Lợi nhuận cao có đáng đánh đổi rủi ro? Hiểu đúng chỉ số Calmar

Hãy tưởng tượng bạn đang so sánh hai chiến lược đầu tư.

Cả hai đều đạt lợi nhuận bình quân năm theo lãi kép là 20%.

Nhưng khi xem xét kỹ lịch sử hiệu suất, bạn nhận ra một khác biệt đáng kể:

Chiến lược A: Mức sụt giảm tối đa (Maximum Drawdown) là −10%.
Chiến lược B: Mức sụt giảm tối đa là −40%.

Nếu chỉ nhìn vào lợi nhuận hằng năm, hai chiến lược có vẻ tương đương.

Tuy nhiên, mức sụt giảm lớn nhất trong lịch sử của Chiến lược A chỉ bằng một phần tư so với Chiến lược B.

Cùng đạt lợi nhuận năm 20%, bạn sẵn sàng chịu mức sụt giảm tối đa 10% hay 40%?

Nhà đầu tư thường tìm kiếm những khoản đầu tư có lợi nhuận năm cao nhất. Nhưng không phải ai cũng cân nhắc giá trị danh mục có thể giảm sâu đến mức nào trước khi đạt được lợi nhuận đó.

Đây chính là lúc chỉ số Calmar (Calmar Ratio) trở nên hữu ích.

Chỉ số này không chỉ xem xét khoản đầu tư đã tạo ra bao nhiêu lợi nhuận, mà còn đặt lợi nhuận đó trong tương quan với mức sụt giảm lớn nhất từng xảy ra.

Khi áp dụng cách nhìn này cho ETF, cổ phiếu và các chiến lược giao dịch định lượng, chúng ta nhận thấy một điểm quan trọng:

Lợi nhuận năm cao chưa chắc hiệu quả hơn sau khi xét rủi ro. Quan trọng là lợi nhuận có xứng với mức sụt giảm đã chịu hay không.

1. Chỉ số Calmar là gì?

Chỉ số Calmar là thước đo hiệu suất điều chỉnh theo rủi ro, so sánh lợi nhuận năm của một khoản đầu tư với mức sụt giảm tối đa trong lịch sử.

Nói đơn giản, chỉ số này giúp trả lời câu hỏi:

Để đạt được mức lợi nhuận năm đó, chiến lược từng phải chịu mức sụt giảm tối đa lớn đến đâu?

Công thức thông dụng là:

Chỉ số Calmar = Tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) ÷ Giá trị tuyệt đối của mức sụt giảm tối đa (MDD)

Trong đó:

Tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (Compound Annual Growth Rate, CAGR) thể hiện tốc độ tăng trưởng bình quân năm của khoản đầu tư trong một giai đoạn nhất định, có tính đến tác động của lãi kép.

Mức sụt giảm tối đa (Maximum Drawdown, MDD) là tỷ lệ giảm lớn nhất từ một đỉnh trước đó xuống đáy xuất hiện sau đỉnh ấy trong kỳ quan sát.

Ví dụ:

Một chiến lược có lợi nhuận năm là 15% và mức sụt giảm tối đa là −20%.

Phép tính:

15% ÷ 20% = 0.75

Như vậy, tỷ lệ giữa lợi nhuận năm và mức sụt giảm tối đa của chiến lược trong giai đoạn này là 0.75.

Chỉ số Calmar là một con số không có đơn vị, không phải tỷ lệ phần trăm.

Khi lợi nhuận dương và phương pháp tính nhất quán, chỉ số cao hơn thường cho thấy chiến lược tạo ra nhiều lợi nhuận năm hơn so với mức sụt giảm lớn nhất trong lịch sử.

Tuy nhiên, cần nhớ một điểm quan trọng:

Chỉ số Calmar cao hơn không có nghĩa khoản đầu tư chắc chắn an toàn hơn, cũng không bảo đảm hiệu suất tương lai tốt hơn.

Đây là công cụ đánh giá mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong quá khứ, không phải cam kết sinh lời hay giới hạn tối đa cho khoản lỗ trong tương lai.

Chỉ số Calmar truyền thống và phân tích toàn bộ lịch sử khác nhau thế nào?

Chỉ số Calmar truyền thống thường sử dụng lợi nhuận năm và mức sụt giảm tối đa của 36 tháng gần nhất.

Vì vậy, nó phù hợp để đánh giá hiệu suất điều chỉnh theo rủi ro trong giai đoạn tương đối gần đây.

Tuy nhiên, nếu muốn hiểu một khoản đầu tư qua nhiều chu kỳ thị trường, chúng ta cũng có thể áp dụng cùng công thức cho toàn bộ lịch sử sẵn có.

Trong bài viết này, chúng tôi sử dụng công thức “CAGR ÷ giá trị tuyệt đối của mức sụt giảm tối đa”, nhưng áp dụng trên toàn bộ dữ liệu lịch sử sẵn có của từng khoản đầu tư.

Cách tiếp cận theo toàn bộ lịch sử này có liên hệ với Managed Account Reports Ratio (MAR Ratio).

Do đó, cần phân biệt:

Chỉ số Calmar truyền thống: Thường sử dụng lợi nhuận năm và mức sụt giảm tối đa trong 36 tháng gần nhất.
Tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm của toàn bộ lịch sử: Sử dụng tất cả dữ liệu hiện có và về mặt khái niệm tương ứng với cách tiếp cận MAR Ratio.

Các bảng dưới đây trình bày tỷ lệ giữa lợi nhuận năm và mức sụt giảm tối đa trên toàn bộ lịch sử sẵn có, không phải chỉ số Calmar truyền thống tính theo 36 tháng.

Phân tích giai đoạn dài hơn giúp hiểu mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong nhiều điều kiện thị trường khác nhau, thay vì chỉ dựa vào kết quả gần đây.

Dù vậy, có một hạn chế: thời điểm bắt đầu lịch sử dữ liệu của mỗi khoản đầu tư không giống nhau.

Dữ liệu toàn lịch sử giúp hiểu rủi ro từng tài sản; so sánh công bằng cần cùng giai đoạn.

2. Cùng lợi nhuận nhưng chỉ số Calmar chênh lệch gấp 4 lần

Hãy quay lại ví dụ ban đầu.

Giả sử cả hai chiến lược được đánh giá trong đúng cùng một giai đoạn 3 năm, với phương pháp tính giống hệt nhau.

Chỉ tiêu	Chiến lược A	Chiến lược B
Lợi nhuận năm	20%	20%
Mức sụt giảm tối đa	−10%	−40%
Chỉ số Calmar	2.00	0.50

Chiến lược A:

20% ÷ 10% = 2.00

Chiến lược B:

20% ÷ 40% = 0.50

Hai chiến lược có cùng lợi nhuận năm, nhưng chỉ số Calmar của Chiến lược A cao gấp 4 lần Chiến lược B.

Toàn bộ chênh lệch bắt nguồn từ mức sụt giảm tối đa.

Nếu chỉ so sánh lợi nhuận năm, nhà đầu tư rất dễ bỏ qua sự khác biệt lớn về rủi ro phải chịu trong quá trình tạo ra lợi nhuận.

Lợi nhuận năm càng cao thì chỉ số Calmar luôn càng tốt?

Không nhất thiết.

Hãy xem thêm một ví dụ giả định trong cùng giai đoạn 3 năm.

Chỉ tiêu	Chiến lược C	Chiến lược D
Lợi nhuận năm	12%	24%
Mức sụt giảm tối đa	−10%	−30%
Chỉ số Calmar	1.20	0.80

Chiến lược D có lợi nhuận năm cao gấp đôi Chiến lược C, nhưng mức sụt giảm tối đa lại lớn gấp 3 lần.

Vì vậy, Chiến lược C có chỉ số Calmar cao hơn.

Điều đó có nghĩa Chiến lược C chắc chắn là khoản đầu tư tốt hơn?

Không. Mỗi nhà đầu tư có mục tiêu lợi nhuận, nhu cầu thanh khoản và khả năng chấp nhận rủi ro khác nhau.

Tuy nhiên, sự so sánh này đặt ra một câu hỏi quan trọng:

Phần lợi nhuận tăng thêm có đáng để đánh đổi bằng mức sụt giảm sâu hơn hay không?

Chỉ số Calmar giúp đánh giá chính sự đánh đổi đó.

Lưu ý: Các Chiến lược A, B, C và D chỉ là ví dụ giả định phục vụ mục đích giáo dục. Chúng không đại diện cho hiệu suất thực tế của bất kỳ ETF, quỹ đầu tư hay chiến lược định lượng cụ thể nào.

3. So sánh hiệu suất thực tế: lợi nhuận dài hạn và mức sụt giảm tối đa của các ETF phổ biến

Bây giờ, hãy áp dụng cách tiếp cận này vào dữ liệu thị trường thực tế.

Chúng ta sẽ bắt đầu với bốn công cụ đầu tư quen thuộc.

SPY: SPDR S&P 500 ETF Trust

SPY theo dõi chỉ số S&P 500, giúp nhà đầu tư tiếp cận cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết quy mô lớn tại Mỹ.

QQQ: Invesco QQQ Trust

QQQ theo dõi chỉ số Nasdaq-100 và có tỷ trọng tương đối lớn ở các công ty công nghệ và doanh nghiệp tăng trưởng hàng đầu.

BRK.B: Cổ phiếu Berkshire Hathaway loại B

BRK.B là cổ phiếu loại B của Berkshire Hathaway, một công ty niêm yết sở hữu nhiều hoạt động kinh doanh và khoản đầu tư khác nhau. Đây là cổ phiếu riêng lẻ, không phải ETF.

BND: Vanguard Total Bond Market ETF

BND là ETF đa dạng hóa trên thị trường trái phiếu Mỹ do Vanguard quản lý. Quỹ chủ yếu nắm giữ trái phiếu có xếp hạng tín nhiệm cấp đầu tư, bao gồm trái phiếu chính phủ Mỹ, trái phiếu doanh nghiệp và chứng khoán được bảo đảm bằng các khoản vay thế chấp.

BND không phải tiền mặt hay tài sản phi rủi ro. Giá trị của quỹ có thể biến động theo lãi suất, chênh lệch lợi suất tín dụng và những điều kiện thị trường khác.

Bốn công cụ này thuộc các nhóm tài sản khác nhau và có nguồn rủi ro khác nhau.

Mục tiêu không phải tìm một khoản đầu tư tốt nhất cho tất cả mọi người, mà là hiểu sự khác biệt giữa lợi nhuận và mức sụt giảm tối đa trong lịch sử của từng loại tài sản.

Lợi nhuận và rủi ro lịch sử kể từ khi bắt đầu giao dịch

Bảng dưới đây tổng hợp dữ liệu thị trường công khai đã được thu thập trước đó, với ngày chốt dữ liệu là 20 tháng 10 năm 2026.

Khoản đầu tư	Năm bắt đầu	CAGR	Mức sụt giảm tối đa	Tỷ lệ lợi nhuận/sụt giảm toàn lịch sử
SPY ETF cổ phiếu vốn hóa lớn của Mỹ	1993	+10.82%	−55.19%	0.20
QQQ ETF Nasdaq-100	1999	+10.73%	−82.96%	0.13
BRK.B Cổ phiếu Berkshire Hathaway loại B	1996	+10.89%	−53.86%	0.20
BND ETF trái phiếu Mỹ	2007	+2.89%	−18.58%	0.16

Nguồn dữ liệu:

Lưu ý về dữ liệu: Bảng sử dụng dữ liệu tổng lợi nhuận lịch sử được thu thập trước đó đến ngày 20 tháng 10 năm 2026. Lợi nhuận năm đã tính đến việc tái đầu tư cổ tức. Cột cuối được tính bằng CAGR chia cho giá trị tuyệt đối của mức sụt giảm tối đa và làm tròn đến hai chữ số thập phân; đây không phải chỉ số Calmar truyền thống tính theo 36 tháng. Các khoản đầu tư có năm bắt đầu khác nhau, và BRK.B là cổ phiếu riêng lẻ chứ không phải ETF. Vì vậy, bảng chủ yếu minh họa đặc điểm lợi nhuận và rủi ro lịch sử của từng khoản đầu tư, không phải bảng xếp hạng dựa trên cùng giai đoạn và điều kiện rủi ro. Cần kiểm tra lại ngày chốt dữ liệu và phương pháp tính của các nguồn trước khi xuất bản.

Bảng cho thấy lợi nhuận năm dài hạn và mức sụt giảm tối đa không có mối quan hệ tỷ lệ cố định.

Chẳng hạn, SPY và BRK.B ghi nhận lợi nhuận năm tương đối gần nhau, đồng thời có mức sụt giảm tối đa với quy mô tương đương trong lịch sử riêng của từng công cụ.

Vì vậy, tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm trên toàn bộ lịch sử của cả hai đều ở mức khoảng 0.20.

QQQ cũng mang lại lợi nhuận năm đáng kể. Tuy nhiên, mức sụt giảm lịch sử sâu hơn rất nhiều đã kéo tỷ lệ này xuống thấp.

BND thể hiện đặc điểm khác: lợi nhuận năm thấp hơn và mức sụt giảm lịch sử nhỏ hơn. Dù vậy, điều này không tự động có nghĩa tỷ lệ của BND cao hơn các khoản đầu tư cổ phiếu.

Sụt giảm ít hơn hay lợi nhuận cao hơn đều chưa chắc mang lại hiệu quả điều chỉnh theo rủi ro tốt hơn.

So sánh cùng giai đoạn: QQQ có lợi nhuận cao hơn nhưng hiệu quả điều chỉnh theo rủi ro chưa chắc tốt hơn

Bảng trước sử dụng toàn bộ lịch sử sẵn có của từng khoản đầu tư. Tuy nhiên, thời điểm bắt đầu khác nhau có thể ảnh hưởng đến tính công bằng của phép so sánh.

Để so sánh SPY và QQQ hợp lý hơn, chúng ta sẽ sử dụng cùng một giai đoạn.

Các số liệu dưới đây bao phủ khoảng thời gian từ ngày 10 tháng 3 năm 1999 đến ngày 20 tháng 10 năm 2026.

Chỉ tiêu	SPY	QQQ
Lợi nhuận năm (CAGR)	+8.55%	+10.73%
Mức sụt giảm tối đa (MDD)	−55.19%	−82.96%
Tỷ lệ lợi nhuận/sụt giảm cùng giai đoạn	0.15	0.13

Nguồn: Investment Visual | So sánh hiệu suất lịch sử SPY và QQQ.

Trong giai đoạn chung này, QQQ đạt lợi nhuận năm cao hơn SPY.

Tuy nhiên, mức sụt giảm tối đa của QQQ cũng sâu hơn đáng kể, khiến tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm trong cả giai đoạn thấp hơn một chút.

Điều đó không có nghĩa SPY phù hợp hơn QQQ đối với mọi nhà đầu tư.

Kết luận chính xác hơn là:

Trong giai đoạn lịch sử cụ thể này, tỷ lệ lợi nhuận năm so với mức sụt giảm tối đa của SPY nhỉnh hơn QQQ một chút.

Đó chính là giá trị của chỉ số Calmar và tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm trên toàn bộ lịch sử: giúp làm rõ những khác biệt không thể nhận ra nếu chỉ nhìn vào lợi nhuận năm.

4. Tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm toàn lịch sử càng cao thì khoản đầu tư càng tốt?

Không hẳn.

Dù sử dụng chỉ số Calmar truyền thống hay tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm của toàn bộ lịch sử, đây vẫn chỉ là một công cụ trong quá trình phân tích đầu tư tổng thể.

Có bốn hạn chế quan trọng cần lưu ý.

4.1 Mức sụt giảm lịch sử không phải giới hạn rủi ro trong tương lai

Ngay cả khi một chiến lược từng có mức sụt giảm tối đa chỉ 20%, khoản lỗ trong tương lai vẫn có thể lớn hơn rất nhiều.

Mức sụt giảm tối đa trong quá khứ là một kết quả đã xảy ra, không phải mức trần cho rủi ro tương lai.

4.2 Giai đoạn quan sát khác nhau có thể tạo ra kết quả rất khác nhau

Một chiến lược mới có lịch sử 3 năm và một ETF đã trải qua hơn 20 năm với nhiều chu kỳ thị trường có thể hoạt động trong những điều kiện hoàn toàn khác biệt.

Sử dụng cùng một công thức không loại bỏ được khác biệt đó.

Ngay cả cùng một khoản đầu tư cũng có thể cho ra những tỷ lệ rất khác nhau khi thay đổi giai đoạn quan sát.

4.3 Backtest và giao dịch thực tế không có giá trị bằng chứng tương đương

Các chiến lược định lượng thường sử dụng kiểm thử trên dữ liệu quá khứ (backtest) để đánh giá quy tắc giao dịch.

Tuy nhiên, kết quả backtest có thể chịu tác động của việc điều chỉnh mô hình quá khớp dữ liệu, sai lệch dữ liệu, giả định về chi phí giao dịch và sự thay đổi của điều kiện thị trường.

Một tỷ lệ cao trong backtest không chứng minh chiến lược đã đạt hiệu suất tương tự khi giao dịch thực tế.

4.4 Một chỉ số không thể phản ánh mọi rủi ro

Chỉ số Calmar chủ yếu dựa trên hai yếu tố: lợi nhuận năm và mức sụt giảm tối đa trong lịch sử.

Chỉ số này không phản ánh đầy đủ đòn bẩy, thanh khoản, rủi ro đối tác, trượt giá (slippage), mức độ tập trung rủi ro hay nguồn tạo ra lợi nhuận.

Khi mức sụt giảm tối đa cực kỳ nhỏ, tỷ lệ có thể tăng lên mức cao bất thường. Nếu mức sụt giảm bằng 0, phép chia thông thường không xác định.

Khi lợi nhuận năm âm, việc xếp hạng các khoản đầu tư chỉ dựa trên tỷ lệ này cũng có thể dẫn đến kết luận sai lệch.

Vì vậy, chỉ số Calmar phù hợp để hỗ trợ so sánh, chứ không nên là tiêu chí duy nhất để đánh giá một khoản đầu tư tốt hay xấu.

5. Làm thế nào để so sánh đúng hiệu quả lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro?

Hiểu công thức chỉ là bước đầu tiên. Áp dụng đúng cách cũng quan trọng không kém.

Khi so sánh ETF, quỹ đầu tư hoặc chiến lược định lượng, chúng ta không nên chỉ lấy lợi nhuận năm được công bố chia cho mức sụt giảm tối đa rồi kết luận tỷ lệ cao nhất là tốt nhất.

Một phép so sánh có ý nghĩa cần đáp ứng một số điều kiện cơ bản.

5.1 Sử dụng cùng giai đoạn quan sát

Giả sử Chiến lược A công bố kết quả từ năm 2010 đến 2026, còn Chiến lược B chỉ cung cấp dữ liệu từ năm 2023 đến 2026.

Ngay cả khi cả hai đều công bố lợi nhuận năm và mức sụt giảm tối đa, chúng ta cũng không nên trực tiếp xếp hạng các tỷ lệ này.

Xu hướng thị trường, biến động giá và những sự kiện rủi ro lớn trong các giai đoạn đó có thể khác nhau đáng kể.

Cách phù hợp hơn là xác định một giai đoạn chung, sau đó tính lại CAGR, MDD và tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm tối đa cho cả hai chiến lược.

Đó là lý do phần 3 trình bày cả dữ liệu lịch sử đầy đủ lẫn phép so sánh SPY và QQQ trong cùng một giai đoạn.

Dữ liệu toàn lịch sử phù hợp để hiểu từng tài sản; dữ liệu cùng giai đoạn phù hợp hơn để so sánh hiệu suất tương đối giữa các tài sản.

5.2 Kiểm tra tính nhất quán trong phương pháp tính lợi nhuận

Ngay cả khi sử dụng cùng giai đoạn, các nhà cung cấp dữ liệu khác nhau vẫn có thể báo cáo kết quả lợi nhuận khác nhau.

Những nguyên nhân có thể bao gồm:

Cổ tức và các khoản phân phối khác có được tái đầu tư hay không.
Phí quản lý, hoa hồng môi giới và các chi phí khác có được khấu trừ hay không.
Đơn vị tiền tệ được sử dụng và cách quy đổi ngoại tệ.
Mức sụt giảm tối đa được tính từ dữ liệu hằng ngày, hằng tuần hay hằng tháng.
Đòn bẩy, chi phí tài trợ vốn và trượt giá thực tế có được đưa vào tính toán hay không.

Ví dụ, mức sụt giảm tối đa tính bằng dữ liệu hằng ngày có thể sâu hơn kết quả chỉ sử dụng giá trị cuối tháng. Một đợt giảm mạnh giữa tháng có thể không xuất hiện trong dữ liệu giá đóng cửa cuối tháng.

Vì vậy, tần suất lấy mẫu khác nhau có thể làm sai lệch khả năng so sánh.

Do đó, trước khi so sánh hiệu quả điều chỉnh theo rủi ro, hãy xác nhận dữ liệu và phương pháp tính được định nghĩa nhất quán.

5.3 Phân biệt rõ kết quả thực tế, backtest mô phỏng và mục tiêu chiến lược

Không phải mọi số liệu hiệu suất đều có giá trị làm bằng chứng như nhau.

Hiệu suất lịch sử thực tế phản ánh diễn biến thị trường hoặc các giao dịch đã thực sự xảy ra trong giai đoạn được đề cập.

Backtest mô phỏng ước tính kết quả giả định bằng cách áp dụng một bộ quy tắc giao dịch lên dữ liệu quá khứ.

Mục tiêu chiến lược mô tả những gì chiến lược mong muốn đạt được, không phải kết quả đã thực hiện.

Ba nhóm thông tin này không nên được xem là tương đương.

Khi đánh giá chiến lược định lượng, nhà đầu tư cũng cần xem xét giả định về chi phí giao dịch, độ ổn định của tham số và việc có tồn tại lịch sử giao dịch thực tế có thể kiểm chứng hay không.

Tỷ lệ cao trong backtest không có nghĩa chiến lược đã đạt được kết quả tương tự trên thị trường thực tế.

5.4 Lựa chọn chỉ số tham chiếu phù hợp

Ngay cả khi giai đoạn và phương pháp tính giống nhau, hai chiến lược vẫn có thể theo đuổi những mục tiêu đầu tư rất khác biệt.

ETF cổ phiếu, ETF trái phiếu và các chiến lược định lượng có thể có nguồn lợi nhuận cũng như đặc điểm rủi ro khác nhau.

Vì vậy, chỉ số tham chiếu (benchmark) nên phản ánh tốt nhất có thể phạm vi đầu tư, đặc điểm rủi ro và mục đích đánh giá chiến lược.

Với một ETF theo dõi các doanh nghiệp lớn của Mỹ, chỉ số S&P 500 có thể là chuẩn tham chiếu phù hợp.

Tuy nhiên, đối với chiến lược định lượng giao dịch trên những thị trường khác hoặc theo các quy tắc khác, một chỉ số chứng khoán đơn lẻ có thể chưa đủ.

Trong trường hợp đó, nhà đầu tư có thể xem xét riêng những chỉ số thị trường liên quan, tiền mặt hoặc lãi suất ngắn hạn cùng các chuẩn so sánh thích hợp khác, đồng thời cân nhắc rủi ro, chi phí và mục tiêu đầu tư.

Benchmark không phải mục tiêu dễ vượt qua, mà là thước đo xem lợi nhuận có xứng với rủi ro đã chịu hay không.

Trong một số trường hợp, cần sử dụng nhiều benchmark. Chỉ số Calmar cũng không thể thay thế việc phân tích toàn diện chiến lược.

Giai đoạn quan sát, phương pháp tính, bằng chứng hiệu suất và benchmark càng được xác định rõ ràng, chỉ số Calmar càng trở nên hữu ích.

6. Kết luận: Điều đáng so sánh là rủi ro đằng sau lợi nhuận

Lợi nhuận năm chỉ kể một phần câu chuyện về hiệu suất lịch sử của một khoản đầu tư.

Hai chiến lược có thể đạt cùng lợi nhuận năm nhưng hiệu quả điều chỉnh theo rủi ro khác biệt đáng kể do mức sụt giảm tối đa không giống nhau.

Tương tự, một khoản đầu tư có lợi nhuận năm cao hơn chưa chắc có tỷ lệ tốt hơn khi so với mức sụt giảm lịch sử lớn nhất.

Chỉ số Calmar và việc phân tích tỷ lệ lợi nhuận/mức sụt giảm tối đa trên toàn bộ lịch sử giúp chúng ta đặt ra những câu hỏi hữu ích hơn:

Khoản đầu tư tạo ra bao nhiêu lợi nhuận năm?
Mức sụt giảm tối đa trong lịch sử sâu đến đâu?
Giai đoạn quan sát và phương pháp tính có nhất quán, so sánh được với nhau không?
Benchmark được lựa chọn có phù hợp không?

Các ví dụ SPY, QQQ, BRK.B và BND cho thấy mối quan hệ giữa lợi nhuận năm và mức sụt giảm tối đa có thể khác nhau đáng kể giữa các loại tài sản.

Dù bạn đang nghiên cứu ETF, cổ phiếu riêng lẻ, trái phiếu hay chiến lược định lượng, dữ liệu hiệu suất minh bạch và có thể so sánh là điều thiết yếu.

Đừng chỉ so ai có lợi nhuận năm cao nhất; hãy xem lợi nhuận có phù hợp với mục tiêu và mức rủi ro có thể hiểu rõ hay không.

Chỉ số Calmar không đưa ra câu trả lời cuối cùng. Đây là điểm khởi đầu để đánh giá các khoản đầu tư một cách có cơ sở hơn.

Tìm hiểu thêm về hiệu suất và quản trị rủi ro của chiến lược định lượng

Nếu đã quen với việc đầu tư ETF dài hạn và muốn tìm hiểu những nguồn lợi nhuận khác, bạn có thể xem cách các chiến lược giao dịch định lượng công bố hiệu suất, mức sụt giảm tối đa và quy tắc quản trị rủi ro.

Bạn cũng có thể tham khảo các bài phân tích chiến lược của Mr.Forex và áp dụng những nguyên tắc trong bài viết này để tự đánh giá giai đoạn dữ liệu, điều kiện rủi ro và mức độ phù hợp với nhu cầu đầu tư.

Hãy kiểm tra tính so sánh được của dữ liệu trước khi đánh giá chiến lược có phù hợp với bạn hay không.

Cảnh báo rủi ro: Bài viết này chỉ phục vụ mục đích giáo dục tài chính và cung cấp thông tin chung. Nội dung không cấu thành tư vấn đầu tư cá nhân hóa hay bảo đảm lợi nhuận. Các số liệu của Chiến lược A, B, C và D là ví dụ giả định nhằm mục đích giảng giải, không đại diện cho hiệu suất thực tế của bất kỳ sản phẩm đầu tư cụ thể nào. Kết quả lịch sử của các ETF và cổ phiếu riêng lẻ được đề cập không bảo đảm kết quả trong tương lai. Backtest của các chiến lược định lượng có thể bị ảnh hưởng bởi việc mô hình quá khớp dữ liệu, sai lệch dữ liệu, chi phí giao dịch, trượt giá và sự thay đổi điều kiện thị trường. Kết quả mô phỏng không phải bằng chứng về hiệu suất giao dịch thực tế hay cam kết lợi nhuận trong tương lai. Mọi khoản đầu tư đều có rủi ro, và nhà đầu tư có thể mất một phần hoặc toàn bộ vốn đã bỏ ra.