16/08/2024
4,131 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
Thị trường tài chính là nơi con người, tâm lý và dữ liệu va vào nhau. Mỗi chu kỳ lại tạo ra những người thắng lớn, và để lại bài học cho những người đến sau. Nếu nhìn lại hơn 100 năm lịch sử, có một nhóm nhỏ trader đã để lại dấu ấn đến mức dù bạn đang làm trading định lượng, discretionary hay macro thì triết lý của họ vẫn còn nguyên giá trị. Dưới đây là 10 trader mà bất kỳ ai nghiên cứu thị trường nghiêm túc cũng nên hiểu rõ. Không chỉ để ngưỡng mộ, mà để rút ra cách họ tư duy về rủi ro, xác suất, và tâm lý con người.
Rủi ro thị trường (market risk) là rủi ro hệ thống ảnh hưởng đồng thời đến nhiều tài sản — không thể loại bỏ hoàn toàn nhưng có thể quản trị. Bài này trình bày phân tích chuyên sâu về bản chất các loại rủi ro thị trường, phương pháp đo lường chính, rồi đi vào 5 chiến lược giảm thiểu (risk tolerance, đa dạng hoá, hedging, giám sát liên tục, và tầm nhìn dài hạn). Cuối bài có phần cài đặt kỹ thuật và khuyến nghị quản trị.
Nhiều người nghĩ rằng xây dựng một chiến lược định lượng chỉ đơn giản là kết hợp vài chỉ báo kỹ thuật, chạy backtest và chọn ra mô hình có đường equity “đẹp”. Nhưng thực tế thì khác xa — một chiến lược có thể tồn tại ngoài thị trường thật cần một quy trình rõ ràng, có kiểm định và giới hạn rủi ro ở từng bước.
Hiện nay dữ liệu giống như “dầu mỏ” của thế kỷ 21, càng có nhiều, càng mạnh. Nhờ vào công nghệ và các thuật toán hiện đại, đầu tư tài chính đang chuyển mình mạnh mẽ: không còn chỉ dựa vào linh cảm hay tin đồn, mà thay vào đó là các mô hình toán học, xác suất, và chiến lược định lượng.
Trong hơn hai thập kỷ qua, thế giới tài chính chứng kiến sự dịch chuyển mạnh từ discretionary trading (giao dịch dựa trên cảm tính và kinh nghiệm) sang systematic trading – nơi mọi quyết định được mô hình hóa, kiểm định và lượng hóa. Nhưng giữa hàng nghìn chiến lược phức tạp được sinh ra, rất ít mô hình thực sự khai thác được dòng chảy thông tin – yếu tố mà thị trường vận hành xung quanh nó.
Tối ưu hóa trung bình và phương sai, hay còn gọi là Mean-Variance Optimization (MVO), là một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng nhất trong lý thuyết danh mục đầu tư. Phương pháp này được phát triển bởi nhà kinh tế học Harry Markowitz vào những năm 1950 và đã trở thành nền tảng của việc xây dựng danh mục đầu tư hiện đại. Mục tiêu của MVO là tối ưu hóa sự phân bổ tài sản trong một danh mục đầu tư sao cho đạt được tỷ lệ rủi ro/lợi nhuận tốt nhất.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!