Trí tuệ nhân tạo định hình lại phương thức giao dịch chứng khoán

Sự xuất hiện của các mô hình trí tuệ nhân tạo trên sàn giao dịch có khả năng kết nối trực tiếp với giao diện của các công ty môi giới đang mở ra những cách thức mới để tối ưu hóa chiến lược đầu tư.

Trí tuệ nhân tạo đang hiện diện ngày càng nhiều trên các sàn giao dịch

Trí tuệ nhân tạo bước vào thực chiến trên sàn giao dịch

Vào tháng 4 vừa qua, East Money, một trong những công ty môi giới chứng khoán bán lẻ hàng đầu tại Trung Quốc, đã tổ chức một cuộc thi giao dịch ảo thu hút sự chú ý lớn của giới đầu tư. Cuộc thi này yêu cầu người dùng triển khai tác tử OpenClaw để thực hiện các lệnh mua bán cho một danh mục cổ phiếu, với phần thưởng dành cho người chiến thắng trị giá 500 nhân dân tệ, tương đương khoảng 73,5 USD. Mặc dù sự kiện này chỉ diễn ra trong một môi trường mô phỏng và hoàn toàn không sử dụng tiền thật, việc giao dịch chứng khoán thông qua các chương trình tự động hóa này đã trở thành một hiện thực rõ ràng đối với nhiều nhà đầu tư cá nhân.

Thay vì tự mình phân tích và đặt lệnh, các nhà đầu tư giờ đây có thể ứng dụng công nghệ bằng cách kết nối một mô hình ngôn ngữ lớn với giao diện lập trình ứng dụng của công ty chứng khoán. Sau khi hoàn tất kết nối, họ chỉ cần nhập các chiến lược giao dịch bằng ngôn ngữ tự nhiên và để hệ thống tự động xử lý toàn bộ khối lượng công việc còn lại.

Nắm bắt xu hướng này, các công ty môi giới lớn tại Trung Quốc, bao gồm cả East Money, đã triển khai nhiều chức năng mới cho phép người dùng bán lẻ kết nối trực tiếp OpenClaw với cơ sở dữ liệu của họ. Thông qua đó, người dùng có thể nhận được các bản tóm tắt thị trường và những khuyến nghị mua bán cổ phiếu một cách nhanh chóng.

Tuy nhiên, sự cởi mở này lại không được áp dụng trong nội bộ các doanh nghiệp. Tại Trung Quốc, các công ty chứng khoán vẫn ban hành lệnh cấm nhân viên của mình sử dụng các công cụ phân tích tự động cho mục đích giao dịch chuyên nghiệp. Lý do chính được đưa ra là những lo ngại sâu sắc về quyền riêng tư dữ liệu và các rủi ro trong quá trình thực thi lệnh trên thị trường thực.

Ông David Friedland, Giám đốc điều hành khu vực châu Á - Thái Bình Dương của Interactive Brokers, lưu ý các nền tảng gặp khó khăn trong việc theo dõi khách hàng sử dụng hệ thống như OpenClaw để lập trình giao dịch thay mặt họ. Dù hệ thống quản lý đo lường được tốc độ và thời lượng của các lệnh, đây cũng có thể là một chương trình máy tính thông thường. Do đó, rất khó để các nhà quản lý nền tảng xác định chính xác công cụ khách hàng đang dùng.

Cuộc đua công nghệ tại các trung tâm tài chính

Tại Hong Kong, nơi các nhà đầu tư có thể dễ dàng tiếp cận một loạt các công cụ tài chính từ cổ phiếu đến các sản phẩm phái sinh trên hầu hết các thị trường quốc tế, các công ty môi giới chứng khoán đang chạy đua quyết liệt để bổ sung khả năng phân tích thông minh vào nền tảng giao dịch của họ. Tuy nhiên, các tổ chức này lại tỏ ra thận trọng hơn rất nhiều khi nhắc đến việc thực thi lệnh hoàn toàn tự động do những ràng buộc khắt khe về mặt pháp lý.

Dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn của DeepSeek, Futu Holdings, một công ty môi giới chứng khoán tập trung vào thị trường bán lẻ có trụ sở tại Hong Kong và sở hữu hai nền tảng Futubull cùng Moomoo, đã chính thức ra mắt trợ lý ảo mang tên Skills vào tháng 3. Khách hàng có thể cài đặt trợ lý này trên các nền tảng mã nguồn mở như OpenClaw, Claude Code và Cursor để thực thi các chiến lược đầu tư. Để đảm bảo an toàn tài sản, hệ thống bắt buộc người dùng phải cung cấp mật khẩu giao dịch như một bước xác nhận cuối cùng trước khi lệnh được đẩy vào thị trường.

Bên cạnh đó, Futu cũng đã ra mắt các dịch vụ cho phép người dùng tạo ra các chiến lược giao dịch định lượng bằng ngôn ngữ tự nhiên mà hoàn toàn không cần phải có kiến thức về lập trình hay viết mã. Ông Vincent Yao, người đứng đầu trung tâm phát triển công nghệ tại Futu Holdings, nhận định rằng tác động của trí tuệ nhân tạo đối với hoạt động giao dịch có thể chưa thực sự bùng nổ trong tương lai gần, nhưng tầm quan trọng dài hạn của nó là điều không thể phủ nhận.

Tổ chức này đã nhìn thấy một mối tương quan vô cùng tích cực giữa tần suất sử dụng các công cụ phân tích và hoạt động giao dịch của người dùng. Công ty hiện theo dõi mức độ sử dụng thông qua các tương tác của khách hàng với những nội dung do hệ thống tạo ra, chẳng hạn như các bài phân tích tài chính chuyên sâu.

Ông Yao cũng thừa nhận rằng một số tính năng nhất định của chatbot NiuNiu AI hiện đang bị giới hạn do các yêu cầu quy định khắt khe từ cơ quan chức năng, dù nó được xây dựng như một chương trình hoạt động độc lập. Ở thời điểm hiện tại, tiện ích này chỉ được triển khai trong các cài đặt hỏi đáp thông thường.

Sức hút của thị trường tài chính cũng khiến các công ty công nghệ hàng đầu thế giới không thể đứng ngoài cuộc. Họ đang nhắm đến các dịch vụ tài chính nhằm mục đích mở rộng tệp khách hàng doanh nghiệp của mình.

Tuần trước, Anthropic đã tung ra 10 hệ thống tự động mới nhằm giải quyết những công việc mà họ gọi là tốn nhiều thời gian nhất đối với lĩnh vực dịch vụ tài chính. Các chương trình này sẽ có khả năng hỗ trợ xây dựng tài liệu thuyết trình đầu tư, sàng lọc hồ sơ nhận biết khách hàng và thực hiện công việc chốt sổ kế toán.

Ranh giới pháp lý và hiệu quả sinh lời

Sự tham gia sâu của công nghệ làm mờ ranh giới giữa phân tích dữ liệu thuần túy và tư vấn đầu tư. Tại Hong Kong, việc cung cấp lời khuyên đầu tư đòi hỏi giấy phép và trách nhiệm cao hơn. Ủy ban Chứng khoán và Tương lai Hong Kong đã xếp việc sử dụng công nghệ đưa ra khuyến nghị đầu tư vào nhóm rủi ro cao.

Cơ quan Tiền tệ Singapore cũng yêu cầu tổ chức tài chính đánh giá mức độ rủi ro trước khi tung ra thị trường. Tại Trung Quốc, việc quản lý còn khắt khe hơn. Một công ty chứng khoán ở Thượng Hải đã bị phạt tới 2 triệu nhân dân tệ vào năm 2025 do không tiết lộ những hạn chế về thuật toán trong các khuyến nghị tự động.

Cho đến nay, trí tuệ nhân tạo vẫn chưa thể tự mình thực hiện được lời hứa về những khoản lợi nhuận khổng lồ cho các nhà đầu tư. Vào cuối năm 2025, phòng nghiên cứu Nof1 tập trung vào tài chính đã tổ chức một cuộc thi giao dịch giữa tám mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu. Mỗi mô hình được cấp 10 nghìn USD để giao dịch cổ phiếu công nghệ Mỹ trong vòng hai tuần và được tự do chịu rủi ro cũng như sử dụng đòn bẩy tài chính để nâng cao lợi nhuận tối đa.

Kết quả cho thấy chỉ có 6 trong số 32 nỗ lực từ các mô hình này mang lại kết quả khả quan. Người chiến thắng là một mô hình Grok 4.20 với tỷ suất sinh lời đạt 34,59%. Theo ông Friedland, việc mọi người đổ xô vào các hệ thống tự động để cố gắng kiếm tiền chỉ còn là vấn đề thời gian.

Ông Jingxin Du, Giám đốc sản phẩm TigerAI của Tiger Brokers, nhận định giai đoạn cạnh tranh tiếp theo của các công ty môi giới phụ thuộc vào khả năng chuyển thông tin thành trí thông minh. Để làm được điều này, các nhà phát triển phải huấn luyện hệ thống sao cho những khuyến nghị đưa ra hoàn toàn không bị sai lệch. Đây vẫn là thách thức cốt lõi mà toàn bộ ngành tài chính đang nỗ lực giải quyết.