Dữ liệu quyền chọn Mỹ báo động đỏ: Tín hiệu cuối cùng xuất hiện trước thị trường gấu 2022

marsbitXuất bản vào 2026-06-02Cập nhật gần nhất vào 2026-06-02

Tóm tắt

Tâm lý lạc quan trên thị trường chứng khoán Mỹ đã lan sang thị trường quyền chọn, với tỷ lệ put/call trên cổ phiếu (tỷ lệ quyền chọn bán/mua) có mức trung bình động 5 ngày giảm xuống 0.452 – mức thấp nhất kể từ tháng 3/2022. Chuyên gia Mark Arbeter cảnh báo đây là mức cực thấp theo lịch sử, phản ánh sự phấn khích quá mức của nhà đầu tư, đặc biệt là trong cơn sốt AI. Hai lần gần đây chỉ số này chạm mức tương tự là vào cuối năm 2021 (trước đỉnh thị trường) và đầu năm 2022 (trước thị trường gấu), sau đó đều là các đợt sụt giảm kéo dài. Trong khi chỉ số VIX toàn thị trường vẫn thấp, sự phân hóa nội bộ thị trường lại tăng mạnh, với biến động ẩn của cổ phiếu riêng lẻ ở mức cao kỷ lục so với VIX. Điều này cho thấy đà tăng chủ yếu được dẫn dắt bởi nhóm cổ phiếu công nghệ liên quan đến AI, trong khi các nhóm ngành khác phần lớn điều chỉnh. Mặc dù các tín hiệu cảnh báo đã xuất hiện, đà tăng vẫn tiếp diễn khi ba chỉ số chính S&P 500, Dow Jones và Nasdaq đồng loạt lập kỷ lục đóng cửa mới vào thứ Hai, với S&P 500 đã ghi nhận 23 lần lập đỉnh trong năm nay.

Tâm lý tăng giá đã lan tràn sang thị trường quyền chọn ở Mỹ, một chỉ số then chốt đã giảm xuống mức thấp nhất trong gần bốn năm, trùng khớp với mức độ trước thời điểm thị trường gấu 2022 khởi động, khiến các nhà thị trường phải đưa ra cảnh báo thận trọng.

Theo dữ liệu thị trường Dow Jones, đường trung bình động 5 ngày của tỷ lệ Put/Call cổ phiếu (equity put-to-call ratio) của Cboe vào thứ Sáu tuần trước đã giảm xuống 0.452, mức thấp nhất kể từ ngày 30 tháng 3 năm 2022, có nghĩa là nhu cầu của nhà đầu tư đối với quyền chọn mua (call) vượt quá gấp đôi quyền chọn bán (put).

Chủ tịch Arbeter Investments Mark Arbeter cho biết trong một cuộc phỏng vấn với MarketWatch rằng con số này "rất thấp trong lịch sử", mặc dù chưa phải là tín hiệu bán trực tiếp, nhưng đã đủ để khiến nhà đầu tư tăng cường cảnh giác. Ông cho rằng điều này phản ánh tâm lý của các nhà đầu tư nhỏ lẻ đã trở nên quá phấn khích dưới sự thúc đẩy của cơn sốt trí tuệ nhân tạo.

Lần cuối cùng chỉ số này chạm mức tương tự, đúng vào thời điểm đỉnh cao của đợt phục hồi "phản xu hướng" đầu tiên trong thị trường gấu 2022; lần trước đó nữa là vào khoảng thời gian thị trường đạt đỉnh cuối năm 2021. Cả hai tiền lệ lịch sử này đều được theo sau bởi một đợt giảm giá kéo dài trên thị trường chứng khoán.

Đồng thời, Mandy Xu, người đứng đầu bộ phận tình báo thị trường phái sinh tại Cboe, chỉ ra rằng mặc dù chỉ số biến động tổng thể VIX tiếp tục giảm, biến động ngụ ý (implied volatility) của từng cổ phiếu riêng lẻ lại tăng mạnh, chênh lệch giá liên quan đã mở rộng đến mức kỷ lục lịch sử, tiết lộ sự phân hóa cao độ bên trong thị trường chứng khoán.

Tuy nhiên, dưới những tín hiệu cảnh báo, đà tăng vẫn chưa giảm. Vào thứ Hai, cả ba chỉ số chuẩn – S&P 500, Chỉ số Trung bình Công nghiệp Dow Jones và Chỉ số Tổng hợp Nasdaq – đều lập kỷ lục đóng cửa mới trong lịch sử. Theo dữ liệu thị trường Dow Jones, tính đến nay trong năm, S&P 500 đã tích lũy được 23 lần đóng cửa ở mức cao kỷ lục.

Tỷ lệ Call/Put giảm xuống mức thấp nhất 4 năm

Đường trung bình động 5 ngày của tỷ lệ Put/Call cổ phiếu Cboe đã đóng cửa ở mức 0.452 vào thứ Sáu tuần trước, mức thấp nhất kể từ ngày 30 tháng 3 năm 2022. Mark Arbeter chỉ ra rằng con số này có nghĩa là nhu cầu của nhà đầu tư đối với quyền chọn mua (call) gấp hơn hai lần so với quyền chọn bán (put), thuộc vùng cực thấp trong hệ tọa độ lịch sử.

Đường trung bình động 21 ngày của chỉ số này cũng giảm xuống, đạt mức 0.493 vào thứ Sáu tuần trước, mức thấp nhất kể từ ngày 9 tháng 12 năm 2021 (khi đó là 0.490). Mark Arbeter cho biết, miễn là đường trung bình này vẫn nằm trong "xu hướng giảm", thị trường chứng khoán vẫn có thể có không gian để tiếp tục tăng, nhưng bản thân xu hướng đó đã là bằng chứng cho thấy thị trường quá nóng.

Đáng chú ý là, quyền chọn bán (put) vừa có thể được sử dụng như một công cụ định hướng để đặt cược vào sự sụt giảm của thị trường chứng khoán, vừa có thể được sử dụng để phòng ngừa rủi ro cho danh mục. Khi các nhà đầu tư mua quyền chọn mua (call) ồ ạt và nhu cầu phòng ngừa rủi ro giảm mạnh, điều đó thường có nghĩa là mức độ ưa thích rủi ro của thị trường đã tiệm cận mức cực đoan.

Tiền lệ lịch sử chỉ về thời điểm trước thị trường gấu 2022

Mark Arbeter tìm hiểu lịch sử phát hiện ra rằng, lần cuối cùng đường trung bình động 5 ngày chạm mức tương tự, đúng vào thời kỳ đợt "phục hồi phản xu hướng" đầu tiên của thị trường gấu năm 2022; ngược dòng thêm nữa, giai đoạn thị trường hình thành đỉnh cuối năm 2021 cũng xuất hiện mức đọc gần như vậy.

"Khi thị trường bước vào vùng đỉnh của thị trường gấu năm 2022, chúng tôi cũng thấy mức độ như vậy," ông nói.

Sau cả hai thời điểm lịch sử này, thị trường chứng khoán Mỹ đều bước vào chu kỳ đi xuống kéo dài, cung cấp cơ sở tham chiếu cho tín hiệu cảnh báo mà chỉ số hiện tại đang truyền tải. Mark Arbeter đồng thời nhấn mạnh rằng, hiện tại không cấu thành điểm kích hoạt bán rõ ràng, nhưng kinh nghiệm lịch sử đủ để khiến các nhà đầu tư kiềm chế khi đuổi đà tăng.

Phân hóa nội bộ thị trường chứng khoán gia tăng, khái niệm AI chi phối mức tăng

Trái ngược với vẻ ngoài bình lặng của toàn bộ thị trường, bên trong thị trường chứng khoán đang xuất hiện sự phân hóa rõ rệt. Mandy Xu chỉ ra trong báo cáo phát hành vào thứ Hai rằng, biến động của từng cổ phiếu riêng lẻ được đo bằng chỉ số VIXEQ đã gần chạm mức cao nhất trong một năm vào tuần trước, và chênh lệch giá so với VIX thậm chí đã mở rộng đến mức kỷ lục lịch sử.

Đây là tín hiệu mới nhất cho thấy mức độ phân hóa trong thị trường chứng khoán đã tăng lên mức cực cao trong hai tháng qua – các cổ phiếu liên quan đến trí tuệ nhân tạo đã chi phối phần lớn mức tăng của chỉ số S&P 500.

Vào thứ Hai, nhóm ngành Công nghệ Thông tin của S&P 500 tăng mạnh khoảng 2.5%, trở thành trụ cột chính hỗ trợ chỉ số này lập đỉnh cao lịch sử mới. Dữ liệu từ FactSet cho thấy, trong 11 nhóm ngành của chỉ số này, chỉ có hai nhóm ngành Công nghệ và Năng lượng tăng vào ngày hôm đó, phần lớn các nhóm ngành còn lại đều giảm.

Sự tăng giá của nhóm ngành Năng lượng có liên quan đến các biến động địa chính trị. Theo tin tức, Iran đã ngừng đàm phán hòa bình với Mỹ và tìm cách phong tỏa toàn bộ eo biển Hormuz – tuyến đường thủy then chốt cho xuất khẩu dầu khí ở Trung Đông – thúc đẩy giá dầu quốc tế tăng cao.

Tuy nhiên, Tổng thống Mỹ Donald Trump vào chiều thứ Hai đã đăng bài trên mạng xã hội trả lời rằng, "Các cuộc đàm phán với Cộng hòa Hồi giáo Iran vẫn đang tiến triển nhanh chóng."

Câu hỏi Liên quan

QTỷ lệ put-to-call trên thị trường quyền chọn cổ phiếu Hoa Kỳ đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ thời điểm nào?

ATỷ lệ put-to-call (quyền chọn bán/quyền chọn mua) cổ phiếu Cboe, tính theo trung bình động 5 ngày, đã giảm xuống 0.452 vào thứ Sáu tuần trước. Đây là mức thấp nhất kể từ ngày 30 tháng 3 năm 2022.

QÝ nghĩa của việc tỷ lệ put-to-call giảm xuống mức thấp như vậy là gì theo nhận định của Mark Arbeter?

ATheo Mark Arbeter, Tổng giám đốc của Arbeter Investments, mức đọc này "cực kỳ thấp theo lịch sử". Nó phản ánh tâm lý quá phấn khích của các nhà đầu tư nhỏ lẻ, phần lớn được thúc đẩy bởi cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI). Mặc dù chưa phải là tín hiệu bán trực tiếp, nhưng đây là dấu hiệu đáng báo động cho thấy thị trường có thể đang quá nóng.

QNhững lần trước đây tỷ lệ này ở mức tương tự đã dẫn đến kết quả gì trên thị trường chứng khoán?

ALần trước đó tỷ lệ này chạm mức tương tự là trong đợt phục hồi ngược chiều đầu tiên của thị trường giá xuống (bear market) năm 2022. Lần trước đó nữa là vào cuối năm 2021, xung quanh thời điểm thị trường chạm đỉnh. Sau cả hai sự kiện lịch sử này, thị trường chứng khoán đều bước vào chu kỳ suy giảm kéo dài.

QMandy Xu chỉ ra sự phân hóa nào đang diễn ra bên trong thị trường chứng khoán?

AMandy Xu, người đứng đầu bộ phận tình báo thị trường phái sinh tại Cboe, chỉ ra rằng trong khi chỉ số biến động tổng thể VIX tiếp tục giảm, thì biến động ngầm định (implied volatility) của các cổ phiếu riêng lẻ lại tăng mạnh. Chênh lệch giữa hai chỉ số này đã mở rộng đến mức kỷ lục, cho thấy sự phân hóa cao độ bên trong thị trường chứng khoán.

QBất chấp các tín hiệu cảnh báo, động lực tăng giá hiện tại trên thị trường được dẫn dắt bởi yếu tố nào?

ABất chấp các tín hiệu cảnh báo, động lực tăng giá vẫn chưa suy giảm. Thị trường chứng khoán tiếp tục lập kỷ lục mới, phần lớn được dẫn dắt bởi các cổ phiếu liên quan đến chủ đề trí tuệ nhân tạo (AI). Vào thứ Hai được đề cập trong bài, chỉ số S&P 500 lập kỷ lục đóng cửa mới, với ngành công nghệ thông tin tăng mạnh khoảng 2.5% và là trụ cột chính cho mức tăng này.

Nội dung Liên quan

Chủ tịch CFTC cũ, Chủ tịch Circle Tarbert: Một mặt khuyên bạn chủ nghĩa dài hạn, mặt kia tự mình thoái vốn 30 triệu USD

Tác giả: Zen, PANews Trước tình cảnh cổ phiếu Circle (CRCL) giảm 70% so với đỉnh và bị hạ xếp hạng, Chủ tịch Heath Tarbert - cựu Chủ tịch CFTC - trong một cuộc phỏng vấn ngày 14/7 đã kêu gọi các nhà đầu tư kiên nhẫn và tập trung vào tầm nhìn dài hạn của công ty. Tuy nhiên, hành động của ông lại trái ngược hoàn toàn. Kể từ khi Circle IPO, Tarbert đã không ngừng bán cổ phiếu CRCL thông qua kế hoạch giao dịch 10b5-1 được lập trước, thu về tổng cộng khoảng 30 triệu USD. Ông chưa từng mua lại cổ phiếu trên thị trường mở, ngay cả khi giá cổ phiếu lao dốc. Bài viết nêu bật sự mâu thuẫn giữa lời nói "chủ nghĩa dài hạn" và hành động "thoái vốn" mạnh tay của Tarbert. Sự nghiệp của ông được mô tả là điển hình của "cánh cửa xoay" chính trị-thương mại Mỹ: từ các vị trí cấp cao tại Bộ Tài chính và CFTC, ông nghỉ hưu chỉ 27 ngày trước khi gia nhập Citadel Securities - một nhà tạo lập thị trường lớn - vào thời điểm công ty này đang đối mặt với cuộc điều tra của Quốc hội sau sự kiện GameStop. Sau đó, ông chuyển sang Circle, nơi ông được cho là đã sử dụng kinh nghiệm và quan hệ quản lý để giúp công ty vượt qua các rào cản pháp lý và niêm yết thành công. Bài báo đặt câu hỏi liệu Tarbert có thực sự tin vào tương lai dài hạn của Circle hay không, khi mà ông liên tục chốt lời trong khi lại khuyên các cổ đông nhỏ lẻ giữ vị thế. Nó gợi ý rằng mô hình của ông là tận dụng tối đa kiến thức về chu kỳ chính sách và cơ hội thị trường để biến các nguồn lực và uy tín tích lũy được thành lợi thế nghề nghiệp và tài chính cá nhân, trong khi rủi ro dài hạn được chuyển sang cho các nhà đầu tư tin tưởng vào những tường thuật công khai của ông.

marsbit12 phút trước

Chủ tịch CFTC cũ, Chủ tịch Circle Tarbert: Một mặt khuyên bạn chủ nghĩa dài hạn, mặt kia tự mình thoái vốn 30 triệu USD

marsbit12 phút trước

Gate Research: Làn sóng "phố Wall hóa" trong các sản phẩm tài chính tiền điện tử - Cạnh tranh hay Hội tụ?

Gate Research Institute: Sự hòa hợp hay cạnh tranh trong làn sóng "phố Wall hóa" các sản phẩm tài chính tiền mã hóa? Từ tầm nhìn ban đầu về một hệ thống tài chính phi tập trung, loại bỏ trung gian của Bitcoin, thị trường tiền mã hóa đang chứng kiến sự hội tụ mạnh mẽ với tài chính truyền thống (TradFi). Các quỹ ETF Bitcoin, tài sản thế giới thực được mã hóa (RWA) và trái phiếu chính phủ trên chuỗi cho thấy các tổ chức như BlackRock, Fidelity đang đưa tài sản mã hóa vào hệ thống phát hành, định giá, lưu ký và phân phối truyền thống. Tuy nhiên, đây không phải là một trò chơi tổng bằng không. Xu hướng này thể hiện sự bổ sung lẫn nhau: TradFi cung cấp khung pháp lý, mạng lưới phân phối rộng và sự tin cậy, trong khi Crypto mang lại tính mở, thanh khoản toàn cầu 24/7 và khả năng thanh toán lập trình được. Hai hướng đi tiêu biểu minh chứng cho sự hội tụ hai chiều: các sàn giao dịch tiền mã hóa (CEX) như Gate mở rộng sang giao dịch cổ phiếu thực, ETF thông qua cơ sở hạ tầng môi giới truyền thống; trong khi các công ty môi giới truyền thống như Robinhood tích hợp tài sản mã hóa và phát triển tài sản mã hóa (như cổ phiếu mã hóa) để thu hút người dùng. Mục tiêu chung của cả hai hướng là tranh giành "tài khoản tài chính tổng hợp" thế hệ tiếp theo - một điểm vào duy nhất nơi người dùng có thể giao dịch đa dạng tài sản từ cổ phiếu, tiền mã hóa đến RWA. Sự tăng trưởng mạnh mẽ của thị trường RWA, đặc biệt là cổ phiếu mã hóa, bất chấp xu hướng thị trường giảm, cho thấy đây là một xu hướng cấu trúc thực sự. Kết luận, "phố Wall hóa" không có nghĩa là thị trường tiền mã hóa bị TradFi thôn tính. Thay vào đó, đây là một sự chuyển đổi hai chiều, nơi cả hai hệ thống đang cùng nhau định hình lại thị trường vốn thành một cấu trúc hỗn hợp hiệu quả và toàn cầu hơn, với trải nghiệm người dùng liền mạch cho nhiều loại tài sản khác nhau.

marsbit14 phút trước

Gate Research: Làn sóng "phố Wall hóa" trong các sản phẩm tài chính tiền điện tử - Cạnh tranh hay Hội tụ?

marsbit14 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit17 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit17 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit21 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit21 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit22 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit22 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片