thống giao dịch tự động đã khiến công ty mất khoảng 440 triệu USD chỉ trong chưa đầy một giờ. Bà cho rằng những rủi ro tương tự hoàn toàn có thể xảy ra nếu các nhà đầu tư cá nhân quá tin tưởng vào AI mà bỏ qua các quy trình kiểm soát cần thiết.

Theo bà, nhiều hệ thống giao dịch hoạt động tốt trong điều kiện thị trường ổn định nhưng lại dễ thất bại khi biến động mạnh. Vì vậy, dù AI đang mở ra cơ hội chưa từng có cho nhà đầu tư cá nhân tiếp cận các công cụ giao dịch hiện đại, thành công lâu dài vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, khả năng quản trị rủi ro và sự giám sát của con người, thay vì chỉ dựa vào sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.

Hà Linh