Sụt giảm tối đa và thời gian hồi phục

Giả sử bạn có 100 triệu đ. Một năm xấu trôi qua, danh mục mất 50%, còn lại 50 triệu đ. Năm sau thị trường hồi, danh mục lãi 50%. Bạn quay về đâu?

Không phải về 100 triệu đ. Bạn đang ở 75 triệu đ.

Mất 50% rồi lãi 50% không đưa ai về chỗ cũ. Đây không phải một mẹo toán học vặt, mà là tính chất căn bản nhất của việc thua lỗ, và là lý do tồn tại của cả nhóm thước đo trong bài này.

Bài viết trả lời hai câu hỏi. Một danh mục đã từng rơi sâu tới đâu, và mất bao lâu để leo lại chỗ cũ. Đó là hai thước đo mang tên sụt giảm tối đa và thời gian hồi phục.

Chúng nằm trong chuỗi "Định lượng rủi ro", chuỗi bài về cách biến cảm giác "danh mục này rủi ro" thành những con số kiểm chứng được. Phần mở đầu của chuỗi tách rủi ro thành hai loại khác hẳn nhau: biến động giá thì còn có thể hồi, mất vốn vĩnh viễn thì không. Hai thước đo trong bài này thuộc về loại thứ nhất. Chưa đọc phần đó thì xem rủi ro trong đầu tư nghĩa là gì, còn đọc thẳng tiếp cũng theo được vì mọi khái niệm đều được định nghĩa lại tại chỗ.

Lỗ và lãi không đối xứng

Quay lại phép tính đầu bài và làm chậm từng bước.

Vốn ban đầu 100 triệu đ. Mất 50%, tức mất 50 triệu đ, còn 50 triệu đ.

Bây giờ muốn về lại 100 triệu đ thì phải kiếm thêm đúng 50 triệu đ nữa. Nhưng 50 triệu đ đó không còn tính trên nền 100 triệu như lúc lỗ, mà tính trên nền 50 triệu đang có. Năm mươi trên nền năm mươi là 100%.

Đó là toàn bộ câu chuyện. Hai tỷ lệ phần trăm đứng cạnh nhau trông cân xứng, nhưng chúng chia cho hai mẫu số khác nhau. Mức lỗ chia cho vốn lúc chưa lỗ. Mức lãi chia cho vốn lúc đã lỗ, tức một mẫu số nhỏ hơn.

Làm phép tính đó cho từng mức lỗ sẽ ra bảng dưới đây. Đây là bảng đáng lưu lại và quay về tra khi cần.

Sau khi đã thấy cách bảng này được dựng lên, phần tổng quát hoá chỉ còn là một dòng:

Lãi cần để hoà vốn = Mức lỗ ÷ (1 − Mức lỗ)

Thử lại với mức lỗ 30%: lấy 0.30 chia cho 0.70 được 0.429, tức 42.9%. Đúng bằng con số trong bảng.

Điều đáng chú ý không nằm ở từng dòng riêng lẻ mà ở nhịp tăng giữa các dòng. Ở đầu bảng, hai cột gần như trùng nhau: lỗ 5% chỉ cần lãi 5.3%, chênh nhau chưa tới một phần ba điểm phần trăm (điểm phần trăm là hiệu số giữa hai tỷ lệ phần trăm: đi từ 5.0% lên 5.3% là thêm 0.3 điểm phần trăm). Càng xuống dưới hai cột càng tách xa. Từ mức lỗ 10% lên 20%, mức lãi cần thêm 13.9 điểm phần trăm. Từ mức lỗ 70% lên 80%, mức lãi cần nhảy thêm 166.7 điểm phần trăm.

Đó là lý do bảng này đáng nhìn theo chiều dọc chứ không phải theo từng dòng. Ở vùng trên, sai một chút không tốn kém gì mấy, nên trực giác thông thường vẫn dùng được. Ở vùng dưới, trực giác gãy hoàn toàn.

Nguyên nhân nằm ở mẫu số. Càng lỗ sâu, phần vốn còn lại càng mỏng, và mỗi đồng lỗ thêm lại phải được bù bằng một tỷ lệ lớn hơn trên cái nền mỏng đó. Ở mức lỗ 90%, người ta phải nhân số vốn còn lại lên gấp mười lần chỉ để trở về vạch xuất phát.

Câu chốt: một khoản lỗ nhỏ được sửa bằng một khoản lãi gần bằng nó, còn một khoản lỗ lớn đòi một khoản lãi lớn hơn nó rất nhiều.

Sụt giảm tối đa là gì

Bảng ở trên nói rằng lỗ sâu thì rất khó gỡ. Vậy câu hỏi tiếp theo là: một danh mục cụ thể đã từng rơi sâu tới mức nào?

Lấy một chuỗi giá trị đơn giản để tính tay trước, đơn vị triệu đ: 100, rồi 140, rồi 112, rồi 126, rồi 105, rồi 150. Cách đo là đi từ trái sang phải, tại mỗi thời điểm lấy giá trị cao nhất đã xuất hiện trước đó rồi so giá trị hiện tại với nó.

Cột cuối cùng chính là chuỗi mức sụt giảm. Số sâu nhất trong cột đó là -25.0%, xuất hiện ở thời điểm 5. Đó là sụt giảm tối đa của chuỗi này.

Định nghĩa tổng quát: sụt giảm tối đa là mức giảm sâu nhất tính từ một đỉnh cũ xuống tới đáy, trước khi danh mục lập được đỉnh mới. Trong tiếng Anh gọi là max drawdown, và tên tiếng Anh này xuất hiện khá nhiều trong tài liệu tiếng Việt nên cũng nên biết.

Có ba chi tiết trong định nghĩa dễ trôi qua mà không nên bỏ lỡ.

Mốc so sánh luôn là đỉnh cũ, không phải điểm xuất phát. Ở thời điểm 5, danh mục đang ở 105, tức vẫn cao hơn mức 100 lúc đầu và chưa lỗ đồng nào so với vốn gốc. Nhưng mức sụt giảm vẫn ghi nhận -25.0%, vì nó đo từ đỉnh 140.

Đỉnh mới xoá sạch quá khứ. Ở thời điểm 6, danh mục vượt lên 150, đỉnh cũ 140 không còn là mốc nữa. Đợt sụt giảm coi như khép lại, và một đợt mới chỉ bắt đầu khi giá trị rơi xuống dưới 150.

Con số này chỉ là một điểm, không phải một dải. Cả chuỗi sáu thời điểm chỉ đóng góp đúng một con số -25.0%, mọi thứ khác bị bỏ đi. Đó vừa là điểm mạnh vì cô đọng, vừa là điểm yếu lớn nhất mà phần cuối bài sẽ quay lại.

Phân biệt với khoản lỗ so với giá mua

Hai con số này hay bị lẫn, dù chúng trả lời hai câu hỏi khác nhau.

Khoản lỗ so với giá mua đo trải nghiệm của một người cụ thể. Hai người cùng nắm một danh mục nhưng vào tiền ở hai thời điểm khác nhau sẽ nhìn thấy hai con số khác nhau. Người mua ngay đỉnh 140 thấy mình đang lỗ 25% ở thời điểm 5. Người mua ở 100 thấy mình vẫn lãi.

Sụt giảm tối đa đo đặc tính của chính danh mục. Nó không quan tâm ai vào tiền lúc nào. Hai người cùng đo một danh mục trên cùng một khoảng thời gian sẽ luôn ra cùng một con số.

Vì thế hai thước đo dùng vào hai việc khác nhau. Muốn biết tình trạng tài khoản của mình thì nhìn khoản lỗ so với giá vốn. Muốn so sánh hai cách phân bổ danh mục xem cái nào từng gây ra cú rơi sâu hơn thì phải dùng sụt giảm tối đa, vì nó không phụ thuộc vào thời điểm vào tiền.

Câu chốt: sụt giảm tối đa là câu trả lời cho "danh mục này đã từng rơi sâu tới đâu", chứ không phải "tôi đang lỗ bao nhiêu".

Thời gian hồi phục: con số thứ hai

Độ sâu mới là một nửa câu chuyện. Nửa còn lại là thời gian.

Thời gian hồi phục là khoảng thời gian từ lúc danh mục rơi khỏi một mức đỉnh cho tới lúc vượt lại chính mức đỉnh đó. Trong tài liệu tiếng Anh, quãng này hay được gọi là giai đoạn "dưới nước", hình dung mặt nước chính là mức đỉnh cũ.

Quãng đó tách được thành hai đoạn có tính chất rất khác nhau:

• Đoạn đi xuống, từ đỉnh cũ tới đáy. Đây là phần gây khó chịu vì mỗi ngày con số lại xấu đi.
• Đoạn đi lên, từ đáy tới lúc vượt lại đỉnh cũ. Đây là phần dài dai dẳng, con số đã tốt lên nhưng tài khoản vẫn chưa về được chỗ cũ.

Vì sao con số thời gian này lại quan trọng với người thật, đôi khi còn hơn cả độ sâu? Ba lý do, và cả ba đều không nằm ở toán học.

Thứ nhất, con người sống theo thời gian chứ không sống theo phần trăm. Chịu mức giảm 30% trong ba tháng là một chuyện, chịu đúng mức giảm đó nhưng kéo dài ba năm là chuyện hoàn toàn khác. Cùng một con số sụt giảm tối đa, nhưng người ở trường hợp thứ hai phải sống với nó qua ba mùa báo cáo tài chính và hàng trăm lần mở bảng tài khoản.

Thứ hai, thời gian dài làm hỏng kỷ luật. Một kế hoạch đầu tư chỉ có giá trị nếu được giữ tới cuối. Phần lớn kế hoạch không chết vì một cú rơi mạnh, chúng chết vì mấy chục tháng nằm dưới nước, khi người giữ kế hoạch dần mất niềm tin vào chính thứ mình đã chọn.

Thứ ba, thời gian va vào nhu cầu tiền thật. Tiền học của con, tiền chữa bệnh, khoản trả góp: những thứ này có lịch riêng và không chờ danh mục hồi phục. Nhu cầu tiền rơi đúng vào giai đoạn dưới nước thì người ta buộc phải bán ở vùng đáy.

Câu chốt: độ sâu nói cho bạn biết cú rơi mạnh cỡ nào, thời gian hồi phục nói cho bạn biết bạn phải sống với nó bao lâu.

Đo trên một danh mục thật

Phần này chuyển từ ví dụ giả định sang số liệu thật.

Danh mục đem ra đo gồm ba mã FPT, VNM và HPG, chia tỷ trọng đều mỗi mã một phần ba, tái cân bằng về tỷ trọng gốc mỗi quý. Tái cân bằng nghĩa là định kỳ mua bán để kéo tỷ trọng ba mã về lại mức ban đầu, sau khi giá chạy khiến chúng lệch đi.

Cần nói rõ ngay: đây là danh mục minh hoạ được dựng riêng để có một đường giá trị đủ dài mà tính toán, hoàn toàn không phải danh mục gợi ý. Ba mã được chọn chỉ vì chúng thuộc ba ngành khác nhau và có lịch sử giao dịch đủ dài. Bài viết này không đưa ra bất kỳ khuyến nghị mua bán nào.

Bảng dưới là kết quả đo trên cửa sổ 3 năm, từ 05/09/2023 tới 28/08/2026, đặt cạnh chỉ số VNINDEX cùng khoảng thời gian.

Năm dòng ghi "không tính" là những chỉ tiêu bài chỉ đo cho danh mục minh hoạ, không đo lại cho chỉ số.

Sụt giảm tối đa là dòng của bài này, đúng như định nghĩa ở phần trước: -24.77%. Đối chiếu bảng hoà vốn ở đầu bài, mức đó đòi 32.93% lãi mới gỡ lại được. VNINDEX trong cùng khoảng rơi nông hơn, -18.11%, cần 22.12%.

Các dòng còn lại được bàn kỹ ở phần mở đầu của chuỗi, ở đây chỉ cần nghĩa vừa đủ để đọc bảng.

Tăng trưởng kép mỗi năm là mức tăng đều giả định: nếu danh mục tăng đúng mức đó mỗi năm suốt kỳ đo thì cuối kỳ ra đúng kết quả thật. Nó nén các năm tốt lẫn năm xấu vào một con số, nên không nói gì về độ gập ghềnh của đường đi.

Biến động năm là độ lệch chuẩn của lợi suất quy về một năm. Độ lệch chuẩn đo mức các phiên tản ra xa mức trung bình của chúng, số càng lớn thì các phiên càng khác nhau nhiều. Nó đo dao động về cả hai phía chứ không đo riêng chiều rơi. Cách đọc quen thuộc, rằng danh mục này thường dao động khoảng 20% mỗi năm quanh mức trung tâm, chỉ đúng nếu lợi suất phân bố theo hình chuông chuẩn, và mục cuối bài cho thấy giả định hình chuông mô tả sai đúng cái vùng cực đoan mà bài này quan tâm.

VaR 95% một phiên là ngưỡng lỗ mà 95% số phiên không vượt qua: trong 100 phiên thì khoảng 5 phiên xấu nhất giảm sâu hơn 2.09%. Giới hạn của nó cần nhớ ngay: VaR chỉ đánh dấu ranh giới, nó không nói gì về việc vượt ranh giới rồi thì mức lỗ đi xa tới đâu.

CVaR 95% một phiên là mức lỗ trung bình của riêng nhóm 5 phiên đó, nên nếu VaR chỉ ra ranh giới vùng xấu thì CVaR cho biết vào trong vùng đó rồi trung bình tệ tới đâu.

Hệ số beta 0.79 nghĩa là khi VNINDEX động đậy 1%, danh mục này có xu hướng động đậy khoảng 0.79%, tức êm hơn thị trường chung. Đây là con số ước lượng từ dữ liệu quá khứ của đúng cửa sổ này và nó đổi khi cửa sổ đổi: cùng danh mục đó, đo trên 5 năm cho beta 0.85.

Hai dòng cuối mô tả hình dạng phân phối lợi suất, tức việc đếm xem mức lãi lỗ của từng phiên rơi vào những khoảng nào và mỗi khoảng có bao nhiêu phiên. Độ nghiêng đo mức mất cân xứng giữa hai phía, số âm -0.19 cho biết phía lỗ có đuôi dài hơn phía lãi một chút. Độ nhọn đo mức dày của hai đuôi, tức mức thường xuyên xuất hiện của các phiên cực đoan; phần sau sẽ quay lại con số 5.65 vì nó là chỗ thú vị nhất bảng.

Một quan sát cần nói thẳng: danh mục minh hoạ này vừa rơi sâu hơn vừa tăng chậm hơn VNINDEX trong cửa sổ 3 năm. Nó không phải một ví dụ đẹp, và đó là lý do nó được giữ nguyên. Chọn một danh mục có số liệu đẹp để minh hoạ thước đo rủi ro là tự dựng một cái bẫy cho người đọc.

Câu chốt: beta thấp hơn thị trường không đồng nghĩa với rơi nông hơn thị trường, danh mục này là một ví dụ ngay tại chỗ.

Ba lần sụt giảm và ba câu chuyện thời gian

Con số -24.77% cho biết độ sâu nhưng không cho biết thời gian. Muốn thấy thời gian thì phải nhìn đường giá trị chạy qua từng tháng.

Bảng dưới dựng từ chuỗi lợi nhuận theo tháng của chính danh mục minh hoạ trên, mở rộng ra cửa sổ 5 năm, từ 06/09/2021 tới 28/08/2026. Ba đợt sụt giảm rõ rệt nhất được tách ra:

Ba đợt kể ba câu chuyện khác nhau.

Đợt 1 vừa sâu nhất vừa dài nhất. Danh mục mất 12 tháng đi từ đỉnh 10/2021 xuống đáy 10/2022, rồi mất thêm 16 tháng nữa mới leo lại đỉnh cũ vào 02/2024. Tổng cộng 28 tháng nằm dưới mực nước, tức trọn năm 2022 và gần hết năm 2023 mà tài khoản chưa một lần trở về mức cao nhất từng có.

Đợt 2 nông hơn nhiều nhưng vẫn ngốn gần một năm. Độ sâu -14.12%, chưa bằng một nửa đợt 1. Vậy mà từ đỉnh 12/2024 tới lúc vượt lại vào 11/2025 vẫn là 11 tháng. Đây là điểm cột độ sâu không nói ra: một cú rơi "vừa phải" theo phần trăm vẫn có thể chiếm trọn một năm.

Đợt 3 chưa khép lại. Danh mục rơi khỏi đỉnh 01/2026, chạm đáy -18.47% vào 06/2026, tới cuối kỳ đo 28/08/2026 vẫn thấp hơn đỉnh cũ 14.97%. Đợt chưa kết thúc thì chưa có thời gian hồi phục, chỉ có số tháng đã nằm dưới nước, ở đây là 7.

Một quan sát nữa: trong cả hai đợt đã khép lại, đoạn đi lên dài hơn đoạn đi xuống, 12 tháng rơi rồi 16 tháng leo ở đợt 1, và 4 tháng rơi rồi 7 tháng leo ở đợt 2. Đây là quan sát trên đúng hai đợt của đúng một danh mục, không phải một quy luật.

Cùng phép đo đó trên chỉ số VNINDEX

Danh mục ba mã ở trên là một cấu trúc do bài viết dựng ra để có số mà tính. Đem đúng phép đo đó áp lên một đối tượng mà ai cũng theo dõi được sẽ thuyết phục hơn, nên phần này đo trên chính chỉ số VNINDEX, tính trên giá đóng cửa từng phiên.

Độ sâu tại đáy là -40.34%. Đối chiếu công thức hoà vốn, mức đó đòi chỉ số phải tăng 67.6% mới về đúng 1,528.57 điểm. Thực tế phiên vượt đỉnh đóng cửa ở 1,531.13 điểm, tức đã tăng 67.9% so với đáy, khớp với con số công thức đưa ra.

Nhưng phần thời gian mới là chỗ đáng nhìn:

• Đoạn đi xuống, từ 06/01/2022 tới 15/11/2022: khoảng 10 tháng.
• Đoạn đi lên, từ 15/11/2022 tới 25/07/2025: khoảng 32 tháng.
• Tổng thời gian chỉ số nằm dưới mức đỉnh cũ: khoảng 42 tháng, tức gần ba năm rưỡi.

Một dòng số liệu ghi "-40.34%" gói toàn bộ chuyện này vào bảy ký tự. Con số 42 tháng mô tả thứ khác hẳn: quãng thời gian mà người nắm giữ phải sống cùng nó, đi qua ba lần đóng sổ năm, mỗi lần mở bảng tài khoản đều thấy mức cao nhất từng có nằm ở phía trên. Cũng lưu ý tỷ lệ giữa hai đoạn: rơi mất 10 tháng, leo lại mất 32 tháng, gấp hơn ba lần, cùng chiều với hai đợt của danh mục minh hoạ ở bảng trên. Ba quan sát này chưa phải bằng chứng cho một quy luật.

Hai điều cần nói thẳng. Thứ nhất, VNINDEX là chỉ số giá, không cộng cổ tức, nên một danh mục bám sát chỉ số mà có nhận cổ tức sẽ về mốc cũ sớm hơn 25/07/2025 một chút. Thứ hai, đây là số liệu lịch sử đã xảy ra, đưa vào để minh hoạ cách đo hai chỉ tiêu, không phải dự báo và không hàm ý gì về hình dạng của các đợt sụt giảm sau.

Vì sao bảng tháng cho số nông hơn số chính thức

Có một chỗ vênh cần giải thích, nếu không người đọc sẽ tưởng một trong hai con số bị tính sai. Sụt giảm tối đa chính thức của danh mục này trên cửa sổ 5 năm là -37.80%, đo trên dữ liệu từng phiên, trong khi bảng ba đợt ở trên, dựng từ dữ liệu theo tháng, chỉ cho ra -29.78% ở đợt sâu nhất. Chênh nhau hơn 8 điểm phần trăm.

Cả hai đều đúng, chúng chỉ được đo trên hai lưới thời gian khác nhau. Bảng tháng chỉ nhìn thấy giá trị vào ngày cuối mỗi tháng, nên nếu danh mục rơi rất sâu vào giữa tháng rồi bật lại trước ngày cuối tháng, cái đáy đó biến mất khỏi bảng. Dữ liệu từng phiên nhìn thấy mọi ngày nên bắt được cái đáy thật.

Rút ra một nguyên tắc chung: lưới đo càng thưa thì sụt giảm tối đa đo được càng nông. Khi hai nguồn công bố hai con số khác nhau cho cùng một danh mục, câu hỏi đầu tiên không phải ai đúng ai sai, mà là mỗi bên đang đo trên lưới thời gian nào.

Câu chốt: bảng theo tháng dùng để nhìn ra hình dạng và độ dài của đợt sụt giảm, còn muốn biết độ sâu thật thì phải đo trên dữ liệu từng phiên.

Đòn bẩy làm bảng hoà vốn tệ đi rất nhanh

Bảng ở đầu bài ngầm giả định toàn bộ tiền trong danh mục là tiền của chính người đầu tư. Có vay mượn thì mọi con số trong bảng bị đẩy đi rất nhanh, và cơ chế không hiển nhiên như vẻ ngoài của nó.

Gọi hệ số đòn bẩy là tổng giá trị vị thế chia cho phần vốn tự có. Không vay thì hệ số bằng 1; vay thêm một đồng cho mỗi đồng vốn tự có thì vị thế gấp đôi vốn, hệ số bằng 2.

Một lưu ý trước khi vào số. Quy định hiện hành về giao dịch ký quỹ đặt mức sàn cho cả tỷ lệ ký quỹ ban đầu lẫn tỷ lệ ký quỹ duy trì, và từng công ty chứng khoán được đặt chặt hơn sàn đó cho từng mã. Các con số dùng ở đây chỉ là giả định để minh hoạ cách tính, không phải mức đang áp dụng ở đâu và cũng không phải mức được gợi ý.

Phép nhân xảy ra trước khi chạm vào vốn tự có

Vốn tự có 100 triệu đ, vay thêm 100 triệu đ, mua 200 triệu đ cổ phiếu. Hệ số đòn bẩy bằng 2.

Cổ phiếu giảm 30%. Vị thế còn 140 triệu đ. Khoản vay vẫn nguyên 100 triệu đ vì nợ không giảm theo giá. Vốn tự có còn 40 triệu đ.

Cổ phiếu giảm 30% nhưng tài khoản mất 60%. Đó là toàn bộ phép nhân: mức giảm của vốn tự có bằng mức giảm của cổ phiếu nhân với hệ số đòn bẩy, chừng nào tích đó chưa chạm 100%. Đem tích đó tra vào bảng hoà vốn ở đầu bài:

Vẫn đúng một cú giảm 30% của cổ phiếu, không đổi gì cả. Chỉ vì hệ số đòn bẩy đi từ 1.0 lên 3.0 mà mức lãi cần để gỡ nhảy từ 42.9% lên 900%. Lý do là đòn bẩy đẩy kết quả xuống vùng dưới của bảng hoà vốn, đúng đoạn dốc đứng đã nói ở đầu bài. Nó không cộng thêm rủi ro theo kiểu tuyến tính, nó nhân mức giảm lên rồi thả kết quả vào chỗ dốc nhất.

Chi tiết dễ nhầm: cổ phiếu vẫn chỉ cần hồi đúng chừng đó

Một chỗ cần nói rõ, nếu không sẽ thành hiểu sai theo chiều ngược lại. Để vốn tự có quay lại 100 triệu đ thì vị thế phải quay lại 200 triệu đ, tức cổ phiếu tăng từ 140 lên 200, đúng 42.9%, vẫn là con số của dòng "lỗ 30%" trong bảng đầu bài. Nghĩa là giá cổ phiếu không cần hồi nhiều hơn chỉ vì người mua có vay. Cái được nhân lên là tỷ lệ đo trên vốn tự có: 42.9% của cổ phiếu thành 150% của tài khoản, bởi tại đáy hệ số đòn bẩy đã âm thầm tăng từ 2.0 lên 3.5 (vị thế 140 triệu đ trên vốn tự có 40 triệu đ).

Dừng ở đây thì đòn bẩy trông như một phép nhân trung tính, nhân đều cả hai chiều. Hai thứ dưới đây phá vỡ tính đối xứng đó, và cả hai đều dính trực tiếp tới hai thước đo của bài.

Thứ nhất: lãi vay chạy theo thời gian hồi phục

Khoản vay không đứng yên chờ danh mục hồi. Nó sinh lãi mỗi ngày, kể cả những ngày nằm dưới đỉnh cũ. Càng lâu hồi phục, dư nợ càng lớn và cái đích càng cao.

Giữ nguyên ví dụ: vay 100 triệu đ, vị thế còn 140 triệu đ, vốn tự có 40 triệu đ. Giả sử lãi vay 12% mỗi năm, tính đơn trên dư nợ gốc và cộng thẳng vào số phải trả. Mức lãi suất này chỉ là giả định để có số mà tính, không phải mức đang áp dụng ở đâu cả.

Nhắc lại hai con số thật ở phần trước: đợt sụt giảm sâu nhất của danh mục minh hoạ kéo dài 28 tháng, đợt sụt giảm 2022 của VNINDEX kéo dài 42 tháng. Ở khung thời gian đó, lãi vay cộng dồn là mấy chục điểm phần trăm cộng thẳng vào mức hồi phục cần có.

Đây chính là chỗ hai thước đo của bài gặp nhau. Không vay mượn thì độ sâu và thời gian là hai trục tách rời. Có vay mượn thì thời gian tự động biến thành độ sâu, vì mỗi tháng trôi qua lại nâng cái đích lên một nấc.

Thứ hai: bị bán bớt ở đáy thì phép nhân chỉ còn một chiều

Phép tính "cổ phiếu chỉ cần hồi 42.9%" có một giả định ngầm rất lớn: người vay giữ được nguyên vị thế cho tới lúc giá hồi. Giao dịch ký quỹ không bảo đảm điều đó.

Tỷ lệ ký quỹ bằng vốn tự có chia cho giá trị vị thế. Ban đầu, 100 trên 200 là 50%. Sau cú giảm 30%, còn 40 trên 140, tức 28.6%. Khi tỷ lệ này rơi dưới ngưỡng duy trì, bên cho vay yêu cầu nộp thêm tiền, không nộp kịp thì một phần vị thế bị bán ra để kéo tỷ lệ trở lại ngưỡng. Với một ngưỡng duy trì giả định 30%, cổ phiếu chỉ cần giảm chừng này là chạm ngưỡng:

Đọc cột cuối từ trên xuống là thấy tốc độ xấu đi. Đi từ hệ số 1.5 lên 3.0, mức giảm đủ để bị gọi ký quỹ rút từ 52.4% xuống 4.8%. Ở dòng cuối, một nhịp điều chỉnh 5% của thị trường đã đủ chạm ngưỡng, mà 5% thì không phải mức bất thường.

Và đây mới là chỗ mất đối xứng thật sự. Vị thế bị bán bớt ở vùng đáy thì số cổ phiếu nắm giữ giảm đi vĩnh viễn, nên đợt hồi phục sau đó, nếu có, chỉ tác dụng lên phần còn lại. Phép nhân hoạt động đầy đủ ở chiều xuống, còn ở chiều lên nó chỉ hoạt động trên phần chưa bị bán. Chuỗi sự kiện này biến một khoản lỗ tạm thời thành một khoản mất vốn không gỡ lại được bằng thời gian, đúng ranh giới giữa hai loại rủi ro mà phần mở đầu của chuỗi đã tách ra.

Ghép với mục ngay sau đây thì hệ quả rõ hơn nữa: sụt giảm tối đa trong quá khứ không phải mức trần, nên một vị thế vay mượn được canh vừa khít mức sụt giảm đã từng xảy ra là một vị thế không chừa chỗ nào cho lần vượt kỷ lục.

Bài viết không nói hệ số đòn bẩy nào là hợp lý, vì không tồn tại một con số chung. Nó phụ thuộc vào thời hạn đầu tư còn lại, nguồn tiền có thể nộp thêm khi bị gọi ký quỹ, thu nhập ngoài danh mục, và mức sụt giảm mà từng người thực sự chịu được. Không dữ kiện nào trong đó nằm trong dữ liệu thị trường, nên không bài viết nào quyết định thay người đọc được. Việc bài có thể làm là đặt bảng ra để mỗi người tự nhìn thấy mình đang ở dòng nào.

Câu chốt: đòn bẩy không cộng thêm rủi ro, nó nhân rủi ro lên, và phép nhân đó đẩy kết quả vào đúng đoạn dốc đứng của bảng hoà vốn.

Vì sao con số quá khứ không phải mức tệ nhất có thể

Đây là phần quan trọng nhất của bài, và cũng là chỗ thước đo này bị dùng sai nhiều nhất.

Sụt giảm tối đa rất dễ bị đọc thành một lời hứa ngầm, kiểu "danh mục này rơi sâu nhất 25% nên mức đó là giới hạn". Cách đọc đó sai. Con số này chỉ là mức tệ nhất đã xảy ra trong khoảng thời gian được đem ra đo. Ba lý do dưới đây cho thấy khoảng cách giữa hai cách hiểu lớn tới mức nào.

Lý do thứ nhất: đổi cửa sổ đo là đổi con số

Điều này dễ kiểm chứng, và chính danh mục minh hoạ ở trên đã đủ để chứng minh.

Cùng ba mã, cùng tỷ trọng, cùng chu kỳ tái cân bằng. Chỉ kéo dài khoảng đo thêm hai năm về trước, con số sụt giảm tối đa từ -24.77% thành -37.80%. Chênh lệch 13 điểm phần trăm, và tính theo mức lãi cần để gỡ thì từ 32.93% nhảy lên 60.77%, gần gấp đôi.

VNINDEX còn kịch tính hơn. Đo trên 3 năm cho -18.11%. Đo trên 5 năm cho -40.34%, tức hơn gấp đôi.

Bài học rất cụ thể: một con số sụt giảm tối đa không có nghĩa nếu không đi kèm khoảng thời gian đo. Câu hỏi đầu tiên khi gặp con số này luôn là đo từ ngày nào tới ngày nào. Và khi so sánh hai danh mục, hai bên bắt buộc phải dùng chung một khoảng đo.

Cửa sổ càng dài thì càng dễ bắt trúng một giai đoạn thị trường khó, nên con số đo được thường sâu hơn. Chọn cửa sổ ngắn không làm rủi ro biến mất, nó chỉ làm rủi ro không hiện lên trong bảng.

Lý do thứ hai: đây là một quan sát, không phải một phân phối

Biến động năm được tính từ toàn bộ mấy trăm phiên trong kỳ. VaR và CVaR được tính từ cả nhóm phiên xấu. Chúng là các con số thống kê, dựng từ nhiều quan sát.

Sụt giảm tối đa thì khác hẳn. Toàn bộ cửa sổ 5 năm, hơn một nghìn phiên, chỉ đóng góp đúng một con số duy nhất: cái đáy sâu nhất. Mọi phiên khác bị bỏ đi hết.

Một đại lượng dựng từ một quan sát duy nhất thì không có sai số chuẩn, không có khoảng tin cậy, và về mặt thống kê thì không có cơ sở nào để suy ra phân phối của nó. Nó trả lời câu hỏi "điều tệ nhất từng xảy ra là gì" một cách chính xác. Nó không trả lời được câu hỏi "điều tệ nhất có thể xảy ra là gì", vì câu hỏi đó cần một phân phối chứ không cần một kỷ lục.

So sánh cho dễ hình dung: mức nước lũ cao nhất từng ghi nhận ở một con sông là một dữ kiện có thật và hữu ích. Nó không phải mức trần mà nước không thể vượt qua.

Lý do thứ ba: đuôi phân phối dày hơn ta tưởng

Chỗ này cần đến hai dòng cuối của bảng chỉ số.

Danh mục minh hoạ có biến động năm 20.48%. Quy về một phiên, chia cho căn bậc hai của khoảng 250 phiên mỗi năm, ra độ lệch chuẩn một phiên khoảng 1.30%. Phiên tệ nhất trong cửa sổ 3 năm là -6.95%, tức khoảng 5.4 lần độ lệch chuẩn. Nếu lợi suất hằng ngày phân bố theo hình chuông chuẩn, một cú như vậy có xác suất khoảng 4 phần 100 triệu, trung bình gần 100,000 năm giao dịch mới gặp một lần. Vậy mà nó đã xuất hiện ngay trong 750 phiên của cửa sổ ba năm.

Kết luận không phải là phép tính sai, mà là giả định hình chuông sai: lợi suất thị trường có đuôi dày hơn hình chuông rất nhiều, các cú cực đoan xuất hiện thường xuyên hơn hẳn mức mà mô hình chuẩn dự đoán. Độ nhọn 5.65 trong bảng chỉ số nói đúng điều đó, vì phân phối chuẩn có độ nhọn bằng 3 theo cách tính gốc hoặc bằng 0 theo cách tính đã trừ sẵn 3, và 5.65 nằm trên mức đó theo cả hai cách.

Cặp VaR và CVaR cho thấy điều tương tự theo hướng khác. VaR 95% thực tế là -2.09% còn giả định hình chuông cho khoảng -2.13%, gần như trùng khớp; nhưng CVaR 95% thực tế là -3.29% trong khi hình chuông chỉ cho -2.67%, tệ hơn mô hình 23%. Ở vùng "xấu bình thường" hình chuông mô tả khá đúng, càng đi sâu vào vùng cực đoan nó càng đánh giá nhẹ mức độ. Mà sụt giảm tối đa lại là thước đo sống hoàn toàn trong vùng cực đoan đó.

Câu chốt: sụt giảm tối đa trong quá khứ là kỷ lục đã lập, không phải mức trần, và ba lý do trên nói rằng khoảng cách giữa hai thứ đó có thể rất xa.

Dùng hai con số này thế nào

Bài viết này không đưa ra ngưỡng nào, và đó là lựa chọn có chủ đích. Không tồn tại một mức sụt giảm tối đa "chấp nhận được" chung cho mọi người, vì con số đó phụ thuộc vào những thứ nằm ngoài dữ liệu: thời hạn đầu tư còn lại, mức thu nhập ngoài danh mục, và ngưỡng chịu đựng của từng người.

Điều bài viết có thể làm là chỉ ra các đánh đổi, để mỗi người tự chọn tham số của mình.

Đánh đổi giữa độ sâu và mức tăng trưởng. Giảm bớt phần tài sản dao động mạnh thường làm đợt sụt giảm nông hơn, và thường cũng kéo mức tăng trưởng dài hạn xuống theo. Không có cách nào bảo đảm chỉ cắt được một vế. Cách quy đổi từ mức chịu đựng ra số lượng cổ phiếu được bàn trong bài quy mô vị thế của chuỗi này.

Đánh đổi giữa tần suất tái cân bằng và chi phí. Tái cân bằng dày làm tỷ trọng bám sát kế hoạch hơn, nhưng mỗi lần mua bán đều mất phí và thuế. Cần cân nhắc cụ thể chi phí đó, và chi phí thật của một giao dịch không chỉ có phí môi giới.

Đánh đổi giữa vay nợ và độ sâu của cú rơi. Mục về đòn bẩy ở trên đã trình bày phép nhân này bằng số: cùng một cú giảm của cổ phiếu, hệ số đòn bẩy càng cao thì vốn tự có mất càng nhiều và mức lãi cần để gỡ càng dựng đứng, chưa kể lãi vay cộng dồn và khả năng bị bán bớt vị thế ở đáy. Cơ chế nhân này giống cách đòn bẩy hoạt động ở cấp doanh nghiệp, xem thêm nhóm chỉ số đòn bẩy và khả năng trả nợ.

Và ba câu hỏi nên đặt ra trước khi tin bất kỳ con số sụt giảm tối đa nào, dù là của mình hay của người khác:

• Đo từ ngày nào tới ngày nào? Không có khoảng thời gian thì con số vô nghĩa, như hai cửa sổ 3 năm và 5 năm ở trên đã cho thấy.
• Đo trên lưới thời gian nào? Theo phiên, theo tuần hay theo tháng. Lưới thưa hơn luôn cho con số nông hơn.
• Khoảng đo đó có chứa một giai đoạn thị trường khó nào không? Một cửa sổ chỉ toàn thời kỳ thuận lợi sẽ cho ra con số đẹp mà không chứng minh được điều gì.

Cuối cùng, một điều cần nói thẳng. Đo lường rủi ro làm cho rủi ro trở nên nhìn thấy được và so sánh được. Nó không làm rủi ro nhỏ đi và càng không làm rủi ro biến mất. Một danh mục được đo kỹ vẫn có thể rơi sâu hơn mọi con số từng ghi nhận.

Câu chốt: hai con số này là công cụ để chuẩn bị tinh thần và chuẩn bị kế hoạch, không phải hàng rào chặn thua lỗ.

Đọc tiếp gì

Sụt giảm tối đa mô tả một cú rơi đã xảy ra. Muốn mô tả rủi ro trong vùng thông thường thì cần các thước đo tính trên toàn bộ chuỗi lợi suất, như biến động, VaR và CVaR. Bài này chỉ nhắc lướt qua chúng ở bảng chỉ số giữa bài, còn phần mở đầu của chuỗi bàn kỹ hơn.

Muốn biết vì sao gộp nhiều mã lại chưa chắc làm đợt sụt giảm nông đi, xem đa dạng hoá và tương quan.

Một thói quen đáng có khi đọc bảng chỉ số rủi ro: nhìn cột thời gian trước, nhìn con số sau. Cửa sổ đo quyết định phần lớn hình dạng của mọi con số trong bảng.

Câu chốt: đọc con số rủi ro mà không đọc khoảng thời gian đo là đọc một nửa dữ kiện.

Nội dung trong bài mang tính chia sẻ kiến thức, không phải khuyến nghị mua bán chứng khoán. Danh mục ba mã tỷ trọng đều được dựng riêng để có một chuỗi giá trị đủ dài phục vụ tính toán minh hoạ, không phải danh mục gợi ý dưới bất kỳ hình thức nào. Số liệu tính trên giá đóng cửa lịch sử tới ngày 28/08/2026, do FinLens tổng hợp. Kết quả trong quá khứ không cho biết điều gì về kết quả trong tương lai.

Câu hỏi thường gặp

Vì sao lỗ 50% cần lãi 100% mới hoà vốn?

Vì hai tỷ lệ phần trăm đó tính trên hai mẫu số khác nhau. Mức lỗ 50% tính trên số vốn ban đầu, còn mức lãi tính trên số vốn còn lại sau khi đã lỗ. Từ 100 triệu đ mất một nửa còn 50 triệu đ, muốn quay lại 100 triệu đ thì phải kiếm thêm đúng 50 triệu đ nữa, mà 50 triệu trên nền 50 triệu là 100%. Công thức tổng quát: lãi cần để hoà vốn bằng mức lỗ chia cho phần còn lại sau lỗ.

Sụt giảm tối đa được đo như thế nào?

Đo trên đường giá trị danh mục theo thời gian. Với mỗi thời điểm, lấy giá trị hiện tại so với giá trị đỉnh cao nhất từng đạt trước đó, ra một mức giảm. Sụt giảm tối đa là mức giảm sâu nhất trong toàn bộ khoảng đo. Điểm mấu chốt là mốc so sánh luôn là đỉnh cũ chứ không phải giá mua, nên con số này không phụ thuộc vào việc nhà đầu tư vào tiền lúc nào.

Sụt giảm tối đa khác gì với khoản lỗ so với giá mua?

Khoản lỗ so với giá mua phụ thuộc vào thời điểm mua của từng người, hai người mua cùng một danh mục ở hai thời điểm khác nhau sẽ có hai con số khác nhau. Sụt giảm tối đa đo đặc tính của chính danh mục, lấy mốc là đỉnh cao nhất mà danh mục từng chạm tới, nên hai người cùng đo một danh mục sẽ ra cùng một con số.

Thời gian hồi phục là gì và vì sao nó quan trọng?

Là khoảng thời gian từ lúc danh mục rơi khỏi một mức đỉnh cho tới lúc vượt lại chính mức đỉnh đó. Nó quan trọng vì con người sống theo thời gian chứ không sống theo phần trăm. Chịu mức giảm 30% trong ba tháng là một trải nghiệm khác hẳn chịu đúng mức giảm 30% kéo dài ba năm, dù hai con số độ sâu giống hệt nhau.

Sụt giảm tối đa trong quá khứ có phải mức tệ nhất có thể xảy ra không?

Không. Nó chỉ là mức tệ nhất đã xảy ra trong khoảng thời gian được đem ra đo. Đổi cửa sổ đo là con số đổi theo: cùng một danh mục minh hoạ, đo trong 3 năm gần nhất cho mức sụt giảm tối đa 24.77%, đo trong 5 năm gần nhất cho 37.80%. Ngoài ra đây là một quan sát duy nhất chứ không phải một phân phối, nên nó không mang thông tin về mức có thể sâu tới đâu trong tương lai.

Vay tiền để đầu tư ảnh hưởng thế nào tới bảng hoà vốn?

Đòn bẩy nhân mức giảm của cổ phiếu lên trước khi nó chạm vào vốn tự có, nên nó đẩy kết quả vào đoạn dốc đứng của bảng. Cùng một cú giảm 30% của cổ phiếu, người không vay mất 30% vốn và cần lãi 42.9% để hoà; người có vị thế gấp ba lần vốn tự có mất 90% và cần lãi 900%. Ngoài phép nhân đó còn hai thứ nữa: lãi vay cộng dồn suốt thời gian nằm dưới đỉnh cũ làm cái đích cao dần, và việc bị bán bớt vị thế khi tỷ lệ ký quỹ chạm ngưỡng làm số cổ phiếu nắm giữ giảm vĩnh viễn.