18/06/2024
9,081 lượt đọc
Chiến lược kết hợp chỉ báo Linear Regression và ADX nhằm tối ưu hóa việc phát hiện xu hướng và độ mạnh của thị trường chứng khoán. Linear Regression giúp xác định xu hướng giá tài sản trong khoảng thời gian nhất định, trong khi ADX đo lường độ mạnh yếu của xu hướng đó, cung cấp thông tin về sức mạnh của các xu hướng tăng hoặc giảm. Sự kết hợp của hai chỉ báo này cho phép nhà đầu tư ra quyết định giao dịch hiệu quả, xác định điểm vào và ra, đặc biệt là trong các thị trường có xu hướng rõ ràng. Chiến lược này đã được kiểm chứng qua nhiều mã cổ phiếu trong các ngành khác nhau, cho thấy hiệu quả với tỷ lệ thắng lên tới 70.49% và hệ số Sharpe trên 1, điều này thể hiện khả năng sinh lợi nhuận ấn tượng và quản lý rủi ro hiệu quả.
Chỉ báo Hồi quy tuyến tính (Linear Regression Indicator) là một công cụ thống kê quan trọng trong phân tích kỹ thuật, giúp nhà đầu tư định lượng xu hướng giá của tài sản trong một khoảng thời gian nhất định. Thông qua đường hồi quy tuyến tính, nhà giao dịch có thể nhận diện được hướng đi của thị trường, từ đó xác định xu hướng tăng hoặc giảm giá.
Mục đích của hồi quy tuyến tính trong giao dịch
Chỉ báo hồi quy tuyến tính không chỉ giúp xác định xu hướng chính của thị trường mà còn có thể dùng để tìm kiếm các điểm vào và ra lý tưởng cho các giao dịch. Điều này được thực hiện bằng cách quan sát sự lệch giá so với đường hồi quy, giúp nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định giao dịch dựa trên dữ liệu phân tích.
Cách sử dụng hiệu quả chỉ báo hồi quy tuyến tính
Chỉ báo ADX (Average Directional Index) là một công cụ phân tích kỹ thuật được phát triển bởi J. Welles Wilder vào năm 1978. Chỉ báo ADX được tính toán dựa trên trung bình động của giá trong một khoảng thời gian nhất định (thường là 14 ngày) và có giá trị dao động từ 0-100. Dựa vào vùng dao động này, các nhà đầu tư có thể xác định xu hướng thị trường và đo lường độ mạnh yếu của xu hướng đó. ADX càng lớn thì chứng tỏ xu hướng càng mạnh, ADX thấp cho thấy thị trường ít biến động hoặc đang trong trạng thái sideway.
Thành phần chính:
Từ con số ADX sẽ nhìn nhận được mức độ mạnh yếu của thị trường, thông thường sẽ được xem xét theo :
Sau đây là chiến lược kết hợp giữa các chỉ báo Linear Regression và ADX
2.1. Quy tắc mua
Khởi tạo vị thế mua: (ADX > 20) và (DMI+ > DMI-) và (Giá đóng cửa > Linear Regression)
Cài đặt chiến lược:
2.2. Quy tắc bán
Cài đặt thoát lệnh: Điều kiện thoát vị thế sẽ được sử dụng bằng các lệnh dừng: Chốt lời, Cắt lỗ, Trailing take profit, Trailing stop loss.
Kết quả chi tiết với các chỉ số đánh giá hiệu suất chiến lược
Chiến lược được kiểm thử với các mã cổ phiếu GEX, NKG, GVR, HSG, MWG
Kết quả ấn tượng của chiến lược:
📍 Tỷ lệ thắng trên 67% với hiệu suất ấn tượng trong các kiểm thử với nhiều mã cổ phiếu khác nhau
📍 Phù hợp với cổ phiếu có xu hướng rõ ràng, hiệu quả trong việc tận dụng xu hướng và động lượng thị trường.
📍 Số lượng lệnh trung bình từ 62 đến 124 trong giai đoạn 2010 - 2024, cho thấy chiến lược này đã tận dụng các cơ hội mua vào và thời điểm bán ra hợp lý.
📍 Hệ số Sharpe > 1 với các cổ phiếu kiểm thử (NKG, GVR, MWG), chiến lược đầu tư không chỉ hiệu quả về mặt sinh lợi nhuận mà còn trong việc quản trị rủi ro. Khi chỉ số này cao hơn 1, điều đó nghĩa là nhà đầu tư thu được lợi nhuận cao hơn so với mức rủi ro họ chấp nhận, đảm bảo rằng khoản đầu tư không chỉ sinh lời mà còn an toàn và bền vững.
Kết quả nổi bật:
| Kết quả | GEX | NKG | GVR | HSG | MWG |
| Tỉ lệ thắng | 67.18% | 68.85% | 70.49% | 66.93% | 73.77% |
| Lợi nhuận cộng dồn | 270.68% | 2,427.68% | 257.02% | 996.43% | 453.72% |
| Số lượng lệnh | 65 | 123 | 62 | 124 | 62 |
| Hệ số Sharpe | 0.92 | 1.27 | 1.07 | 0.95 | 1.03 |
📌 Kết quả chi tiết với mã cổ phiếu GVR:
Tín hiệu mua/bán của chiến lược
Chi tiết kết quả kiểm thử chiến lược
Lợi nhuận cộng dồn của chiến lược là 257.02% lớn hơn so với lợi nhuận mua và nắm giữ là 246.35%. Kết quả cho thấy chiến lược đã tạo ra sự tăng trưởng đáng kể cho cổ phiếu, không chỉ bảo toàn mà còn gia tăng giá trị đáng kể so với chỉ đơn giản là giữ cổ phiếu qua thời gian dài.
Lịch sử giao dịch của chiến lược
Với lịch sử giao dịch của chiến lược ghi nhận lợi nhuận đạt tới 14.67% trong tháng 01 năm 2024, ngoài ra còn có một lệnh mở vào ngày 18/03/2024. Từ đây cho thấy khả năng phát hiện và tối ưu các cơ hội đầu tư của chiến lược một cách hiệu quả.
Các chỉ số khác của chiến lược
Kết quả lợi nhuận hàng tháng của chiến lược
Kết quả lợi nhuận hàng năm của chiến lược
Từ năm 2018 đến 2024, chiến lược đầu tư này đã thực sự thể hiện được sự hiệu quả với kết quả lợi nhuận dương trong 6 trong số 7 năm. Đặc biệt trong năm 2020, chiến lược đã đạt mức lợi nhuận lên đến 70.13% đối với mã cổ phiếu GVR.
Hãy áp dụng và thử nghiệm chiến lược này trên QM Trade với các cổ phiếu bạn quan tâm để khám phá tiềm năng và điều chỉnh chiến lược phù hợp với điều kiện thị trường cụ thể.
📢 HÃY THỬ NGHIỆM CHIẾN LƯỢC CỦA BẠN NGAY TRÊN NỀN TẢNG: QM TRADE NGAY HÔM NAY
0 / 5
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.
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”.
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.
Tâm lý tài chính (Behavioral Finance) là một lĩnh vực nghiên cứu tâm lý học và kinh tế học, giúp giải thích tại sao những nhà đầu tư, dù có kỹ năng hay kiến thức, vẫn thường xuyên đưa ra các quyết định tài chính không hợp lý. Đặc biệt, tâm lý tài chính không đồng ý với giả thuyết của lý thuyết tài chính truyền thống, cho rằng mọi quyết định trong thị trường đều được đưa ra một cách hợp lý và tối ưu. Trái lại, tâm lý tài chính nhìn nhận rằng con người thường xuyên bị chi phối bởi cảm xúc, và điều này có thể dẫn đến những sai lầm trong giao dịch.
Market flow trading, hiểu đơn giản, không phải là cố đoán xem giá sẽ lên hay xuống, mà là quan sát dòng tiền và hành vi giao dịch đang thực sự diễn ra. Thay vì hỏi “cổ phiếu này rẻ hay đắt”, market flow đặt câu hỏi: ai đang mua, ai đang bán, và họ có đang quyết liệt hay không.
Trong quantitative finance, câu hỏi Python hay C++ xuất hiện rất sớm, thường ngay khi người ta bắt đầu viết những dòng code đầu tiên cho trading. Điều thú vị là câu hỏi này không bao giờ có câu trả lời dứt khoát, và chính việc nó tồn tại suốt nhiều năm cho thấy một điều: hai ngôn ngữ này không thay thế nhau, mà phục vụ những mục đích rất khác nhau. Nếu chỉ nhìn ở mức bề mặt, người ta thường nói Python dễ nhưng chậm, C++ khó nhưng nhanh. Nhưng trong công việc quant thực tế, sự khác biệt quan trọng hơn nhiều nằm ở bạn đang giải quyết loại vấn đề gì, và ở giai đoạn nào của pipeline.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!