21/05/2024
10,729 lượt đọc
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
(Việc xét ngưỡng của chỉ báo sẽ tùy thuộc vào từng chiến lược của nhà đầu tư)

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.

Điều kiện đóng lệnh:
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:

Chi tiết kết quả kiểm thử chiến lược

Lợi nhuận hàng năm của chiến lược

Các chỉ số khác của chiến lược
Điều kiện Mở lệnh và Đóng lệnh của chiến lược sẽ hiển thị như sau:
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
0 / 5
Khi nhắc đến Jim Simons, phần lớn mọi người sẽ bắt đầu bằng con số lợi nhuận: Medallion Fund đạt trung bình khoảng 66% mỗi năm trước phí trong nhiều thập kỷ, một thành tích vượt xa mọi quỹ đầu tư khác từng tồn tại. Nhưng nếu chỉ nhìn Jim Simons như một “nhà đầu tư giỏi”, ta sẽ bỏ lỡ bản chất thực sự của câu chuyện. Simons không đơn thuần tìm ra một chiến lược tốt hơn, ông thay đổi hoàn toàn cách con người tiếp cận thị trường tài chính. Trước Simons, trading chủ yếu được xem là nghệ thuật pha trộn giữa kinh nghiệm, trực giác và phân tích cơ bản. Sau Simons, trading dần được tái định nghĩa như một bài toán khoa học, nơi dữ liệu, thống kê và xác suất đóng vai trò trung tâm.
Khi làm đầu tư định lượng, rất nhiều người có xu hướng xem Value at Risk (VaR) là một công cụ “thuần quản trị rủi ro”, chỉ dành cho ngân hàng hoặc bộ phận middle office. Tuy nhiên, nếu nhìn đúng bản chất, VaR – đặc biệt là VaR dựa trên Principal Component Analysis (PCA) – lại là một công cụ rất phù hợp để hiểu cấu trúc rủi ro của danh mục đầu tư vĩ mô, trái phiếu, hoặc chiến lược định lượng nhạy với lãi suất. Vấn đề không nằm ở việc “báo cáo VaR cho ai”, mà nằm ở chỗ bạn có hiểu mình đang đặt cược vào dạng biến động nào của thị trường hay không.
Khi làm trading định lượng, một câu hỏi rất căn bản nhưng thường bị bỏ qua là: thị trường mình đang nghiên cứu có thực sự cho phép tồn tại edge hay không? Trước khi xây momentum, mean reversion hay bất kỳ mô hình ML nào, việc kiểm tra mức độ “ngẫu nhiên” của chuỗi lợi suất là bước rất nên làm. Một trong những kiểm định cổ điển, đơn giản nhưng vẫn có giá trị thực tiễn là Run Test, được đề xuất bởi Louis Bachelier – người đặt nền móng cho tài chính định lượng từ đầu thế kỷ 20.
Ở thị trường Việt Nam, khái niệm đa dạng hóa thường bị hiểu rất hẹp và đôi khi sai bản chất. Phần lớn nhà đầu tư cá nhân cho rằng chỉ cần nắm giữ 10–20 cổ phiếu khác nhau, thuộc nhiều ngành khác nhau, thì danh mục đã được đa dạng hóa. Trong giai đoạn thị trường đi lên, cách làm này có vẻ hợp lý vì hầu như cổ phiếu nào cũng tăng, và sự khác biệt giữa các mã không quá quan trọng. Nhưng khi thị trường bước vào pha điều chỉnh mạnh, nhà đầu tư mới nhận ra rằng danh mục “đa dạng” của mình thực chất lại phản ứng gần như giống hệt chỉ số chung. Điều này dẫn đến một kết luận phổ biến nhưng nguy hiểm: đa dạng hóa ở Việt Nam không hiệu quả.
Trong algo trading, có một nghịch lý mà gần như ai cũng gặp ít nhất một lần: bạn có một ý tưởng nghe rất logic, backtest không quá đẹp nhưng đủ ổn để tin là có edge, thậm chí forward test vài tháng đầu còn kiếm được tiền. Nhưng rồi đến một lúc nào đó, chiến lược bắt đầu đi chệch khỏi kỳ vọng. Lỗ không phải kiểu “sai logic”, mà là lỗ dai, lỗ đều, khiến bạn nghi ngờ chính khả năng đánh giá hệ thống của mình. Khi nhìn lại, rất nhiều người mới nhận ra: vấn đề không nằm ở việc chiến lược có edge hay không, mà nằm ở việc mình đã tin vào kết quả test sai chỗ.
Bear market không đáng sợ vì nó xảy ra, mà vì đa số nhà đầu tư không hiểu mình đang đối mặt với loại bear market nào. Khi không phân loại được bản chất của cú giảm, mọi phản ứng phía sau – từ bán tháo, mua bắt đáy, đến thay đổi chiến lược – đều dễ đi chệch hướng.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!