27/06/2025
456 lượt đọc
Mở đầu
Bạn có thể tự hỏi: “Trong thời đại AI và mô hình ngôn ngữ lớn, trung bình động còn dùng làm gì?”
Thực tế, trung bình động vẫn là nền móng của rất nhiều chỉ báo kỹ thuật hiện nay. Nó còn được dùng như một thành phần đầu vào (feature) trong các mô hình học máy, đặc biệt trong giao dịch định lượng.
Với nhà đầu tư kỹ thuật tại Việt Nam, trung bình động giúp phát hiện xu hướng, từ đó nâng cao xác suất thực hiện giao dịch có lợi.
Kiến thức nền cần có
Trước khi bắt đầu áp dụng chiến lược giao nhau của trung bình động, bạn nên chuẩn bị:
Bạn có thể thực hành ngay trên Google Colab hoặc Jupyter Notebook – những công cụ hoàn toàn miễn phí và dễ dùng.
Trung bình động (moving average) là giá trị trung bình của một chuỗi số liệu trong một khoảng thời gian cố định, gọi là lookback period.
Ví dụ: nếu bạn chọn MA5 (trung bình 5 phiên), thì hệ thống sẽ tính trung bình giá đóng cửa của 5 phiên gần nhất. Mỗi khi có dữ liệu mới, MA sẽ cập nhật bằng cách bỏ giá cũ nhất và thêm giá mới nhất vào.
Vì thế gọi là "động" – luôn thay đổi theo thời gian, nên còn có tên gọi khác là rolling average hay running average.
Giả sử có dãy số:
7, 12, 2, 14, 15, 16, 11, 20, 7
Chọn khoảng tính trung bình là 5 (lookback = 5), ta có:
Mỗi giá trị mới được tính bằng cách trượt cửa sổ dữ liệu về phía trước 1 bước – đó chính là lý do nó được gọi là Moving Average.
Tại Việt Nam, ema thường được dùng phổ biến hơn do phản ứng nhanh với biến động ngắn hạn – đặc biệt trong các mã midcap hoặc cổ phiếu có dòng tiền đầu cơ.
Chiến lược giao nhau sử dụng hai đường MA để xác định tín hiệu:
Ví dụ: Nhiều nhà đầu tư Việt sử dụng MA20 và MA50 trong biểu đồ ngày để vào lệnh.
Tùy theo phong cách giao dịch:
Ở thị trường Việt Nam, MA20 – MA50 được dùng phổ biến nhất trong giao dịch ngắn và trung hạn, còn MA200 thường được dùng để xác định xu hướng thị trường chung (ví dụ VN-Index đang nằm trên hay dưới MA200).
Đây chỉ là một ví dụ minh họa cho cách hoạt động của các đường trung bình động với độ dài lookback khác nhau. Đường giá đóng cửa của cổ phiếu Tesla được hiển thị cùng với các đường trung bình động 10 ngày, 20 ngày và 50 ngày. Qua đó, ta có thể thấy rằng: càng chọn khoảng thời gian lookback dài, đường trung bình càng mượt hơn và càng xa đường giá gốc; ngược lại, đường MA ngắn thì bám sát giá và dao động nhiều hơn.
Trong giao dịch sử dụng trung bình động, các khoảng lookback phổ biến nhất là: 10, 20, 50, 100 và 200. Những khoảng này có thể tính theo phút, ngày, tuần hoặc bất kỳ đơn vị thời gian nào khác, tùy theo phong cách giao dịch: ngắn hạn hay dài hạn.
Ở Việt Nam, với thị trường cổ phiếu và phái sinh giao dịch trong ngày, các khoảng như MA5, MA10, MA20 thường được dùng nhiều trong khung thời gian ngắn (ví dụ 15 phút, 1 giờ). Trong khi đó, MA50, MA100, MA200 thường được dùng để xác định xu hướng trung và dài hạn, đặc biệt trong biểu đồ ngày hoặc tuần.
Có nhiều loại trung bình động khác nhau, chủ yếu phân biệt bởi cách tính và cách gán trọng số cho dữ liệu. Dưới đây là 5 loại trung bình động phổ biến nhất:
Điểm khác biệt chính giữa các loại là cách phân bổ trọng số cho dữ liệu trong giai đoạn tính trung bình:
Trung bình động đơn giản là loại dễ hiểu nhất: chỉ cần cộng tất cả các giá trị trong khoảng thời gian lookback và chia cho số chu kỳ.
Công thức:
sma = (tổng tất cả giá trị trong giai đoạn tính trung bình) / (số chu kỳ)
Đây chính là cách tính bạn đã thấy trong ví dụ ở phần trước. Tuy đơn giản nhưng vẫn rất hữu ích, đặc biệt khi dùng để làm đường hỗ trợ / kháng cự động hoặc để xác định xu hướng.
EMA là loại trung bình động có trọng số, trong đó giá gần hiện tại được ưu tiên cao hơn. Cách tính phức tạp hơn nhưng phản ứng nhanh hơn với giá.
Cách tính trọng số cho EMA:
Hệ số nhân = 2 / (số chu kỳ + 1)
Công thức EMA (dạng phổ biến):
EMA hiện tại = (giá đóng cửa hôm nay × hệ số nhân) + (EMA ngày trước × (1 - hệ số nhân))
Loại này thường được dùng để phản ánh thay đổi giá nhanh hơn, đặc biệt hữu ích trong các chiến lược giao dịch ngắn hạn.
Khác với ema, LWMA gán trọng số tuyến tính cho từng giá trị trong chu kỳ tính trung bình. Càng gần hiện tại, trọng số càng lớn – nhưng theo cấp số cộng, không phải cấp số nhân.
Ví dụ: nếu lookback = 10, thì:
Sau đó, cộng toàn bộ và chia cho tổng trọng số (1+2+…+10 = 55).
Loại này được dùng để phản ứng với biến động mà vẫn giữ được tính mượt. Tuy nhiên, không phổ biến bằng ema trong thực tế giao dịch.
Trung bình động tam giác là một dạng đường trung bình được làm mượt hai lần, tức là dữ liệu được trung bình hóa hai lần liên tiếp – bằng cách tính trung bình của chuỗi trung bình động đơn giản (SMA). TMA là một loại trung bình có trọng số, trong đó các trọng số được phân bố theo dạng hình tam giác: giá trị ở giữa giai đoạn được gán trọng số cao nhất, các giá trị đầu và cuối giai đoạn được gán trọng số thấp dần.
Cách tính TMA gồm hai bước:
SMA = (D1 + D2 + D3 + ... + Dn) / n
TMA = (SMA1 + SMA2 + SMA3 + ... + SMAn) / n
Ví dụ minh họa có thể là biểu đồ giá đóng cửa hằng ngày, kết hợp với đường SMA 30 ngày (màu đỏ) và đường TMA 30 ngày (màu xanh lá). Quan sát trên biểu đồ có thể thấy đường TMA mượt hơn SMA rõ rệt, chuyển động chậm hơn, với những nhịp sóng dài và đều đặn hơn.
Do được làm mượt hai lần, TMA có độ trễ (lag) cao hơn so với SMA hoặc EMA. Điều này khiến TMA phản ứng chậm hơn với các biến động giá, nên thường vào lệnh muộn hơn các loại trung bình động khác.
Trong giai đoạn có xu hướng mạnh (trending), TMA có thể tạo tín hiệu mua – bán cách xa đỉnh hoặc đáy hơn so với SMA, dẫn đến lợi nhuận tiềm năng thấp hơn.
Tuy nhiên, trong giai đoạn đi ngang hoặc tích lũy (consolidation), TMA lại hoạt động hiệu quả hơn: nó ít tạo tín hiệu nhiễu, giúp nhà đầu tư tránh vào các lệnh không cần thiết, từ đó giảm chi phí giao dịch và hạn chế rủi ro khi thị trường không có xu hướng rõ ràng.
Chiến lược giao nhau ba đường trung bình động sử dụng ba đường MA với ba khoảng thời gian khác nhau để tạo tín hiệu mua – bán rõ ràng hơn, giảm thiểu tín hiệu nhiễu so với mô hình hai đường MA.
Tín hiệu mua:
Tín hiệu bán:
Ưu điểm:
Nhược điểm:
Lưu ý khi áp dụng:
Ví dụ áp dụng:
Chiến lược này không luôn giữ vị thế trên thị trường, mà chỉ vào lệnh khi cả ba đường MA xác nhận cùng xu hướng. Điều này giúp hạn chế giao dịch sai trong giai đoạn thị trường đi ngang.
Moving average ribbon là phiên bản mở rộng của chiến lược giao nhau nhiều đường trung bình động. Thay vì chỉ dùng 2 hoặc 3 đường MA, ribbon sử dụng nhiều đường MA cùng lúc, thường là 6–10 đường với độ dài khác nhau (ví dụ: MA5, MA10, MA15, MA20, MA25, MA30...).
Trên biểu đồ, các đường MA tạo thành một “dải ruy băng” – khi tất cả cùng hướng lên và phân tách đều nhau, đó là tín hiệu cho thấy xu hướng mạnh và bền vững.
Trader có thể tự thiết lập điều kiện: ví dụ chỉ vào lệnh khi ít nhất 4 đường MA ngắn cắt lên 4 đường MA dài, để tránh tín hiệu nhiễu. Ribbon đặc biệt hữu ích khi thị trường có xu hướng rõ ràng.
MACD (moving average convergence divergence) là chỉ báo động lượng theo xu hướng, dựa trên ba đường trung bình động hàm mũ (EMA).
Ba thành phần chính của MACD:
Cách sử dụng phổ biến nhất:
Ngoài ra, còn một tín hiệu phụ gọi là zero crossover – khi MACD line chuyển từ âm sang dương (bullish) hoặc từ dương sang âm (bearish). Tuy nhiên, tín hiệu này thường trễ và ít chính xác hơn tín hiệu giao cắt với signal line.
Trader cũng theo dõi độ phân kỳ – hội tụ giữa MACD và signal line thông qua histogram:
Chiến lược MACD rất phổ biến vì nó vừa cho biết xu hướng (đi lên hay xuống), vừa phản ánh độ mạnh yếu của động lượng giá. Nó phù hợp cho cả giao dịch ngắn hạn và trung hạn, và có thể dùng trên cả cổ phiếu, chỉ số và tiền mã hóa.
Tuy nhiên, để giao dịch hiệu quả, người dùng không chỉ nên dựa vào tín hiệu từ trung bình động một cách máy móc. Cần kết hợp với các yếu tố khác như:
Việc hiểu rõ ưu – nhược điểm của từng loại trung bình động sẽ giúp nhà đầu tư sử dụng công cụ này một cách hợp lý hơn, tránh kỳ vọng sai lệch, đồng thời xây dựng chiến lược giao dịch phù hợp với điều kiện thực tế của thị trường.
Hãy xây dựng và kiểm thử chiến lược giao dịch phái sinh của bạn trên nền tảng QMTRADE trước khi sử dụng tiền thật để tránh những rủi ro không đáng có.
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!