giả thuyết thị trường hiệu quả là gì

Giả thuyết thị trường hiệu quả cho rằng giá của một chứng khoán đã phản ánh toàn bộ thông tin hiện có về nó, khiến cho bất kỳ mô hình còn sót lại nào cũng quá nhỏ và tồn tại quá ngắn để có thể giao dịch có lợi nhuận sau khi trừ chi phí. Eugene Fama đã hệ thống hóa ý tưởng này thành ba dạng trong một bài báo tổng quan năm 1970: dạng yếu, dạng trung bình mạnh và dạng mạnh. Mỗi dạng đặt tên cho một nhóm thông tin khác nhau đã nằm trong giá, và mỗi dạng loại trừ một cách kiếm tiền khác nhau. Trang này nêu rõ ba dạng đó cấm điều gì, sau đó đo lường dạng yếu nhất trong số chúng dựa trên dữ liệu giá năm ngày của các cái tên quen thuộc trong suốt năm năm.

Ba dạng hiệu quả thị trường là gì?

Các dạng này lồng ghép vào nhau. Mọi điều mà dạng yếu khẳng định, dạng trung bình mạnh cũng khẳng định, và còn hơn thế nữa.

• Dạng yếu: giá quá khứ và khối lượng giao dịch quá khứ đã nằm trong giá hiện tại. Các mô hình biểu đồ, quy tắc xu hướng và bộ lọc động lượng chỉ được xây dựng từ lịch sử giá sẽ không mang lại lợi thế đáng tin cậy nào theo dạng này.
• Dạng trung bình mạnh: mọi thông tin công khai đều đã nằm trong giá, bao gồm báo cáo tài chính, hướng dẫn kinh doanh, phân tích của chuyên gia và các thông báo kinh tế. Đọc một tài liệu công khai sau khi nó được công bố không mang lại lợi thế nào theo dạng này, vì giá đã điều chỉnh trong khi mọi người khác cũng đang đọc cùng một tài liệu đó.
• Dạng mạnh: tất cả thông tin đều nằm trong giá, bao gồm cả thông tin nội bộ chưa công bố. Hầu như không ai bảo vệ dạng này. Luật giao dịch nội gián tồn tại dựa trên tiền đề rằng thông tin chưa công bố có giá trị thực sự.

Giả thuyết này là một tuyên bố về tính đáng tin cậy, không phải về sự hoàn hảo. Không ai cho rằng giá cả luôn đúng. Tuyên bố là các sai lệch khó xác định trước và khó khai thác sau khi đã trừ chi phí giao dịch.

Dạng yếu: liệu biến động hôm qua có dự đoán được hôm nay không?

Phép thử rõ ràng nhất cho dạng yếu là mối tương quan giữa lợi nhuận của một ngày và ngày tiếp theo. Một con số dương mạnh sẽ đánh dấu các xu hướng kéo dài. Một con số âm mạnh sẽ đánh dấu các đợt phục hồi đáng tin cậy. Cả hai đều có thể giao dịch được. Biểu đồ dưới đây đo lường tự tương quan độ trễ một bậc của lợi nhuận hàng ngày cho mười hai cái tên quen thuộc trong năm năm từ tháng 7 năm 2021 đến tháng 6 năm 2026.

WITH daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','KO','JNJ','XOM','JPM','WMT','NVDA','TSLA','PG','HD')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2021-07-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
returns AS (
    SELECT ticker, dt,
           close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM daily
),
paired AS (
    SELECT ticker, ret,
           lagInFrame(ret) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) AS prev_ret
    FROM returns
    WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
)
SELECT ticker,
       count() AS trading_days,
       round(corr(ret, prev_ret), 3) AS lag1_autocorrelation,
       round(abs(corr(ret, prev_ret)), 3) AS abs_autocorrelation
FROM paired
WHERE prev_ret IS NOT NULL
GROUP BY ticker
ORDER BY abs_autocorrelation DESC

Giá trị tuyệt đối lớn nhất thuộc về WMT ở mức 0.057, và giá trị nhỏ nhất thuộc về KO ở mức -0.005. Mọi cái tên trong tập hợp đều nằm trong khoảng vài phần trăm của 0 trong suốt khoảng 1252 ngày giao dịch mỗi cái. Một mối tương quan có độ lớn như vậy chỉ giải thích được dưới một phần trăm sự biến động của lợi nhuận ngày hôm sau. Dấu hiệu thay đổi luân phiên giữa mười hai cái tên mà không có bất kỳ mô hình nào có thể nhận ra sau khi kiểm tra, đó chính xác là điều mà dạng yếu tuyên bố nó sẽ làm.

Điều gì xảy ra sau một biến động lớn trong một ngày?

Một mối tương quan là giá trị trung bình của mọi phiên giao dịch, và giá trị trung bình có thể che giấu hành vi ở các điểm ngoại biên. Việc phân loại mỗi ngày trong cùng một mẫu theo biến động của ngày trước đó, sau đó đo lường những gì ngày tiếp theo đã làm, sẽ kiểm tra xem liệu các phiên giao dịch cực đoan có hành xử khác với các phiên thông thường hay không.

WITH daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','KO','JNJ','XOM','JPM','WMT','NVDA','TSLA','PG','HD')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2021-07-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
returns AS (
    SELECT ticker, dt,
           close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM daily
),
paired AS (
    SELECT ticker, ret * 100 AS ret_pct,
           lagInFrame(ret) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) * 100 AS prev_pct
    FROM returns
    WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
)
SELECT multiIf(prev_pct <= -3, '1. down 3% or more',
               prev_pct <= -1, '2. down 1 to 3%',
               prev_pct < 1,  '3. flat, within 1%',
               prev_pct < 3,  '4. up 1 to 3%',
               '5. up 3% or more') AS prior_day_move,
       count() AS observations,
       round(median(ret_pct), 3) AS next_day_median_pct,
       round(100 * countIf(ret_pct > 0) / count(), 1) AS next_day_up_share_pct
FROM paired
WHERE prev_pct IS NOT NULL
GROUP BY prior_day_move
ORDER BY prior_day_move

Nhóm thấp nhất, các phiên giao dịch xảy ra sau một biến động 1. down 3% or more, có ngày tăng điểm 52.9% thời gian trong số 664 quan sát. Nhóm cao nhất, sau một biến động 5. up 3% or more, có ngày tăng điểm 53.9% thời gian. Nhóm trung bình thông thường, 3. flat, within 1%, đạt mức 53.1%. Cả năm nhóm đều nằm trong khoảng vài điểm của một lần tung đồng xu, và lợi nhuận trung vị của ngày tiếp theo trong mọi nhóm chỉ là một phần nhỏ của một phần trăm: 0.175% sau những đợt giảm mạnh nhất, 0.186% sau những đợt tăng mạnh nhất.

Một quy tắc mua vào sau khi giảm 3% và một quy tắc mua vào sau khi tăng 3% sẽ gặp phải sự phân bổ ngày tiếp theo gần như giống hệt nhau. Khoảng cách giữa các nhóm nhỏ hơn chênh lệch giá mua-bán (bid-ask spread) điển hình cộng với hoa hồng cho một lệnh giao dịch bán lẻ, đó là hình thức thực tế mà dạng yếu thể hiện: mô hình phải lớn hơn chi phí giao dịch nó thì mới được coi là một lợi thế.

Dạng trung bình mạnh: bằng chứng từ thành tích chọn cổ phiếu

Bằng chứng thường được trích dẫn nhất cho dạng trung bình mạnh không phải là một mối tương quan. Đó là phát hiện lâu dài rằng phần lớn các danh mục đầu tư chủ động hoạt động kém hơn một chỉ số đơn giản trong các khung thời gian nhiều năm. Một phiên bản đơn giản của phép tính đó nằm trong một rổ các công ty Mỹ lớn, được theo dõi rộng rãi, được đo lường hàng năm so với quỹ bám theo S&P 500.

WITH daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','GOOGL','META','TSLA','JPM','XOM','JNJ','WMT','PG','KO','PEP','HD','MRK','LLY','COST','CVX','ORCL','CSCO','INTC','VZ','MCD','NKE','DIS','CAT','HON','TXN','AMD','NFLX','MO','LMT','UNH')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2021-01-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2025-12-31')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
per_year AS (
    SELECT ticker, toYear(dt) AS yr,
           argMin(close_px, dt) AS first_px,
           argMax(close_px, dt) AS last_px
    FROM daily
    GROUP BY ticker, yr
),
perf AS (
    SELECT yr, ticker, (last_px / first_px - 1) * 100 AS ret_pct FROM per_year
),
bench AS (
    SELECT yr, ret_pct AS index_pct FROM perf WHERE ticker = 'SPY'
)
SELECT toString(perf.yr) AS year,
       round(any(bench.index_pct), 1) AS index_return_pct,
       round(median(perf.ret_pct), 1) AS median_stock_return_pct,
       countIf(perf.ticker != 'SPY') AS stocks_measured,
       round(100 * countIf(perf.ticker != 'SPY' AND perf.ret_pct > bench.index_pct)
             / countIf(perf.ticker != 'SPY'), 1) AS pct_beating_index
FROM perf
INNER JOIN bench ON perf.yr = bench.yr
GROUP BY perf.yr
ORDER BY perf.yr

Trong số 5 năm dương lịch được đo lường, ít hơn một nửa trong số 34 cái tên đã vượt qua chỉ số trong bốn năm đó. Tỷ lệ này dao động từ 32.4% vào năm 2024 lên đến 58.8% vào năm 2022, năm giảm điểm duy nhất trong khung thời gian, khi chỉ số đạt lợi nhuận -20% so với mức trung vị của các cái tên là -13.3%. Vào năm 2024, chỉ số đạt lợi nhuận 24% trong khi mức trung vị của các cái tên trong rổ đạt 12.7%.

Không điều nào trong số này chứng minh được dạng trung bình mạnh. Một rổ các cổ phiếu vốn hóa lớn không phải là toàn bộ thị trường, một quỹ bám theo không phải là mọi điểm chuẩn, và năm năm là một mẫu ngắn. Điều nó cho thấy là phép tính khiến cho giả thuyết này khó bị gạt bỏ. Một chỉ số là bình quân gia quyền của chính các thành viên của nó, điều này khiến cho việc vượt qua nó về mặt cấu trúc là một kết quả thiểu số, và chi phí nghiên cứu và giao dịch để cố gắng làm điều đó sẽ lấy đi từ phần của thiểu số đó. Một góc nhìn liên quan về mức độ chênh lệch của lợi nhuận các thành viên này xuất hiện trong khoảng cách hàng năm giữa cột chỉ số và cột trung vị ở trên.

Nghịch lý trung tâm

Sanford Grossman và Joseph Stiglitz đã đưa ra phản đối sắc bén nhất vào năm 1980, và đó là một phản đối đáng được trình bày một cách trung thực. Thông tin rất tốn kém để thu thập. Nếu giá đã chứa đựng tất cả thông tin, sẽ không ai trả tiền để thu thập bất kỳ thông tin nào, và việc thu thập đó chính là cơ chế đưa thông tin vào giá. Một thị trường hoàn toàn hiệu quả không thể ở trạng thái cân bằng. Điều có thể tồn tại là một thị trường hiệu quả đủ để lợi nhuận từ nghiên cứu gần như bù đắp được chi phí nghiên cứu.

Phiên bản yếu hơn đó là phiên bản mà hầu hết các học viên sử dụng, và nó phù hợp với dữ liệu trên tốt hơn so với phiên bản tuyệt đối. Nó mô tả một thị trường nơi các lợi thế tồn tại, vẫn còn nhỏ, và bị cạnh tranh loại bỏ với tốc độ của dòng tiền đang săn lùng chúng.

Các bất thường đã được ghi nhận tồn tại song song với giả thuyết hơn là phá hủy nó. Bất thường biến động thấp là một trong những bất thường được đo lường tốt nhất: các cổ phiếu ổn định hơn trong lịch sử đã theo kịp các cổ phiếu biến động mạnh hơn với một phần rủi ro, một mô hình mà mô hình rủi ro-lợi nhuận tiêu chuẩn không dung nạp được. Các hiệu ứng động lượng, giá trị và công ty nhỏ có lịch sử tương tự. Mỗi hiệu ứng được đo lường trong nhiều thập kỷ, mỗi hiệu ứng có những giai đoạn dài biến mất, và một số thu hẹp lại sau khi được công bố.

Giả thuyết có ý nghĩa gì đối với người đọc

Cách đọc thực tế là hẹp, và nó không phải là một dự báo về bất kỳ thị trường nào. Theo bất kỳ phiên bản nào của giả thuyết, các yếu tố đầu vào mà một nhà đầu tư thực sự kiểm soát được là chi phí, thuế, đa dạng hóa và hành vi, và không yếu tố nào trong bốn yếu tố đó yêu cầu phải dự đoán bất cứ điều gì. Một khoản phí cộng dồn vào danh mục đầu tư theo cùng một phép tính mà lợi nhuận cộng dồn cho nó.

Hai thói quen phù hợp với khuôn khổ này mà không yêu cầu ai phải dự báo. Đầu tư trung bình chi phí bằng đô la là một quy tắc về lịch trình hơn là một dự đoán, đó là một phần lý do tại sao nó tồn tại trong một thị trường nơi việc dự đoán rất khó khăn. Và tính khí đằng sau mua vào khi người khác đang sợ hãi là một quy tắc về hành vi của chính nhà đầu tư, không phải là một tuyên bố về nơi giá sẽ đi tiếp theo.

Giả thuyết cũng đưa ra một tiêu chuẩn để đánh giá các tuyên bố về chiến lược. Bất kỳ mô hình nào có vẻ có lợi nhuận trên giấy tờ đều phải vượt qua chi phí giao dịch, thuế và sự thiên lệch sống sót được xây dựng trong quá trình backtest trước khi nó được coi là một lợi thế. Hầu hết không vượt qua được rào cản đó. Những cái vượt qua được có xu hướng nhỏ, và chúng có xu hướng thu hẹp lại khi có thêm nhiều vốn đổ vào.

Câu hỏi thường gặp

Ba dạng của giả thuyết thị trường hiệu quả là gì?

Dạng yếu cho rằng giá và khối lượng quá khứ đã nằm trong giá, loại trừ các lợi thế chỉ từ lịch sử biểu đồ. Dạng trung bình mạnh cho rằng mọi thông tin công khai đã nằm trong giá. Dạng mạnh cho rằng thông tin nội bộ cũng nằm trong giá, và đây là dạng hầu như không ai bảo vệ.

Giả thuyết thị trường hiệu quả có nghĩa là giá cổ phiếu luôn đúng không?

Không. Nó cho rằng các định giá sai rất khó xác định trước và khó nắm bắt sau khi trừ chi phí, chứ không phải là chúng không bao giờ xảy ra. Bong bóng và sụp đổ tương thích với giả thuyết này miễn là một nhà đầu tư không thể khai thác chúng một cách đáng tin cậy vào thời điểm đó.

Ai đã đưa ra giả thuyết thị trường hiệu quả?

Eugene Fama đã đặt ra khuôn khổ ba dạng trong một bài báo tổng quan năm 1970 và chia sẻ Giải thưởng Tưởng niệm Nobel về Khoa học Kinh tế năm 2013. Nguồn gốc toán học có từ xa hơn, từ công trình năm 1900 của Louis Bachelier về tính ngẫu nhiên của giá và bài báo năm 1965 của Paul Samuelson về giá được dự đoán đúng đắn.

Lời chỉ trích mạnh mẽ nhất đối với giả thuyết thị trường hiệu quả là gì?

Nghịch lý Grossman-Stiglitz năm 1980: nếu giá đã chứa đựng mọi mẩu thông tin, sẽ không ai được trả tiền để thu thập thông tin, và việc thu thập là thứ đưa thông tin vào giá. Nghiên cứu hành vi bổ sung thêm một luồng chỉ trích thứ hai về các sai lầm đầu tư đã được ghi nhận và dai dẳng.

Có ai có thể đánh bại thị trường không?

Một số nhà đầu tư và quỹ đã có thành tích dài hạn vượt trội so với điểm chuẩn của họ. Giả thuyết không cấm kết quả đó; nó lập luận rằng việc tách biệt kỹ năng khỏi may mắn đòi hỏi nhiều dữ liệu hơn nhiều so với hầu hết các thành tích có, và rằng đồng đô la trung bình trong quản lý chủ động vẫn hoạt động kém hơn sau khi trừ phí.

Mọi biểu đồ trên đều là một truy vấn được lưu trữ với mã SQL kèm theo. Hãy mở một biểu đồ để kiểm tra phép tính, hoặc chạy cùng một phép thử tự tương quan trên các cái tên bạn theo dõi trên terminal Strasmore.