09/06/2024
7,317 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
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!