AI và Hiệu Quả Thị Trường: Hiệu Suất Cao Hơn Đi Kèm Rủi Ro Lớn Hơn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp các thị trường tài chính trở nên hiệu quả hơn ở nhiều khía cạnh, nhưng đồng thời cũng tạo ra những rủi ro mới có thể khuếch đại sự biến động và các cú sốc thị trường, theo một ghi chú nghiên cứu từ Bernstein.

AI thúc đẩy hiệu quả thị trường

Ở cấp độ doanh nghiệp, AI đang nâng cao hiệu quả thị trường bằng cách xử lý báo cáo lợi nhuận, hồ sơ pháp lý và các bộ dữ liệu thay thế nhanh hơn so với các nhà phân tích con người. Điều này giúp thu hẹp khoảng cách thông tin, cải thiện quá trình khám phá giá và giảm mức độ bất ngờ về lợi nhuận khi dự báo của các nhà phân tích hội tụ nhanh hơn với kết quả thực tế.

Ngoài việc phân tích nhanh hơn, AI cũng đang định hình lại quy trình nghiên cứu. Báo cáo của Bernstein chỉ ra rằng các quy trình làm việc tự động giúp cắt giảm thời gian cần thiết để xem xét lợi nhuận và cập nhật mô hình tài chính, cho phép các nhà phân tích bao quát nhiều công ty hơn. Đáng chú ý, phạm vi bao phủ các cổ phiếu vốn hóa nhỏ ở thị trường mới nổi đã tăng mạnh trong năm qua, một xu hướng có thể làm giảm mức định giá cao vốn có của các cổ phiếu ít được nghiên cứu.

Rủi ro mới từ sự đồng bộ hóa và vòng lặp phản hồi

Mặc dù vậy, việc áp dụng rộng rãi các mô hình AI tương tự nhau có thể tạo ra những lỗ hổng mới. Khi ngày càng nhiều nhà đầu tư dựa vào các công cụ tương tự được huấn luyện trên các bộ dữ liệu chồng chéo, các tín hiệu giao dịch có thể trở nên ngày càng đồng bộ hóa. Điều này khuyến khích các vị thế tập trung (crowded positions) và làm cho các đợt đảo chiều của thị trường trở nên nghiêm trọng hơn trong các giai đoạn căng thẳng.

Ad

Báo cáo đã chỉ ra các sự kiện thị trường gần đây để minh họa cho những rủi ro này, chẳng hạn như sự kiện tháo chạy khỏi giao dịch chênh lệch lãi suất đồng Yên (yen carry trade) và các trường hợp thông tin sai lệch do AI tạo ra đã làm dịch chuyển thị trường chứng khoán Mỹ. Những ví dụ này cho thấy các chiến lược tự động có thể đẩy nhanh biến động trước khi thị trường có thời gian để xác minh thông tin mới.

Một vấn đề khác được các nhà phân tích mô tả là "vấn đề về tính phản xạ" (reflexivity problem). Theo đó, các khuyến nghị do AI tạo ra ngày càng ảnh hưởng đến hành vi của nhà đầu tư, đẩy giá theo những cách củng cố cho các kết quả đầu ra của mô hình trong tương lai. Vòng lặp phản hồi này có thể tăng cường các giao dịch theo đà, gia tăng sự tập trung của thị trường và tạo ra các mức định giá cực đoan hơn.

Kết luận: Hiệu quả trung bình cao hơn, rủi ro đuôi lớn hơn

Tựu trung lại, các phát hiện của Bernstein cho thấy AI có khả năng làm giảm sự thiếu hiệu quả trung bình của thị trường thông qua việc cải thiện nghiên cứu và thực thi giao dịch.

Tuy nhiên, nó cũng làm tăng xác suất xảy ra các cú sốc hoặc biến động lớn trong những giai đoạn thị trường căng thẳng. Kết quả là thị trường có thể đạt được hiệu quả trung bình cao hơn nhưng phải đối mặt với rủi ro đuôi (tail risk) lớn hơn.