16/08/2024
3,813 lượt đọc
Chỉ báo Correlation Trend Indicator (CTI) là một công cụ phân tích kỹ thuật do John Ehlers phát triển, được thiết kế để xác định và đo lường sức mạnh của xu hướng trong thị trường tài chính. CTI dựa trên việc so sánh sự tương quan giữa đường giá thực tế và một đường xu hướng lý tưởng, thông qua việc sử dụng thuật toán Spearman, còn được gọi là hệ số tương quan R-squared.
CTI đo lường mức độ tương quan giữa đường giá (X) và đường xu hướng lý tưởng (Y). Đường xu hướng lý tưởng này thường được biểu diễn dưới dạng một đường thẳng đi lên. Mục tiêu của CTI là xác định mức độ tương đồng giữa giá thực tế và đường xu hướng lý tưởng này.
Hệ số tương quan được tính toán dựa trên công thức của Spearman, trong đó kết quả dao động từ -1 đến 1. Giá trị này cho biết mức độ liên kết giữa giá thực tế và đường xu hướng:
CTI có thể được áp dụng cho các khoảng thời gian khác nhau, chẳng hạn như 10 ngày để nhận diện xu hướng ngắn hạn, hoặc 40 ngày để xác định xu hướng dài hạn. Điều này giúp phân biệt rõ ràng giữa các chu kỳ xu hướng khác nhau trong cùng một thị trường.
Giao cắt CTI:
Các nhà giao dịch thường theo dõi các điểm giao cắt giữa CTI ngắn hạn và dài hạn để xác định sức mạnh của xu hướng. Ví dụ, khi CTI ngắn hạn (5 ngày) cắt lên trên CTI dài hạn (10 ngày) và cả hai giá trị đều dưới một ngưỡng nhất định (chẳng hạn -0,5), điều này có thể cho thấy một khả năng đảo chiều từ xu hướng giảm sang xu hướng tăng.
Tuy nhiên, việc sử dụng các giao cắt này trong chiến lược giao dịch trực tiếp có thể gặp khó khăn do sức mạnh dự báo của CTI không đủ mạnh để tạo ra tín hiệu giao dịch rõ ràng.
Trong đó:
là số lượng điểm dữ liệu trong chu kỳ (ví dụ: 10 ngày, 40 ngày).
là giá trị của dữ liệu giá tại thời điểm .
là giá trị của đường xu hướng tại thời điểm . Thường được chọn là chỉ số âm của thời gian, ví dụ như , để tạo ra một đường xu hướng tăng hoặc giảm.
Thực hiện tính toán
Khởi tạo tổng: Tính các giá trị tổng cần thiết cho công thức:
: Tổng của giá đóng cửa.
: Tổng của giá trị đường xu hướng.
: Tổng của bình phương giá đóng cửa.
: Tổng của bình phương giá trị đường xu hướng.
: Tổng của tích chéo giữa giá đóng cửa và giá trị đường xu hướng.
Lưu ý
Xác định xu hướng: CTI cung cấp một giá trị liên tục từ -1 đến 1. Giá trị gần 1 cho thấy một xu hướng tăng mạnh, trong khi giá trị gần -1 chỉ ra một xu hướng giảm mạnh. Giá trị gần 0 thường ám chỉ rằng thị trường không có xu hướng rõ ràng hoặc đang trong trạng thái đi ngang.
Đánh giá sức mạnh của xu hướng: Giá trị tuyệt đối cao của CTI (gần 1 hoặc -1) cho thấy sự đồng thuận rộng rãi về hướng của xu hướng, làm tăng khả năng xu hướng sẽ tiếp tục. Ngược lại, giá trị thấp gần 0 cho thấy sự không chắc chắn và có thể là cảnh báo về sự thay đổi xu hướng sắp tới.
Kết hợp với các chỉ báo khác: CTI có thể được sử dụng cùng với các chỉ báo khác như MACD, RSI hoặc các đường trung bình động để lọc tín hiệu và xác nhận xu hướng. Ví dụ, một CTI mạnh kết hợp với MACD đang trong trạng thái mua có thể là một tín hiệu mạnh mẽ để tham gia thị trường theo hướng tăng.
0 / 5
Trong vài thập kỷ qua, sự bùng nổ của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu đã làm thay đổi căn bản cách thị trường tài chính vận hành. Một trong những “công cụ” gây ảnh hưởng lớn nhất chính là Black Box Trading – hệ thống giao dịch dựa trên thuật toán, nơi mà logic ra quyết định nằm ẩn trong một cấu trúc lập trình kín, không được công khai.
Trong Quant trading, việc phân tích dữ liệu thị trường không chỉ dừng lại ở các chỉ số tổng hợp như giá mở cửa, đóng cửa, cao nhất, thấp nhất (OHLC) theo khung giờ phút hoặc ngày. Để hiểu sâu cách giá cả được hình thành và biến động trong từng khoảnh khắc, các nhà nghiên cứu và quỹ định lượng (quant funds) dựa vào một loại dữ liệu tinh vi hơn: Tick-by-Tick (TBT) Data. Đây là lớp dữ liệu vi mô (micro-level) phản ánh từng sự kiện trong order book, từ đó cung cấp một bức tranh chi tiết nhất về động lực cung – cầu trên thị trường.
Market Microstructure (Vi cấu trúc thị trường) được định nghĩa bởi National Bureau of Economic Research (NBER) là lĩnh vực tập trung vào kinh tế học của thị trường chứng khoán: cách thức thị trường được thiết kế, cơ chế khớp lệnh, hình thành giá, chi phí giao dịch và hành vi của nhà đầu tư. Nếu ví thị trường tài chính giống như một “cỗ máy”, thì market microstructure chính là bộ phận cơ khí và đường dây điện quyết định chiếc máy đó chạy nhanh, trơn tru hay chậm chạp.
Trong giao dịch tài chính, không phải lúc nào cũng là chuyện “mua rẻ bán đắt”. Với những tổ chức quản lý hàng tỷ USD, bài toán khó nhất lại nằm ở chỗ: làm sao mua/bán khối lượng cực lớn mà không tự tay đẩy giá đi ngược lại mình. Đây chính là lúc khái niệm High Volume Trading (giao dịch khối lượng lớn) xuất hiện.
Trong giao dịch định lượng (Quantitative Trading), việc sử dụng dữ liệu chính xác và có cấu trúc rõ ràng không chỉ giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan về thị trường mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định giao dịch chính xác và kịp thời. Tuy nhiên, data handling (xử lý dữ liệu) lại là một bước quan trọng nhưng ít được chú trọng đúng mức. Cùng QM Capital tìm hiểu cách xử lý dữ liệu giúp tối ưu hóa chiến lược giao dịch và tại sao nó lại quan trọng trong Quantitative Trading.
Định lý Bayes, hay còn gọi là Luật Bayes, được đặt theo tên của nhà triết học và thống kê học người Anh Thomas Bayes. Định lý này mô tả cách thức tính toán xác suất của một sự kiện dựa trên kiến thức trước đó về những điều kiện có thể liên quan đến sự kiện đó.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!