Ngoài việc lựa chọn cổ phiếu phù hợp với chiến lược đầu tư thì việc tối ưu hóa danh mục, được thể hiện qua việc lựa chọn lựa tỷ trọng của các cổ phiếu trong danh mục, rất quan trọng; vì nó quyết định đến lợi nhuận cũng như mức độ rủi ro của danh mục.
Có nhiều **hướng tiếp cận để tối ưu hóa danh mục**; theo đó nhà đầu tư có thể lựa chọn
1) Lợi nhuận cao nhất
2) Mức độ rủi ro thấp nhất
3) Chỉ số Sharpe cao nhất. Tiêu chí này sẽ giúp cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro. Sharpe = (R – Rf)/Std(p). Chỉ số này cho biết được hiệu quả đầu tư đã được hiệu chỉnh cho yếu tố rủi ro.
Để minh họa cho việc tối ưu hóa danh mục đầu tư, tôi sẽ sử dụng danh mục đầu tư giả định gồm 4 mã cổ phiếu HPG, MSN, MWG và FPT với khoảng thời gian đầu tư từ đầu năm 2021 tới thời điểm hiện tại (11/11/2021). Quá trình tối ưu hóa và các tính toán sử dụng dữ liệu từ TCData và công cụ python để thực hiện.
Trước tiên, tôi xem xét qua hiệu quả đầu tư của từng mã thông qua giá trị tăng giá trung bình mỗi ngày. Theo đó FPT sẽ có hiệu quả cao nhất với hiệu quả đầu tư trung bình mỗi ngày là 0.31%, kế tiếp theo là HPG 0.28%, MSN 0.27% và MWG 0.26%.
Bằng cách thay đổi tỷ trọng các cổ phiếu, chúng ta có thể tạo ra được “vô số” danh mục. Mỗi danh mục sẽ có 3 đặc trưng chính:
\- Hiệu quả đầu tư (Returns)
\- Mức độ biến động (Volatility): thể hiện mức độ rủi ro của danh mục; khi chỉ số này càng lớn thì mức độ rủi ro càng cao.
\- Chỉ số Sharpe, như đã giới thiệu ở trên
Cùng một mức độ hiệu quả đầu tư theo yêu cầu, sẽ có nhiều danh mục có thể đáp ứng được; như ví dụ mình họa ở hình bên dưới: cả 3 danh mục A1, A2, A3 có cùng hiệu quả là 60%, tuy nhiên mức độ rủi ro của mỗi danh mục là khác nhau; và đương nhiên nhà đầu tư sẽ ưu tiên chọn danh mục A1 có mức độ rủi ro thấp nhất.
**Hình 1 – Các danh mục cùng tạo ra hiệu quả đầu tư 60%**
Tiếp theo chúng ta khảo sát **đặc điểm của danh mục đuợc tối ưu hóa:** 3 danh mục tối ưu theo các tiêu chí trình bày ở trên được thể hiện qua bảng sau:
Danh mục X tối ưu hóa lợi nhuận (return = 66.7%) , tuy nhiên đi kèm với rủi ro cao nhất (27.3%). Danh mục này có tỷ trọng lớn của FPT lên tới 94.8% (vốn có return cao nhất)
Danh mục Y tối ưu hóa rủi ro (rủi ro thấp nhất), có biên độ dao động (volatility) 24.8% thấp nhất. Tỷ trọng phân bổ cho các mã tương đối đồng đều, trong khoảng 16.2% - 37.7%.
Danh mục Z có chỉ số Sharpe cao nhất (1.22); đem lại hiệu quả đầu tư sau khi điều chỉnh các yếu tổ rủi ro tốt nhất. Danh mục Z có tỷ trọng của FPT tương đối lớn (56.3%) nhưng vẫn dành phân bổ cho các cổ phiếu còn lại.
**Hình 2 – Danh mục tối ưu theo các tiêu chí**
**Chức năng Kiểm thử của TCInvest**
Nhà đầu tư có thể sử dụng chức năng **Kiểm thử** của TCInvest để đánh giá hiệu quả đầu tư của một danh mục, so sánh giữa các danh mục có tỷ lệ phân bổ giữa các mã khác nhau để từ đó được ra quyết định đầu tư hợp lý. Chức năng này được thiết kế để sử dụng tiện lợi và trực quan. Ngoài ra, công cụ cũng tính toán sẵn các chỉ số quan trọng của từng danh mục như: **tỷ lệ lỗ, lãi cao nhất, chỉ số Sharpe, chỉ số beta, alpha.**
**Kết luận:** có 3 hướng tiếp cận để tối ưu hóa danh mục đầu tư bao gồm: a) tối đa lợi nhuận b) tối thiểu rủi ro và c) cân bằng lợi nhuận và rủi ro. Công cụ Kiểm thử của TCInvest sẽ giúp nhà đầu tư thực hiện tối ưu hóa danh mục một cách đơn giản và thuận tiện nhất.
