Giải Mã Các Mô Hình Định Lượng Bitcoin
Bất kỳ “tay chơi” tiền ảo nào cũng muốn dự đoán một cách chính xác nhất giá Bitcoin, để ra quyết định đầu tư hợp lý, sinh lời hiệu quả. Do đó, các nhà đầu tư và phân tích thị trường đã phải áp dụng nhiều mô hình định lượng, với các thuật toán học máy, cùng kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian để phán đoán giá Bitcoin. Và ngay sau đây sẽ là các mô hình định lượng Bitcoin cùng một số điều nên lưu ý khi áp dụng chúng trong việc đầu tư, mà bạn nhất định không nên bỏ lỡ!
Các Mô Hình Định Lượng Bitcoin Phổ Biến
Những mô hình định lượng Bitcoin đều ra đời nhằm mục đích cố gắng thấu hiểu quy luật, để dự đoán biến động và giá cả của thị trường. Chúng kết hợp đan xen với các công cụ kỹ thuật toán học và thống kê để cho ra kết quả có độ chính xác cao. Dưới đây là một số mô hình định lượng phổ biến thường xuyên được dùng để phân tích Bitcoin:
Mô Hình Stock-to-Flow – S2F
Mô hình này được xem là công cụ phổ biến nhất dùng để dự đoán giá Bitcoin. Nó liên hệ giữa hai yếu tố bao gồm nguồn cung hay trữ lượng – Stock hiện có của một tài sản với lưu lượng, sản lượng giao dịch hàng năm – Flow của tài sản đó. Và nó không chỉ được sử dụng để phân tích giá cho Bitcoin, mà còn được áp dụng lên một tài sản quý giá như vàng.
Khi áp dụng vào trường hợp Bitcoin thì tỉ lệ stock-to-flow sẽ tăng lên theo sau mỗi sự kiện halving, khi chia đôi số lượng coin mới được đưa vào lưu thông. Tỷ lệ stock-to-flow cao hơn có đồng nghĩa với việc giá cao hơn.
Với phương thức đo lường có phần đơn giản, nên một số người cho rằng mô hình này sơ sài quá mức. Đồng thời, nó cũng không đo lường được các động lực thị trường và còn chưa tính đến các yếu tố như nhu cầu, thay đổi quy định và phát triển công nghệ mới
Mô Hình Granger Causality
Mô hình Granger Causality còn gọi là mô hình kiểm tra nhân quả, nó được dùng để xác định xem một chuỗi thời gian có khả năng dự đoán một chuỗi thời gian khác không. Việc xác định này nhằm tìm ra mối quan hệ tương quan giữa việc dự đoán tài sản hoặc các biến số khác nhau.
Khi được áp dụng vào việc dự đoán giá Bitcoin, mô hình này sẽ thực hiện nhiệm vụ xác định xem các biến số như xu hướng tìm kiếm trên Google, tâm lý thị trường hoặc chỉ số kinh tế vĩ mô có thể dự đoán biến động giá Bitcoin hay không. Và điểm hạn chế của mô hình này chính là nó chỉ có thể phát hiện được mối tương quan, thay vì nhân quả rõ ràng. Bên cạnh đó, nó cũng khó phát hiện được các mối quan hệ giả giữa các biến số phân tích.
Mô Hình ARIMA
ARIMA là mô hình được dùng để dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng việc dựa vào các yếu tố như xu hướng, tính mùa vụ và một vài biến số đặc biệt. Trong việc dự đoán giá Bitcoin, mô hình này được dùng để phân tích dữ liệu giá trong lịch sử, đồng thời dự đoán tương lai dựa vào mô hình trong quá khứ.
Mặc dù vậy, độ chính xác của mô hình này lại bị giới hạn vì tính biến động quá cao của Bitcoin. Đồng thời, thị trường điện tử biến động từng giây, khiến cho việc dự đoán dễ bị ảnh hưởng, khó lòng dự đoán.
Mô Hình Học Máy
Học máy là mô hình quá quen thuộc mà nhà đầu tư nào cũng đã từng nghe qua. Những mô hình học máy phổ biến hiện nay bao gồm mạng nơ-ron, máy vector, v.v.. Chúng vận hành theo cơ chế học mẫu dữ liệu và đưa ra phán đoán.
Do đó khi áp dụng vào việc phân tích Bitcoin, những mô hình kiểu này sẽ dùng để xử lý khối lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó tổng hợp phân tích để đưa ra dự đoán giá.
Tuy nhiên, dù mạnh mẽ và có nhiều ưu điểm, song mô hình này lại dễ bị quá tải và đòi hỏi phải có tài nguyên tính toán dồi dào. Nó cũng yêu cầu được chăm sóc chuyên môn thường xuyên để hoạt động trơn tru và duy trì việc phân tích, dự đoán chính xác, hiệu quả.
Mô Hình GARCH
GARCH được xem là một trong các mô hình phổ biến nhất dùng để phân tích Bitcoin. Mô hình này có thể ước tính được biến động lợi nhuận tài chính. Chúng có khả năng mô phỏng phương sai của sai số hiện tại, dựa trên dữ liệu trong quá khứ.
Để dự đoán giá Bitcoin, mô hình này sẽ đi vào phần phân tích biến động, dự báo chênh lệch giá giúp nhà đầu tư kiểm soát rủi ro tốt hơn.
Tuy nhiên, như với các mô hình nêu trên, mô hình GARCH cũng không thể nắm bắt hết được mọi chuyển động của thị trường. Đặc biệt, việc triển khai mô hình này cũng khá rắc rối đòi hỏi nhiều công sức và thời gian.
Như vậy, mỗi mô hình đều có những đặc điểm và hạn chế riêng, nên khi phân tích giá Bitcoin, các chuyên gia thường phải áp dụng đan xen các mô hình, để cho ra kết quả gần chính xác nhất.
Điều Cần Chú Ý Khi Phân Tích Giá Bitcoin
Việc phân tích giá Bitcoin ngoài cần chọn được các mô hình định lượng phù hợp, còn cần phải nắm được các điểm lưu ý sau đây:
- Phân tích đủ về kỹ thuật gồm biểu đồ giá, chỉ báo kỹ thuật, khối lượng giao dịch.
- Phân tích tổng quan về tin tức và sự kiện mới về Bitcoin, lòng tin của các nhà đầu tư, tình hình tài chính của thị trường trên các sàn lớn như Binance, Coinbase, v.v.
- Phân tích tâm lý thị trường bao gồm theo dõi mạng xã hội, quan sát chỉ số sợ hãi và tham lam, v.v..
- Xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, chính sách tiền tệ, tỷ giá đô Mỹ, giá Bitcoin, v.v..
- Phân tích cụ thể về các chu kỳ của thị trường như halving, kỳ tăng giá và giảm giá lịch sử của Bitcoin.
- Tuân thủ các yếu tố pháp lý và quy định, đảm bảo thực hiện đúng với luật lệ của các quốc gia.
Các mô hình định lượng được dùng để phân tích giá Bitcoin đều là những mô hình đặc trưng, có thể ứng dụng cho bất kỳ loại tiền điện tử nào. Nhưng điều này hoàn toàn không đồng nghĩa với việc chúng là những mô hình toàn năng. Bởi để dự đoán được giá Bitcoin, đòi hỏi nhiều hơn thế. Nhà đầu tư cần am hiểu về tâm lý thị trường, xu hướng phát triển, chu kỳ và tin tức mới nhất từ Bitcoin. Đồng thời còn phải biết kết hợp các mô hình và công cụ để cho ra mức giá dự đoán sát nhất, hỗ trợ cho các nhà đầu tư trên hành trình chinh phục thị trường tiền điện tử của mình. Bài viết trên đây là sơ lược những mô hình định lượng phổ biến áp dụng được cho Bitcoin. Hy vọng kiến thức này sẽ là hành trang hữu ích giúp các nhà đầu tư ra quyết định đúng đắn nhất!
