27/06/2024
4,143 lượt đọc
Nêm giảm là một mẫu hình tăng giá và được coi là mẫu hình đảo chiều. Trong bài viết này QM Capital sẽ giải thích khái niệm của mẫu hình nêm giảm, tầm quan trọng của nó cũng như cách tiếp cận kỹ thuật để giao dịch mẫu hình này.
Falling Wedge là một mẫu hình tăng giá bắt đầu rộng ở đỉnh và thu hẹp lại khi giá giảm xuống. Mẫu hình nêm giảm hình thành khi giá của một chứng khoán có vẻ như đang xoắn xuống, và hai đường hướng xuống được tạo ra với giá chạm thấp hơn (1, 3, 5) và cao hơn thấp (2, 4). Hai đường của mẫu hình giao nhau tạo thành một tam giác hẹp. Tuy nhiên, khác với mẫu hình tam giác giảm, cả hai đường cần phải có một độ dốc xuống rõ rệt, với đường trên có sự giảm mạnh hơn.

Biểu đồ minh họa mẫu hình nêm giảm
Mẫu hình này thường được liên kết với thị trường không rõ ràng, vì sự co lại (thu hẹp) của phạm vi thị trường chỉ ra rằng không có phe bò hay phe gấu nào kiểm soát. Tuy nhiên, có một khả năng rõ ràng là các nhà tham gia thị trường sẽ đổ xô vào hoặc bán ra, và giá có thể di chuyển lên hoặc xuống với khối lượng lớn (dẫn đến sự phá vỡ).


Loại chỉ báo tốt nhất cho mẫu hình nêm giảm là sự phân kỳ trên các bộ dao động giá-xung lượng như Bộ dao động ngẫu nhiên hoặc Chỉ số sức mạnh tương đối (RSI).
Mẫu hình nêm giảm đóng vai trò như một mẫu hình đảo chiều trong ví dụ này. Giá của các cổ phiếu đã chứng kiến các đỉnh thấp hơn và các đáy thấp hơn sau một đợt giảm mẫu hình nêm giảm dần hoạt động như một mẫu hình đảo chiều trong xu hướng giảm. Trong ví dụ dưới đây QM Capital sẽ giới thiệu 2 mã cổ phiếu (DBD và EVE) đang sở hữu mẫu hình nên giảm được hình thành trong thời gian 6 tháng năm đầu 2024.
Mã cổ phiếu: EVE

Mã cổ phiếu EVE

Một số mã cổ phiếu có mẫu hình nêm giảm trên nền tảng QMTrade
Với QMTrade, tính năng tự động cập nhật mẫu hình, cho phép người dùng dễ dàng và nhanh chóng xác định xu hướng của các mẫu hình họ quan tâm.
Lưu ý: Để hạn chế tổn thất tiềm năng khi giá đột nhiên đi theo hướng ngược lại, nhà đầu tư nên xem xét đặt một lệnh dừng bán ở hoặc dưới mức giá đột phá.
Nguồn:
Strike. (2024). Falling Wedge Pattern: What is it? How it Works? and How to Trade?. [Online]. Strike. Last Updated: 2024. Available at: https://www.strike.money/technical-analysis/falling-wedge-pattern
📌 HÃY KIỂM THỬ CHIẾN LƯỢC VỚI CHỈ BÁO TRÊN TẠI QMTRADE NGAY HÔM NAY: QMTRADE
0 / 5
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.
Pairs trading là một trong những chiến lược định lượng xuất hiện rất sớm và tồn tại lâu dài trên thị trường tài chính. Ý tưởng cốt lõi của nó nghe qua thì rất dễ hiểu: hai tài sản có mối quan hệ chặt chẽ với nhau trong quá khứ thì khi mối quan hệ đó bị lệch đi, thị trường sẽ có xu hướng kéo chúng quay lại trạng thái “bình thường”. Chính sự đơn giản này khiến pairs trading từng được xem là một chiến lược gần như hiển nhiên, đặc biệt trong giai đoạn thị trường còn ít cạnh tranh và chi phí giao dịch thấp.
Một danh mục đầu tư, dù được xây dựng cẩn trọng đến đâu, cũng luôn chứa đựng những giả định ngầm về tương lai. Những giả định này hiếm khi được viết ra thành lời, nhưng lại quyết định cách danh mục phản ứng khi thị trường đi vào những trạng thái bất lợi. Vấn đề không nằm ở việc có giả định hay không, mà ở chỗ nhà đầu tư có ý thức được những giả định đó hay không.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!