09/06/2024
7,590 lượt đọc
Chỉ báo Zero Lag Moving Average (ZLMA) là một dạng trung bình di động trong phân tích kỹ thuật, nhưng nó được thiết kế để giảm thiểu hoặc loại bỏ hoàn toàn độ trễ (lag) thường xuyên xuất hiện trong các trung bình di động thông thường. Điều này làm cho ZLMA phản ánh thay đổi giá cả nhanh chóng hơn và giúp nhận biết xu hướng gần đây hơn
Đường MACD (Moving Average Convergence Divergence) là đường trung bình động hội tụ phân kỳ. Được tìm ra vào năm 1979 bởi Gerald Appel, đây là một chỉ báo kỹ thuật được sử dụng phổ biến. Chỉ báo này cho thấy động lượng theo xu hướng của giá cổ phiếu dựa trên mối quan hệ giữa hai đường trung bình động. MACD được tính bằng cách trừ đường trung bình động hàm mũ (EMA) 26 kỳ cho đường EMA 12 kỳ.
Thành phần chính:
Cách sử dụng đường MACD hiệu quả:
Điểm giao cắt: Bán khi MACD giảm xuống dưới đường tín hiệu và mua khi nó tăng lên trên đường tín hiệu. Một tín hiệu khác là khi MACD cắt qua mức 0 từ dưới lên trên, báo hiệu mua và ngược lại báo hiệu bán.
Quá mua/Quá bán: Khi khoảng cách giữa đường MACD (đường trung bình động ít ngày) và đường tín hiệu của nó (đường trung bình động nhiều ngày) tăng đột biến, cho thấy thị trường có thể đang quá mua và giá cổ phiếu có khả năng sẽ điều chỉnh giảm.
Phân kỳ: Phân kỳ giảm (giá tăng nhưng MACD không tăng) hoặc phân kỳ tăng (giá giảm nhưng MACD không giảm) đều là dấu hiệu cho thấy xu hướng hiện tại có thể sắp kết thúc, đặc biệt nếu những phân kỳ này xảy ra trong bối cảnh thị trường quá mua hoặc quá bán.
Sau đây là chiến lược kết hợp giữa các chỉ báo ZLMA, MACD:
Khởi tạo vị thế mua: (Giá đóng cửa > ZLMA) và (MACD > MACDSIGNAL)
Cài đặt chỉ báo:
Khởi tạo vị thế bán: (MACD cắt xuống MACDSIGNAL) và (Giá đóng cửa cắt xuống ZLMA)
Cài đặt chỉ báo:
Cài đặt thoát lệnh:
- Tỉ lệ chốt lời: 15 %
- Tỉ lệ cắt lỗ: 7 %
- Trailing take profit: 8 %
- Trailing stop loss: 4 %
- Chiến lược được kiểm thử với các mã cổ phiếu VCI, HSG, GVR
Kết quả ấn tượng của chiến lược:
📍 Tỷ lệ thắng lên tới 60% với hiệu suất ấn tượng trong các kiểm thử với nhiều mã cổ phiếu các nhóm ngành 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 92 - 135 trong giai đoạn 2010 - 2024 với từng cổ phiếu, 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 (VCI, GVR, HSG), 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 | GVR | HSG | VCI |
| Tỉ lệ thắng | 59.59% | 54.07% | 60.86% |
| Lợi nhuận cộng dồn | 275.75% | 487.30% | 495.26% |
| Số lượng lệnh | 99 | 135 | 92 |
| Hệ số Sharpe | 1.04 | 0.94 | 1.28 |
📌 Kết quả chi tiết với mã cổ phiếu VCI:
Kết quả sau là kết quả chi tiết với cổ phiếu VCI, những cổ phiếu khác sẽ tương tự. Để thử chi tiết với các mã cổ phiếu khác, bạn có thể trải nghiệm tại: QM PLATFORM.
Tín hiệu mua/bán của chiến lược
Chi tiết kết quả kiểm thử chiến lược
Lịch sử giao dịch của chiến lược
Tỷ lệ lợi nhuận hàng tháng cao nhất ghi nhận là 17.10% trong tháng 11 năm 2022 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 2017 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 8 năm. Đặc biệt trong năm 2023, chiến lược đã đạt mức lợi nhuận lên đến 62.7% đối với mã cổ phiếu VCI.
Hãy áp dụng và thử nghiệm chiến lược này trên QM Platform 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.
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.
📌 Đầu tư không dựa vào cảm tính: Nền tảng cung cấp các công cụ phân tích giúp nhà đầu tư đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích kỹ thuật, không dựa vào cảm tính cá nhân.
📢 HÃY THỬ NGHIỆM CHIẾN LƯỢC CỦA BẠN NGAY TRÊN NỀN TẢNG: QM PLATFORM NGAY HÔM NAY
0 / 5
Jesse Livermore là một trong những cái tên kinh điển nhất trong lịch sử trading. Điều khiến ông trở thành huyền thoại không chỉ nằm ở những thương vụ lớn, mà nằm ở cách ông quan sát thị trường và đúc kết ra các nguyên tắc giao dịch vượt thời gian. Dù thị trường ngày nay đã có thuật toán, dữ liệu lớn, phái sinh, margin, HFT và rất nhiều công cụ hiện đại, những bài học của Livermore vẫn còn nguyên giá trị, bởi bản chất sâu nhất của thị trường chưa từng thay đổi: con người vẫn bị chi phối bởi tham lam, sợ hãi, hy vọng và cái tôi.
Đọc bài review của Steve Burns về cuốn The Man Who Solved the Market: Jim Simons, QM Capital thấy đây không chỉ là câu chuyện về một cá nhân xuất chúng, mà là một cách nhìn rất khác về thị trường tài chính. Jim Simons không bước vào thị trường với tư duy “hôm nay mua mã nào” hay “ngày mai thị trường tăng hay giảm”. Ông bước vào thị trường với niềm tin rằng: trong giá cả có những mẫu hình lặp lại, và nếu có đủ dữ liệu, đủ năng lực toán học, đủ công nghệ và đủ kỷ luật, con người có thể tìm ra lợi thế từ những mẫu hình đó.
Ở Phần 1, chúng ta đã nói về cách hình thành các mô hình giá phổ biến. Sang Phần 2, trọng tâm không còn là “mô hình đó trông như thế nào”, mà là mô hình nào có thể tạo tín hiệu tăng, mô hình nào cảnh báo tín hiệu giảm, và quan trọng hơn là trader nên đọc chúng ra sao trong thực chiến.
Trong phân tích kỹ thuật, mô hình giá không chỉ là những đường kẻ trên biểu đồ. Mỗi mô hình thực chất là một “bản ghi” về tâm lý thị trường: bên mua đang mạnh lên hay yếu đi, bên bán đang phân phối hay mất kiểm soát, dòng tiền đang tích lũy hay rút ra. Khi nhìn một mô hình, điều quan trọng không phải là cố tìm cho giống hình mẫu trong sách, mà là hiểu được câu chuyện cung – cầu đang diễn ra phía sau.
Trong giao dịch tài chính, đặc biệt là ở thị trường chứng khoán Việt Nam và phái sinh VN30, phần lớn trader thường bắt đầu bằng việc tìm kiếm tín hiệu vào lệnh. Họ học các mô hình giá, đường trung bình, RSI, MACD, Bollinger Bands, volume, nến Nhật và rất nhiều chỉ báo khác. Tuy nhiên, vấn đề không nằm ở việc thiếu tín hiệu. Vấn đề lớn hơn là trader không biết tín hiệu nào đáng tin, vào lệnh ở đâu, sai thì thoát ở đâu, và khi nào nên kiên nhẫn chờ giá điều chỉnh thay vì mua đuổi.
Trong lĩnh vực quantitative finance, có một số công cụ mạnh mẽ nhưng ít được chú ý đến so với những mô hình phổ biến như Deep Learning hay SMA crossover. Một trong những công cụ mạnh mẽ đó chính là Mô hình Không gian Trạng thái (State-space models) và Bộ lọc Kalman (Kalman filter). Mặc dù có vẻ phức tạp, nhưng những công cụ này lại cực kỳ hữu ích và mạnh mẽ khi áp dụng vào việc phân tích và dự đoán thị trường tài chính. Mặc dù nghe có vẻ như là những mô hình nguyên thủy, thực tế chúng là những công cụ cực kỳ mạnh mẽ và bền bỉ (robust), đặc biệt trong môi trường thay đổi nhanh chóng của các thị trường tài chính.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!