Quantitative Researcher là nghề gì? Chân dung nghề nghiệp và tố chất cần có

1. Nghiên cứu và hình thành giả thuyết: Họ không chỉ đọc các tài liệu học thuật mà còn phải liên tục tìm kiếm những mẫu hình và mối liên hệ mới từ dữ liệu. Một giả thuyết có thể bắt đầu từ một ý tưởng đơn giản: "Liệu có phải những cổ phiếu có lượng mua bán lớn vào cuối ngày thường sẽ tăng giá vào sáng hôm sau không?".

2. Mô hình hóa: Họ sử dụng các phương pháp nghiên cứu toán học và thống kê để chuyển giả thuyết thành một mô hình có thể kiểm thử. Mô hình này có thể là một phương trình toán học phức tạp hoặc một thuật toán học máy.

3. Kiểm thử và xác thực: Đây là giai đoạn quan trọng nhất. Họ sẽ dùng dữ liệu quá khứ để backtest chiến lược và đánh giá hiệu quả của mô hình. Họ sẽ đo lường các chỉ số như tỷ lệ Sharpe, drawdown tối đa, và thực hiện stress test để đảm bảo mô hình đủ vững vàng trước những biến động bất ngờ.

4. Phân tích rủi ro: Một chiến lược giao dịch không chỉ cần tạo ra lợi nhuận mà còn phải kiểm soát được rủi ro. Họ phải định lượng các rủi ro, mô hình hóa sự biến động và đảm bảo mô hình không quá phụ thuộc vào một yếu tố duy nhất.

3. Hệ Thống Phương Pháp và Công Cụ Nghiên Cứu của Quantitative Researcher

• Thống kê: Ví dụ như phân tích hồi quy để tìm mối quan hệ giữa các biến, hoặc các mô hình chuỗi thời gian (ARMA, GARCH) để dự đoán sự biến động của thị trường.

• Học máy (Machine Learning): Từ những thuật toán cơ bản như hồi quy tuyến tính, phân loại đến các mô hình phức tạp hơn như học không giám sát và học sâu (deep learning). Các thuật toán này giúp họ tìm ra các mẫu hình ẩn (hidden pattern) trong dữ liệu mà con người khó nhận diện, cũng như không nhìn thấy trên biểu đồ giá.
   
  • Ví dụ: Một thuật toán máy học có thể phát hiện ra mẫu hình rằng mỗi khi khối lượng giao dịch của một cổ phiếu tăng đột biến cùng với một tin tức tích cực từ mạng xã hội, xác suất giá cổ phiếu đó tăng vào ngày hôm sau sẽ là 70%.
   

4. Môi trường làm việc và Vai trò trong tổ chức

Nghiên cứu viên định lượng có thể tìm thấy môi trường làm việc lý tưởng tại nhiều tổ chức tài chính lớn.

• Các Quỹ đầu tư phòng hộ (Hedge Funds): Đây là nơi họ đóng vai trò trung tâm, trực tiếp phát triển Alpha và mang lại lợi nhuận cho quỹ. Những cái tên nổi tiếng như Renaissance Technologies hay Citadel chính là những ví dụ điển hình.

 

• Các Công ty Fintech: Ở đây, họ sử dụng các mô hình định lượng để phát triển những sản phẩm tài chính mới, từ robot tư vấn (robo-advisor) cho đến các nền tảng cho vay ngang hàng.

 

• Các ngân hàng đầu tư lớn: Họ thường làm việc trong bộ phận R&D (Nghiên cứu và Phát triển), nơi họ có thể tập trung vào những dự án dài hạn, nghiên cứu các mô hình định giá phức tạp hoặc tối ưu hóa các quy trình giao dịch.

 

Trong một tổ chức, họ thường xuyên hợp tác với các Quant dev (lập trình viên định lượng) để chuyển hóa mô hình thành mã nguồn, với các nhà giao dịch để xác thực tính thực tế của chiến lược giao dịch và với các nhà quản lý rủi ro để đảm bảo mô hình tuân thủ quy định.

 

5. Giữa Lý Tưởng và Thực Tế: Động Lực và Thách Thức Của Nghiên cứu viên Định lượng

Con đường trở thành một nghiên cứu viên định lượng không hề trải hoa hồng. Động lực chính đến từ việc giải quyết những bài toán phức tạp, sự đổi mới không ngừng và tất nhiên, cả uy tín cùng với thu nhập hấp dẫn. Tuy nhiên, họ cũng phải đối mặt với nhiều thách thức:

 

• Vấn đề về dữ liệu: Dữ liệu thị trường thường "ồn ào", không đầy đủ, hoặc chứa đựng các sai lệch (bias), gây khó khăn cho việc xây dựng mô hình.

 

• Hiện tượng overfitting: Đây là nỗi ám ảnh của mọi nhà nghiên cứu. Mô hình quá khớp với dữ liệu trong quá khứ có thể thất bại thảm hại khi hoạt động trong môi trường thị trường thực.

 

• Khoảng cách thực thi (Execution Gap): Một chiến lược giao dịch có thể hoạt động hoàn hảo trên lý thuyết nhưng lại không hiệu quả trong thực tế do chi phí giao dịch, tốc độ thực thi, và các yếu tố ngoại lai.

 

• Áp lực: Sức ép phải tạo ra kết quả trong môi trường cạnh tranh cao là vô cùng lớn. Việc các mô hình có thể thất bại cũng là một áp lực tâm lý không nhỏ.

 

6. Bối Cảnh Việt Nam: Cơ Hội và Thách Thức Cho Quantitative Researcher

Vậy, bức tranh nghề Nghiên cứu viên định lượng tại Việt Nam hiện nay như thế nào? Đây vẫn là một lĩnh vực khá mới mẻ, nhưng chúng tôi có thể khẳng định tiềm năng là rất lớn. Khác với các trung tâm tài chính lớn trên thế giới, nghề Quant researcher ở Việt Nam chủ yếu tập trung vào các vị trí Junior Analyst hoặc Research Associate.

 

Về học vấn, để trở thành một Nghiên cứu viên định lượng ở cấp độ Junior, một tấm bằng Cử nhân trong các ngành Toán học, Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Tài chính, hoặc Khoa học Dữ liệu là điều kiện tiên quyết. Tuy nhiên, những bạn đạt giải thưởng quốc tế các lĩnh vực về toán, khoa học máy tính, hoặc bằng Thạc sĩ, Tiến sĩ sẽ có lợi thế vượt trội, đặc biệt trong việc giải quyết các bài toán phức tạp và xây dựng các phương pháp nghiên cứu chuyên sâu hơn.

 

Nhu cầu về nhân sự định lượng đang tăng dần, chủ yếu đến từ các Quỹ đầu tư trong nước và đặc biệt là các Công ty Fintech. Các Công ty Fintech này đang xây dựng bộ phận R&D để phát triển những sản phẩm tài chính thế hệ mới, từ mô hình chấm điểm tín dụng tự động đến các công cụ quản lý tài sản dựa trên AI, và một số là bot giao dịch tự động. Một biến thể mới của vai trò này, "AI Quantitative Researcher", cũng đang dần xuất hiện, tập trung vào việc sử dụng các mô hình học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích tâm lý thị trường từ tin tức và mạng xã hội.

 

Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng nhiều Quant Researcher làm việc trong các team nhỏ, đa nhiệm: vừa nghiên cứu mô hình, vừa lập trình kiểm thử, vừa phải tự học về tài chính, đôi khi đảm nhiệm cả phân tích rủi ro. Khác với nước ngoài, số lượng mentor hoặc quản lý chuyên sâu còn ít, môi trường tự học/tự xây dựng giải pháp là chủ đạo. Theo quan sát của chúng tôi, đây vừa là thách thức, vừa là cơ hội lớn để các tài năng trẻ phát triển một bộ kỹ năng toàn diện và có khả năng giải quyết vấn đề một cách độc lập – một tố chất cực kỳ giá trị.

 

Dù số lượng vị trí chính thức còn hạn chế, các bạn trẻ có thể tự mình xây dựng kinh nghiệm thông qua các dự án cá nhân, tham gia các cuộc thi cho nghiên cứu viên tài chính (ví dụ như trên Kaggle, hay về Olympic chứng khoán của DNSE) và học hỏi từ các cộng đồng trực tuyến như Quant & AI Việt Nam - Đầu tư định lượng. Nhìn chung, tương lai cho nghề nghiên cứu viên định lượng tại Việt Nam là rất hứa hẹn và đang mở ra nhiều cơ hội cho những ai đam mê công nghệ và tài chính.

 

7. Kết Luận: Người Kiến Tạo Lợi Thế Cạnh Tranh

Nghiên cứu viên định lượng là những kiến trúc sư của chiến lược đầu tư hiện đại. Họ là sự giao thoa giữa tư duy khoa học chặt chẽ, năng lực lập trình và sự nhạy bén về tài chính. Vai trò của họ không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu, mà là kiến tạo ra Alpha – nguồn lợi nhuận dựa trên trí tuệ và sự đổi mới.

 

Đây là một lĩnh vực đầy thách thức, đòi hỏi sự kiên trì và học hỏi không ngừng. Tuy nhiên, với những ai đam mê giải quyết các bài toán hóc búa và muốn dùng năng lực của mình để tạo ra tác động thực sự trên thị trường, đây chắc chắn là một con đường sự nghiệp vô cùng xứng đáng để theo đuổi.