Cách Mối Tương Quan Định Hình Quyết Định Đầu Tư Của Bạn

Tại sao Nhà Giao Dịch Quan Tâm Đến Mối Tương Quan

Khi xây dựng danh mục đầu tư, câu hỏi lớn nhất không phải là tài sản nào sẽ tăng giá—mà là chúng di chuyển cùng nhau như thế nào. Đó là nơi mối tương quan đóng vai trò. Một con số duy nhất từ -1 đến 1 cho bạn biết liệu hai tài sản có tăng giảm cùng nhịp hay di chuyển ngược chiều nhau. Chỉ số này đã trở thành yếu tố thiết yếu trong xây dựng danh mục và quản lý rủi ro, giúp loại bỏ dữ liệu thị trường phức tạp để tiết lộ các mẫu ẩn.

Hãy nghĩ theo cách này: nếu hai khoản holdings hoàn toàn đồng bộ (tương quan gần 1), bạn về cơ bản đang gấp đôi rủi ro của mình. Nhưng nếu chúng di chuyển ngược chiều nhau (tương quan gần -1), chúng là các khoản phòng ngừa tự nhiên. Đó là lý do tại sao hiểu về tương quan không phải là tùy chọn—nó là nền tảng để không bị mất tiền khi thị trường biến động.

Giải thích về Thang Đo Tương Quan

Hệ số tương quan luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Đây là ý nghĩa của từng vùng:

Gần 1.0: Các tài sản di chuyển cùng nhịp. Nếu một tăng 5%, tài sản kia thường cũng theo.

Khoảng 0.5 đến 0.8: Tương quan tích cực vừa phải. Chúng di chuyển cùng nhau nhưng có phần độc lập. Hữu ích cho đa dạng hóa, không hoàn hảo.

Gần 0: Ít hoặc không có mối quan hệ tuyến tính. Các biến động của một tài sản gần như không nói lên gì về tài sản kia.

-0.5 đến -0.8: Tương quan tiêu cực vừa phải. Chúng có xu hướng di chuyển ngược chiều, cung cấp sự bảo vệ danh mục hợp lý.

Gần -1.0: Mối quan hệ nghịch đảo hoàn hảo. Khi một tăng vọt, cái kia thường sụp đổ—lý tưởng để phòng ngừa, nếu bạn có thể tìm ra.

Một quy tắc nhanh mà các nhà giao dịch thường dùng:

• 0.0 đến 0.2 = mối quan hệ không đáng kể
• 0.2 đến 0.5 = tương quan yếu
• 0.5 đến 0.8 = trung bình đến mạnh
• 0.8 đến 1.0 = rất mạnh

Các giá trị âm cũng hoạt động tương tự—chỉ là ngược lại. Tương quan -0.7 có nghĩa là di chuyển nghịch đảo mạnh.

Pearson vs. Spearman vs. Kendall: Nên Dùng Thước Đo Nào

Không phải tất cả các mối tương quan đều giống nhau. Thước đo phổ biến nhất là Pearson correlation, bắt các mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến liên tục. Nhưng có các phương pháp thay thế phù hợp với các loại dữ liệu khác nhau:

• Pearson: Lựa chọn tiêu chuẩn. Hoạt động tốt khi dữ liệu phân phối chuẩn và mối quan hệ tuyến tính.
• Spearman: Phương pháp dựa trên thứ hạng, bắt các mối quan hệ đơn điệu mà không giả định phân phối chuẩn. Thích hợp hơn cho dữ liệu thực tế phức tạp.
• Kendall: Phương pháp dựa trên thứ hạng khác, xử lý mẫu nhỏ và các giá trị trùng lặp tốt hơn Spearman.

Điểm cần lưu ý? Nếu các biến của bạn có mối quan hệ cong hoặc theo bước, Pearson sẽ bỏ lỡ và báo cáo một mối tương quan thấp gây hiểu lầm. Đó là lý do nhiều nhà giao dịch định lượng dùng nhiều thước đo song song để tránh kết luận sai.

Công Thức Tính Tương Quan Pearson

Cơ bản, hệ số Pearson rất đơn giản:

Tương quan = Cov(X, Y) / (SD(X) × SD(Y))

Trong đó:

• Cov(X, Y): đo mức độ hai biến di chuyển cùng nhau.
• SD(X), SD(Y): độ lệch chuẩn của từng biến, giúp chuẩn hóa giá trị về khoảng -1 đến 1. Việc này rất quan trọng—cho phép so sánh các mối quan hệ trong các thị trường, thời kỳ và loại tài sản khác nhau mà không bị ảnh hưởng bởi quy mô hoặc độ biến động.

( Phân tích cách tính

Giả sử bạn theo dõi lợi nhuận của hai tài sản:

• Tài sản X: 2%, 4%, 6%, 8%
• Tài sản Y: 1%, 3%, 5%, 7%

Bước 1: Tính trung bình của từng chuỗi. X trung bình 5%, Y trung bình 4%.

Bước 2: Tính độ lệch. Trừ trung bình khỏi từng điểm )2-5=-3, 4-5=-1, v.v(.

Bước 3: Nhân các độ lệch từng cặp và cộng lại. Đây là phần tính covariance.

Bước 4: Bình phương các độ lệch, cộng lại, rồi lấy căn để ra độ lệch chuẩn.

Bước 5: Chia covariance cho tích độ lệch chuẩn của hai biến.

Trong ví dụ này, r gần bằng 1 vì Y tăng gần như tỷ lệ với X. Trong thực tế, bạn sẽ dùng Excel hoặc Python—nhưng hiểu rõ cách tính giúp bạn không chỉ tin vào con số một cách mù quáng.

Ứng dụng Tương Quan Trong Đầu Tư Thực Tế

( Cổ phiếu và Trái phiếu

Lịch sử cho thấy, cổ phiếu Mỹ và trái phiếu chính phủ thường có mối quan hệ thấp hoặc âm. Khi cổ phiếu sụp đổ trong suy thoái, giá trái phiếu thường tăng vì nhà đầu tư tìm nơi an toàn. Đó là lý do trái phiếu là công cụ phòng ngừa truyền thống. Nhưng mối quan hệ này không cố định—nó thay đổi theo lãi suất, lạm phát, chính sách ngân hàng trung ương.

) Các nhà sản xuất hàng hóa

Bạn nghĩ rằng giá cổ phiếu của các công ty dầu khí theo sát giá dầu thô. Thực tế, mối tương quan dài hạn thường khá vừa phải (0.4 đến 0.6) và không ổn định. Tại sao? Vì định giá các công ty dầu còn phụ thuộc vào chi phí sản xuất, địa chính trị, và thị trường chứng khoán chung. Một năm có thể thấy tương quan mạnh, năm sau có thể yếu đi rõ rệt.

) Tương quan các tài sản Crypto

Trong thị trường gấu, nhiều đồng tiền mã hóa di chuyển cùng nhau khi nhà đầu tư tháo chạy—tương quan tăng gần 1. Nhưng trong các đợt tăng giá chọn lọc, tương quan có thể giảm xuống 0.3 hoặc thậm chí âm. Sự không ổn định này là lý do các chiến lược phòng ngừa dài hạn dựa trên giả định tương quan cố định thường thất bại khi bạn cần chúng nhất.

Tại sao Kích Thước Mẫu Quan Trọng Hơn Bạn Nghĩ

Tương quan 0.6 tính từ 100 điểm dữ liệu là đáng tin cậy về mặt thống kê. Cùng mức 0.6 nhưng chỉ dựa trên 10 quan sát thì gần như vô nghĩa—nó có thể là nhiễu ngẫu nhiên. Các nhà nghiên cứu kiểm tra điều này qua giá trị p và khoảng tin cậy để phân biệt mối quan hệ thực sự và ngẫu nhiên.

Mẫu lớn giúp các mối tương quan vừa phải trở nên có ý nghĩa thống kê. Mẫu nhỏ cần tương quan lớn mới đáng tin. Nếu bạn backtest chiến lược dựa trên tương quan, luôn kiểm tra: tôi đang dùng bao nhiêu dữ liệu lịch sử? Câu trả lời đó thay đổi mọi thứ.

Cạm Bẫy Tương Quan Lớn Nhất: Nhầm Lẫn Nó Với Ng causation

Hai biến có thể di chuyển cùng nhau mà không có mối quan hệ nhân quả. Một yếu tố thứ ba có thể đang thúc đẩy cả hai. Đây có thể là sai lầm nguy hiểm nhất của các nhà giao dịch về tương quan.

Ví dụ: Doanh số kem và số vụ đuối nước có mối tương quan mạnh (cùng đạt đỉnh vào mùa hè). Nhưng kem không gây đuối nước—thời tiết ấm mới là thủ phạm chung. Trong thị trường, nhiều tài sản có thể tương quan vì đều bị ảnh hưởng bởi kỳ vọng lãi suất, nhưng điều đó không có nghĩa sở hữu cả hai giúp đa dạng hóa.

Các Điểm Ngoại Lệ và Vấn Đề Phân Phối

Một điểm dữ liệu cực đoan có thể làm biến động mạnh hệ số tương quan. Nếu phần lớn dữ liệu cho thấy tương quan 0.3, nhưng có một điểm ngoại lệ lớn, tổng thể có thể nhảy lên 0.6. Luôn hình dung dữ liệu qua biểu đồ phân tán trước khi tin vào con số.

Phân phối không chuẩn cũng làm phá vỡ giả định của Pearson. Khi dữ liệu lệch hoặc có đuôi dày—thường gặp trong crypto và penny stocks—các thước đo dựa trên thứ hạng như Spearman thường cho kết quả đáng tin cậy hơn.

Tính Tương Quan Trong Excel

Cho một cặp duy nhất: Dùng =CORREL(range1, range2). Chọn đúng hai phạm vi dữ liệu, Excel sẽ trả về hệ số Pearson.

Cho nhiều chuỗi: Bật Analysis ToolPak, vào Data → Data Analysis → Correlation, nhập toàn bộ phạm vi dữ liệu. Excel sẽ tạo ra ma trận tương quan hiển thị tất cả các mối quan hệ từng cặp cùng lúc.

Lời khuyên chuyên nghiệp: Đảm bảo phạm vi dữ liệu phù hợp, có tiêu đề, và kiểm tra dữ liệu ngoại lai trước khi tin vào kết quả. Dữ liệu sai sẽ dẫn đến kết quả sai lệch.

R Bình Phương (R Squared): Mặt Khác Của Câu Chuyện

R là hệ số tương quan—cho biết độ mạnh và hướng của mối quan hệ.

R² (R-squared) là bình phương của R—cho biết tỷ lệ phương sai được giải thích. Nếu R = 0.7, thì R² = 0.49, nghĩa là chỉ có 49% biến động của một biến có thể dự đoán từ biến kia. 51% còn lại là nhiễu hoặc các yếu tố khác.

Trong đầu tư, R cho biết mức độ chặt chẽ của một cổ phiếu theo ngành. R² cho biết phần biến động của cổ phiếu đó do ngành chi phối hay do riêng công ty. Cả hai đều quan trọng, nhưng trả lời các câu hỏi khác nhau.

Suy Giảm Tương Quan: Vấn Đề Thời Gian

Tương quan không cố định—nó thay đổi theo thời gian. Trong thị trường bình thường, hai tài sản có thể tương quan 0.4. Trong khủng hoảng, nó có thể tăng vọt lên 0.85 chỉ sau một đêm khi hoảng loạn lan rộng. Đúng lúc bạn nghĩ mình đã phòng ngừa tốt.

Tương quan trung bình dài hạn có thể gây hiểu lầm. Sử dụng các phương pháp tính tương quan theo cửa sổ trượt ###ví dụ, 30 ngày, 90 ngày( để nhận biết khi nào các mối quan hệ đang thay đổi. Nếu tương quan tăng, khả năng đa dạng hóa của bạn đang giảm sút.

Trước Khi Dùng Tương Quan: Một Danh Sách Kiểm Tra Nhanh

• Hình dung trước: Tạo biểu đồ phân tán. Có vẻ mối quan hệ tuyến tính không?
• Tìm ngoại lệ: Kiểm tra dữ liệu gốc để phát hiện điểm cực đoan có thể làm sai lệch kết quả.
• Xác minh giả định: Dữ liệu của bạn phù hợp với thước đo tương quan bạn chọn không?
• Kiểm tra ý nghĩa: Với mẫu nhỏ, ngay cả tương quan trung bình cũng có thể là nhiễu. Thực hiện kiểm tra ý nghĩa.
• Theo dõi theo thời gian: Tính lại định kỳ. Nếu tương quan không ổn định, giả định chiến lược của bạn có thể bị phá vỡ.

Kết Luận

Hệ số tương quan là một công cụ mạnh mẽ để đánh giá mối quan hệ giữa các biến. Nó cô đọng các mẫu phức tạp thành một con số duy nhất, dễ so sánh. Đối với xây dựng danh mục, quản lý rủi ro và phát hiện cơ hội, đây là công cụ không thể thiếu.

Nhưng nó có những điểm mù. Nó không thể chứng minh một thứ gây ra thứ khác. Nó bỏ lỡ các mối quan hệ cong. Nó nhạy cảm với ngoại lệ và kích thước mẫu. Nó thay đổi theo thời gian, đặc biệt trong các giai đoạn thị trường căng thẳng.

Hãy xem tương quan như một điểm khởi đầu, chứ không phải kết luận. Kết hợp với phân tích hình ảnh, các thước đo thay thế và kiểm tra ý nghĩa thống kê. Trong đầu tư, những nhà giao dịch tránh tư duy theo một con số là những người sống sót qua các giai đoạn thay đổi chế độ và các bất ngờ của thị trường.