26/03/2026
288 lượt đọc
Sai lầm rất phổ biến của người mới là thấy chỉ số tăng mạnh một phiên rồi kết luận thị trường đã tạo đáy. Thực tế, một nhịp hồi kỹ thuật thường có 3 đặc điểm: giá bật lên sau chuỗi giảm sâu, tâm lý bớt hoảng loạn, nhưng khối lượng chưa thật sự cải thiện và chỉ số vẫn chưa vượt lại các vùng kỹ thuật quan trọng. Phiên ngày 17/03/2026 là ví dụ khá rõ. VN-Index tăng 17,08 điểm, đóng cửa ở 1.710,29 điểm, số mã tăng là 179 so với 147 mã giảm, nhưng giá trị khớp lệnh HoSE chỉ khoảng 20,9 nghìn tỷ đồng, vẫn dưới trung bình 20 phiên. Cùng lúc đó, phân tích kỹ thuật của AseanSC cho thấy VN-Index khi ấy vẫn đóng cửa dưới MA10, MA20 và MA50, tức là xu hướng ngắn hạn chưa thực sự đảo chiều, nên nhịp tăng này nghiêng nhiều hơn về một nhịp hồi kỹ thuật hơn là tín hiệu xác nhận tiền lớn quay lại.
Muốn biết một nhịp hồi có đáng tin hay không, phải nhìn cả mặt còn lại của thị trường. Ngày 23/03/2026, VN-Index giảm 56,64 điểm, về 1.591,17 điểm, và độ rộng thị trường xấu rất mạnh với chỉ 33 mã tăng so với 317 mã giảm. Một cú giảm như vậy cho thấy lực bán vẫn lan rộng và nền cung chưa được hấp thụ xong. Nghĩa là nếu ngay trước đó bạn chỉ nhìn một vài phiên xanh ngắn hạn mà nghĩ dòng tiền đã trở lại thật, thì thị trường sẽ nhanh chóng “sửa sai” cho nhận định đó. Với người mới, đây là điểm rất quan trọng: dòng tiền quay lại thật thường không chỉ thể hiện bằng một cây nến tăng, mà phải thể hiện bằng sự thay đổi đồng thời ở giá, khối lượng và độ rộng.
Nếu phải chọn một nhóm chỉ báo dễ dùng nhất cho người mới, tôi sẽ bắt đầu từ MA20 và MA50. Moving average về bản chất là đường trung bình giá, dùng để làm mượt biến động ngắn hạn và giúp nhìn xu hướng rõ hơn. MA ngắn hơn như MA20 cho biết thị trường có đang phục hồi trong ngắn hạn hay không; MA50 giúp kiểm tra xem nhịp hồi đó có đủ lực để quay lại một xu hướng bền hơn hay chưa. Một phiên tăng nhưng vẫn nằm dưới MA20 hoặc MA50 thường chỉ mới là phản ứng hồi. Ngược lại, nếu chỉ số vượt lại MA20, sau đó giữ được vài phiên và tiếp tục lấy lại MA50, xác suất đó là dòng tiền thật sẽ cao hơn nhiều. Nói cách đơn giản, giá phải vượt được vùng xu hướng, chứ không chỉ bật lên từ trạng thái quá bán.
Nhưng giá thôi vẫn chưa đủ. Chỉ báo thứ hai cần đi cùng là khối lượng. OANDA nhấn mạnh rằng volume là thước đo mức độ tham gia và conviction của thị trường; giá tăng mà khối lượng thấp thường cho thấy lực mua chưa đủ mạnh, còn giá tăng cùng khối lượng cao thì đáng tin hơn vì có nhiều người cùng tham gia. Trên thực tế Việt Nam, phiên 10/03/2026 đáng chú ý hơn phiên 17/03/2026 ở đúng điểm này: thị trường có 258 mã tăng so với 88 mã giảm, còn thanh khoản HoSE đạt khoảng 38,2 nghìn tỷ đồng, cao hơn trung bình 20 phiên. Đây là kiểu dữ liệu mà người mới nên chú ý, vì nó cho thấy không chỉ có giá bật lên, mà còn có tiền vào thật để chống lại lực bán. Khi giá tăng mà volume vẫn lẹt đẹt dưới trung bình, nên coi đó là tín hiệu cần quan sát thêm, chưa nên vội gọi là “tiền lớn quay lại”.
Nếu muốn thêm một chỉ báo bám sát dòng tiền hơn, có thể dùng OBV. StockCharts mô tả OBV là chỉ báo cộng dồn khối lượng: phiên tăng thì cộng volume, phiên giảm thì trừ volume. Cách dùng rất thực tế là nhìn xem giá có tăng cùng với OBV hay không. Nếu giá hồi mà OBV vẫn đi ngang hoặc yếu, nghĩa là giá đang lên nhưng lực mua tích lũy chưa đủ rõ. Ngược lại, nếu giá vượt MA20 và OBV cũng phá đỉnh ngắn hạn, xác suất đó là dòng tiền quay lại thật sẽ cao hơn. Với người mới, không cần dùng OBV quá phức tạp; chỉ cần nhớ một ý: giá tăng đáng tin hơn khi đường dòng tiền cũng tăng theo.
Một chỉ số tăng chưa chắc đồng nghĩa cả thị trường khỏe lên. Đây là lý do cần nhìn thêm market breadth, tức là độ rộng thị trường. Fidelity giải thích rất rõ: advance/decline line theo dõi số mã tăng so với số mã giảm để xem có bao nhiêu cổ phiếu thật sự tham gia vào nhịp tăng. Nếu chỉ số tăng nhưng A/D line yếu đi, nghĩa là số cổ phiếu góp phần vào nhịp tăng đang ít dần, và đó thường là tín hiệu không lành mạnh. Nói đơn giản hơn: chỉ số tăng thật phải đi kèm nhiều cổ phiếu cùng tăng, chứ không phải vài mã vốn hóa lớn kéo cả bảng điện.
Thị trường Việt Nam có một ví dụ rất rõ cho việc chỉ nhìn mỗi chỉ số là chưa đủ. Reuters cho biết VN-Index tăng 41% trong năm 2025, mạnh nhất trong 8 năm, nhưng khối ngoại lại bán ròng kỷ lục 5,1 tỷ USD. Cùng bài đó, Reuters cũng cho biết riêng Vingroup tăng 736% trong năm 2025 và cùng các đơn vị liên quan chiếm hơn 20% chỉ số chuẩn. Nghĩa là chỉ nhìn index rất dễ có cảm giác dòng tiền vào rất mạnh và rất rộng, nhưng thực tế một phần lớn của mức tăng lại tập trung vào một cụm cổ phiếu có ảnh hưởng lớn. Bài học ở đây là: khi muốn xác nhận tiền quay lại thật, phải nhìn xem số mã tăng có áp đảo không, các nhóm ngành có cùng tham gia không, và chỉ số có đang bị vài cổ phiếu trụ làm méo hay không.
Ở bước này, người mới có thể đan xen thêm một chỉ báo rất hữu ích là relative strength, hoặc nếu dùng chart nâng cao hơn thì là RRG. StockCharts mô tả RRG là công cụ nhìn relative strength giữa nhiều cổ phiếu hoặc nhóm ngành so với một benchmark. Ứng dụng thực tế rất dễ hiểu: nếu dòng tiền quay lại thật, bạn thường thấy nhóm dẫn dắt rõ ràng xuất hiện trước, rồi dần dần có sự mở rộng sang các nhóm khác. VNDIRECT cuối năm 2025 cũng mô tả đúng logic đó khi cho rằng nhịp tăng trước tiên được dẫn bởi bất động sản, ngân hàng và chứng khoán, sau đó mới kỳ vọng xoay sang đầu tư công, vật liệu xây dựng, năng lượng và bán lẻ. Vì vậy, một nhịp hồi đáng tin không chỉ cần giá tăng, mà còn cần leadership rõ ràng và có dấu hiệu lan tỏa. Nếu chỉ số tăng mà chỉ có vài mã ngân hàng hoặc vài mã trụ chạy, còn phần lớn cổ phiếu đứng yên, thì nên coi đó là nhịp hồi hẹp, chưa phải một pha tiền quay lại thật sự.
Trong bối cảnh hiện tại, càng cần lọc kỹ hơn. Fed ngày 18/03/2026 vẫn giữ lãi suất ở 3,5%–3,75% và nói rõ rằng bất định đối với triển vọng kinh tế vẫn ở mức cao. Ở Việt Nam, số liệu chính thức cho thấy CPI bình quân 2 tháng đầu 2026 tăng 2,94%, còn lạm phát cơ bản tăng 3,47%. Đồng thời, Ngân hàng Nhà nước đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng 15% cho năm 2026, thấp hơn đáng kể mức tăng thực tế 19,1% của năm 2025, cho thấy dòng vốn năm nay có khả năng sẽ đi theo hướng chọn lọc hơn, không còn kiểu nới mạnh và lan đều như giai đoạn dễ thở hơn trước đó. Điều này có nghĩa là năm 2026, thị trường hoàn toàn có thể vẫn có sóng, nhưng sẽ khó hơn để gọi một nhịp tăng ngắn là xác nhận của một chu kỳ tiền mới.
Với người mới, cách dễ dùng nhất là áp một bộ lọc 4 lớp.
(1) Lớp thứ nhất là giá: VN-Index hoặc cổ phiếu phải vượt lại MA20, tốt hơn nữa là MA50, và giữ được vài phiên.
(2) Lớp thứ hai là khối lượng: những phiên tăng phải có volume ít nhất ngang hoặc cao hơn trung bình 20 phiên; OBV tốt nhất cũng đi lên theo.
(3) Lớp thứ ba là độ rộng: số mã tăng phải thực sự áp đảo số mã giảm trong nhiều phiên liên tiếp, chứ không chỉ một phiên.
(4) Lớp thứ tư là nhóm dẫn dắt: nên thấy dòng tiền bắt đầu từ ngân hàng, chứng khoán hoặc một nhóm leader rõ ràng rồi dần lan sang các nhóm khác. Nếu thiếu 2–3 lớp trong số này, khả năng cao đó chỉ mới là nhịp hồi kỹ thuật.
Phiên 17/03/2026 là ví dụ của một nhịp hồi có giá xanh nhưng volume còn yếu và xu hướng kỹ thuật chưa đảo; phiên 10/03/2026 đáng tin hơn vì breadth và thanh khoản tốt hơn; còn phiên 23/03/2026 cho thấy nền cung vẫn còn rất nặng. Đọc thị trường theo cách này sẽ thực tế hơn nhiều so với việc chỉ nhìn một cây nến xanh rồi kết luận tiền đã quay lại.
Kết lại, dòng tiền quay lại thật không phải là lúc thị trường tăng mạnh nhất, mà là lúc giá vượt xu hướng, khối lượng xác nhận, độ rộng cải thiện và nhóm dẫn dắt xuất hiện rõ ràng. Còn nếu mới chỉ có một nhịp bật lên sau chuỗi giảm, volume dưới trung bình, breadth chưa đủ khỏe và chỉ số vẫn dưới các MA quan trọng, thì cách gọi hợp lý nhất vẫn là hồi kỹ thuật. Với người mới, chỉ cần bám đúng 4 lớp này, bạn sẽ tránh được một trong những sai lầm tốn tiền nhất trên thị trường: mua vào chỉ vì thấy thị trường xanh trở lại.
0 / 5
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.
Khi thực hiện bất kỳ chiến lược giao dịch nào trên thị trường tài chính, một yếu tố không thể thiếu chính là khả năng giải thích (interpretability) của mô hình giao dịch. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh môi trường biến động và khi quản lý rủi ro là yếu tố sống còn đối với các quỹ đầu tư và các trader chuyên nghiệp. Mỗi chiến lược giao dịch không chỉ cần phải hiệu quả mà còn phải dễ hiểu, có thể giải thích một cách rõ ràng tại sao tín hiệu mua/bán lại được đưa ra trong một tình huống cụ thể.
Trong thực tế, rất nhiều ý tưởng giao dịch nghe qua đều có vẻ hợp lý. Ví dụ như mua khi giá vượt MA dài hạn, mua khi cổ phiếu breakout kèm thanh khoản tăng, hoặc đứng ngoài khi thị trường chung nằm dưới đường trung bình dài hạn. Nếu chỉ nhìn chart bằng mắt, rất dễ cảm thấy những ý tưởng như vậy “có vẻ đúng”. Vấn đề là cảm giác đó không đủ để dùng tiền thật. Với QM Capital, giá trị đầu tiên và lớn nhất của vectorized backtesting không phải là để khoe một equity curve đẹp, mà là để biến một ý tưởng mơ hồ thành một bộ quy tắc kiểm tra được.
Khi mới học quant trading, nhiều người thường tập trung gần như toàn bộ vào phần mô hình. Họ nghĩ rằng nếu dự báo đúng hơn một chút, hoặc nếu tìm được một tín hiệu chính xác hơn phần còn lại của thị trường, thì kết quả giao dịch chắc chắn sẽ tốt. Cách nghĩ này không sai hoàn toàn, nhưng mới đúng một nửa. Trong giao dịch thực tế, dự báo chỉ là điểm bắt đầu. Sau đó còn một bước quan trọng hơn nhiều: biến tín hiệu đó thành vị thế thật, giao dịch thật, lợi nhuận thật.
Nếu phải chọn một rủi ro làm hỏng nhiều chiến lược định lượng nhất, thì đó thường không phải là thiếu mô hình hiện đại, mà là overfitting. Nói đơn giản, overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu quá khứ đến mức nó không chỉ học tín hiệu thật, mà còn học luôn cả nhiễu. Khi nhìn lại lịch sử, mọi thứ trông rất đẹp: độ chính xác cao, equity curve mượt, drawdown dễ chịu, Sharpe ratio hấp dẫn. Nhưng đến khi đem sang giai đoạn mới, hoặc live trading, mô hình bắt đầu hỏng rất nhanh.
Có một hiểu lầm rất phổ biến khi mới bước vào quant trading: cứ nghe đến “quant” là nghĩ ngay đến deep learning, transformers, reinforcement learning, foundation models, hay ít nhất cũng phải có một thứ gì đó đủ phức tạp để nghe giống phòng lab hơn là bàn giao dịch. Nhưng nếu nhìn vào cách nhiều tổ chức thật đang vận hành, bức tranh lại bớt hào nhoáng hơn nhiều.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!