Từ ByteDance đến tự do tài chính: "Anh em Byte" Leto đã rèn luyện khả năng phán đoán đầu tư 30 triệu như thế nào?

整理：PANews

Bối cảnh

Bài viết này được tổng hợp từ chương trình phát trực tiếp của chuyên mục "100 người trong blockchain" tại Binance Square mang tên "Khóa học tài chính truyền thống". Lịch phát sóng chương trình được quảng bá với tiêu đề "Độc quyền toàn mạng, anh chàng Byte Leto lần đầu lên tiếng", giới thiệu khách mời Leto (Twitter @leto_bao) - người đã từ chức tại ByteDance và sau đó đạt được tự do tài chính nhờ đầu tư vào thị trường chứng khoán Mỹ. Câu chuyện của anh đã thu hút hơn 2 triệu người theo dõi và cũng bị nhiều người nghi ngờ về tính xác thực. Chủ đề của buổi phát trực tiếp được đặt là "Người lao động Leto lần đầu lên tiếng, hồi tưởng lại con đường 30 triệu đô la từ thị trường chứng khoán Mỹ", chương trình được phát sóng vào lúc 20:00 (UTC+8) ngày 5 tháng 7 năm 2026 tại Binance Square, trước buổi phát trực tiếp còn công khai thu thập câu hỏi từ khán giả và sẽ chọn ngẫu nhiên ba câu hỏi từ khán giả trong chương trình. (Bài viết liên quan: Nhân vật chính từ ByteDance kiếm được 30 triệu đô la từ chứng khoán: Tôi đã mua ổ cứng trên Pinduoduo, không ngờ lại có cơ hội đầu tư? Người bình thường làm thế nào để nắm bắt "thông tin xung quanh" để giao dịch?)

Giới thiệu

Trong buổi phát trực tiếp này, người dẫn chương trình Jenny đã mời Leto - một kỹ sư dữ liệu xuất thân từ ByteDance, trong vài năm qua, trong bối cảnh công nghệ và kinh tế biến động mạnh mẽ, anh đã đưa ra một số quyết định khiến mọi người xung quanh cảm thấy tò mò và cũng đã đạt được những kết quả tốt. So với kết quả, điều thú vị hơn là cách anh suy nghĩ, cách anh ra quyết định, và sau khi đạt được tự do tài chính, anh lại đặt mục tiêu vào đâu.

Tư duy dựa trên dữ liệu, được hình thành từ Byte

Phương pháp đầu tư của Leto phần lớn có thể truy nguồn từ những năm tháng anh làm kỹ sư dữ liệu tại ByteDance. Hàng ngày làm việc với dữ liệu đã khiến anh trở nên nhạy cảm với con số - khi thấy một con số thay đổi, anh sẽ tự nhiên truy vấn ý nghĩa đằng sau nó. Đây là trực giác do đào tạo nghề nghiệp để lại.

Điều quan trọng hơn là cách làm việc của Byte. Là một công ty cấp độ tier one toàn cầu, nhiều công nghệ và logic sản phẩm của Byte đều đi đầu trong ngành, đồng nghiệp trong công ty chủ yếu là những tài năng hàng đầu đến từ các trường đại học danh tiếng như Tsinghua, Peking, NUS. "Nhiều người trong công ty tôi thông minh hơn tôi," anh mô tả về vòng bạn bè hồi đó. Kinh nghiệm tích lũy lâu dài trong môi trường trí tuệ cao như vậy đã ảnh hưởng trực tiếp đến cách anh xây dựng kiến trúc dữ liệu và ra quyết định giao dịch.

Nhưng nền tảng kỹ thuật cũng là một con dao hai lưỡi. Leto nhận thấy rằng nhiều nhà đầu tư xuất thân từ lập trình viên dễ mắc phải cái bẫy "quá tin tưởng vào những gì mình biết" - bởi vì làm việc trong ngành internet, họ tự nhiên cho rằng các công ty internet sẽ luôn tăng giá. Thói quen tư duy này đã khiến nhiều người chịu thiệt hại trong một hai năm qua: các công ty công nghệ lớn chi tiêu vốn quá nhiều, chi phí lưu trữ cao, giá cổ phiếu liên tục giảm, nhưng nhiều người vẫn kiên trì với niềm tin "tôi hiểu ngành này, nó chắc chắn sẽ tăng trở lại", kết quả là tiếp tục thua lỗ.

Theo anh, "đào sâu" và "khám phá" không mâu thuẫn. Anh vẫn chưa rời khỏi lĩnh vực kỹ sư dữ liệu, nhưng đã chuyển đổi giữa các công ty ở các giai đoạn phát triển khác nhau - có công ty đang trong giai đoạn tăng trưởng, có công ty đang suy thoái và có công ty ổn định - chính trải nghiệm này trong cùng một lĩnh vực đã giúp anh nhìn nhận cùng một vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.

Sử dụng tư duy A/B Test để ra quyết định đầu tư

Byte là một công ty rất phụ thuộc vào quyết định dựa trên dữ liệu, bất kỳ chức năng sản phẩm nào trước khi ra mắt đều phải thực hiện A/B test: chia người dùng thành hai nhóm, một nhóm sử dụng chức năng mới, một nhóm không sử dụng, xem dữ liệu nói gì, chứ không phải là phán đoán chủ quan của sếp. Cách tư duy này sau đó đã được Leto áp dụng trực tiếp vào quyết định đầu tư.

Lời khuyên của anh dành cho các nhà đầu tư bình thường rất đơn giản: nếu bạn là người mới, cảm thấy chỉ số tăng quá chậm, có thể chia vị thế thành hai phần, một nửa đầu tư định kỳ vào chỉ số, một nửa tự chọn cổ phiếu. Một hai năm sau nhìn lại dữ liệu - tỷ lệ tăng trưởng, tỷ lệ rút lui, Sharpe ratio - nếu cổ phiếu tự chọn không thể vượt qua chỉ số, thì có nghĩa là logic đầu tư có vấn đề, nên từ bỏ việc chọn cổ phiếu, trung thực đầu tư vào chỉ số, hoặc xem lại logic xem có lỗ hổng ở đâu. Phương pháp này gần như có thể áp dụng cho bất kỳ phán đoán nào về "tôi có phù hợp để làm việc này không".

Một giao dịch ổ cứng đọc ra tín hiệu: Hồi tưởng trường hợp mua ổ cứng trên Pinduoduo

Trong chương trình, Leto đã hồi tưởng một giao dịch mà anh cho là đại diện cho logic phán đoán của mình. Câu chuyện bắt đầu từ tháng 8 năm ngoái.

Thời điểm đó, vị thế của anh đã chuyển sang đầu tư giá trị, vốn chủ yếu được đầu tư vào chỉ số Nasdaq 100, chỉ để lại một phần nhỏ để tự chọn cổ phiếu. Một ngày trong tháng 8, anh thấy một cuốn sách nói về chiến lược "phòng ngừa đuôi", muốn tái hiện phương pháp trong sách, xây dựng cơ sở dữ liệu của riêng mình để kiểm tra lại - vì vậy anh đã mua hai ổ cứng trên Pinduoduo để xây dựng môi trường lưu trữ.

Khi mua, giá ổ cứng chỉ khoảng hơn 2000 tệ, nhưng chỉ vài ngày sau, giá bắt đầu tăng liên tục. Anh chú ý đến hai tín hiệu: đầu tiên, có báo cáo chỉ ra rằng nhu cầu AI đang đẩy giá bộ nhớ lên cao; thứ hai, với tư cách là kỹ sư dữ liệu của Byte, anh cảm nhận được rằng trong công ty do tài nguyên lưu trữ khan hiếm, họ luôn phải nén vòng đời dữ liệu (TTL) - dữ liệu vốn có thể lưu trữ trong hai ba năm, giờ yêu cầu rút ngắn xuống còn một năm hoặc thậm chí nửa năm. Hai tín hiệu cộng với một số phân tích báo cáo đã phác thảo ra một xu hướng, nhưng vẫn chưa đủ để gọi là "bằng chứng chắc chắn".

Điều thực sự khiến anh tăng vị thế là khi thấy tài liệu 13F - các tổ chức đã liên tục tăng cường đầu tư vào các mục liên quan đến lưu trữ trong ba quý liên tiếp. Vị thế này anh đã giữ đến năm nay, thu được lợi nhuận khá tốt và hiện vẫn đang nắm giữ.

Logic đằng sau trường hợp này thực ra cũng giống như cách anh làm sản phẩm: trước tiên có giả thuyết, tìm tín hiệu xác thực, rồi đợi một tín hiệu xác nhận đủ mạnh mới thực sự đặt cược lớn.

Quyền chọn là gì? Giải thích bằng phép so sánh mua nhà

Trong chương trình, một phần lớn thời gian, Leto đã sử dụng một phép so sánh dễ hiểu để giải thích về quyền chọn. (Bài viết liên quan: Nhân viên Byte 20 nghìn biến thành 2 triệu? Khám phá sự thật đằng sau "quyền chọn đáo hạn")

Giả sử có một căn nhà giá 1 triệu, bạn nghe nói rằng nhà phát triển sẽ có chính sách hỗ trợ tái định cư trong khu vực, một năm sau giá nhà có thể tăng vọt 50%. Nếu bạn có đúng 1 triệu tiền mặt, mua ngay căn nhà này - đây là cách mua cổ phiếu thông thường. Nhưng nếu bạn chỉ muốn đặt cọc 100 nghìn, khóa quyền "năm sau có thể mua với giá 1 triệu", bất kể giá thị trường lúc đó là bao nhiêu, quyền này bản thân nó chính là một call option (quyền chọn mua). Nhà phát triển sẵn sàng nhận số tiền này, vì 100 nghìn này dù bạn có mua hay không cũng thuộc về họ. Nếu bạn cùng lúc đặt cọc 10 lần (tức là 1 triệu), một năm sau mỗi căn nhà tăng lên 1 triệu rưỡi, lợi nhuận bạn có thể nhận được là 4 triệu - với cùng một số tiền, bạn kiếm được gấp 10 lần so với việc mua một căn nhà, đó chính là hiệu ứng đòn bẩy của quyền chọn.

Put option (quyền chọn bán) thì ngược lại, tương đương với việc mua bảo hiểm cho tài sản: bạn dự đoán giá nhà sẽ giảm, trả một khoản phí bảo hiểm, khóa quyền bán tài sản với giá cố định trong tương lai. Nếu thực sự xảy ra giảm giá, tổn thất của bạn sẽ bị khóa trong phạm vi phí bảo hiểm; nếu không giảm, phí bảo hiểm sẽ mất trắng, chỉ vậy thôi.

Nhìn lại trải nghiệm giao dịch quyền chọn ban đầu của mình, Leto thừa nhận rằng, ban đầu việc mua các mục như UPS, Google thực sự là "có logic nhưng không có bằng chứng" - đại dịch khiến mọi người ở nhà mua sắm trực tuyến, nhu cầu giao hàng tăng vọt, đó là lý do anh mua UPS; sự gia tăng người dùng hàng ngày do làm việc tại nhà là logic cho việc anh mua quảng cáo của Google. Những phán đoán này không hoàn toàn là đánh bạc, nhưng thực sự có một phần yếu tố may mắn, may mắn là lúc đó vốn chỉ có 20 nghìn đô la, rủi ro có thể kiểm soát.

Rủi ro đáng để mạo hiểm, và rủi ro không nên chạm vào

Quản lý rủi ro là chủ đề mà Leto đã dành nhiều thời gian để nói trong suốt cuộc phỏng vấn. Tiêu chí đánh giá cốt lõi của anh rất đơn giản: rủi ro phải phù hợp với giai đoạn cuộc đời và tình trạng dòng tiền của bạn.

Nếu bạn ngoài hai mươi, không có nhiều tiết kiệm, khả năng chịu rủi ro tự nhiên mạnh mẽ - ngay cả khi đầu tư chứng khoán thua lỗ, vài tháng lương có thể bù đắp lại, luôn có thể tìm được công việc mới, không có khoản vay nhà hay xe, không có gánh nặng gia đình, trong trường hợp này việc mạo hiểm một cách hợp lý hoàn toàn không vấn đề gì. Nhưng một khi vượt qua một ngưỡng nào đó: gia đình có người già người nhỏ, gánh nặng khoản vay nhà và xe, hậu quả của việc mạo hiểm không chỉ là bản thân bạn phải chịu, mà còn ảnh hưởng đến cả gia đình.

Anh cũng đề cập đến một ranh giới cụ thể: bỏ ra vài chục nghìn để khởi nghiệp thất bại, vài tháng có thể kiếm lại, đó là rủi ro đáng để mạo hiểm; nhưng vay vài trăm triệu để khởi nghiệp, một khi thất bại sẽ kéo cả gia đình xuống, đó là rủi ro không nên chạm vào.

Lần thua lỗ tồi tệ nhất: theo chân Pelosi mua Nvidia

Trong chương trình, Leto cũng chia sẻ một trải nghiệm đau đớn nhất trong sự nghiệp đầu tư của mình. Năm 2022, anh thấy Pelosi mua vào Nvidia, phán đoán rằng người này có thể có thông tin nội bộ, nên đã theo chân đầu tư mạnh tay, giá mua vào là 180 (sau đó Nvidia chia cổ phiếu 1:10, tương đương với giá hiện tại là 18). Kết quả là gặp phải đợt tăng lãi suất ở Mỹ, toàn bộ thị trường giảm, Nvidia từ 180 giảm xuống 120, rút lui gần 40%. Thời gian đó, anh thậm chí đã gỡ cài đặt phần mềm giao dịch, không muốn nhìn nữa.

May mắn thay, sau đó làn sóng AI do ChatGPT gây ra đã kéo giá cổ phiếu trở lại. Kinh nghiệm này để lại cho anh nhận thức rằng: việc đánh giá một công ty có đáng để đầu tư hay không chỉ là một phần, thời điểm và môi trường lớn cũng quan trọng không kém. Pelosi không sai khi nhìn nhận Nvidia, nhưng thời điểm mua lại trùng với chu kỳ tăng lãi suất, nói trắng ra là "mua quá sớm". Sau đó, Pelosi vào năm 2023 đã một lần thanh lý một phần Nvidia, rồi lại mua lại trước khi OpenAI bùng nổ, vòng giao dịch này lại mang lại lợi nhuận nhiều hơn.

Danh sách nhập môn cho người mới

Đối với những người hoàn toàn chưa tiếp xúc với thị trường chứng khoán Mỹ, lời khuyên của Leto rất trực tiếp: bước đầu tiên không nên chọn cổ phiếu, trước tiên hãy mua chỉ số. Nếu thực sự muốn luyện tập, có thể bắt đầu bằng cách sử dụng tài khoản mô phỏng, nhưng kết quả của tài khoản mô phỏng không thể hoàn toàn tin tưởng - vì không phải là tiền thật của bạn, việc giữ được và không giữ được là hai chuyện khác nhau. Phương pháp kiểm tra thực sự đáng tin cậy vẫn là tư duy A/B test đó: tự mình đầu tư một phần tiền, một hai năm sau so sánh với lợi nhuận chỉ số, nếu vượt qua mới chứng tỏ bạn thực sự phù hợp với việc chọn cổ phiếu, nếu không vượt qua thì trung thực đầu tư vào chỉ số.

Còn về số tiền đầu tiên nên đầu tư bao nhiêu, câu trả lời phụ thuộc vào khả năng chịu rủi ro - nếu trẻ, không gánh nặng, số tiền này mất trắng cũng không ảnh hưởng đến cuộc sống, có thể đầu tư một cách táo bạo hơn.

Những thuật ngữ thường xuất hiện trên tin tức, có cần phải hiểu không

CPI, phi nông nghiệp, Cục Dự trữ Liên bang, mùa báo cáo tài chính - những từ xuất hiện thường xuyên trong tin tức tài chính, theo Leto thực sự không khó hiểu:

• CPI (Chỉ số giá tiêu dùng): chỉ số cốt lõi mà Cục Dự trữ Liên bang theo dõi, CPI tăng cao đại diện cho lạm phát, giảm thấp đại diện cho giảm phát. Mục tiêu dài hạn của Cục Dự trữ Liên bang là ổn định CPI ở mức khoảng 2% - lạm phát nhẹ là tín hiệu tích cực, đại diện cho hoạt động kinh tế tổng thể đang vận hành khỏe mạnh.

• Dữ liệu việc làm phi nông nghiệp: có mối liên hệ nhất định với lạm phát (việc làm mạnh mẽ dễ đẩy lạm phát lên cao), nhưng không phải là mối quan hệ tuyến tính nghiêm ngặt.

• Cục Dự trữ Liên bang: một cơ quan độc lập với chính phủ Mỹ, điều chỉnh kinh tế thông qua việc thiết lập các chính sách liên quan đến lãi suất.

Anh cũng thừa nhận rằng, bản thân không cho rằng những thông tin vĩ mô này là "nhiễu" thuần túy - chính vì đã bỏ qua môi trường lãi suất tăng, đã khiến anh chịu thiệt hại lớn trong giao dịch Nvidia.

Hệ thống thông tin của một kỹ sư dữ liệu

Cách thức thu thập thông tin của Leto, về bản chất là chuyển giao kinh nghiệm xây dựng kiến trúc dữ liệu mà anh tích lũy tại Byte vào hệ thống đầu tư cá nhân. Anh đã xây dựng một quy trình làm việc AI agent, kết nối dịch vụ MCP của IBKR, sau đó kết nối với Claude Code - hàng ngày vào buổi sáng và buổi tối gửi một bản báo cáo sáng và tối, tổng hợp các biến động vị thế và các động thái thị trường đáng chú ý, tự động sắp xếp vào tài liệu Notion. Dữ liệu giao dịch (tick, trades, dữ liệu theo phút) được đồng bộ hàng ngày vào ổ cứng cơ và ổ cứng thể rắn tại địa phương, thực hiện phân lớp lưu trữ nóng lạnh.

Anh còn sử dụng Rust API để kết nối dữ liệu thực tế để kiểm tra lại, chủ yếu dùng để dự đoán rủi ro, chứ không phải để giao dịch định lượng tần suất cao. Một bot giao dịch tự động chuyên trách sử dụng quyền chọn để phòng ngừa, nhưng quyết định mua bán cổ phiếu luôn do anh tự mình đưa ra - bot không tham gia giao dịch cổ phiếu. Sự phân công "người ra quyết định, máy hỗ trợ" này cũng xuyên suốt trong thói quen hồi tưởng của anh: hàng ngày có hồi tưởng ngắn gọn, hàng tuần thực hiện một lần hồi tưởng hệ thống, kiểm tra từng giao dịch có thực sự có logic hỗ trợ hay không, hay bị cảm xúc chi phối.

Danh sách sách: từ nhập môn đến nâng cao

Danh sách sách mà Leto đề xuất được chia thành nhiều cấp độ đầu tư:

• Sách cần đọc cho người mới: "Phương pháp đầu tư theo chu kỳ sống" và "Mua vào liên tục", cả hai cuốn sách anh đều đã đọc kỹ.

• Nâng cao (đã vượt qua giai đoạn đầu tư chỉ số, muốn tự chọn cổ phiếu): "Đánh bại Phố Wall" của Peter Lynch.

• Muốn hiểu về quyền chọn: "Options as a Strategic Investment", một cuốn sách hệ thống nói về chiến lược quyền chọn.

• Nâng cao thực chiến quyền chọn: một cuốn sách nói về phòng ngừa đuôi, dạy bạn cách bảo vệ vị thế bằng quyền chọn trước khi xảy ra sụt giảm lớn; và một cuốn sách chưa có bản dịch tiếng Trung, tên tạm dịch là "Chân thứ hai" (The Second Leg), nói về thị trường đã giảm một nửa, bạn phán đoán sẽ tiếp tục giảm, nhưng put đã trở nên đắt đỏ thì nên làm gì.

Anh cũng đề cập đến "Cười nhạo Phố Wall" (Laughing at Wall Street), đây là phiên bản hiện đại của tư duy trong "Đánh bại Phố Wall": tác giả Chris thường xuyên từ các bình luận của người dùng trên TikTok, Reddit (UGC) để nắm bắt tín hiệu xu hướng tiêu dùng mà các nhà phân tích Phố Wall không thấy, chẳng hạn như xu hướng mọi người chuyển sang đạp xe ngoài trời trong thời gian đại dịch, đã sớm phát hiện cơ hội đầu tư vào một thương hiệu xe đạp, cuối cùng tăng từ 60% đến 80%.

Nhận thức về bản thân: Bốn loại hình rủi ro của con người

Leto đã đưa ra một khung đơn giản, phân loại người bình thường thành bốn loại: người nợ nần nhiều, không có tiết kiệm; có tiết kiệm nhưng không quan tâm nghiên cứu đầu tư; có tiết kiệm và yêu thích nghiên cứu (và loại thứ tư ngầm hiểu, nợ không nhiều nhưng cũng không có tiết kiệm). Anh cho rằng loại người dễ bị tổn thương nhất trên thị trường là loại nợ nần nhiều, khả năng chịu rủi ro yếu nhất - vì một khi thua lỗ, không chỉ bản thân họ bị ảnh hưởng, mà còn cả gia đình xung quanh.

Còn về lý do tại sao người bình thường khó chọn cổ phiếu, giải thích của anh cũng rất trực tiếp: con người giống như mô hình ngôn ngữ AI lớn, quá phụ thuộc vào kho kiến thức hiện có, không chủ động tiếp nhận thông tin mới để điều chỉnh phán đoán - trong khi những "logic" dựa trên kinh nghiệm cá nhân này thường không phản ánh quy luật thực sự của thị trường. Phương pháp đơn giản nhất để đánh giá xem mình có phù hợp để chọn cổ phiếu hay không vẫn là tư duy A/B test: dùng một khoản tiền nhỏ thực tế so sánh với lợi nhuận chỉ số, nếu không vượt qua thì thừa nhận mình không phù hợp.

Thị trường gần đây: Điều chỉnh trong lĩnh vực lưu trữ là thanh lý hay có vấn đề

Khi được hỏi về thị trường gần đây, Leto thẳng thắn cho biết lĩnh vực lưu trữ gần đây đã có sự điều chỉnh lớn. Anh phân biệt tiêu chuẩn "thanh lý bình thường" và "thực sự có vấn đề" rất đơn giản: logic mua vào ban đầu có thay đổi không. Anh phân tích rằng, sự giảm giá gần đây của cổ phiếu lưu trữ chủ yếu là do áp lực bán từ việc tái cân bằng quý của các tổ chức - chẳng hạn như quỹ hưu trí điều chỉnh theo tỷ lệ cố định giữa cổ phiếu và trái phiếu (quy tắc 80/20 hoặc 70/30), việc cổ phiếu lưu trữ tăng quá mạnh dẫn đến lệch khỏi mục tiêu phân bổ, kích hoạt tái cân bằng. Những biến động này thuộc về nhiễu ngắn hạn, logic đầu tư tổng thể vào lưu trữ vẫn chưa thay đổi. Anh đã dự đoán trước rủi ro này, đã mua một số put để bảo vệ, vì vậy đợt giảm này ảnh hưởng đến anh không nhiều.

Sau khi đạt được tự do tài chính, đầu tư vào gì

Khi nói về trạng thái sau khi đạt được tự do tài chính, câu trả lời của Leto đã vượt ra ngoài đầu tư - điều anh hiện tại coi trọng nhất là sức khỏe, tập thể dục và "chế độ ăn uống sạch" đã trở thành tiêu chuẩn hàng ngày, thậm chí anh còn dự định mua bảo hiểm đắt nhất để phòng ngừa rủi ro sức khỏe. Anh áp dụng logic này vào khung quyền chọn: "Mua bảo hiểm cho bản thân, thực ra cũng là mua put - nếu sức khỏe xảy ra sụt giảm lớn, có một put để bảo vệ."

Hiện tại, mục tiêu mới thúc đẩy anh là một dự án khởi nghiệp trong lĩnh vực AI đang được chuẩn bị - viết BP, gặp VC là những gì anh đang tập trung gần đây. Khi nói về ảnh hưởng của AI đối với đầu tư cá nhân và quản lý kiến thức, anh cho rằng giá trị lớn nhất là "hiệu ứng lãi kép": trước đây làm nghiên cứu phải thu thập và sắp xếp thông tin thủ công, giờ chỉ cần viết một kỹ năng để AI thực hiện, trong tương lai có nhu cầu mới thì chỉ cần lặp lại kỹ năng đó, không còn công việc lặp lại.

Khi được hỏi năm năm sau, khi mọi người nhắc đến tên của mình sẽ nghĩ đến điều gì trước tiên, câu trả lời của anh rất thẳng thắn: "Tôi hy vọng đó là công ty mà tôi sẽ thành lập trong tương lai, chứ không phải là tôi đã kiếm tiền từ việc đầu tư chứng khoán."

Câu hỏi từ khán giả: Quản lý biến động, chiến lược đòn bẩy và các lĩnh vực bị đánh giá thấp

Trong phần cuối của chương trình, Leto đã trả lời ba câu hỏi từ khán giả:

1. Bạn thường là bên mua hay bên bán trong giao dịch quyền chọn?

Xét về kỳ vọng lợi nhuận, bên bán (bên nhận phí bảo hiểm) thường kiếm được nhiều tiền hơn, nhưng Leto cho biết anh chủ yếu vẫn đóng vai trò bên mua - vì quyền chọn đối với anh không phải là nguồn lợi nhuận chính, mà là công cụ hỗ trợ làm mượt biến động cho vị thế cổ phiếu. Anh thường sử dụng LEAPS (quyền chọn mua dài hạn) để gia tăng đòn bẩy, nắm giữ lâu dài đến khi đáo hạn, đồng thời mua OTM put để quản lý rủi ro.

2. Chiến lược giao dịch mà bạn tin tưởng nhất là gì?

Câu trả lời là chiến lược "đòn bẩy" theo kiểu Universa, và đã cải tiến theo tình hình của bản thân: đặt phần lớn vị thế vào các tài sản ổn định như trái phiếu hoặc chỉ số, chỉ sử dụng một phần nhỏ (5%~10%) để tìm kiếm cơ hội rủi ro cao và biến động lớn. Phần này ngay cả khi mất trắng cũng không ảnh hưởng đến toàn bộ danh mục; nhưng một khi thành công, lợi nhuận có thể gấp vài lần hoặc thậm chí hàng chục lần đủ để nâng cao đáng kể tổng lợi nhuận - rút lui hạn chế, không gian tăng trưởng khả quan, đó chính là tinh hoa của chiến lược đòn bẩy.

3. Robot, không gian, năng lượng hạt nhân - những lĩnh vực nóng hiện nay đang ở vị trí nào?

Phán đoán của Leto là:

• Robot: anh cho rằng đây là lĩnh vực có cơ hội nhất trong số các hướng này, nhưng thừa nhận rằng mình hiểu biết hạn chế về lĩnh vực này;

• Không gian: ngắn hạn chủ yếu bị chi phối bởi cảm xúc, dài hạn nhìn chung khả quan nhưng hiện tại định giá quá cao, anh đã đầu tư vào cổ phần của SpaceX trong giai đoạn đầu, khi giá tăng lên hơn 200 đô la thì đã chốt lời;

• Năng lượng hạt nhân truyền thống: thời gian xây dựng kéo dài hàng chục năm, quy trình phê duyệt phức tạp, chu kỳ hoàn vốn quá dài, khó trở thành xu hướng chính;

• Lò phản ứng mô-đun nhỏ (SMR): do phải thích ứng với mọi môi trường, tiêu chuẩn an toàn được nâng lên cao nhất, dẫn đến chi phí đơn vị cao hơn nhiều so với nhà máy điện hạt nhân lớn, không có tính cạnh tranh về giá;

• Phát điện bằng khí tự nhiên: anh cho rằng đây mới là xu hướng chính thực sự trong ngắn hạn - như mô hình của Musk triển khai máy phát điện khí tự nhiên trực tiếp tại trung tâm dữ liệu, vì có thể triển khai nhanh chóng, không bị giới hạn về công suất, hiệu suất phát điện cao, ngược lại khiến các nhà sản xuất thiết bị liên quan (như GEV, CAT) có mức tăng tốt nhất trong toàn bộ lĩnh vực điện lực.

Kết luận

Trong suốt cuộc phỏng vấn, điều khiến người dẫn chương trình Jenny ấn tượng nhất là Leto chưa bao giờ coi trải nghiệm tại ByteDance là một điểm khởi đầu mà mình muốn thoát khỏi, mà là nơi giúp anh trở nên mạnh mẽ hơn - mọi quyết định sau này, ở một mức độ nào đó, đều là sự tiếp nối của trải nghiệm đó. Từ kỹ sư dữ liệu đến nhà giao dịch quyền chọn, rồi đến việc chuyển sang khởi nghiệp và quản lý sức khỏe sau khi đạt được tự do tài chính, xuyên suốt vẫn là cùng một phương pháp luận: nói chuyện bằng dữ liệu và tín hiệu, xác thực phán đoán bằng A/B test, sử dụng rủi ro có giới hạn để tìm kiếm lợi nhuận không đối xứng.