《Chị Gỗ có sai không? Một cuộc tranh luận về cách đo lường β và α》

Gần đây, xu hướng của Bitcoin khá yếu, tâm lý thị trường dao động theo đó, cũng khiến người ta nhớ đến một quan điểm cốt lõi mà người sáng lập kiêm CEO của Ark Invest, Cathy Wood, đã duy trì trong thời gian dài: Bitcoin có thể vượt trội trong thị trường tăng giá và đóng vai trò phòng hộ trong thị trường giảm giá.

Nghe có vẻ “công thủ toàn diện” như cổ tích, nhưng nếu kéo dài thời gian, bạn sẽ nhận thấy trong các chu kỳ trước đây, Bitcoin thực sự thể hiện nhiều nhịp điệu khác biệt so với tài sản truyền thống: có lúc liên quan chặt chẽ, có lúc tách rời, có lúc như tài sản rủi ro, có lúc lại như một loài sinh vật mới với câu chuyện riêng biệt. Wood và Ark thường trích dẫn một bộ số liệu thống kê: kể từ năm 2020, mối tương quan của Bitcoin với vàng, trái phiếu, và S&P 500 (hoặc theo cách diễn đạt của cô là hệ số β) lần lượt khoảng 0.14, 0.06, 0.28, do đó nó có thể cung cấp rủi ro không đồng nhất trong danh mục.

Quan điểm của tôi đơn giản hơn: Bitcoin không phải là “vàng kỹ thuật số” như Wood nói, nó giống hơn một tài sản cổ phần — trong giai đoạn thanh khoản co lại, tâm lý rủi ro giảm, thường thể hiện sự đồng bộ cao hơn (β cao). Vậy tại sao trong lịch sử nó lại thường đi theo con đường riêng? Câu trả lời có thể không nằm ở β, mà nằm ở α: Bitcoin sở hữu các con đường thương mại độc đáo và hiệu ứng mạng mà các tài sản rủi ro khác không có — từ việc các tổ chức tham gia, hạ tầng lưu ký và tuân thủ, đến sự tiến hóa của các dịch vụ tài chính và thanh toán trên chuỗi, rồi đến cơ chế giảm một nửa mỗi bốn năm mang lại kỳ vọng về cú sốc cung. Những yếu tố này gần hơn với nguồn lợi nhuận gia tăng đặc thù, chứ không phải là sự phơi bày tuyến tính theo một yếu tố thị trường truyền thống.

Điều này dẫn đến một thực tế dễ bị bỏ qua: dù là α hay β, hồi quy tuyến tính về bản chất là công cụ của nhà toán học, vốn vô hình, chứ không phải là quy luật khách quan có thể xác minh trên thị trường. Cùng một đoạn dữ liệu, chọn các khoảng thời gian khác nhau, tần suất khác nhau (hàng tuần/hàng ngày), các biến giải thích khác nhau (S&P, Nasdaq, lãi suất thực, chỉ số USD), kết quả hồi quy β có thể hoàn toàn khác nhau; thậm chí cùng dữ liệu đó, cũng có thể tính ra các phương trình hồi quy tuyến tính khác nhau (xem hình dưới). Quan trọng hơn, mối tương quan thấp không tự nhiên đồng nghĩa với tốt hơn. Các sản phẩm đầu tư cũng có thể đạt β thấp bằng cách chậm lại đáng kể so với thị trường, điều này cũng đúng về mặt thống kê, nhưng rõ ràng không phải là kết quả mà nhà đầu tư mong muốn.

Vì vậy, tôi không nghĩ rằng Wood đã tính sai, cô chỉ có thể đã bỏ qua một giới hạn trong đầu tư: β thấp chỉ là mô tả về cấu trúc rủi ro, không phải là cam kết về lợi nhuận. Điều thực sự quyết định trải nghiệm dài hạn là bạn xem Bitcoin như gì — là tài sản phòng thủ, tài sản rủi ro, hay là một loại tài sản có tính lựa chọn với biến động câu chuyện mạnh mẽ. Khi thị trường bước vào giai đoạn tác động vĩ mô (kỳ vọng chính sách, thay đổi nhân sự của Fed và đường đi của lãi suất, gia tăng bất định địa chính trị), Bitcoin thường giống như tài sản rủi ro; còn trong giai đoạn công nghệ và tỷ lệ chấp nhận tăng trưởng, nó có thể phát huy hiệu quả α phi hệ thống rõ rệt.

Nhưng một điểm mà Wood rất đồng tình với tôi là: phân phối rủi ro lợi nhuận của Bitcoin thực sự độc đáo — dù bạn phân loại nó theo β hay α, việc đưa nó vào danh mục theo tỷ lệ rủi ro chắc chắn sẽ cải thiện đường biên hiệu quả của danh mục. Cô thường đề cập đến “dù chỉ 5%” trong phân bổ, cũng có thể tăng khả năng sinh lợi của danh mục mà không làm tăng đáng kể rủi ro liên quan đến các tài sản truyền thống.

Phân tán rủi ro là nền tảng của lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại, cũng là chủ đề của bài viết tiếp theo của chúng tôi: Khi mối tương quan tăng trong giai đoạn áp lực, nhà đầu tư nên phân tán như thế nào theo cách phù hợp hơn với thực tế?

Xin mời theo dõi.