20/06/2024
8,030 lượt đọc
Phân tích kỹ thuật là phương pháp được nhiều nhà đầu tư sử dụng để phân tích và đưa ra quyết định dựa trên biểu đồ giá cả và các chỉ báo kỹ thuật. Trái ngược với phân tích cơ bản, tập trung vào các yếu tố tài chính và kinh tế cơ bản ảnh hưởng đến giá trị của tài sản, phân tích kỹ thuật nhằm mục đích xác định các mẫu hình và xu hướng trong chuyển động giá có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về xu hướng giá trong tương lai.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng QM Capital khám phá một số chiến lược phân tích kỹ thuật phổ biến mà các nhà giao dịch và nhà đầu tư sử dụng để đưa ra quyết định.
Dưới đây là một số chiến lược phân tích kỹ thuật phổ biến được phân nhóm theo các hạng mục bao gồm động lượng, biến động và nhiều hơn nữa. Cần lưu ý rằng một số chiến lược này có thể phù hợp với nhiều hạng mục.
Phân tích kỹ thuật là một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà đầu tư và giao dịch viên đưa ra quyết định thông minh. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử của thị trường, các nhà giao dịch có thể nhận diện các mẫu hình và xu hướng giúp dự báo chuyển động giá trong tương lai. Mặc dù có nhiều chiến lược phân tích kỹ thuật khác nhau, điều quan trọng là phải chọn một chiến lược phù hợp với mục tiêu và mức độ chấp nhận rủi ro của bạn.
Dù bạn là một nhà giao dịch dày dạn kinh nghiệm hay mới bắt đầu, việc tích hợp phân tích kỹ thuật vào chiến lược của bạn có thể giúp tăng cơ hội thành công trong thế giới tài chính luôn thay đổi. Tuy nhiên, như với bất kỳ chiến lược nào, điều quan trọng là phải nghiên cứu kỹ lưỡng và hiểu rõ các rủi ro liên quan trước khi thực hiện bất kỳ giao dịch nào.
0 / 5
Khi mới học quant trading, rất nhiều người có chung một cảm giác phấn khích. Chỉ cần tải dữ liệu giá về, viết vài dòng Python, gắn thêm một vài điều kiện như MA cắt nhau, RSI quá bán hay breakout đỉnh cũ, rồi chạy backtest là có ngay một đường vốn tăng rất đẹp. Nhìn vào kết quả đó, ai cũng dễ nghĩ rằng mình vừa tìm ra một chiến lược có thể kiếm tiền thật. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ backtest chỉ cho ta biết chiến lược sẽ trông như thế nào nếu quá khứ diễn ra đúng như dữ liệu đang có trong máy. Nó không hề đảm bảo rằng khi bước ra thị trường thật, nơi có độ trễ, có chi phí, có tâm lý và có những biến động bất ngờ, chiến lược đó vẫn giữ được hiệu quả như vậy.
Trong quant trading, rất nhiều người mới thường nhìn thị trường như một bài toán thuần số liệu. Họ tập trung vào giá, khối lượng, biến động, chỉ báo kỹ thuật, đôi khi thêm vài biến cơ bản như P/E, tăng trưởng lợi nhuận hay dòng tiền. Cách tiếp cận đó không sai, nhưng nó vẫn thiếu một lớp rất quan trọng, đó là lớp thông tin đang làm thay đổi kỳ vọng của thị trường theo thời gian thực. Giá là thứ ta nhìn thấy trên biểu đồ, nhưng trước khi giá dịch chuyển luôn tồn tại một quá trình hình thành nhận thức. Nhà đầu tư đọc tin, diễn giải tin, so sánh tin đó với kỳ vọng đã có sẵn trong đầu, rồi mới ra quyết định mua hay bán. News sentiment nằm đúng ở khoảng giữa đó. Nó không chỉ nói rằng có tin tức xuất hiện, mà còn giúp đo xem thị trường nhiều khả năng sẽ cảm nhận tin đó theo hướng nào, mạnh hay yếu, bất ngờ hay đã được phản ánh từ trước.
Trong tài chính, quant (quantitative analyst) là những người sử dụng toán học, thống kê, lập trình và dữ liệu để nghiên cứu thị trường và xây dựng chiến lược đầu tư. Điểm khác biệt lớn nhất giữa quant và trader truyền thống nằm ở cách họ nhìn thị trường. Một trader thông thường có thể dựa vào kinh nghiệm, tin tức hoặc cảm nhận để quyết định mua bán. Trong khi đó, quant cố gắng định lượng mọi thứ bằng dữ liệu. Họ không hỏi “cổ phiếu này có vẻ sẽ tăng không?”, mà hỏi “trong dữ liệu 15 năm qua, khi cổ phiếu có những đặc điểm như thế này thì xác suất tăng là bao nhiêu?”.
Trong đầu tư và quant trading, alpha được hiểu là phần lợi nhuận vượt trội mà một strategy tạo ra so với thị trường. Nếu một chiến lược có thể kiếm được lợi nhuận tốt hơn mức tăng chung của thị trường một cách ổn định, người ta nói rằng strategy đó có alpha. Ví dụ nếu chỉ số thị trường tăng trung bình 10% mỗi năm, nhưng một strategy trading tạo ra lợi nhuận 15% mỗi năm, thì phần 5% vượt trội có thể được xem là alpha. Nhiệm vụ chính của các trader định lượng và các quỹ quant chính là tìm ra những signal hoặc pattern trong dữ liệu có thể tạo ra alpha như vậy.
Một trong những khái niệm quan trọng nhất trong quant trading là Signal vs Noise. Nói đơn giản, signal là thông tin thực sự có giá trị dự báo cho biến động giá trong tương lai, còn noise là những biến động ngẫu nhiên của thị trường không mang nhiều ý nghĩa. Vấn đề là trong thị trường tài chính, hai thứ này gần như luôn trộn lẫn với nhau. Mỗi ngày thị trường tạo ra hàng nghìn chuyển động nhỏ: tin tức, dòng tiền ngắn hạn, giao dịch của các quỹ, thậm chí là các lệnh stop loss của trader cá nhân. Phần lớn những chuyển động này thực ra chỉ là noise, nhưng vì trader nhìn thấy giá thay đổi liên tục nên rất dễ nhầm lẫn rằng mọi biến động đều là tín hiệu.
Những giai đoạn thị trường giảm mạnh do chiến tranh hoặc căng thẳng địa chính trị thường khiến nhà đầu tư rơi vào trạng thái rất khó giao dịch. Tin tức tiêu cực xuất hiện liên tục, tâm lý thị trường thay đổi nhanh và dòng tiền có xu hướng rút khỏi tài sản rủi ro. Trong những thời điểm như vậy, nhiều chiến lược đầu tư truyền thống như “mua và giữ” thường gặp khó khăn vì thị trường không còn tăng ổn định mà chuyển sang trạng thái biến động mạnh.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!