23/02/2026
12 lượt đọc
Một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng nhất trong phân tích kỹ thuật là mức hỗ trợ và kháng cự. Hỗ trợ và kháng cự không chỉ đơn giản là những đường kẻ trên biểu đồ, mà là những điểm giá nơi thị trường đã chứng tỏ rằng có một sự thay đổi lớn trong cung và cầu. Hỗ trợ là mức giá mà tại đó lực cầu (demand) đủ mạnh để ngừng đà giảm của giá cổ phiếu, trong khi kháng cự là mức giá mà lực cung (supply) đủ mạnh để ngừng đà tăng của giá cổ phiếu. Việc xác định chính xác những mức này có thể giúp nhà giao dịch đưa ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Hỗ trợ và kháng cự có thể được coi là những "bức tường vô hình" trong thị trường tài chính, nơi mà giá cổ phiếu ngừng di chuyển theo một hướng nhất định và quay đầu. Mức hỗ trợ thường xảy ra khi thị trường giảm xuống một mức giá nào đó, lực mua mạnh mẽ xuất hiện và ngừng đà giảm của cổ phiếu. Trong khi đó, mức kháng cự là một điểm trên biểu đồ giá mà lực bán vượt qua lực mua, khiến giá cổ phiếu không thể tiếp tục tăng mà phải quay đầu giảm.
Ví dụ, nếu giá cổ phiếu của một công ty nào đó đã giảm xuống dưới mức $100 và không thể tiếp tục giảm hơn nữa trong một thời gian dài, mức $100 có thể được coi là mức hỗ trợ. Ngược lại, nếu cổ phiếu này liên tục gặp khó khăn trong việc vượt qua mức $120, mức này có thể được coi là mức kháng cự. Nhà giao dịch có thể sử dụng các mức này để đưa ra quyết định mua hoặc bán cổ phiếu, với kỳ vọng rằng giá sẽ không vượt qua các mức đó.
Việc tìm và xác định chính xác các mức hỗ trợ và kháng cự rất quan trọng trong giao dịch cổ phiếu vì nó cung cấp cho nhà giao dịch một khung nhìn rõ ràng về hành vi của thị trường. Những mức giá này là nơi mà các nhà giao dịch kỳ vọng sẽ thấy sự thay đổi trong xu hướng của giá cổ phiếu. Khi giá chạm vào các mức này, có khả năng cao rằng giá sẽ bị phản ứng lại (chạy ngược chiều), tạo cơ hội cho các giao dịch mua và bán hiệu quả.
Ví dụ, nếu một cổ phiếu đang đi lên và đạt đến mức kháng cự, nhà giao dịch có thể chọn thời điểm này để bán hoặc đặt lệnh bán (short sell) vì có khả năng giá sẽ không thể tiếp tục tăng và có thể đảo chiều. Ngược lại, khi giá cổ phiếu giảm đến mức hỗ trợ, nhà giao dịch có thể chọn thời điểm này để mua vào vì giá có khả năng sẽ bật lại lên từ mức hỗ trợ đó.
Để xác định các mức hỗ trợ và kháng cự một cách tự động và chính xác, bạn có thể sử dụng Python cùng với các thư viện mạnh mẽ như Pandas và Matplotlib. Dưới đây là cách sử dụng Python để tìm các mức hỗ trợ và kháng cự của cổ phiếu Apple (AAPL) trong thời gian 1 năm.
Trước hết, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết để tải và phân tích dữ liệu cổ phiếu. Bạn có thể sử dụng yfinance để tải dữ liệu lịch sử cổ phiếu từ Yahoo Finance và matplotlib để vẽ đồ thị:
Chúng ta sẽ sử dụng yfinance để tải dữ liệu cổ phiếu Apple từ Yahoo Finance. Ví dụ, chúng ta lấy dữ liệu của Apple từ ngày 1 tháng 1, 2020 đến ngày 1 tháng 1, 2021.
Dữ liệu này sẽ bao gồm các cột như giá mở cửa (Open), giá cao nhất (High), giá thấp nhất (Low), và giá đóng cửa (Close) trong mỗi phiên giao dịch.
Bây giờ, chúng ta sẽ xác định mức hỗ trợ và kháng cự bằng cách sử dụng phương pháp đơn giản: tìm mức cao nhất (kháng cự) và thấp nhất (hỗ trợ) trong một khoảng thời gian nhất định. Để làm điều này, chúng ta có thể sử dụng hàm rolling() trong Pandas để tính toán giá trị tối đa và tối thiểu trong 30 ngày qua.
yfinance. Dữ liệu này bao gồm giá mở cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất, và giá đóng cửa của cổ phiếu trong mỗi ngày giao dịch.rolling() trong Pandas để tính giá trị cao nhất và thấp nhất trong vòng 30 ngày qua. Điều này giúp nhà giao dịch nhận diện những vùng giá quan trọng mà giá cổ phiếu có thể phản ứng lại.Matplotlib để vẽ đồ thị, hiển thị giá cổ phiếu Apple cùng với mức hỗ trợ và kháng cự. Mức hỗ trợ và kháng cự được thể hiện dưới dạng các đường chấm để người dùng dễ dàng nhận diện.Việc xác định mức hỗ trợ và kháng cự là một công cụ quan trọng trong phân tích kỹ thuật, giúp các nhà giao dịch tìm ra những điểm vào lệnh và thoát lệnh hiệu quả. Việc sử dụng Python để tự động hóa quá trình này mang lại sự tiện lợi và chính xác trong giao dịch. Hy vọng bài viết này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách sử dụng Python để tìm các mức hỗ trợ và kháng cự, và từ đó có thể đưa ra quyết định giao dịch sáng suốt hơn.
0 / 5
Trong quant trading, đọc dữ liệu bằng bảng số thường làm người ta… tự lừa mình. Một backtest nhìn “đẹp” có thể chỉ là do bạn chưa nhìn thấy những thứ quan trọng: vùng sideway kéo dài, cú gap, giai đoạn thanh khoản yếu, hoặc drawdown âm ỉ nhưng rất dai. Chart là cách nhanh nhất để bóc lớp “ảo giác” đó.
Nếu bạn đang có kế hoạch bước vào lĩnh vực Tài chính Định lượng (Quant Finance) trong năm 2026 – dù mục tiêu là thi MFE, làm quant research, xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán hay phát triển mô hình rủi ro – thì việc xây dựng nền tảng đúng ngay từ đầu là điều cực kỳ quan trọng. Quant không phải là lĩnh vực có thể học “mẹo” hay “chiêu thức ngắn hạn”. Đây là một con đường đòi hỏi nền tảng toán học vững chắc, tư duy mô hình hóa rõ ràng và khả năng hiểu sâu bản chất rủi ro của thị trường.
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.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!