20/04/2024
6,814 lượt đọc
Mẫu hình cốc và tay cầm (Cup and Handle) là một kiểu mẫu hình biểu đồ được giới thiệu bởi William J. O’Neil trong cuốn sách “How to Make Money in Stocks” vào năm 1988. Mẫu hình này có hình dáng giống như chiếc cốc với phần đáy tròn như chữ U và một tay cầm nhỏ hơi lệch.
Mẫu hình này thường xuất hiện khi thị trường đang trong một xu hướng tăng hoặc giảm rõ ràng và báo hiệu sự tiếp tục của xu hướng đó. Khi mẫu hình Cốc và Tay Cầm hình thành, mẫu hình này đánh dấu một giai đoạn củng cố, nơi giá không tăng hoặc giảm đáng kể mà đi ngang. Sau giai đoạn này, khi giá phá vỡ khỏi “tay cầm” của mẫu hình và tăng lên, điều này cho thấy xu hướng tăng giá trước đó sẽ tiếp tục mạnh mẽ. Nhà đầu tư có thể sử dụng tín hiệu từ mẫu hình này để đưa ra quyết định mua vào hoặc bán ra, tùy theo xu hướng chính của thị trường.
Để xác định điểm thoát thị trường, nhà đầu tư tính giá mục tiêu cho mẫu hình cốc và tay cầm bằng cách cộng chiều cao của mẫu hình (chênh lệch giữa điểm cao nhất và đáy của cốc) với giá ở mép cốc bên phải. Động thái xác nhận là khi cổ phiếu vượt qua giá đột phá trên mép cốc bên phải.
Biểu đồ minh họa mẫu hình cốc và tay cầm
Để hạn chế tổn thất tiềm năng khi giá đột nhiên đi theo hướng ngược lại, xem xét đặt một lệnh dừng bán ở hoặc dưới giá đột phá.
Mẫu hình cốc và tay cầm được hình thành khi giá của một chứng khoán ban đầu giảm xuống và sau đó tăng lên để tạo thành hình dạng giống như chữ “U” tròn (1, 2, 3 còn được gọi là Cốc). Khi nó tạo thành mép cốc bên phải, đặc trưng bởi 1 sự giảm giá ngắn, tương tối thẳng (từ 3 đến 4) tạo nên “Tay cầm”.
Tay cầm giảm giá được hình thành do áp lực bán gia tăng khi chứng khoán thử nghiệm mức cao của nó tại mép cốc bên phải. Khi khi những người bán từ bỏ, chứng khoán có tiềm năng để phá vỡ lên phía trên.
Phần cốc:
Phần tay cầm:
Hình minh họa mẫu hình cốc và tay cầm
Biều đồ minh họa mẫu hình cốc và tay cầm
Cách 1. Nhà đầu tư vào lệnh tại vùng hỗ trợ của tay cầm
Đây là cách giao dịch an toàn, bởi nhà đầu tư sẽ chờ đợi giá quay lại và kiểm định (test) vùng hỗ trợ cũ của phần tay cầm trước khi bật tăng và phá vỡ đỉnh của cốc. Giả sử giá ở vùng tay cầm là khoảng 30-31, bạn sẽ vào lệnh ở mức giá này.
Nguy cơ là nếu giá không quay lại mà trực tiếp phá vỡ đỉnh cốc và tiếp tục tăng, nhà đầu tư sẽ bỏ lỡ một phần lợi nhuận do vào lệnh muộn.
Cách 2: Vào lệnh tại đáy của tay cầm
Đây là cách có thể mang lại lợi nhuận cao nhất nhưng cũng chứa đựng rủi ro cao. Nhà đầu tư sẽ vào lệnh ngay tại vùng được coi là đáy của tay cầm mà không cần chờ đợi tín hiệu phá vỡ đỉnh cốc để xác nhận mẫu hình.
Lợi ích: Nếu mẫu hình diễn biến đúng như dự đoán và giá bắt đầu tăng mạnh, nhà đầu tư sẽ thu được toàn bộ lợi nhuận từ động thái này.
Phương pháp này phù hợp với nhà đầu tư có kinh nghiệm và sẵn sàng chấp nhận mạo hiểm cao, bởi vì nếu giá không hồi phục mà tiếp tục giảm, nhà đầu tư có thể gặp thua lỗ.
0 / 5
Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của giao dịch định lượng và tài chính định lượng, Python đã trở thành ngôn ngữ không thể thiếu cho các nhà phát triển trong lĩnh vực này. Với hệ sinh thái thư viện phong phú và mạnh mẽ, Python không chỉ giúp việc phân tích dữ liệu trở nên đơn giản mà còn hỗ trợ các chiến lược giao dịch thuật toán, kiểm thử và triển khai hệ thống giao dịch
Trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam hiện nay đang trải qua nhiều biến động mạnh mẽ, việc hiểu và đo lường biến động thị trường trở thành yếu tố không thể thiếu đối với các nhà đầu tư. Biến động thị trường không chỉ phản ánh sự dao động trong giá trị tài sản mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định chiến lược đầu tư dài hạn của các nhà quản lý tài chính
Khi phát triển một chiến lược giao dịch tự động, việc chạy backtest trên dữ liệu lịch sử (historical data) là bước không thể thiếu để kiểm tra tính hiệu quả của chiến lược.
Trong đầu tư, đặc biệt là ở thị trường Việt Nam, giữ một danh mục đầu tư cân bằng, phù hợp với mục tiêu và khả năng chịu rủi ro là điều tối quan trọng. Tuy nhiên, nhiều người vẫn chưa thực sự hiểu rõ cách làm sao để “cân bằng lại” danh mục sao cho hiệu quả và phù hợp thực tế. Mình sẽ cùng bạn đi sâu, phân tích chi tiết vấn đề này theo kinh nghiệm và quan điểm thực tế, không lan man lý thuyết suông.
Beta (β) là một chỉ số thống kê dùng để đo lường mức độ nhạy cảm (sensitivity) hay mức độ biến động tương đối (relative volatility) của giá một cổ phiếu so với toàn bộ thị trường. Trong tài chính định lượng, Beta phản ánh mức rủi ro hệ thống (systematic risk) mà một cổ phiếu mang lại – tức phần rủi ro không thể loại bỏ thông qua đa dạng hóa danh mục đầu tư.
Trong hệ sinh thái tài chính toàn cầu – đặc biệt trong bối cảnh ngày càng có nhiều lớp tài sản phức tạp, dòng dữ liệu khổng lồ và tốc độ giao dịch tính bằng mili-giây – một lớp nhân sự mới đã nổi lên và định hình lại cách thị trường vận hành: quants.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!