|
 Thuật ngữ VietnamBiz
Kiến thức Kinh tế

Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis) là gì? Nhược điểm của phương pháp phân tích cụm

14:43 | 18/02/2020
Chia sẻ
Phương pháp phân tích cụm (tiếng Anh: Cluster Analysis) là một kĩ thuật phổ biến trong thống kê được sử dụng để nhóm các đối tượng có chung đặc điểm.
Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis) là gì? Nhược điểm của Phương pháp phân tích cụm  - Ảnh 1.

Hình minh họa. Nguồn: Kajidata.com

Phương pháp phân tích cụm

Khái niệm

Phương pháp phân tích cụm trong tiếng Anh là Cluster Analysis.

Phương pháp phân tích cụm là một kĩ thuật phổ biến trong thống kê được sử dụng để nhóm các đối tượng có chung đặc điểm.

Các nhà đầu tư sử dụng phương pháp phân tích cụm để phát triển phương pháp giao dịch theo cụm nhằm xây dựng các danh mục đầu tư đa dạng. 

Các cổ phiếu có mối tương quan cao trong lợi nhuận sẽ được đưa vào một giỏ, tương tự với những cổ phiếu ít tương quan hơn cho đến khi mọi cổ phiếu đều được đưa vào các danh mục.  

Nếu được thực hiện đúng, các phân cụm khác nhau sẽ thể hiện mối tương quan tối thiểu với nhau. Bằng cách này, các nhà đầu tư có được tất cả các ưu điểm của đa dạng hóa: giảm rủi ro thua lỗ, bảo toàn vốn và khả năng thực hiện các giao dịch rủi ro hơn mà không tăng rủi ro tổng thể. 

Đa dạng hóa vẫn là một trong những khái niệm trung tâm trong đầu tư và phương pháp phân tích cụm là một công cụ để đạt được nó. 

Đặc điểm Phương pháp phân tích cụm 

Phương pháp phân tích cụm cho phép các nhà đầu tư loại bỏ sự mất trật tự trong danh mục đầu tư của họ bằng cách xác định các chứng khoán có lợi nhuận tương quan với nhau. 

Ví dụ các danh mục đầu tư chỉ bao gồm các cổ phiếu công nghệ có vẻ an toàn và đa dạng nhưng khi một sự kiện như bong bóng dotcom xảy ra, khả năng toàn bộ danh mục đầu tư thua lỗ là rất cao. 

Mua và phân cụm các tài sản phù hợp với các phân khúc thị trường khác nhau rất quan trọng để tăng sự đa dạng hóa và bảo vệ nhà đầu tư khỏi các rủi ro hệ thống như bong bóng dotcom.  

Phương pháp phân tích cụm trong Lựa chọn và giao dịch cổ phiếu 

Phương pháp phân tích cụm tìm ra các phân loại cổ phiếu như cổ phiếu có tính chu kì và cổ phiếu tăng trưởng. Những chiến lược đầu tư như chiến lược smart beta hay đầu tư yếu tố (Factor investing). 

Các chiến lược này cố gắng thu lợi nhuận được điều chỉnh rủi ro tốt hơn từ các phần bù rủi ro như mức biến động giá tối thiểu, mức tăng trưởng và động lượng. Chúng bao hàm các khái niềm về nhóm và phân loại cổ phiếu dựa trên phương pháp phân tích cụm.   

Phương pháp phân tích cụm là nền tảng cho các chiến lược đầu tư yếu tố xác định các cổ phiếu có rủi ro hệ thống và các đặc điểm tương tự nhau.   

Tuy nhiên không phải lúc nào tất cả các tài sản trong một phân cụm đều trong cùng một ngành. Thông thường, các phân cụm cổ phiếu nắm giữ đến từ nhiều ngành hay lĩnh vực khác nhau như công nghệ và tài chính.   

Nhược điểm của Phương pháp phân tích cụm 

Nhược điểm rõ ràng nhất của phương pháp phân tích cụm là mức độ chồng chéo giữa các phân cụm (overlay). Các phân cụm gần nhau hay có nghĩa là có mối tương quan cao trong lợi nhuận, thường chia sẻ chung một số yếu tố rủi ro. 

Do đó, một phân cụm giảm lợi nhuận có thể khiến hiệu suất giảm trong phân cụm khác. Vì vậy, các nhà đầu tư nên tìm kiếm và nhóm các cổ phiếu có khoảng cách lớn với các phân cụm bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố thị trường khác nhau.   

Tuy nhiên, những điều kiện thị trường rộng hơn như cuộc suy thoái thế giới năm 2008 vẫn sẽ làm toàn bộ danh mục đầu tư giảm hiệu suất bất kể nhà đầu tư cấu trúc nó như thế nào. 

Kịch bản lí tưởng nhất là các phân cụm tốt có thể làm giảm thiểu các tổn thất.  

(Theo Investopedia)

Lê Thảo