AIO.

Công Cụ — Máy Tính Value at Risk (VaR)

Máy Tính Value at Risk (VaR)

Ước tính mức lỗ tối đa kỳ vọng của một danh mục ở mức độ tin cậy đã chọn — dùng phương pháp parametric (variance-covariance) hoặc chuỗi lợi nhuận lịch sử của riêng bạn.

Thiết Lập Giao Dịch

01
$
02
03
%
04
%
05

Kết Quả

Value at Risk ($)
Value at Risk (%)

VaR Parametric giả định lợi nhuận phân phối chuẩn và quy đổi volatility theo √(khung thời gian); VaR Historical đọc trực tiếp phân vị thực tế từ chuỗi lợi nhuận bạn dán vào, không giả định phân phối nào. Cả hai đều thể hiện mức lỗ kỳ vọng, không phải giới hạn tuyệt đối — lỗ thực tế vẫn có thể vượt VaR ở phần đuôi ngoài mức độ tin cậy đã chọn.

Cách đọc Value at Risk

Value at Risk trả lời câu hỏi: "Ở mức độ tin cậy này, tôi có thể lỗ bao nhiêu trong khung thời gian này?" Một VaR 95% trong 1 ngày là $3.000 trên danh mục $100.000 nghĩa là có 95% khả năng danh mục sẽ không lỗ quá $3.000 trong một ngày — tương đương 5% khả năng nó lỗ nhiều hơn. VaR Parametric tính từ volatility và giả định phân phối chuẩn, nhanh nhưng có thể đánh giá thấp rủi ro với các tài sản có phân phối lợi nhuận đuôi dày hoặc lệch (thường gặp ở crypto). VaR Historical thay vào đó đọc trực tiếp phân vị tệ nhất từ lợi nhuận thực tế trong quá khứ, phản ánh đúng hình dạng phân phối đã thực sự xảy ra, đổi lại cần một chuỗi lợi nhuận thật và bị giới hạn bởi lượng dữ liệu lịch sử bạn có. Không phương pháp nào giới hạn mức lỗ tuyệt đối — theo định nghĩa, phần bù của mức độ tin cậy (5% với VaR 95%) chính xác là tần suất mức lỗ thực tế vượt qua con số VaR.

Câu hỏi thường gặp

VaR 95% là $5.000 thực chất nghĩa là gì?
Nghĩa là, dựa trên mô hình và dữ liệu sử dụng, có 95% xác suất mức lỗ của danh mục trong khung thời gian đã chọn sẽ không vượt quá $5.000 — và do đó có 5% xác suất nó vượt quá. VaR mô tả một ngưỡng và một mức độ tin cậy, không phải một giới hạn lỗ tối đa tuyệt đối.
Nên dùng VaR Parametric hay Historical?
VaR Parametric nhanh và chỉ cần ước tính volatility, nhưng giả định lợi nhuận theo phân phối chuẩn — giả định này thường đánh giá thấp rủi ro với các tài sản có biến động lớn thường xuyên, như crypto. VaR Historical dùng chính lợi nhuận quá khứ của bạn, không giả định phân phối nào, phản ánh đúng đuôi dày và độ lệch thực tế, nhưng độ chính xác phụ thuộc vào việc có đủ dữ liệu lịch sử đại diện hay không.
Vì sao % VaR quy đổi theo căn bậc hai của thời gian?
Theo giả định phổ biến rằng lợi nhuận độc lập giữa các kỳ, volatility (độ lệch chuẩn) tăng theo căn bậc hai của thời gian trong khi lợi nhuận trung bình tăng tuyến tính theo thời gian — đây là lý do số hạng volatility trong VaR Parametric được nhân với √(khung thời gian) thay vì nhân trực tiếp với khung thời gian.
Dùng Thử Miễn Phí 5 Ngày