Dưới đây là bản dịch tiếng Việt của văn bản, với các từ viết tắt và thuật ngữ được dịch như hướng dẫn: Nếu phản ứng của bạn khi đọc đến điều 8 là "Haha, tôi sẽ không làm những điều này", thì rất có thể bạn cần phải giảm ngay 1/3 rủi ro của mình. Bài học thứ nhất: Hiểu rõ mức rút lui tối đa của danh mục đầu tư tổng thể của bạn Bước đầu tiên trong quản lý rủi ro là hiểu toàn diện về mức rút lui tối đa (Drawdown) mà danh mục đầu tư của bạn có thể đối mặt. Cụ thể, bạn nên tổng hợp tất cả các vị thế đầu tư của mình, chuyển đổi thành chuỗi lợi nhuận tổng thể, và phân tích mức rút lui theo các chiều sau: A. Mức rút lui tối đa từ đỉnh đến đáy (Peak to Trough Drawdown). B. Mức rút lui trong từng giao dịch, đặc biệt là rút lui qua đêm (Session Level Drawdown, rất quan trọng đối với đầu tư cổ phiếu vì bạn không thể bán ra vào ban đêm). C. Mức rút lui hàng ngày (Daily Drawdown). D. Mức rút lui hàng tháng (Monthly Drawdown). Khi thực hiện các phân tích này, hãy giữ trung lập, không xem xét bất kỳ yếu tố thị trường cụ thể nào. Bạn nên phân tích dữ liệu rút lui trong 1 năm và 10 năm qua. Tuy nhiên, danh mục đầu tư của bạn có thể có một số công cụ không có dữ liệu giá 10 năm. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể xây dựng ma trận lợi nhuận và chọn công cụ đại diện. Ví dụ, đối với công cụ có lịch sử ngắn như Hyperliquid, bạn có thể chọn XRP làm công cụ đại diện vì nó có dữ liệu từ năm 2015. Một câu hỏi quan trọng trong đầu tư hoặc giao dịch là: Có khả năng xảy ra tổn thất vượt quá phạm vi dự kiến không? Bạn cần giả định rằng biến động thực tế của thị trường có thể vượt quá giá trị mô phỏng của bạn, vì thị trường thường vượt quá giới hạn của dữ liệu lịch sử. Mức rút lui tối đa = Max (3 lần mức tổn thất tối đa trong 1 năm qua, 1,5 lần mức tổn thất tối đa trong 10 năm qua). Lưu ý quan trọng: Khi tính toán các mức rút lui này, bạn cần loại trừ lợi thế của chiến lược, chỉ tính toán tổn thất của công cụ bản thân, chứ không phải dựa trên tổn thất do rút lui. Chỉ số then chốt để đánh giá hiệu quả quản lý rủi ro là: Tỷ lệ phần trăm lợi nhuận hàng tháng so với mức rút lui tối đa. Ngược lại, Tỷ lệ Sharpe không phù hợp để đo lường rủi ro thực tế, vì nó không phản ánh được các tình huống thực tế (ví dụ như bạn có thể sụp đổ và chuyển sang làm kế toán do tổn thất lớn). Bài học thứ hai: Hiểu rõ mức độ phơi bày của bạn với các Beta chủ chốt của thị trường Trong quản lý rủi ro, việc hiểu mối tương quan giữa danh mục đầu tư của bạn và thị trường (tức là mức độ phơi bày Beta) là rất quan trọng. Dưới đây là một số loại phơi bày Beta thị trường điển hình: Thị trường tài chính truyền thống (TradFi): - Chỉ số S&P 500 (SPY) - Chỉ số Russell 2000 (IWM) - Chỉ số Nasdaq (QQQ) - Dầu (USO) - Vàng (GLD) - Chỉ số thị trường Trung Quốc (FXI) - Chỉ số thị trường Châu Âu (VGK) - Chỉ số đô la Mỹ (DXY) - Trái phiếu Chính phủ Mỹ (IEF) Thị trường tiền điện tử (Crypto): - Ethereum (ETH) - Bitcoin (BTC) - 50 altcoin hàng đầu (không bao gồm ETH và BTC) Hầu hết các chiến lược đầu tư không có chiến lược định thời thị trường rõ ràng đối với các phơi bày Beta thị trường này. Do đó, các rủi ro này nên được giảm thiểu xuống mức 0. Thường thì cách hiệu quả nhất là sử dụng các công cụ hợp đồng tương lai, vì chúng có chi phí tài trợ thấp hơn và yêu cầu ít hơn đối với bảng cân đối kế toán. Quy tắc đơn giản: Hiểu rõ tất cả các rủi ro của bạn. Nếu có rủi ro không chắc chắn, hãy cố gắng phòng ngừa bằng cách đối phó. Bài học thứ ba: Hiểu rõ mức độ phơi bày của bạn với các yếu tố then chốt Trong đầu tư, mức độ phơi bày với các yếu tố (factor exposure) là mức độ mà danh mục đầu tư của bạn bị ảnh hưởng bởi các yếu tố cụ thể của thị trường. Dưới đây là một số yếu tố phổ biến: - Yếu tố động lực (Momentum): Tập trung vào xu hướng giá, mua tài sản đang tăng, bán tài sản đang giảm. - Yếu tố giá trị (Value): Đầu tư vào tài sản bị định giá thấp, ví dụ như cổ phiếu có tỷ lệ P/E thấp. - Yếu tố tăng trưởng (Growth): Đầu tư vào tài sản có tốc độ tăng trưởng doanh thu hoặc lợi nhuận nhanh. - Yếu tố mang lại lãi suất (Carry): Đầu tư vào tài sản có thu nhập cao bằng cách vay với chi phí thấp. Các yếu tố này khó nắm bắt trong thực tế. Ví dụ, bạn có thể tiếp cận yếu tố động lực của chỉ số S&P 500 thông qua một quỹ ETF (như MTUM), nhưng thực tế điều này có nghĩa là chiến lược của bạn có thể có xu hướng "mua khi giá tăng, bán khi giá giảm". Điều này đặc biệt phức tạp vì trong các chiến lược xu hướng, bạn có thể cố ý chấp nhận một số rủi ro yếu tố. Một số chỉ số hiệu quả để đo lường mức độ phơi bày với các yếu tố bao gồm: - Điểm Z trung bình của giá (đo lường vị trí tương đối của giá). - Tỷ số P/E trung bình (hoặc chỉ số tương đương) của các phần không phải là chiến lược giá trị. - Tốc độ tăng trưởng doanh thu trung bình (hoặc tăng trưởng chi phí) của các phần không phải là chiến lược tăng trưởng. - Tỷ suất lợi nhuận trung bình của danh mục (nếu ở mức hai con số, có thể có nghĩa là bạn chấp nhận rủi ro yếu tố mang lại lãi suất cao). Trên thị trường tiền điện tử, yếu tố động lực thường trở nên vô hiệu do quá nhiều nhà đầu tư sử dụng các chiến lược tương tự, dẫn đến việc gia tăng rủi ro tiềm ẩn. Trên thị trường ngoại hối, các chiến lược mang lại lãi suất (như giao dịch mang lãi) cũng có vấn đề tương tự, với rủi ro càng cao khi lợi nhuận càng lớn. Bài học thứ tư: Điều chỉnh kích thước vị thế dựa trên biến động ngầm định, hoặc thiết lập các tham số kích thước vị thế cụ thể cho các điều kiện thị trường khác nhau Trong quản lý rủi ro, việc sử dụng biến động ngầm định (Implied Volatility) thay vì biến động thực hiện (Realized Volatility) để điều chỉnh kích thước vị thế có thể giúp bạn ứng phó tốt hơn với sự không chắc chắn của thị trường. Ví dụ, khi có báo cáo tài chính hoặc bầu cử sắp diễn ra, biến động ngầm định thường phản ánh tốt hơn kỳ vọng của thị trường. Một công thức điều chỉnh đơn giản là: (Biến động ngầm định / Biến động thực hiện 12 tháng qua) x Mức rút lui tối đa 3 năm qua = Giả định mức rút lui tối đa cho mỗi công cụ Dựa trên công thức này, hãy thiết lập một giới hạn mức rút lui tối đa rõ ràng cho mỗi công cụ. Nếu một công cụ không có dữ liệu về biến động ngầm định, điều này có thể cho thấy tính thanh khoản của nó không đủ, cần phải đặc biệt chú ý. Bài học thứ năm: Cảnh giác với chi phí tác động do thiếu thanh khoản (rủi ro thanh khoản) Trên các thị trường có thanh khoản kém, chi phí giao dịch có thể tăng đáng kể. Một nguyên tắc cơ bản là: Không bao giờ giả định bạn có thể bán ra hơn 1% khối lượng giao dịch hàng ngày mà không ảnh hưởng đáng kể đến giá. Nếu thị trường trở nên không thanh khoản, bạn có thể mất nhiều ngày để thanh lý hoàn toàn vị thế. Ví dụ, nếu vị thế của bạn chiếm 10% khối lượng giao dịch hàng ngày, bạn có thể mất 10 ngày để hoàn tất việc thanh lý. Để tránh tình huống này, bạn nên tránh nắm giữ vị thế vượt quá 1% khối lượng giao dịch hàng ngày. Nếu không thể tránh, khi mô hình hóa mức tổn thất tối đa, bạn nên giả định rằng mỗi khi mức rút lui của công cụ tăng thêm 1%, rủi ro sẽ tăng gấp đôi (mặc dù có vẻ bảo thủ, nhưng giả định này rất quan trọng trong thực tế). Bài học thứ sáu: Xác định "rủi ro duy nhất có thể khiến tôi sụp đổ" và quản lý rủi ro định tính Mặc dù các phương pháp trên chủ yếu là phân tích định lượng, quản lý rủi ro cũng cần có sự đánh giá định tính và tầm nhìn trước. Bất cứ lúc nào, danh mục đầu tư của chúng ta cũng có thể đối mặt với các phơi bày yếu tố ẩn. Ví dụ, nhà đầu tư hiện đang nắm giữ vị thế long USDCAD có thể phải đối mặt với rủi ro liên quan đến các biện pháp thuế quan của ông Trump. Những rủi ro này thường không thể được bắt bởi biến động lịch sử, vì các sự kiện tin tức thay đổi quá nhanh. Một thói quen quản lý rủi ro tốt là thường xuyên t

Thực tế, hầu hết các khoản lỗ lớn trong lịch sử không đặc biệt bất ngờ trong khoảng thời gian vài tuần. Ví dụ, trong "Taper Tantrum", thị trường đã nhận thức được các tài sản nhạy cảm với lãi suất có thể gặp vấn đề. Tương tự, trước khi bùng phát rủi ro COVID, nhiều dấu hiệu đã xuất hiện. Bằng cách nhận diện sớm những rủi ro này, chúng ta có thể bảo vệ tốt hơn danh mục đầu tư của mình.

Bài học thứ bảy: Xác định giới hạn rủi ro của bạn trong khuôn khổ quản lý rủi ro

Trước khi thực hiện bất kỳ khoản đầu tư hoặc đặt cược nào, bạn cần phải xác định rõ ràng các câu hỏi then chốt sau:

• Nội dung cụ thể của đặt cược là gì? Bạn cần phải rõ ràng về logic cốt lõi và mục tiêu của giao dịch này.

• Bạn sẵn sàng chịu tổn thất bao nhiêu? Hãy đặt ra một phạm vi tổn thất có thể chấp nhận được trước, tránh quyết định bị chi phối bởi cảm xúc.

• Làm thế nào để giảm thiểu rủi ro thị trường? Nếu thị trường diễn biến bất lợi, bạn có đủ chiến lược để kiểm soát rủi ro không?

• Bạn có thể rút khỏi giao dịch kịp thời không? Nếu giao dịch không thuận lợi với bạn, bạn có thể nhanh chóng đóng vị thế không? Bạn có cần phải giảm quy mô vị thế trước đó không?

• Kịch bản xấu nhất là gì? Hãy xác định các yếu tố rủi ro có thể dẫn đến tổn thất lớn và chuẩn bị ứng phó.

Ghi lại câu trả lời cho những câu hỏi này hoặc theo dõi chúng liên tục bằng một cách nào đó sẽ giúp bạn quản lý rủi ro rõ ràng hơn.

Bài học thứ tám: Phản ánh về hiệu quả quản lý rủi ro của bản thân

Trong quản lý rủi ro, việc duy trì nhận thức rõ ràng về hiệu suất của bản thân là rất quan trọng. Nếu phản ứng của bạn khi đọc đến đây là "Ha ha, tôi sẽ không làm những điều này" hoặc "Điều này có liên quan gì đến việc tôi gọi món hamburger ở Wendy's", thì rất có thể bạn cần phải ngay lập tức giảm 1/3 rủi ro, hoặc ngay từ đầu không nên chấp nhận những rủi ro này.

Hãy nhớ rằng, thực đơn của Wendy's có giá cả hợp lý và đơn giản - nếu bạn coi thị trường như Wendy's, thì quy mô vị thế của bạn cũng nên giữ ở mức rủi ro thấp, chứ không phải "đặt cược" xa xỉ như đi Ritz-Carlton.

Tất nhiên, tôi cũng hiểu rằng hầu hết mọi người sẽ không hoàn toàn làm theo những lời khuyên này. Tôi hoàn toàn hiểu rằng việc đăng tải những nội dung này có thể là vô ích, vì vậy bạn không cần phải nhắc lại điều đó cho tôi nữa.