20/04/2024
8,992 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 tài chính, quant (quantitative analyst) là những người sử dụng toán học, thống kê, lập trình và dữ liệu để nghiên cứu thị trường và xây dựng chiến lược đầu tư. Điểm khác biệt lớn nhất giữa quant và trader truyền thống nằm ở cách họ nhìn thị trường. Một trader thông thường có thể dựa vào kinh nghiệm, tin tức hoặc cảm nhận để quyết định mua bán. Trong khi đó, quant cố gắng định lượng mọi thứ bằng dữ liệu. Họ không hỏi “cổ phiếu này có vẻ sẽ tăng không?”, mà hỏi “trong dữ liệu 15 năm qua, khi cổ phiếu có những đặc điểm như thế này thì xác suất tăng là bao nhiêu?”.
Trong đầu tư và quant trading, alpha được hiểu là phần lợi nhuận vượt trội mà một strategy tạo ra so với thị trường. Nếu một chiến lược có thể kiếm được lợi nhuận tốt hơn mức tăng chung của thị trường một cách ổn định, người ta nói rằng strategy đó có alpha. Ví dụ nếu chỉ số thị trường tăng trung bình 10% mỗi năm, nhưng một strategy trading tạo ra lợi nhuận 15% mỗi năm, thì phần 5% vượt trội có thể được xem là alpha. Nhiệm vụ chính của các trader định lượng và các quỹ quant chính là tìm ra những signal hoặc pattern trong dữ liệu có thể tạo ra alpha như vậy.
Một trong những khái niệm quan trọng nhất trong quant trading là Signal vs Noise. Nói đơn giản, signal là thông tin thực sự có giá trị dự báo cho biến động giá trong tương lai, còn noise là những biến động ngẫu nhiên của thị trường không mang nhiều ý nghĩa. Vấn đề là trong thị trường tài chính, hai thứ này gần như luôn trộn lẫn với nhau. Mỗi ngày thị trường tạo ra hàng nghìn chuyển động nhỏ: tin tức, dòng tiền ngắn hạn, giao dịch của các quỹ, thậm chí là các lệnh stop loss của trader cá nhân. Phần lớn những chuyển động này thực ra chỉ là noise, nhưng vì trader nhìn thấy giá thay đổi liên tục nên rất dễ nhầm lẫn rằng mọi biến động đều là tín hiệu.
Những giai đoạn thị trường giảm mạnh do chiến tranh hoặc căng thẳng địa chính trị thường khiến nhà đầu tư rơi vào trạng thái rất khó giao dịch. Tin tức tiêu cực xuất hiện liên tục, tâm lý thị trường thay đổi nhanh và dòng tiền có xu hướng rút khỏi tài sản rủi ro. Trong những thời điểm như vậy, nhiều chiến lược đầu tư truyền thống như “mua và giữ” thường gặp khó khăn vì thị trường không còn tăng ổn định mà chuyển sang trạng thái biến động mạnh.
Phần lớn các chiến lược quant không bắt đầu từ những mô hình toán học phức tạp, mà từ một giả thuyết khá đơn giản về hành vi của thị trường. Quant trading thực chất là quá trình biến những quan sát như vậy thành rule có thể kiểm tra bằng dữ liệu. Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, một trong những giả thuyết phổ biến nhất là momentum – tức là những cổ phiếu tăng mạnh trong một khoảng thời gian thường có xu hướng tiếp tục tăng thêm một thời gian nữa vì dòng tiền vẫn đang tập trung vào đó. Điều này có thể thấy khá rõ trong thực tế. Ví dụ trong giai đoạn thị trường tích cực, nhiều cổ phiếu dẫn dắt thường tăng mạnh hơn chỉ số chung.
Trong quant trading, dữ liệu không chỉ là nguyên liệu đầu vào mà thực chất là nền tảng quyết định toàn bộ chất lượng của chiến lược. Không giống discretionary trading, nơi trader có thể dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm, quant trading phụ thuộc hoàn toàn vào việc phân tích dữ liệu lịch sử để tìm ra các pattern có thể lặp lại trong tương lai. Những dữ liệu này có thể rất đa dạng: market data truyền thống như giá và khối lượng giao dịch, dữ liệu order book, dữ liệu macro như lãi suất hoặc CPI, thậm chí các dạng alternative data như sentiment từ tin tức hoặc dữ liệu vệ tinh theo dõi hoạt động logistics
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!