Giả thuyết thị trường hiệu quả là gì?

Giả thuyết thị trường hiệu quả cho rằng giá của một chứng khoán đã phản ánh thông tin hiện có về chứng khoán đó. Vì vậy, mọi mô hình còn lại đều quá nhỏ và tồn tại quá ngắn để có thể giao dịch có lãi sau khi trừ chi phí. Eugene Fama hệ thống hóa ý tưởng này thành ba dạng trong một bài tổng quan năm 1970: dạng yếu, dạng bán mạnh và dạng mạnh. Mỗi dạng xác định một nhóm thông tin khác nhau đã nằm trong giá, đồng thời loại trừ một cách kiếm lời khác nhau. Trang này trình bày những gì ba dạng hiệu quả thị trường bác bỏ, sau đó kiểm định dạng yếu nhất bằng dữ liệu giá hằng ngày trong năm năm của các doanh nghiệp quen thuộc với hộ gia đình.

Ba dạng hiệu quả thị trường là gì?

Các dạng này bao hàm lẫn nhau. Mọi điều dạng yếu khẳng định cũng được dạng bán mạnh khẳng định, cùng với nhiều nội dung khác.

• 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 dựa trên lịch sử giá không tạo ra lợi thế đáng tin cậy theo dạng này.
• Dạng bán mạnh: mọi thông tin công khai đều đã nằm trong giá, bao gồm báo cáo, hướng dẫn kinh doanh, ghi chú của chuyên viên phân tích và các công bố kinh tế. Đọc một tài liệu công khai sau khi tài liệu được công bố không tạo ra lợi thế theo dạng này, vì giá đã điều chỉnh trong lúc những người khác cũng đọc cùng tài liệu đó.
• Dạng mạnh: mọi thông tin đều nằm trong giá, kể cả thông tin nội bộ. Hầu như không ai bảo vệ dạng này. Luật giao dịch nội gián tồn tại dựa trên tiền đề rằng thông tin chưa công khai có giá trị tiền bạc thực tế.

Giả thuyết này nói về tính đáng tin cậy, không phải sự hoàn hảo. Không ai cho rằng giá luôn đúng. Lập luận là các sai lệch rất khó được nhận diện trước và khó khai thác sau khi trừ chi phí giao dịch.

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

Cách kiểm định rõ ràng nhất đối với dạng yếu là đo tương quan giữa lợi suất của một ngày và lợi suất của ngày kế tiếp. Một giá trị dương lớn sẽ cho thấy các xu hướng kéo dài. Một giá trị âm lớn sẽ cho thấy các đợt hồi quy đáng tin cậy. Cả hai đều có thể giao dịch. Bảng dưới đây đo tự tương quan trễ một của lợi suất hằng ngày đối với mười hai doanh nghiệp quen thuộc với hộ gia đình 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 lớn nhất xét theo trị tuyệt đối thuộc về WMT ở mức 0.057, còn giá trị nhỏ nhất thuộc về KO ở mức -0.005. Mọi mã trong tập dữ liệu đều nằm trong phạm vi vài phần trăm quanh mức zero qua khoảng 1252 phiên giao dịch. Một tương quan ở quy mô đó giải thích thấp hơn nhiều so với một phần trăm biến động của lợi suất ngày kế tiếp. Dấu của tương quan thay đổi giữa mười hai mã mà không có mô hình nào đứng vững khi kiểm tra, đúng với điều dạng yếu dự đoán.

Điều gì xảy ra sau một phiên biến động mạnh?

Tương quan là mức trung bình của tất cả các phiên, và mức trung bình có thể che khuất hành vi ở các cực trị. Việc phân loại từng ngày trong cùng mẫu theo biến động của ngày trước đó, sau đó đo diễn biến của ngày kế tiếp, cho biết liệu các phiên cực đoan có khác những 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, gồm các phiên diễn ra sau một biến động 1. down 3% or more, được tiếp nối bằng một ngày tăng trong 52.9% số trường hợp trên 664 quan sát. Nhóm cao nhất, sau một biến động 5. up 3% or more, được tiếp nối bằng một ngày tăng trong 53.9% số trường hợp. Nhóm giữa thông thường, 3. flat, within 1%, đạt 53.1%. Cả năm nhóm đều nằm trong phạm vi vài điểm phần trăm quanh xác suất tương đương ngửa hoặc sấp, và lợi suất trung vị của ngày kế tiếp trong mọi nhóm đều chỉ bằng một phần nhỏ của một phần trăm: 0.175% sau các đợt giảm mạnh nhất và 0.186% sau các đợt tăng mạnh nhất.

Một quy tắc mua sau khi giá giảm 3% và một quy tắc mua sau khi giá tăng 3% sẽ có phân phối diễn biến ngày kế tiếp gần như giống nhau. Khoảng cách giữa các nhóm nhỏ hơn tổng của spread bid-ask thông thường và commission đối với một lệnh quy mô bán lẻ. Đây là biểu hiện thực tế của dạng yếu: mô hình phải lớn hơn chi phí giao dịch thì mới có thể được xem là một lợi thế.

Dạng bán mạnh: kết quả lựa chọn cổ phiếu cho thấy gì?

Bằng chứng thường được viện dẫn nhất cho dạng bán mạnh không phải là một tương quan. Đó là kết luận kéo dài nhiều năm rằng phần lớn danh mục chủ động kém hơn một chỉ số đơn giản trong các giai đoạn nhiều năm. Một phiên bản đơn giản của phép tính đó nằm trong một rổ các công ty Mỹ vốn hóa lớn, được nhiều chuyên viên theo dõi, và được đo từng năm so với ETF theo dõi 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 5 năm dương lịch được đo lường, chưa đến một nửa trong số 34 mã vượt chỉ số trong bốn năm. Tỷ lệ này dao động từ 32.4% vào 2024 đến 58.8% vào 2022, năm giảm duy nhất trong giai đoạn, khi chỉ số đạt lợi suất -20% so với mức -13.3% của mã trung vị. Trong 2024, chỉ số đạt lợi suất 24%, còn mã trung vị trong rổ đạt 12.7%.

Không điều nào trong số này chứng minh dạng bán mạnh. Một rổ cổ phiếu vốn hóa lớn không đại diện cho toàn bộ thị trường, một ETF theo dõi chỉ số không đại diện cho mọi benchmark, và năm năm là một mẫu ngắn. Tuy nhiên, kết quả cho thấy phép tính khiến giả thuyết này khó bị bác bỏ một cách đơn giản. Một chỉ số là bình quân gia quyền của các thành phần trong chính chỉ số đó, nên việc vượt chỉ số về mặt cấu trúc chỉ là kết quả của thiểu số. Chi phí nghiên cứu và giao dịch để cố gắng làm điều đó tiếp tục được trừ vào phần lợi nhuận của nhóm thiểu số. Một góc nhìn liên quan về mức độ phân tán của lợi suất các thành phần này xuất hiện trong chênh lệch giữa cột chỉ số và cột trung vị theo từng năm ở trên.

Nghịch lý ở trung tâm

Sanford Grossman và Joseph Stiglitz công bố phản biện sắc bén nhất vào năm 1980, và đây là một phản biện cần được trình bày trung thực. Thu thập thông tin tốn kém. Nếu giá đã phản ánh toàn bộ thông tin, sẽ không ai trả tiền để thu thập thêm thông tin, trong khi chính hoạt động thu thập đó lại là cơ chế đưa thông tin vào giá. Một thị trường hoàn toàn hiệu quả không thể duy trì trạng thái cân bằng. Điều có thể tồn tại là một thị trường đủ hiệu quả để lợi nhuận từ nghiên cứu xấp xỉ chi phí nghiên cứu.

Đây là phiên bản yếu hơn mà phần lớn người hành nghề sử dụng, và nó phù hợp với dữ liệu trên hơn phiên bản tuyệt đối. Nó mô tả một thị trường trong đó các lợi thế tồn tại, có quy mô nhỏ và bị cạnh tranh loại bỏ với tốc độ tương ứng với dòng tiền đang tìm kiếm chúng.

Các bất thường được ghi nhận tồn tại song song với giả thuyết thay vì phá hủy giả thuyết. Bất thường biến động thấp là một trong những bất thường được đo lường tốt nhất: trong lịch sử, các cổ phiếu biến động thấp vẫn đạt kết quả tương đương các cổ phiếu biến động mạnh hơn nhưng với rủi ro chỉ bằng một phần nhỏ. Đây là mô hình mà mô hình rủi ro và lợi suất tiêu chuẩn không giải thích được. Động lượng, value và hiệu ứng công ty nhỏ có lịch sử tương tự. Mỗi hiệu ứng được đo lường trong nhiều thập kỷ, mỗi hiệu ứng đều có những giai đoạn dài biến mất, và một số hiệu ứng đã thu hẹp sau khi được công bố.

Giả thuyết này có ý nghĩa gì với bạn đọc?

Cách diễn giải thực tế khá hẹp và không phải là dự báo về bất kỳ thị trường nào. Theo bất kỳ dạng nào của giả thuyết, những yếu tố nhà đầu tư thực sự kiểm soát được là chi phí, thuế, đa dạng hóa và hành vi. Không yếu tố nào trong bốn yếu tố này đòi hỏi phải dự báo. Một khoản phí làm giảm giá trị danh mục theo cùng phép tính mà lợi suất làm tăng giá trị danh mục.

Hai thói quen phù hợp với cách nhìn này mà không yêu cầu dự báo. Bình quân giá vốn theo thời gian là một quy tắc về lịch mua thay vì một dự báo. Đây là một phần lý do phương pháp này vẫn được sử dụng trong một thị trường nơi việc dự báo rất khó. Tâm thế đằng sau mua khi người khác sợ hãi là quy tắc về hành vi của chính nhà đầu tư, không phải khẳng định về hướng đi tiếp theo của giá.

Giả thuyết này cũng đưa ra một tiêu chuẩn để đánh giá các tuyên bố về chiến lược. Bất kỳ mô hình nào có vẻ sinh lời trên giấy đều phải vượt qua chi phí giao dịch, thuế và thiên lệch sống sót trong backtest trước khi được xem là một lợi thế. Phần lớn mô hình không vượt qua được ngưỡng đó. Những mô hình vượt qua thường có quy mô nhỏ và có xu hướng thu hẹp khi dòng vốn tiếp tục 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 trong quá khứ đã nằm trong giá hiện tại, qua đó loại trừ các lợi thế chỉ dựa trên lịch sử biểu đồ. Dạng bán mạnh cho rằng mọi thông tin công khai đã nằm trong giá. Dạng mạnh cho rằng thông tin riêng tư cũng đã 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. Giả thuyết cho rằng các định giá sai rất khó được nhận diện trước và khó khai thác sau khi trừ chi phí, chứ không cho rằng chúng không bao giờ xảy ra. Bong bóng và các đợt sụp đổ vẫn phù hợp với giả thuyết, miễn là nhà đầu tư không thể khai thác chúng một cách đáng tin cậy vào thời điểm đó.

Ai đề xuất giả thuyết thị trường hiệu quả?

Eugene Fama trình bày khuôn khổ ba dạng trong một bài tổng quan năm 1970 và cùng nhận Giải thưởng Tưởng niệm Nobel về Khoa học Kinh tế năm 2013. Nền tảng toán học của giả thuyết có từ trước đó, với công trình năm 1900 của Louis Bachelier về tính ngẫu nhiên của giá và bài viết năm 1965 của Paul Samuelson về giá được dự báo đúng.

Phản biện mạnh nhất đối với giả thuyết thị trường hiệu quả là gì?

Đó là nghịch lý Grossman–Stiglitz năm 1980: nếu giá đã chứa mọi thông tin, sẽ không ai được trả tiền để thu thập thông tin, trong khi hoạt động thu thập chính là thứ đưa thông tin vào giá. Nghiên cứu hành vi đưa ra một hướng phản biện thứ hai, liên quan đến các sai sót của nhà đầu tư đã được ghi nhận và kéo dài.

Có ai có thể vượt thị trường không?

Một số nhà đầu tư và quỹ đã đạt kết quả dài hạn cao hơn benchmark. Giả thuyết không loại trừ khả năng đó. Giả thuyết cho rằng việc tách biệt năng lực khỏi may mắn cần nhiều dữ liệu hơn đáng kể so với lượng dữ liệu có trong phần lớn lịch sử thành tích, đồng thời đồng dollar trung bình trong hoạt động quản lý chủ động vẫn kém hơn sau khi trừ phí.

Mỗi bảng ở trên là một stored query có đính kèm SQL. Bạn có thể mở bảng để kiểm tra phép tính hoặc chạy cùng bài kiểm định tự tương quan trên những mã bạn theo dõi tại terminal Strasmore.