Quay lại

Chuyên gia phân tích trình bày 6 công thức quỹ định lượng sử dụng trong thị trường dự đoán

Chọn chúng tôi trên Google
author avatar

Được viết bởi
Kamina Bashir

editor avatar

Được chỉnh sửa bởi
Harsh Notariya

18 Tháng 3 2026 23:39 ICT
  • Theo một nhà phân tích, các thị trường dự đoán như Polymarket đã trở thành "chiến trường của các quỹ định lượng".
  • Khối lượng giao dịch prediction market hàng tháng vượt 13,7 tỷ USD trong tháng 03/2024, tăng 599% so với cùng kỳ năm trước.
  • Sáu công thức từ định giá LMSR đến cập nhật Bayesian tạo lợi thế hệ thống.
Promo

Thị trường dự đoán đang tăng trưởng mạnh khi các trader, tổ chức tài chính và thậm chí cả Phố Wall đều tranh thủ để tận dụng làn sóng này.

Khối lượng giao dịch hàng tháng đã vượt 13.7 tỷ USD trong tháng 03/2024, tăng 599% so với cùng kỳ năm trước (1.96 tỷ USD), dẫn đầu bởi các “ông lớn” trong ngành như Polymarket và Kalshi.

Được tài trợ
Được tài trợ

6 công thức làm nên bí quyết giao dịch lượng hóa trên Polymarket

Trong một bài đăng gần đây, một chuyên gia phân tích cho rằng Polymarket đã phát triển vượt xa vai trò chỉ là nơi dành cho “người chơi may rủi.”

“Nền tảng này đang âm thầm trở thành ‘chiến trường’ cho các quỹ chuyên nghiệp, họ tận dụng lợi thế tương tự như trên các thị trường quyền chọn và hợp đồng tương lai,” theo bài viết chia sẻ.

Theo dõi chúng tôi trên X để cập nhật tin tức mới nhất

Bài viết này cũng chỉ ra sáu công thức chính mà các quỹ phòng hộ thường dùng để kiếm lợi nhuận đều đặn trên thị trường dự đoán. Đồng thời, các nhà đầu tư nhỏ lẻ vẫn có thể áp dụng một phần những chiến lược này để tăng khả năng chiến thắng của mình.

Logarithmic Market Scoring Rule (LMSR) là nền tảng cơ bản, được các chuyên gia định lượng mô hình hóa để dự đoán mức biến động của thị trường mỗi khi có giao dịch trước khi các nhà đầu tư chậm chân hơn kịp phản ứng.

Kelly Criterion giúp xác định quy mô giao dịch dựa trên tính toán xác suất, thay vì phán đoán cảm tính, để phân bổ tỷ lệ vốn hợp lý cho từng lệnh giao dịch.

Expected Value gap scanning xây dựng các mô hình xác suất độc lập, nhằm phát hiện ra những hợp đồng mà tỷ lệ cược đang bị chênh lệch lớn so với ước tính của trader—đủ lớn để bù đắp cả phí giao dịch.

Được tài trợ
Được tài trợ

KL-Divergence giúp phát hiện các bất thường thống kê giữa các thị trường liên quan, chẳng hạn như các ứng viên cạnh tranh trong chính trị, từ đó xây dựng các vị thế phòng ngừa rủi ro hiệu quả.

Bregman Projection nâng cao hơn bằng cách rà soát các sự kiện có nhiều kết quả phức tạp, tìm ra những điểm bất hợp lý về giá mà trader thủ công khó nhận diện hết quy mô lớn.

Bayesian Updating liên tục điều chỉnh lại các dự báo xác suất mỗi khi có thông tin mới, giúp các vị thế giao dịch luôn được cập nhật với biến động thị trường theo thời gian thực, thay vì dựa vào nhận định cũ.

Đăng ký kênh YouTube của chúng tôi để theo dõi những bình luận chuyên môn từ các lãnh đạo và phóng viên

Chuyên gia cũng chia sẻ một bản hướng dẫn cơ bản giúp “sao chép toàn bộ hệ thống này.”

  • Dữ liệu: Lấy quyền truy cập API từ Polygon để tải dữ liệu tỷ lệ và khối lượng giao dịch Polymarket theo thời gian thực.
  • Môi trường: Cài đặt Python với các thư viện cần thiết như numpy, scipy và cvxpy. Đây là các thư viện xử lý toán học cho sáu công thức trên.
  • Backtesting: Trước khi sử dụng tiền thật, hãy kiểm tra hệ thống trên dữ liệu quá khứ năm 2025 bằng cách kiểm thử theo trình tự thời gian (walk-forward), nhằm tránh trường hợp mô hình bị quá khớp dữ liệu (overfitting).
  • Triển khai: Đưa các đoạn mã giao dịch tự động lên Railway hoặc GitHub, thiết lập chạy định kỳ và gửi cảnh báo giao dịch về Telegram để bạn nhận thông báo kịp thời.
  • Kiểm soát rủi ro: Sử dụng Kelly phân số (fractional Kelly), không dùng hết toàn bộ Kelly để giảm quy mô giao dịch. Đặt mức cắt lỗ cứng khi thua lỗ đến 20% tổng vốn.

Bản hướng dẫn này trình bày các chiến lược định lượng bài bản cho thị trường dự đoán, nhưng mức hiệu quả vẫn phụ thuộc vào khâu thực thi. Điều kiện tiên quyết là phải dự đoán xác suất đúng, thị trường đủ thanh khoản và chi phí giao dịch thấp.

Trên thực tế, một số khó khăn như tốc độ thị trường, chất lượng dữ liệu, hay nguy cơ quá khớp mô hình vẫn có thể ảnh hưởng đến kết quả. Kết quả cuối cùng sẽ thay đổi tùy theo cách triển khai và điều kiện thị trường tại thời điểm đó.

Lưu ý: Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin, không phải là lời khuyên đầu tư.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm

Tất cả thông tin có trên trang web của chúng tôi được xuất bản với thiện chí và chỉ dành cho mục đích thông tin chung, phù hợp với nguyên tắc của Trust Project. Bất kỳ hành động nào người đọc thực hiện đối với thông tin được tìm thấy trên trang web của chúng tôi, họ cần phải đánh giá lại và hoàn toàn chịu rủi ro từ quyết định của chính họ. Vui lòng tham khảo Điều khoản và Điều kiện, Chính sách quyền riêng tư, và Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm của chúng tôi.

Được tài trợ
Được tài trợ