Chiến lược đảo chiều xu hướng với chỉ báo RSI và mẫu hình nến Engulfing

21/05/2024

11,038 lượt đọc

1. Giới thiệu về RSI và mẫu hình nến Engulfing

1.1. Chỉ báo Relative Strength Index (RSI)

Chỉ báo Relative Strength Index (RSI) là một công cụ quan trọng trong phân tích kỹ thuật được sử dụng để đo lường tốc độ (động lượng) và biên độ (độ lớn) của các chuyển động giá theo hướng. Chỉ báo này giúp nhà đầu tư xác định sự mua quá mức hoặc bán quá mức và tìm hiểu về tình hình tương quan giữa lực mua và lực bán.

Cách sử dụng chỉ báo kỹ thuật RSI hiệu quả

  1. Khi chỉ số RSI của một cổ phiếu di chuyển trên 70, nó thường được coi là quá mua và các nhà đầu tư có thể thấy cơ hội thoát ra khi nó cắt xuống dưới 70.
  2. Khi chỉ số RSI của một cổ phiếu di chuyển xuống dưới 30, nó thường được coi là quá bán, mang lại cho nhà giao dịch cơ hội vào lệnh khi nó vượt qua mức 30.

(Việc xét ngưỡng của chỉ báo sẽ tùy thuộc vào từng chiến lược của nhà đầu tư)

1.2. Mẫu hình nến Engulfing

Engulfing là một mô hình nến Nhật Bản có thể giúp các nhà giao dịch phân tích tâm lý thị trường và xác định một xu hướng mới khi nó bắt đầu.

  1. Khi nến Bullish Engulfing xảy ra, điều đó nghĩa là nhiều người mua tham gia vào thị trường hơn, đẩy giá lên, do đó dẫn đến sự đảo ngược xu hướng. Nến này thường xuất hiện ở đáy của một xu hướng giảm.
  2. Bearish Engulfing là phiên bản ngược lại của Bullish Engulfing. Mô hình này thường xuất hiện ở đỉnh của một xu hướng tăng và gợi ý một sự đảo chiều.

2. Cách tạo chiến lược kết hợp RSI và mẫu hình nến Engulfing trên nền tảng QM Platform

2.1. Quy tắc mua

  1. Khởi tạo vị thế mua: Khi RSI dưới 45 và nến Engulfing > 0
  2. Cài đặt chỉ báo RSI: Độ dài chu kỳ là 14 ngày

2.2. Quy tắc bán

Điều kiện đóng lệnh:

  1. Khởi tạo vị thế bán: Khi RSI trên 55
  2. Tỉ lệ chốt lời: 12 %
  3. Tỉ lệ cắt lỗ: 7 %
  4. Trailing take profit: 8 %
  5. Trailing stop loss: 4%

3. Kết quả chiến lược

3.1. Kết quả chi tiết với các chỉ số đánh giá hiệu suất chiến lược

Chiến lược được kiểm thử với các mã cổ phiếu: HPG, FPT và chỉ số VNIndex trong giai đoạn 2007 - 2024

Kết quả chi tiết với chỉ số VNIndex:

  1. Tỉ lệ thắng: 69.23%
  2. Lợi nhuận cộng dồn: 60.01%
  3. Tỉ lệ lãi trung bình giao dịch thắng: 5.14%

Chi tiết kết quả kiểm thử chiến lược

Lợi nhuận hàng năm của chiến lược

Các chỉ số khác của chiến lược

3.2. Các điều kiện và các thông số liên quan để thực hiện Backtest chiến lược

Điều kiện Mở lệnhĐóng lệnh của chiến lược sẽ hiển thị như sau:

  1. Điều kiện mở lệnh khi chỉ báo RSI < 45, hình thành một vùng quá bán và kết hợp với sự xuất hiện của mẫu hình nến Engulfing > 0 (Tức là khi xuất hiện nến Bullish Engulfing)
  2. Điều kiện đóng lệnh khi chỉ bán RSI > 55 hình thành một vùng quá mua

Kết quả với tín hiệu lệnh mua/bán

Tín hiệu mua/bán của chiến lược

QM Platform được thiết kế giúp nhà đầu tư có thể dễ dàng Backtest và tạo bot giao dịch:

📌 Không cần am hiểu về lập trình: Nền tảng QM Platform thân thiện với người dùng nhờ tính năng kéo thả, cho phép nhà đầu tư dễ dàng Backtest với các chiến lược.

📌 Hiệu suất nhanh chóng: Kết quả kiểm thử chiến lược được trả về trong vài giây với một khối lượng lớn dữ liệu, các mã cổ phiếu. Từ đó giúp đánh giá và so sánh với các tiêu chí một cách nhanh chóng.

📌 Nguồn dữ liệu phong phú: Kho dữ liệu của QM Platform bao gồm một loạt các chỉ báo kỹ thuật và mẫu nến, từ cơ bản đến nâng cao, cho phép người dùng có cái nhìn toàn diện về thị trường. Sự đa dạng này giúp nhà đầu tư phân tích và đánh giá các khía cạnh khác nhau của thị trường, từ xu hướng và động lượng đến khối lượng và biến động.

📌 Tùy chỉnh linh hoạt: Nhà đầu tư có thể dễ dàng điều chỉnh với các chiến lược, các tham số phù hợp với khẩu vị rủi ro của bản thân.

📢 HÃY THỬ NGHIỆM CHIẾN LƯỢC CỦA BẠN NGAY TRÊN NỀN TẢNG: QM PLATFORM NGAY HÔM NAY

Đánh giá

Hãy là người đầu tiên nhận xét bài viết này!

Đăng ký nhận tin

Nhập Email để nhận được bản tin mới nhất từ QM Capital.

Bài viết liên quan

Vì sao matplotlib quan trọng trong quant trading (không phải để “đẹp”)
23/02/2026
288 lượt đọc

Vì sao matplotlib quan trọng trong quant trading (không phải để “đẹp”) C

Trong quant trading, đọc dữ liệu bằng bảng số thường làm người ta… tự lừa mình. Một backtest nhìn “đẹp” có thể chỉ là do bạn chưa nhìn thấy những thứ quan trọng: vùng sideway kéo dài, cú gap, giai đoạn thanh khoản yếu, hoặc drawdown âm ỉ nhưng rất dai. Chart là cách nhanh nhất để bóc lớp “ảo giác” đó.

Hướng dẫn tìm mới Hỗ trợ và Kháng cự của cổ phiếu bằng Python
23/02/2026
21 lượt đọc

Hướng dẫn tìm mới Hỗ trợ và Kháng cự của cổ phiếu bằng Python C

Một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng nhất trong phân tích kỹ thuật là mức hỗ trợ và kháng cự. Hỗ trợ và kháng cự không chỉ đơn giản là những đường kẻ trên biểu đồ, mà là những điểm giá nơi thị trường đã chứng tỏ rằng có một sự thay đổi lớn trong cung và cầu. Hỗ trợ là mức giá mà tại đó lực cầu (demand) đủ mạnh để ngừng đà giảm của giá cổ phiếu, trong khi kháng cự là mức giá mà lực cung (supply) đủ mạnh để ngừng đà tăng của giá cổ phiếu. Việc xác định chính xác những mức này có thể giúp nhà giao dịch đưa ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

5 Cuốn sách Quant Finance nên đọc để bắt đầu năm 2026
19/02/2026
141 lượt đọc

5 Cuốn sách Quant Finance nên đọc để bắt đầu năm 2026 C

Nếu bạn đang có kế hoạch bước vào lĩnh vực Tài chính Định lượng (Quant Finance) trong năm 2026 – dù mục tiêu là thi MFE, làm quant research, xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán hay phát triển mô hình rủi ro – thì việc xây dựng nền tảng đúng ngay từ đầu là điều cực kỳ quan trọng. Quant không phải là lĩnh vực có thể học “mẹo” hay “chiêu thức ngắn hạn”. Đây là một con đường đòi hỏi nền tảng toán học vững chắc, tư duy mô hình hóa rõ ràng và khả năng hiểu sâu bản chất rủi ro của thị trường.

PAMM vs Copy Trading: Nhà đầu tư Việt Nam nên hiểu gì trước khi “gửi niềm tin” cho một người giao dịch hộ?
15/02/2026
120 lượt đọc

PAMM vs Copy Trading: Nhà đầu tư Việt Nam nên hiểu gì trước khi “gửi niềm tin” cho một người giao dịch hộ? C

Với nhà đầu tư Việt Nam, PAMM và Copy Trading thường được quảng bá chung một nhóm: “đầu tư thụ động”, “không cần biết phân tích”, “chỉ cần chọn người giỏi”. Nhưng nếu nhìn kỹ, hai mô hình này khác nhau ngay ở điểm nền tảng nhất: PAMM là bạn ủy quyền cho người khác giao dịch trên một tài khoản chung, còn Copy Trading là bạn vẫn giữ tài khoản của mình và chỉ sao chép lệnh. Nghe thì giống nhau, nhưng trong thực tế nó tạo ra hai cảm giác hoàn toàn khác: PAMM giống như “gửi tiền cho người khác lái xe hộ”, còn Copy Trading giống “ngồi xe của mình nhưng bật chế độ chạy theo xe dẫn đường”. Một khi bạn hiểu sự khác nhau về quyền kiểm soát, bạn sẽ thấy phần lớn câu chuyện “an toàn hơn” hay “nguy hiểm hơn” đều xoay quanh đúng điểm này.

Cổ phiếu “penny” ở Việt Nam 2026: Cơ hội thật, bẫy thật và cách tiếp cận thực tế để không biến mình thành “thanh khoản cho người khác”
15/02/2026
144 lượt đọc

Cổ phiếu “penny” ở Việt Nam 2026: Cơ hội thật, bẫy thật và cách tiếp cận thực tế để không biến mình thành “thanh khoản cho người khác” C

Ở Việt Nam, khái niệm “penny stock” thường không được định nghĩa theo kiểu một mốc giá cứng như trong vài thị trường khác, nhưng trong thực tế nhà đầu tư vẫn hiểu khá giống nhau: đó là nhóm cổ phiếu giá thấp, thường thuộc doanh nghiệp vốn hóa nhỏ, thanh khoản có thể “lúc có lúc không”, và biến động giá thường mạnh hơn phần còn lại của thị trường. Có những mã giá thấp vì doanh nghiệp thật sự yếu, kết quả kinh doanh xấu kéo dài, bị suy giảm niềm tin nên giá bị “đè” xuống. Nhưng cũng có những mã giá thấp vì giai đoạn thị trường xấu làm định giá co lại, hoặc doanh nghiệp nhỏ nhưng đang trong quá trình tái cấu trúc, có câu chuyện hồi phục. Chính sự lẫn lộn giữa hai nhóm này tạo ra cảm giác “đi tìm vàng trong cát”, khiến penny trở thành thứ cực kỳ hấp dẫn với nhà đầu tư thích cảm giác “mua rẻ”.

Xu hướng Algorithmic Trading 2026
11/02/2026
138 lượt đọc

Xu hướng Algorithmic Trading 2026 C

Nếu nhìn lại 3–5 năm gần đây, algorithmic trading đã thay đổi rất nhiều. Trước đây, chỉ cần một chiến lược có equity curve đẹp trên backtest là đủ để nhiều người tin rằng mình đã tìm ra “công thức in tiền”. Nhưng bước sang 2026, môi trường thị trường buộc người làm algo phải trưởng thành hơn. Biến động cao hơn, dòng tiền luân chuyển nhanh hơn, và sự cạnh tranh cũng dày đặc hơn. Điều này khiến lợi thế không còn nằm ở việc bạn có một mô hình phức tạp hay không, mà nằm ở việc hệ thống của bạn có thực sự sống sót được trong điều kiện xấu hay không.

video-image

Truy Cập Miễn Phí Thư Viện Bot Tín Hiệu Giao Dịch Tự Động

Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.

Truy cập ngay!