83 trang
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ
LỜI NÓI ĐẦU 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG VÀNG Ở VIỆT NAM 3
1.1. Một vài đặc điểm chung về vàng 3
1.1.1. Vàng là hàng hóa đặc biệt 3
1.1.2. Vàng là tiền 3
1.1.3. Vàng bảo tồn ngang giá sức mua 3
1.2. Sàn giao dịch vàng 4
1.2.1. Khái niệm 4
1.2.2. Sàn giao dịch vàng ở Việt Nam 5
1.2.3 Cách thức giao dịch trên sàn vàng 7
1.3. Các yếu tố ảnh hưởng tới giá vàng 9
1.3.1. Yếu tố ảnh hưởng tới giá vàng thế giới và giá vàng Việt Nam 9
1.3.2. Yếu tố cung và cầu ảnh hưởng tới giá vàng 10
CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH KỸ THUẬT 12
2.1 Mô hình kinh tế lượng 12
2.1.1 Quá trình ngẫu nhiên dừng và không dừng 12
2.1.2 Một số quá trình ngẫu nhiên giản đơn 14
2.1.2.2 Quá trình tự hồi quy 15
2.1.3 Chuỗi không dừng và mô hình hồi quy cổ điển 16
2.1.3 Kiểm định tính dừng dựa trên lược đồ tương quan 18
2.1.4 Kiểm định nghiệm đơn vị 22
2.1.5 Mô hình ARIMA 24
2.1.5.1 Quá trình tự hồi quy AR(p) 25
2.1.5.2 Quá trình trung bình trượt MA 25
2.1.5.3 Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy ARAMA 25
2.1.5.4 Qúa trình trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy 26
2.2 Mô hình phân tích kỹ thuật 28
2.2.1 Định nghĩa phân tích kỹ thuật 28
2.2.2 Tại sao lại phải phân tích kỹ thuật 28
2.2.3 Những giả định cơ sở 29
2.2.3.1 Biến động của giá phản ánh toàn bộ biến động thị trường 30
2.2.3.2 Giá dịch chuyển theo xu thế chung 30
2.2.3.3 Lịch sử sẽ tự lặp lại 31
2.2.3.4 Các loại biểu đồ 31
2.2.4 Một số chỉ báo phân tích kỹ thuật 35
2.2.4.1 Đường trung bình trượt 35
2.2.4.2 Dải Bollinger bands 41
2.2.4.2 Chỉ số cường độ tương đối (RSI – The Relative Strength Index) .47
2.2.4.4 Chỉ báo Fibonacci 49
2.3 So sánh hai phương pháp 56
CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH KỸ THUẬT TRONG GIAO DỊCH VÀNG Ở VIỆT NAM 57
3.1 Áp dụng mô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong ngắn hạn 57
3.1.2 Mô hình kinh tế lượng 57
3.1.2.1 Nguồn gốc số liệu 57
3.1.2.2 Dự báo giá vàng dựa vào mô hình kinh tế lượng 59
3.1.2.3 Cách thức giao dịch dựa vào kết quả dự báo 61
3.1.2 Áp dụng mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng 62
3.1.2.1 Các chỉ báo sử dụng trong mô hình 62
3.1.2.2 Cách thức giao dịch dựa trên các chỉ báo 63
3.2 Áp dụng mô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong dài hạn 65
3.2.1 Mô hình kinh tế lượng 65
3.2.2 Mô hình phân tích kỹ thuật 71
3.3 Nhận xét từ hai phương pháp trong giao dịch vàng 72
KẾT LUẬN 74
TÀI LIỆU THAM KHẢO 75
PHỤ LỤC
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ
Bảng 2.1: Mô tả quá trình giá vàng theo thời gian 13
Bảng 2.2: Lược đồ tương quan của chuỗi sai phân bậc 1 của giá vàng từ 27/08/07 đến 31/03/09 21
Bảng 2.3: Bảng kiểm đ ịnh tra tính dừng của chuỗi giá vàng 23
Bảng 2.4: B ảng kiểm tra tính dừng của chuỗi sai phân bậc một 24
của giá vàng 24
Bảng 2.5: Lược đồ tương quan của chuỗi sai phân bậc 1 của chuỗi giá vàng 27
Hình 2.1: Đồ thị dạng đường của chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 33
Hình 2.2 :Đồ thị chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 33
Hình 2.3: Chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 34
Hình 2.4:Đường MA 50 ngày vẽ cho giá vàng Việt Nam từ 28/7/07 đến 31//03/09. 39
Hình 2.5: Đường MA 20 ngày cũng cùng một bộ số liệu là giá vàng Việt nam từ 27/8/07 đến 31/03/09 40
Hình 2.6: Hai đường MA 20 ngày và đường MA 50 ngày vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 41
Hình 2.7 : Dải Bollinger được vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 42
Hình 2.8: Dải Bollinger được vẽ cho công ty cô phần vận tải Hà Tiên – HTV với SMA 20 và D=2 46
Hình 2.9: RSI vẽ cho chỉ số Down Jones Comp Average đến 3/2007 48
Hình 2.10: Mô tả đường chống đỡ và đường kháng cự 51
Hình 2.11: Mô tả đường kháng cự và đường chống đỡ 52
Hình 2.12: Đường FA vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 53
Hình 2.13: Đường FF vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 54
Hình 2.14: Đường FR vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 55
Hình 2.15: Đường FT vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 56
Hình 3.1: Đồ thị giá vàng Việt Nam 57
Bảng 3.1: Bảng kết quả của mô hình dự báo 58
Bảng 3.2: Lược đồ tương quan của phần dư thu được từ mô hình dự báo 59
Bảng 3.3: Bảng số liệu thực tế và số liệu dự báo sau dựa vào mô hình kinh tế lượng trong ngắn hạn 60
Bảng 3.4: Kết quả giao dịch dựa vào mô hình kinh tế lượng trong 62
ngắn h ạn 62
Hình 3.2: Giá vàng Việt Nam và các chỉ báo BB, FT, RSI 63
Bảng 3.5: Kết quả của giao dịch vàng dựa trên các chỉ báo phân tích kỹ thuật trong ngắn h ạn 64
Bảng 3.6: Kết quả dự báo đến ngày 31/03/09 dựa vào mô hình kinh tế l ượng 65
Bảng 3.7: C ác quyết định mua bán dựa vào mô hình dự báo giá 69
vàng trog dài hạn 69
Bảng 3.8: Kết quả giao dịch vàng dựa vào mô hình kinh tế lượng trong dài hạn 72
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
MA : đường trung bình trượt
SMA : Đường trung bình trượt giản đơn
BB : Bollinger band
RSI : Chỉ số cường độ tương đối
FA : Fibonacci Arc
FF : Fibonacci Fan
FR : Fibonacci Retracement
FT : Fibonacci Time Zone
PHỤ LỤC
Mô hình kinh tế lượng dung dữ liệu đến ngày 2/06/2009 dự báo cho các ngày tiếp sau:
Mô hình kinh tế lượng dung dữ liệu đến ngày 5/30/2008 dự báo cho các thời kỳ tiếp theo:
LỜI NÓI ĐẦU
Trong tình hình kinh tế đang gặp khủng hoảng trên thế giới và tình trạng trong nước gặp nhiều khó khăn, các kênh đầu tư như thị trường chứng khoán và thị trường bất động sản đều chứa đựng những rủi ro rất lớn. Trong thời gian từ cuối năm 2008 đến nay hầu như chỉ số VN – Index giảm liên tục, đầu tư vào thị trường nhà đất cũng khiến các nhà đầu tư thua lỗ rất nhiều. Trong điều kiện đó thị trường vàng càng ngày càng thu hút được sự quan tâm của các nhà đầu tư. Vì so với hai thị trường trên, vàng được coi là ổn định hơn cả, và giá có xu hướng tăng trong thời gian qua.
Tuy thị trường vàng có khác với thị trường chứng khoán ở chỗ là giá vàng trong nước có quan hệ mật thiết với giá vàng thế giới vì vậy không phải chỉ vì lý do bầy đàn mà giá vàng có thể tăng vọt tương tự như sự tăng lên vụt vụt của chỉ số Vn – Index năm 2007. Nhưng nếu nhà đầu tư chỉ tham gia thị trường vàng vì lý do các nhà đầu tư khác đang ưa thích thị trường này mà không có một chút kiến thức nào về thị trường này thì đó là một rủi ro rất lớn. Vì vậy việc đưa ra các phương pháp từ đó tạo cơ sở cho việc giao dịch trên thị trường vàng đang được mọi người quan tâm.
Sau một thời gian thực tập tại công ty Giải pháp Công nghệ Thông tin Tài chính Thiên Lang, một công ty chuyên xử lý các thông tin trên thị trường chứng khoán với hệ thống phân tích kỹ thuật hiện đại, và nhiều chỉ báo được sử dụng được coi là công ty đi đầu trong phân tích kỹ thuật, em đã tìm hiểu và áp dụng phương pháp phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng. Ngoài ra cùng với chương trình học em đã ứng dụng phương pháp kinh tế lượng trong giao dịch vàng. Cả hai phương pháp mà em sử dụng ở đây đều dựa trên việc dự đoán xu hướng giá vàng trong tương lai dựa và bản thân giá vàng trong quá khứ.
Em xin chân thành cảm ơn các anh chị trong công ty Giải pháp Công nghệ Thông tin Tài chính Thiên Lang đã giúp đỡ em trong quá trình thực tập và tìm hiểu sâu hơn về phương pháp phân tích kỹ thuật.
Em xin chân thành cảm ơn thầy Ngô Văn Thứ đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ em trong quá trình lựa chọn đề tài và định hướng nghiên cứu, cũng như giải đáp mọi thắc mắc của em trong quá trình thực hiện chuyên đề này. Em cũng xin cảm ơn các thầy cô giáo trong khoa Toán kinh tế đã dạy dỗ em trong quá trình học tập.
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG VÀNG Ở VIỆT NAM
1.1. Một vài đặc điểm chung về vàng
1.1.1. Vàng là hàng hóa đặc biệt
Vàng là một loại hàng hóa đặc biệt vì nó được sản xuất ra để tích lũy trong khi các loại hàng hóa khác được sản xuất để tiêu dùng. Về cơ bản tất cả vàng trong lịch sử đều tồn tại trên mặt đất tuy nhiên vàng vẫn rất hiếm.
1.1.2. Vàng là tiền
Quan sát nhu cầu về tiền tệ này hàm ý rằng vàng là tiền. Nói cách khác, vàng được tích trữ là do tính hữu dụng rất cao của nó phát sinh từ những người biến nó thành tiền.
Lợi thế của vàng như tiền là rất lớn. Có lẽ điều quan trọng nhất trong thời buổi được đánh dấu bởi tình trạng lạm phát, thì vàng là loại tiền không bị ảnh hưởng bởi các quyết định của chính phủ.
Một nhân tố khác ủng hộ cho vàng chính là một núi nợ và các sản phẩm phái sinh tài chính đang treo lơ lửng trên đầu nền kinh tế toàn cầu. Vàng là loại tiền duy nhất không phụ thuộc vào lời hứa của bất kì ai, điều này giải thích tại sao vàng được gọi là “tiền thông thái”.
1.1.3. Vàng bảo tồn ngang giá sức mua
Vàng bảo vệ cho ngang giá sức mua, nhưng có một cách khác để mô tả đặc tính đặc biệt này của vàng. Đừng xem giá vàng đang tăng mà hãy xem xét sức mua của đô la đang giảm. kết luận có thể được làm rõ bằng cách nhìn vào giá cả hàng hóa dịch vụ theo vàng cũng như đô la.
Vàng là một công cụ đầu tư truyền thống của người Việt Nam. Trong suốt chiều dài lịch sử của dân tộc, từ trước mùa xuân năm 1975, có lẽ chưa lúc nào, Việt Nam được bình yên trong một vài thế kỷ. Chiến tranh nối tiếp chiến tranh, hết ngoại xâm này lại đến ngoại xâm khác. Do đó, việc lưu dữ tiền luôn ẩn chứa những rủi ro bất trắc. Chỉ có vàng là loại tài sản được xem là có giá trị bất biến với thời gian – dù trong chế độ nào thì vàng vẫn luôn là vàng. Vàng cũng được dùng làm chuẩn đo giá trị của những tài sản lớn khác. Nếu dùng khái niệm tiền để định giá sản phẩm thì những người ở giai đoạn lịch sử khác nhau sẽ không hiểu nhau. Nếu nói ngôi nhà này trị giá bao nhiêu đồng tiền Đông Dương thì chỉ có những cụ già bảy mươi tuổi mới hiểu. Nhưng nói căn nhà giá trị 10 cây vàng thì thế hệ nào cũng hiểu được, đây là một trong những lý do để vàng trở thành phương tiện đo lường và trao đổi từ thế kỷ này sang thế kỷ khác.
Chính vì những đặc tính này của vàng mà vàng càng ngày càng được ưa chuộng, không những trở thành công cụ tích trữ vì tính ổn định của vàng, mà hiện nay vàng còn trở thành một kênh đầu tư càng ngày càng hấp dẫn. Việc mua bán vàng xảy ra trên thị trường tự do trong nhiều năm qua là một hình thức phổ biến của người Việt Nam. Nhưng khi vàng ngày càng trở thành một kênh đầu tư, các giao dịch về vàng ngày càng nhiều thì thị trường tự do không đáp ứng được yêu cầu của các nhà đầu tư. Chính vì vậy việc hình thành sàn giao dịch vàng là tất yếu.
1.2. Sàn giao dịch vàng
1.2.1. Khái niệm
Sàn giao dịch vàng là nơi mua bán vàng theo những quy tắc nhất định. Đây cũng là nơi thuận tiện để người có nhu cầu bán vàng cũng như người có nhu cầu thu mua tích trữ vàng thực hiện giao dịch mà mình mong muốn dưới sự đảm bảo an toàn về tính pháp lý của việc mua bán.
Tại sao cần hình thành sàn giao dịch vàng
Nếu muốn, chúng ta có thể mua, bán ở thị trường chợ đen, rất nhanh chóng và gọn nhẹ, không cần phải thực thi bất cứ thủ tục, hợp đồng chuyên môn rườm rà nào cả. Tuy nhiên, với điều kiện kinh tế phát triển nhanh chóng như ở nước ta hiện nay, nhu cầu an toàn, chuyên nghiệp và pháp lý trong mọi giao dịch nói chung cũng như giao dịch vàng nói riêng ngày càng cao, vì nhà đầu tư muốn có chỗ dựa về mặt luật pháp, công khai về hoạt động kinh doanh của mình và an tâm hơn trong việc kê khai tài sản. Từ những nhu cầu đó mà sàn giao dịch vàng đã manh nha ở nước ta, đi đầu là sàn giao dịch vàng Á Châu do ACB Bank lập nên.
1.2.2. Sàn giao dịch vàng ở Việt Nam
Ngày 25/05/2007, sàn giao dịch vàng đầu tiên của Việt Nam chính thức đi vào hoạt động, với tên gọi là Trung tâm giao dịch vàng Sài Gòn, với sự tham gia của các thành viên :
+ Ngân hàng TMCP Á Châu – ACB
+ Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam – Eximbank
+ Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà Tp. HCM – HDBank
+ Ngân hàng TMCP Sài Gòn – SCB
83 trang |
Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 3285 | Lượt tải: 2
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đề tài Mô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng ở Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
định kỳ.
Hai kí tự mà loại biểu đồ này sử dụng là:
Một số chỉ báo phân tích kỹ thuật
Đường trung bình trượt
Giới thiệu
Trung bình trượt di động là một trong những chỉ số kỹ thuật đa năng nhất và được sử dụng nhiều nhất. Do cách mà chỉ số được xây dựng nên và cũng như do chỉ chỉ số này có thể dễ dàng định lượng và thực hiện, chỉ số này được xem là nền tảng đối với nhiều hệ thống xác định xu hướng ngày nay.
Phân tích đồ thị là một vấn đề lớn và rất khó thực hiện. Như là một kết quả, phân tích đồ thị không thích ứng tốt với hệ thông hoá máy vi tính. Ngược lại, các quy tắc của MA có thể dễ dàng được lập trình vào máy tính, sau đó chương trình tạo ra các tín hiệu mua và bán cụ thể. Trong khi hai nhà phân tích kỹ thuật còn phải tranh cãi có hay không mẫu hình giá là mẫu hình gì ví dụ là mẫu hình tam giác hay mẫu hình cái nêm, hoặc có hay không mẫu hình khối lượng ủng hộ thị trường giá lên hoặc thị trường giá xuống, những tín hiệu về xu hướng MA rõ ràng là không thể gây tranh cãi.
Các loại đường MA
Trung bình trượt là một chỉ số cho biết giá trị trung bình của giá chứng khoán trong n thời kỳ. Vì giá chứng khoán thay đổi nên đường trung bình trượt của chứng khoán cũng đi lên hoặc đi xuống .
Tuy nhiên, có rất nhiều loại MA khác nhau mà chúng không hề đơn giản chút nào. Có 7 loại MA phổ biến: MA giản đơn (SMA-simple Moving Average), MA hàm mũ ( EMA – Exponential Moving Average), MA chuỗi thời gian (TSMA – Time Moving Average), MA tam giác (TMA Triangular Moving Average), MA được điều chỉnh khối lượng (AMA – Volume-adjusted Moving Average), MA biến thiên (VMA- Variable Moving Average), MA tỷ trọng (WMA – Weighted Moving Average). Và cũng có rất nhiều câu hỏi như cách tốt nhất để áp dụng MA. Chẳng hạn, nên sử dụng đường MA cho bao nhiêu ngày? Có nên sử dụng MA dài hạn hay ngắn hạn? Có chăng một MA tốt nhất đối với tất cả các thị trường hay chỉ cho một thị trường riêng lẻ mà thôi? Có phải mức giá đóng cử là mức giá tốt nhất để tính MA không? Sử dụng nhiều hơn một MA thì có tốt hơn không? Sử dụng đường MA nào là tốt nhất?
Dưới đây là 3 loại MA hay được sử dụng.
MA giản đơn –SMA
Hầu hết các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng loại SMA, hoặc trung bình số học. Nhưng có một số người thắc mắc về tính hữu dụng của MA ở hai điểm. Thứ nhất , chỉ có các mức giá trong khoảng thời gian tính MA mới được xem xét. Ví dụ nếu tính SMA(10) thì chỉ có các mức giá trong 10 ngày gần nhất mới được xem xét, còn mức giá của 11 ngày trước đó được coi như không ảnh hưởng gì tới giá của thời điểm hiện tại. Thứ hai, SMA cho tỷ trọng ngang nhau đối với mức giá mỗi ngày. Ví dụ một đường SMA(10), thì mức giá ngày sau cùng cũng được coi là có ảnh hưởng tới giá hiện tại như ngày thứ 10 trở về trước. Mức giá mỗi ngày được ấn định có tỷ trọng là 10%. Một số nhà phân tích tin tưởng rằng, sẽ tốt hơn nếu đặt một tỷ trọng cao hơn cho các mức giá gần đây.
MA tỷ trọng tuyến tính – WMA
Một nỗi lực để hiệu chỉnh vấn đề tranh cãi về tỷ trọng, một số nhà phân tích sử dụng MA tỷ trọng tuyến tính.
Công thức:
Tuy nhiên, WMA vẫn chưa giải quyết được rắc rối về việc chỉ có khoảng thời gian dùng để tính toán MA được xem xét.
MA san bằng hàm mũ - EMA
Loại MA này giải quyết được cả hai rắc rối mà SMA gặp phải. Thứ nhất, EMA san bằng hàm mũ đặt tỷ trọng lớn hơn cho các mức giá gần hiện tại hơn. Vì thế nó cũng chính là một đường MA có tỷ trọng. Nhưng trong khi nó gán tỷ trọng nhỏ hơn cho các mức giá trước, nó cũng không đưa vào tính toán tất cả các dữ liệu giá trong vòng đời của công cụ tài chính (chứng khoán, ngoại tệ, vàng …). Thêm vào đó người sử dụng EMA có thể điều chỉnh tỷ trọng lớn hơn hoặc nhỏ hơn cho các mức giá gần đây. Việc điều chỉnh này được thực hiện bằng cách thay đổi giá trị phần trăm đối với mức giá của ngày sau cùng, tỷ trọng mà giá trị của ngày trước đó được cộng vào phần trăm MA. Tổng của hai giá trị phần trăm này phải là 100%. Nói cách khác, EMA được tính toán bằng cách áp dụng một tỷ lệ phần trăm của mức giá đóng cửa của ngày hôm nay và một tỷ lệ phần trăm cao hơn đối với những mức giá gần đây. Chẳng hạn, đối với MA 10 ngày , mức giá của ngày sau cùng có thể được ấn định một giá trị tỷ trọng 10%, còn tỷ trọng của ngày MA tính tới ngày trước đó là 90%. Điều này làm cho mức giá cuối cùng chiếm tỷ trọng 10% trong tổng tỷ trọng. Điều đó có thể tương tự như một MA 20 ngày. Bằng cách cho mức giá ngày cuối cùng một giá trị nhỏ hơn là 5%. Tỷ trọng ngày cuối cùng ít hơn, MA ít nhạy cảm hơn.
Ý nghĩa của đường MA
MA là một phương sách cần thiết để bám sát xu hướng. Mục đích của nó là để xác định hoặc ra tín hiệu rằng một xu hướng mới đã bắt đầu hay một xu hướng cũ đã kết thúc hoặc đảo chiều. Mục đích của nó là theo dõi sự tiến triển của xu hướng. MA có thể coi là một xu hướng cong. Tuy nhiên , nó không dự đoán hành động thị trường giống như cách mà phân tích đồ thị chuẩn thực hiện. MA là một tín hiệu theo sau chứ không phải là một tín hiệu dẫn dắt. Nó không bao giờ tiên đoán mà chỉ đơn giản là phản ứng trở lại. MA bám sát một thị trường và nói cho chúng ta biết xu hướng đã bắt đầu, chứ không chỉ đơn giản là theo sau các số liệu đã diễn ra. MA là một phương sách làm san bằng các biến động. Bằng việc tính toán mức trung bình dữ liệu giá, một đường giá bằng phẳng hơn được tạo ra, giúp quan sát dễ dàng hơn xu hướng cơ bản. Tuy nhiên về bản chất, đường MA cũng trở nên chậm trễ về hơn so với hành động thị trường. Một đường MA ngắn hơn, chẳng hạn như một đường MA 20 ngày, bám sát thị trường hơn một đương MA 200 ngày. Sự chậm trễ về thời gian có thể được giảm bớt bằng cách sử dụng MA ngắn hạn hơn, nhưng sự chậm trễ về thời gian này không bao giờ loại bỏ được. Những đường MA ngắn hạn phản ứng nhanh hơn với sự biến động của giá, trong khi đường MA dài han thì phản ứng chậm hơn. Tuỳ vào từng thị trường, tuỳ vào từng thời điểm mà chúng ta sử dụng MA ngắn hạn hay dài hạn.
Thông thường người ta hay tính MA 39 tuần, nhưng dù là bao nhiêu đi nữa MA cũng phải đảm bảo tính chất là ghi chép đầy đủ các dấu vết theo thời gian của các chu kỳ thị trường. Có nghĩa rằng độ dài của một đường MA phải phù hợp với chu kỳ thị trường mà nhà đầu tư đang đi theo. Chẳng hạn như, cần tính độ dài đối với MA của một loại tài sản có chu kỳ 40 ngày (từ đỉnh này đến đỉnh khác mất 40 ngày ) thì chỉ cần áp dụng công thức:
Độ dài lý tưởng của một MA = Độ dài chu kỳ/2 +1
Kết quả là nhà đầu tư có được một MA 21 ngày.
Có thể chuyển một MA hàng ngày thành một MA hàng tháng hay hàng tuần dễ dàng. Nếu muốn chuyển từ MA hàng ngày sang MA hàng tuần, lấy số ngày chia cho 5 (giả sử tài sản đó giao dịch 5 ngày 1 tuần). Có nghĩa là một MA 200 ngày sẽ tương đương với một MA 40 tuần. Tương tự nếu muốn chuyển qua MA theo tháng, lấy số ngày chia cho 21.
Cách sử dụng
Sử dụng một MA
MA giản đơn là một trong những đường MA được các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng nhiều nhất. Một số nhà giao dịch chỉ sử dụng duy nhất một đường MA để đưa ra các tín hiệu xu hướng. Đường MA được vẽ trên đồ thị hình thanh hoặc đồ thị đường với giao dịch trong ngày phù hợp cùng hành động giá giao dịch trong ngày giao dịch đó. Khi giá đóng cửa được chuyển lên trên đường MA, tín hiệu mua được tạo ra. Còn một tín hiệu bán được tạo ra khi giá dịch chuyển xuống dưới đường MA. Để tăng thêm sự xác nhận, một vài nhà phân tích kỹ thuật còn xem đường MA để chỉ ra hướng giá tại điểm giao nhau.
Hình 2.4:Đường MA 50 ngày vẽ cho giá vàng Việt Nam từ 28/7/07 đến 31//03/09.
Hình 2.5: Đường MA 20 ngày cũng cùng một bộ số liệu là giá vàng Việt nam từ 27/8/07 đến 31/03/09
Ta nhận thấy đường MA ngắn hạn (MA 20 ngày) sẽ theo sát được giá và tao ra nhiều điểm cắt nhau hơn. Hành động này có thể tốt hoặc không tốt. Việc sử dụng một đường MA rất nhạy cảm sẽ tạo ra nhiều giao dịch (do đó chi phí hoa hồng cao hơn), và những kết quẩ đó cũng có nhiều tín hiệu sai (tín hiệu giả). Nếu đường MA quá nhạy cảm, các biến động giá ngẫu nhiên trong ngắn hạn (độ nhiễu) sẽ đưa ra các tín hiệu xu hướng tồi. Ngược lại đường MA dài hơn sẽ đưa ra ít tín hiệu hơn, nhưng các tín hiệu sẽ hoạt động tốt hơn nếu xu hướng còn có ý nghĩa. Mức độ nhạy cảm của đường MA dài hạn giữ cho đường MA khỏi những rối loạn do giá tăng hay giảm bất thường xảy ra, nhưng đường MA dài hạn sẽ hoạt động tốt hơn trong một thị trường có xu hướng và xu hướng được giữ vững, còn đường MA ngắn hạn sẽ hữu dụng hơn trong trường hợp xu hướng của thị trường đảo chiều liên tục.
Vì thế, cho thấy một điều là chỉ sử dụng đường MA thôi sẽ có những nhược điểm . Các nhà phân tích kỹ thuật khuyên nhà đầu tư nên sử dụng hai đường MA.
Sử dụng hai đường MA
Kỹ thuật này gọi là phương pháp cắt hai lần. Điều này có nghĩa là tín hiệu mua được tạo ra khi đường MA ngắn hạn cắt lên trên đường MA dài hạn, và tín hiệu bán được tạo ra khi đường MA ngắn hạn cắt xuống dưới đường MA dài hạn. Ví dụ như, kết hợp hai đường MA 20 và đường MA 50 trong bộ số liệu trên. Ta có biểu đồ:
Hình 2.6: Hai đường MA 20 ngày và đường MA 50 ngày vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam
2.2.4.2 Dải Bollinger bands
Giới thiệu
Được phát triển bởi John Bollinger, Bollingerbands là một chỉ báo cho phép người sử dụng so sánh độ biến động và các mức giá tương đối qua các chu kì thời gian. Chỉ báo này gồm 3 đường viền bao quanh hầu hết khoảng biến động giá chứng khoán, hay giá vàng.
Dải nằm giữa là đường SMA
Dải bên trên (SMA cộng D lần độ lệch chuẩn )
Dải bên dưới (SMA trừ D lần độ lệch chuẩn)
Dưới đây là đồ thị có chứa dải Bollinger.
Hình 2.7 : Dải Bollinger được vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam
Ý nghĩa
Để hiểu rõ hơn về dải Bollinger chúng ta nên hiểu ý nghĩa của độ lệch chuẩn.
Độ lệch chuẩn:
Nếu gọi X là giá của tài sản đang quan tâm,là giá trung bình, E(X) là kỳ vọng, là phương sai, S là độ lệch chuẩn. Ta có:
Nhìn vào công thức trên ta thấy S là một thước đo độ biến động giá.
Và dải Bollinger cho ta thấy những biến động giá bất thường sẽ nằm trong dải Bollinger. Vì nhìn vào công thức để xây dựng dải Bollinger và mối liên hệ của độ lệch chuẩn như đã trình bày ở trên cho ta thấy xác suất để mức giá nằm trong giải Bollinger là rất lớn. Nếu ta chọn D=1 thì mức xác suất để giá nằm trong dải này là 68.26%. Nếu ta chọn D=2 thì mức xác suất để giá nằm trong dải này là 95.44%. Nếu ta chọn D=3 thì mức xác suất để giá nằm trong dải này là 99.74%. Như vậy nếu ta chọn D càng lớn thì khả năng giá ở trong dải Bollinger càng lớn, do đó sẽ có ít mức giá bất thường hơn và có thể cho ít tín hiệu mua hay bán hơn, nhưng những tín hiệu này sẽ chính xác hơn.
Bollinger đề xuất việc sử dụng SMA 20 ngày làm đường trung tâm và 2 lần độ lệch chuẩn, tức xác suất để giá nằm trong dải Bollinger là 95.44%, để xây dựng các đường viền bên ngoài. Độ dài của trung bình trượt và số độ lệch chuẩn có thể được hiệu chỉnh cho phù hợp hơn với sở thích của cá nhân hoặc đặc điểm riêng của từng chứng khoán, từng loại tài sản.
Thử nghiệm và mắc lỗi là một phương pháp để xác định độ dài trung bình trượt phù hợp. Việc đánh giá trực quan giản đơn có thể được sử dụng để quyết định số chu kì thích hợp. BB nên bao quanh hầu hết khoảng biến động giá nhưng không nên là tất cả.
Sau những biến đông mạnh, xuất hiện sự xuyên phá các đường biên là bình thường. Nếu các mức giá xuất hiện xa ngoài đường biên quá thường xuyên thì cần có một đường trung bình trượt dài hơn. Nếu các mức giá hiếm khi chạm tới các đường biên ngoài, thì cần rút ngắn độ dài trung bình trượt.
Đối với khung thời gian chung, Bollinger đề xuất SMA 10 ngày cho chu kì ngắn, SMA 20 ngày cho chu trung bình và 50 ngày cho chu kì dài.
Cách sử dụng
Như trên chúng ta đã phân tích, những điểm nằm ngoài dải Bollinger là những điểm bất thường. Các tín hiệu mua và bán được đưa ra dựa vào những điểm này.
Những điểm nằm bên ngoài dải Bollinger
Nếu giá nằm quá dải trên và kéo dài liên tục thì tín hiệu này khẳng định xu thế tăng sẽ tiếp tục tăng mạnh. Nếu giá nằm dưới dải dưới và kéo dài liên tục thì tín hiệu này khẳng định xu thế giảm sẽ tiếp tục giảm mạnh.
Dựa vào giá vượt ra ngoài dải bollinger rồi quay trở lại nằm trong dải
Nếu giá tài sản vượt quá dải trên rồi sau đó thiết lập một đỉnh giá khác nằm trong dải Bollinger thì tín hiệu này cảnh báo sự chấm dứt xu thế tăng giá hiện tại và chuyển sang xu thế giảm hoặc tăng dập dềnh. Tín hiệu này sẽ cảnh báo đảo chiều sang giảm và được khẳng đinh chắc chắn hơn nếu sau đó giá của tài sản đang xem xét rớt xuống dưới đường SMA tương ứng của dải Bollinger.
Nếu giá tài sản xuống dưới dải dưới rồi sau đó thiết lập một đáy khác nằm trong dải Bollinger thì tín hiệu này cảnh báo sự chấm dứt xu thế giảm giá hiện tại và chuyển sang xu thế tăng hoặc dập dềnh. Tín hiệu này sẽ cảnh báo đảo chiều sang tăng và được khẳng định chắc chắn hơn nếu sau đó giá cổ phiếu vượt lên trên dưới đường SMA tương ứng của dải Bollinger.
Bên cạnh việc chỉ ra các mức giá tương đối và độ biến động, BB có thể được kết hợp với đường giá và các chỉ báo khác để khái quát các dấu hiệu và báo trước các biến động.
Những sự thay đổi giá mạnh xuất hiện ngoài các đường biên hẹp và biến động thấp. Trong trường hợp này, các Bollingerbands không cho thấy bất cứ gợi ý nào về xu thế giá trong tương lai. Đường xu thế phải được xác định bằng cách sử dụng các chỉ báo khác và các lĩnh vực khác của phân tích kĩ thuật. Nhiều chứng khoán trải qua những thời kì biến động lớn theo sau những thời kì biến động thấp. Việc sử dụng Bollingerbands, các chu kì này có thể dễ dàng chỉ ra bằng các đánh giá trực quan. Các đường biên hẹp cho thấy mức biến động thấp và những đường biên rộng cho thấy biến động cao. Các biến động có thể sẽ quan trong hơn đối vố những người chơi quyền chọn vì giá của quyền chọn sẽ rẻ hơn khi biến động thấp.
Hình 2.8: Dải Bollinger được vẽ cho công ty cô phần vận tải Hà Tiên – HTV với SMA 20 và D=2
Tại các thời điểm xác định bằng các đường kẻ màu đỏ và xanh, giá cổ phiếu đã vượt quá băng trên (upper band) hoặc xuống thấp hơn băng dưới (lower band), nếu so sánh lên đồ thị RSI sẽ thấy các thời điểm này tương ứng với các ngưỡng siêu mua và siêu bán. Điều này khẳng định sức tăng (hoặc giảm giá) hiện tại là rất mạnh. Đặc biệt trong giai đoạn tháng 2, các đỉnh của giá liên tục được thiết lập cao hơn băng trên (upper band) khẳng định sức tăng giá rất mạnh và còn tiếp diễn dài trong giai đoạn này.
Tại các vùng được khoanh tròn là các tín hiệu giá cổ phiếu vượt ra ngoài dải băng bollinger rồi trở lại vào trong dải băng này.
Vòng tròn số 1 và số 4 là khoảng thời gian mà một đỉnh của giá cổ phiếu được thiết lập nằm trên băng trên và một đỉnh tiếp theo sau đó được thiết lập nằm trong dải băng bollinger. Tín hiệu này cảnh báo về sự đảo chiều của giá cổ phiếu sang giảm và càng được khẳng định chắc chắn hơn khi giá cổ phiếu đi xuống dưới đường trung bình động SMA-20.
Vòng tròn số 2 và số 3 là khoảng thời gian mà một đáy của giá cổ phiếu được thiết lập nằm thấp hơn băng dưới và một đáy tiếp theo sau đó được thiết lập nằm trong dải băng bollinger. Tín hiệu này cảnh báo về sự đảo chiều của giá cổ phiếu sang tăng. Tuy nhiên vòng tròn số 3 được khẳng định chắc chắn và có sức tăng mạnh mẽ hơn vì giá cổ phiếu sau đó đã xuyên phá và vượt lên trên đường trung bình động SMA – 20.
Chỉ số cường độ tương đối (RSI – The Relative Strength Index)
Giới thiệu
Được phát triển bởi J.Welles Wilder và được giới thiệu trong cuốn sách New Concepts in Technical Trading Systems của ông năm 1978, , RSI là một chỉ báo momentum đặc biệt hữu ích và thông dụng . RSI so sánh các mức lãi với các mức lỗ gần đây của cổ phiếu và chuyển các thông tin đó thành các số từ 0 đến 100. Sử dụng chu kì thời gian là tham số để tính toán. Trong cuốn sách này, J.Wilder đề xuất việc sử dụng 14 thời kì.
Cách gọi đầy đủ của RSI không may là dễ gây nhầm lẫn với các dạng phân tích mức độ tương quan khác như đồ thị RS của J.Murphy và dãy RS của IBD. Hầu hết các loại RS khác sử dụng nhiều hơn 1 cổ phiếu trong việc tính toán. Như hầu hết các chỉ báo chính xác, để tính toán RSI chỉ cần 1 cổ phiếu. Thêm vào đó để tránh sự rắc rối, nhiều người không sử dụng cách gọi đầy đủ của RSI mà chỉ gọi là RSI.
b) Cách tính RSI
Trong đó X là số phiên giao dịch liền trước phiên giao dịch hiện tại, được sử dụng để thu thập số liệu tính toán.
Hình 2.9: RSI vẽ cho chỉ số Down Jones Comp Average đến 3/2007
Ý nghĩa
RSI cho biết tỉ lệ giữa bình quân mức tăng của giá đóng cửa qua X ngày so với bình quân mức giảm giá đóng cửa qua X ngày. Từ đó giúp đơn giản hóa việc tính toán, tổng quát hóa cho X chạy từ 1 đến 100. Xem xét sự chênh lệch giữa các mức giá đóng cửa có thể mang lại một chỉ số có khả năng đo lường động lượng của giá. Phụ thuộc vào khoảng thời gian được lựa chọn để thu thập dữ liệu từ thị trường, RSI có thể sẽ là một chỉ số đi đầu trong việc dự doán và cảnh bảo những thay đổi trong xu thế của thị trường.
Tuy nhiên, nếu thời gian để xem xét thu thập dữ liệu là quá ngắn và xu thế trên thị trường đang được duy trì không đồi, RSI có thể sẽ sớm cho thấy dấu hiệu của việc chấm dứt xu thế này. Chính vì vậy, bạn nên xem xét thêm một số chỉ tiêu và bằng chứng kĩ thuật khác chứ không đơn thuần chỉ dựa trên RSI.
Trong số các khoảng thời gian được sử dụng để tính toán RSI, khoảng thời gian 14 ngày được sử dụng phổ biến nhất, và cũng chính là khoảng thời gian mà người khai sinh ra chỉ số RSI là Wilder sử dụng. Tuy nhiên, tùy thuộc vào mục đích sử dụng mà các con số thời gian khác có thể mang lại những kết quả tốt hơn. Hai khoảng thời gian khác cũng được sử dụng phổ biến là 9 ngày và 25 ngày. Khoảng thời gian càng dài thì các dấu hiệu có độ sai lệch càng thấp, tuy nhiên, điều này có thể dẫn tới một độ trễ nhất định so với mức đỉnh điểm hay mức đáy của thị trường.
Cách sử dụng
Mua siêu và bán siêu
J.Welles Wilder đề cập đến việc sử dụng các mức 70, 30 và mua siêu, bán siêu. Nhìn chung, nếu RSI tăng lên trên 30 thì được xem là bullish đối với tài sản cơ bản. Ngược lại, nếu RSI xuống dưới 70, là tín hiệu bearish. Một số nhà giao dịch xác định xu thế dài hạn, sau đó sử dụng cách đọc các điểm cực để xác định thời điểm gia nhập thị trường. Nếu xu thế dài hạn là bullish thì bán siêu có thể báo hiệu 1 thời điểm có thể ra nhập.
Các tín hiệu mua và bán cũng có thể được xác định bằng cách tìm các đường phân kì âm và dương nằm giữa RSI và tài sản cơ bản. Ví dụ, xem xét 1 cổ phiếu xuống giá có RSI tăng,từ điểm low, chẳng hạn là 15 lên 55. Theo cách mà RSI được xây dựng , đường tài sản cơ bản thường đảo hướng của nó sau đường phân kì. Như trong ví dụ này thì đường phân kì xuất hiện sau điểm mua siêu, bán siêu, thường cung cấp các tín hiệu đáng tin cậy.
Chỉ báo Fibonacci
Giới thiệu
Có một “tỷ lệ” rất đặc biệt được sử dụng để mô tả tính cân đối của vạn vật từ những khối cấu trúc nhỏ nhất của thiên nhiên như nguyên tử cho đến những thực thể có kích thước cực kỳ khổng lồ như thiên thạch. Không chỉ thiên nhiên phụ thuộc vào nó để duy trì sự cân bằng mà thị trường tài chính có vẻ như cũng vận động theo một quy luật tương tự. Trong phạm vi bài viết, chúng ta sẽ xem qua một vài công cụ phân tích kỹ thuật được phát triển dựa trên các nghiên cứu trên cái mà người ta gọi là “tỷ lệ vàng” này. Các nhà toán học, khoa học, và tự nhiên học đã biết đến “tỷ lệ vàng” này trong nhiều năm. Nó được rút ra từ dãy Fibonacci, do nhà toán học người Ý, Leonardo Fibonacci (1175-1250) tìm ra. Trong dãy Fibonacci (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 610, etc), mỗi số trong dãy là tổng của hai số trước đó. Điều đặc biệt nhất trong dãy này là bất kỳ một số nào cũng đạt giá trị xấp xỉ 1.618 lần số đứng trước và 0.618 lần số đứng sau nó (0.618 là nghịch đảo của 1.618). Tỷ lệ này được biết đến với rất nhiều tên gọi: Tỷ lệ vàng, tỷ lệ thần thánh, PHI … Vậy thì, tại sao tỷ lệ này lại quan trọng đến vậy? Vạn vật dường như có thuộc tính gắn kết với tỷ lệ 1.618, có lẽ vì thế mà nó được coi là một trong những nhân tố cơ bản cấu thành nên các thực thể trong tự nhiên. Nếu chia tổng số ong cái cho tổng số ong đực trong một tổ ong bất kỳ, bạn sẽ có giá trị là 1.618. Nếu lấy khoảng cách từ vai đến móng tay chia cho khoảng cách giữa cùi chỏ và móng tay thì bạn cũng có được giá trị 1.618. Tính xác thực của các ví dụ trên bạn có thể từ từ kiểm chứng nhưng chúng ta hãy cùng xem “tỷ lệ vàng” có ứng dụng gì trong tài chính. Khi sử dụng phân tích kỹ thuật , “tỷ lệ vàng” thường được diễn giải theo 3 giá trị phần trăm: 38.2%, 50%, và 61.8%. Nhiều tỷ lệ khác có thể được sử dụng khi cần thiết, như 23.6%, 161.8%, 423%
Các chỉ báo Fibonacci và ý nghĩa
Trước khi đưa ra các chỉ báo Fibonacci chúng ta nên hiểu rõ khái niêm về mức kháng cự và mức chống đỡ.
Mức chống đỡ: Các đáy hoặc những mức thoái lùi được gọi là mức chống đỡ. Thuận ngữ này bản thân nó đã tự giải thích và ngụ ý rằng mức chống đỡ là mức hoặc vùng trên đồ thị dưới thị trường, nơi sức mua mạnh hơn áp lực bán. Kết quả, sự giảm giá là không vững và giá tăng trở lại. Mức chống cự luôn được xác định bới mức thoái lùi trước đó. Hành động giá tại các điểm 2 và 4 được đề cập đến như là mức chống đỡ vì người mua hỗ trợ ngăn không cho giá giảm thấp hơn nữa. Hình 2.10, điểm 2 và 4 thể hiện mức chống đỡ trong xu hướng đi lên.
Hình 2.10: Mô tả đường chống đỡ và đường kháng cự
Đường chống đỡ
Đường chống đỡ
Đường kháng cự
Đường kháng cự
1
2
3
4
5
Mức kháng cự: Mức kháng cự thì trái ngược hẳn với mức chống đỡ và thể hiện mức giá hoặc vùng trên thị trường nơi mà sức bán vượt quá sức mua và sự giảm giá trở lại. Thông thường tại mức kháng cự người mua dành quyền kiểm soát bởi một đỉnh trước đó. Trong hình sau, điểm 1 và 3 là mức kháng cự trong một xu hướng giảm. Trong xu hướng giảm, điểm 1 và 3 là mức chống đỡ dưới thị trường và điểm 2 và 4 là mức kháng cự vượt quá thị trường.
Hình 2.11: Mô tả đường kháng cự và đường chống đỡ
1
2
Đường chống đỡ
4 Đường kháng cự
5
Đường chống đỡ
Đường kháng cự
3
Trong một xu hướng giá lên, mức kháng cự thể hiện sự tạm dừng trong xu hướng đó và thông thường được vượt qua và điểm. Trong xu hướng giá giảm, mức chống đỡ là không đủ mạnh để dừng sự giảm giá lâu dài nhưng tại đó có thể kiểm tra lại ít nhất là trong tạm thời.
Nắm vững nội dung của mức chống đỡ và mức kháng cự là điều cần thiết cho việc hiểu đầy đủ về nội dung của xu hướng. Để một xu hướng đi lên tiếp tục, mỗi mức thoái lùi (mức chống đỡ) phải cao hơn mức chống đỡ trước đó. Mỗi mức cao phục hồi (mức kháng cự) phải cao hơn mức kháng cự trước đó. Nếu vùng lõm hiệu chỉnh trong một xu hướng tăng đang đi xuống đến mức thấp trước đó, điều này có thể là một cảnh báo sớm rằng xu hướng tăng sắp kết thúc hoặc ít nhất la dịch chuyển từ xu hướng tăng sang xu hướng dịch chuyển ngang. Nếu mức chống đỡ bị phá vỡ, thì một sự đảo ngược xu hướng tăng sang xu hướng giảm có thể xảy ra.
Mỗi lần một đỉnh kháng cự trước đó được kiểm nghiệm, thì xu hướng đi lên đang trong giai đoạn nguy kịch nhất. Việc không vượt qua được đỉnh trước đó trong xu hướng đi lên, hoặc khi giá vượt qua khỏi mức chống đỡ trước đó thì trong xu hướng đi xuống luôn là cảnh báo đầu tiên rằng xu hướng hiện tại luôn thay đổi.
Có 4 phương pháp chính trong việc áp dụng dãy Fibonacci trong tài chính: Retracements, arcs, fans, và time zones.
Fibonacci Arcs (FA): Được thiết lập đầu tiên bằng cách vẽ đường thẳng kết nối 2 điểm có mức giá cao nhất và thấp nhất của giai đoạn phân tích. 3 đường cong sau đó được vẽ với tâm nằm trên điểm có mức giá thấp nhất (hoặc cao nhất) và có khoảng cách bằng 38.2%, 50.0%, 61.8% độ dài đường thẳng thiết lập.
Hình 2.12: Đường FA vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam
Fibonacci Fan (FF): Được vẽ bằng cách kết nối hai điểm giá cao nhất và thấp nhất của giai đoạn phân tích. Sau đó một đường thẳng đứng “vô hình” sẽ được vẽ qua điểm giá cao nhất. Tiếp theo đó 3 đường chéo sẽ được vẽ từ điểm giá thấp nhất cắt đường thẳng đứng “vô hình” tại 3 mức 38.2%, 50.0%, 61.8%.
Hình 2.13: Đường FF vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam
Fibonacci Retracements (FR): Được xác định trước tiên bằng cách vẽ đường thẳng nối kết giữa hai điểm giá cao nhất và thấp nhất của đồ thị giá trong giai đoạn phân tích. Một loạt 9 đường nằm ngang sau đó được vẽ lên tại các mức Fibonacci 0.0%, 23.6%, 38.2%, 50%, 61.8%, 100%, 161.8%, 261.8%, và 423.6% tương ứng với chiều cao tính từ điểm giá cao nhất đến thấp nhất (một số đường có thể không được vẽ ra khi nằm ngoài quy mô phân tích của đồ thị) Sau mỗi giai đoạn biến động giá chính (có thể lên hoặc xuống), giá thường có xu hướng đảo ngược xu hướng (toàn bộ hoặc một phần). Khi giá đảo chiều, các ngưỡng hỗ trợ hoặc kháng cự mới thường nằm trên hoặc gần đường FR.
Hình 2.14: Đường FR vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam
Fibonacci Time Zones: Bao gồm một loạt các đường thẳng đứng. Sắp xếp theo trật tự của dãy Fibonacci 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, … Cũng như các đường khác, diễn biến thay đổi của giá thường có mức hỗ trợ/kháng cự nằm gần hoặc trên các đường thẳng đứng này. Tuy nhiên, theo ý kiến của cá nhân tôi, không nên dùng Fibonacci Time Zones vào việc xác định các ngưỡng của cổ phiếu. Lý do là Fibonacci Time Zones không có mấy tác dụng trong việc xác định, việc xác định các ngưỡng dựa vào Fibonacci Time Zones khá khó khăn và nhiều khi dẫn đến hiểu nhầm. Các bạn có thể sử dụng Fibonacci Time Zones giống như một đường hỗ trợ cho 3 đường còn lại của Fibonacci nhưng không nên dùng nó là một công cụ chính.
Hình 2.15: Đường FT vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam
So sánh hai phương pháp
Một cách khái quát ta có thể nhận thấy phương pháp sử dụng mô hình kinh tế lượng yêu cầu một số điều kiện về chuỗi số liệu, ở đây là chuỗi giá vàng như là chuỗi ngẫu nhiên, dừng. Và việc lựa chọn mô hình cũng yêu cầu người sử dụng phải có kinh nghiệm trong việc lựa chọn mô hình. Tuy nhiên khi lựa chọn được mô hình rồi thì việc đưa ra quyết định giao dịch lại theo một quy tắc nhất định, có ít sự sai khác giữa hai người khác nhau cùng sử dụng một mô hình. Còn đối với mô hình phân tích kỹ thuật cũng yêu cầu người sử dụng phải có kinh nghiệm trong việc lựa chọn các chỉ báo cho phù hợp với từng mục đích đầu tư, từng giai đoạn của thị trường. Và mặc dù hai người cùng sử dụng chỉ báo giống nhau nhưng vẫn có thể đưa ra những quyết định mua bán khác nhau vì mỗi người sẽ có những quyết định dựa vào các chỉ báo là khác nhau, không có một quy tắc cứng nhắc cho tất cả các chỉ báo này.
Trong chương tiếp theo ta sẽ áp dụng hai phương pháp này đối với số liệu vàng thực tế của Việt Nam.
CHƯƠNG 3
ÁP DỤNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH KỸ THUẬT TRONG GIAO DỊCH VÀNG Ở VIỆT NAM
3.1 Áp dụng mô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong ngắn hạn
3.1.2 Mô hình kinh tế lượng
3.1.2.1 Nguồn gốc số liệu
Số liệu là dữ liệu vàng Việt Nam theo ngày từ 27/8/07 đến 31/03/09 lấy từ trang web www.atpvietnam.com . Bản chất của số liệu dùng để phân tích là sử dụng số liệu chuỗi thời gian.
Hình 3.1: Đồ thị giá vàng Việt Nam
Từ hình trên ta thấy giá vàng trong thời gian này có lúc tăng lúc giảm, nhưng trong cả giai đoạn xem xét thì có xu hướng tăng. Giá vàng từ 08/07 đến 03/08 có xu hướng tăng mạnh và từ 04/08 đến cuối năm 2008 có biến động nhưng giá vàng có xu hướng ổn định. Nhưng từ đầu năm 2009 giá vàng lại biến động rất mạnh.
Như trong chương 2 chúng ta đã phân tích, mô hình dùng để dự báo giá vàng được dự đoán là mô hình AR(1) cho chuỗi sai phân bậc 1 của giá vàng. Ta có:
Bảng 3.1: Bảng kết quả của mô hình dự báo
Vẽ lược đồ tương quan của phần dư thu được từ mô hình ta có :
Bảng 3.2: Lược đồ tương quan của phần dư thu được từ mô hình dự báo
Nhìn vào lược đồ tương quan của chuỗi phần dư ta thấy chuỗi này là nhiễu trắng. Như vậy mô hình AR(1) mà ta đã ước lượng để dự báo giá vàng từ đó áp dụng trong giao dịch vàng.
3.1.2.2 Dự báo giá vàng dựa vào mô hình kinh tế lượng
Chúng ta dùng dữ liệu đến ngày 06/02/2009 sau đó dự báo cho một ngày 09/02/2009 bằng mô hình AR(1) như trên. Sau đó lại dùng số liệu đến ngày 09/02/2009 và dự báo đến ngày 10/02/2009. Và cứ như thế ta có số liệu dự báo đến ngày 31/03/2009. Ta có bảng số liệu thực tế và số liệu dự báo sau:
Bảng 3.3: Bảng số liệu thực tế và số liệu dự báo sau dựa vào mô hình kinh tế lượng trong ngắn hạn
Date
Giá vàng thực tế
Giá vàng dự báo
2/9/2009
1867
1869.944
2/10/2009
1861
1867.799
2/11/2009
1875
1861.798
2/12/2009
1918
1873.133
2/13/2009
1914
1912.383
2/16/2009
1900
1914.521
2/17/2009
1913
1901.821
2/18/2009
1940
1911.3
2/19/2009
1963
1936.513
2/20/2009
1958
1940.581
2/23/2009
1978
1958.632
2/24/2009
1980
1975.465
2/25/2009
1967
1979.747
2/26/2009
1957
1968.644
2/27/2009
1950
1958.258
3/2/2009
1958
1950.878
3/3/2009
1947
1956.995
3/4/2009
1916
1948.386
3/5/2009
1915
1919.86
3/6/2009
1947
1915.124
Date
Giá vàng thực tế
Giá vàng dự báo
3/9/2009
1957
1943.032
3/10/2009
1933
1955.779
3/11/2009
1903
1935.954
3/12/2009
1903
1935.954
3/13/2009
1930
1906.593
3/16/2009
1943
1926.687
3/17/2009
1945
1941.429
3/18/2009
1944
1944.759
3/19/2009
1937
1944.121
3/20/2009
1948
1937.845
3/23/2009
1985
1946.669
3/24/2009
1985
1980.589
3/25/2009
1998
1985
3/26/2009
1988
1989.19
3/27/2009
1995
1994.165
3/30/2009
1995
1989.19
3/31/2009
1995
1994.165
3.1.2.3 Cách thức giao dịch dựa vào kết quả dự báo
Khi dự báo giá vàng tăng thì mua, sau đó tiếp tục giữ. Khi dự báo giá vàng giảm thì bán và giữ tiền cho tới khi dự báo tăng thì lại mua vào.
Dựa vào kết quả dự báo cùng quy tắc đưa ra ta sẽ có kết quả giao dịch sau:
Bảng 3.4: Kết quả giao dịch dựa vào mô hình kinh tế lượng trong
ngắn h ạn
Tín hiệu mua
Giá thực tế
Tín hiệu bán
Giá thực tế
Lãi
2/11/2009
1875
2/16/2009
1900
25
2/17/2009
1913
2/20/2009
1958
45
2/23/2009
1978
2/25/2009
1967
-11
3/2/2009
1958
3/3/2009
1947
-11
3/6/2009
1947
3/10/2009
1933
-14
3/12/2009
1930
3/17/2009
1944
14
3/19/2009
1948
3/25/2009
1988
40
3/26/2009
1995
3/30/2009
1989
-6
Tổng mức lãi
82
Mức lãi suất
4.373333
Như vậy, nếu ta thực hiện cách thức giao dịch như trên nếu ta bỏ ra 1875 đồng thì sẽ thu được 82 đồng sau 2 tháng, tức mức lãi suất là 4.3733% trong 2 tháng.
3.1.2 Áp dụng mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng
3.1.2.1 Các chỉ báo sử dụng trong mô hình
Dữ liệu được sử dụng ở đây cũng là dữ liệu giá vàng từ 27/08/07 đến 31/03/09. Đồ thị được vẽ dưới đây sử dụng dữ liệu trên cùng các chỉ báo Bollinger band, Fibonacci Retracement và RSI.
Chỉ báo Bollinger band: Được xây dựng bởi đường trung bình trượt 20 ngày và hai dải trên và dưới với D=1
Chỉ báo RSI: Được xây dựng với X=14 ngày với các mức 40, 60
Chỉ báo Fibonacci Time Zone: Là các đường kẻ dọc trên đồ thị thể hiện các mức hỗ trợ và kháng cự. Khi một mức giá vượt qua một đường kẻ dọc thì mức giá tại điểm giao vơi đường Fibonacci là mức hỗ trợ, và đường kẻ dọc tiếp theo sẽ là mức kháng cự, và nếu giá vượt qua được đường này thì mức giá giao với đường đó lại trở thành mức hỗ trợ, và cứ như vậy….
Hình 3.2: Giá vàng Việt Nam và các chỉ báo BB, FT, RSI
3.1.2.2 Cách thức giao dịch dựa trên các chỉ báo
Ở đây ta cũng dùng chuỗi dữ liệu giá vàng từ 27/08/07 đến 31/03/09 và cũng thực hiện giao dịch từ đầu tháng 2 đến cuối tháng 3. Nếu ta dự báo giá tăng thì sẽ mua và dự báo giá giảm thì sẽ bán. Ta kết hợp với các chỉ báo phân tích kỹ thuật để đưa ra quyết định này, từ đó so sánh lợi nhuận từ việc giao dịch của hai phương pháp dùng mô hình kinh tế lượng và các chỉ báo phân tích kỹ thuật.
Chỉ báo dùng để đưa ra tín hiệu mua và bán ở đây là Bollinger band và có sự hỗ trợ của đường RSI và Fibonacci Retracement.
Tại vòng tròn thứ nhất ta thấy có dấu hiệu của xu hướng đảo chiều đi lên. Ta thấy trước đó, giá vàng xác lập một đỉnh nằm trong dải Bollinger, sau đó vượt qua dải và xác lập một đỉnh mới nằm ngoài dải Bollinger. Tín hiệu này được khẳng đinh rõ hơn nhờ đường RSI tương ứng. Ta thấy đường RSI vượt qua ngưỡng 60 thể hiện mức mua siêu. Ngoài ra mức giá vượt qua đường Fibonacci, thể hiện mức chống đõ đã vượt qua, một xu hướng giá tăng thể hiện chắc chắn hơn. Vậy tín hiệu mua được đưa ra là ngày 4/02/2009.
Tại vòng tròn thứ 2 ta lại thấy tín hiệu của sự giảm giá. Một đỉnh được thiết lập ngoài dải Bollinger sau đó đỉnh thứ 2 lại được thiết lập nằm trong dải Bollinger. Tín hiệu này được khẳng định thêm qua đường RSI lại nằm xuống dưới ngưỡng 40, dấu hiệu của mức bán siêu. Dựa vào hai chỉ báo này ta thấy thị trường có xu hướng giảm và đưa ra quyết định bán vào ngày 3/03/2009.
Tại vòng tròn thứ 3 một xu hướng tăng giá được dự báo.Ta thấy trước đó, giá vàng xác lập một đỉnh nằm trong dải Bollinger, sau đó vượt qua dải và xác lập một đỉnh mới nằm ngoài dải Bollinger. Tín hiệu này được khẳng đinh rõ hơn nhờ đường RSI tương ứng. Ta thấy đường RSI vượt qua ngưỡng 60 thể hiện mức mua siêu. Và tín hiệu mua được đưa ra vào ngày 23/03/2009.
Ta có bảng sau:
Bảng 3.5: Kết quả của giao dịch vàng dựa trên các chỉ báo phân tích kỹ thuật trong ngắn h ạn
Tín hiệu mua
Giá
Tín hiệu bán
Giá
Lãi
2/4/2009.
1842
3/03/2009
1947
105
3/24/2009
1985
31/03/2009
1983
-2
Tổng mức lãi
103
Mức lãi suất
5.591748
Như vậy nếu ta dùng các chỉ báo phân tích kỹ thuật thì trong 2 tháng, nếu ta bỏ ra 1842 đồng thì thu được 103 đồng, tức mức lãi suất lài 5.59%. Và mức lãi suất này cao hơn so vơi việc sử dụng mô hình kinh tế lượng để ra quyết định mua, bán, tuy nhiên mức chênh lệch giữa hai phương pháp này không nhiều.
3.2 Áp dụng mô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong dài hạn
3.2.1 Mô hình kinh tế lượng
Cũng tương tự như phân tích ở trên nhưng chuỗi số liệu ta lấy từ 27/08/07 đến 30/05/08 dự báo cho ngày tiếp theo là 2/06/08. Sau đó lại lấy số liệu từ ngày 27/08/09 đến 2/06/08 dự báo cho ngày 3/06/09. Cứ tiếp tục như vậy ta có kết quả dự báo đến ngày 31/03/09. Ta có bảng sau:
Bảng 3.6: Kết quả dự báo đến ngày 31/03/09 dựa vào mô hình kinh tế l ượng
Ngày
giá thực tế
giá dự báo
ngày
giá thực tế
giá dự báo
6/2/2008
1817
1789.212
10/31/2008
1665
1686.081
6/3/2008
1827
1812.312
11/3/2008
1660
1668.425
6/4/2008
1821
1825.569
11/4/2008
1658
1660.74
6/5/2008
1830
1821.861
11/5/2008
1670
1658.296
6/6/2008
1840
1828.706
11/6/2008
1658
1668.223
6/9/2008
1850
1838.57
11/7/2008
1658
1659.784
6/10/2008
1838
1848.578
11/10/2008
1663
1658
6/11/2008
1823
1839.716
11/11/2008
1662.257
1660
6/12/2008
1837
1825.123
11/12/2008
1655
1660.446
6/13/2008
1839
1835.001
11/13/2008
1642
1655.743
6/16/2008
1840
1838.715
11/14/2008
1642
1643.926
6/17/2008
1854
1839.858
11/17/2008
1650
1642
6/18/2008
1860
1852.008
11/18/2008
1648
1648.815
6/19/2008
1859.151
1892
11/19/2008
1645
1648.296
6/20/2008
1875
1887.518
11/20/2008
1638
1645.444
Ngày
giá thực tế
giá dự báo
ngày
giá thực tế
giá dự báo
6/23/2008
1868
1868
11/21/2008
1640
1639.036
6/24/2008
1858
1868.992
11/24/2008
1676
1639.704
6/25/2008
1872
1872
11/25/2008
1697
1670.684
6/26/2008
1868
1870.01
11/26/2008
1695
1693.991
6/27/2008
1880
1868.569
11/27/2008
1692
1695.286
6/30/2008
1893
1878.288
11/28/2008
1693
1692.429
7/1/2008
1886
1891.162
12/1/2008
1693
1692.857
7/2/2008
1895
1886.993
12/2/2008
1662
1693
7/3/2008
1893
1893.719
12/3/2008
1663
1666.438
7/4/2008
1888
1893.285
12/4/2008
1661
1662.857
7/7/2008
1880
1888.711
12/5/2008
1657
1661.285
7/8/2008
1882
1881.136
12/8/2008
1659
1657.571
7/9/2008
1872
1881.716
12/9/2008
1661
1658.715
7/10/2008
1884
1873.421
12/10/2008
1660
1660.715
7/11/2008
1882.285
1892
12/11/2008
1677
1660.143
7/14/2008
1907
1890.864
12/12/2008
1698
1674.574
7/15/2008
1927
1904.883
12/15/2008
1700
1695.041
7/16/2008
1930
1924.224
12/16/2008
1712
1699.719
7/17/2008
1918
1929.586
12/17/2008
1730
1710.316
7/18/2008
1905
1919.659
12/18/2008
1743
1727.494
7/21/2008
1900
1906.781
12/19/2008
1730
1741.206
7/22/2008
1925
1925
12/22/2008
1724
1731.802
7/23/2008
1895
1921.569
12/23/2008
1720
1724.829
7/24/2008
1872
1899.256
12/24/2008
1716
1720.552
7/25/2008
1884
1875.132
12/25/2008
1731
1716.552
7/28/2008
1890
1882.366
12/26/2008
1745
1745
7/29/2008
1892
1889.178
12/29/2008
1788
1743.08
Ngày
giá thực tế
giá dự báo
ngày
giá thực tế
giá dự báo
7/30/2008
1873
1891.726
12/30/2008
1783
1782.226
7/31/2008
1860
1875.605
12/31/2008
1775
1783.671
8/1/2008
1857
1861.756
1/1/2009
1775
1776.071
8/4/2008
1859
1857.404
1/2/2009
1782
1775
8/5/2008
1825
1858.731
1/5/2009
1788
1781.063
8/6/2008
1788
1788
1/6/2009
1775
1787.198
8/7/2008
1794
1792.643
1/7/2009
1777
1776.742
8/11/2008
1766
1767.775
1/8/2009
1772
1776.732
8/12/2008
1676
1765.747
1/9/2009
1775
1772.67
8/13/2008
1705
1687.507
1/12/2009
1775
1774.598
8/14/2008
1735
1701.001
1/13/2009
1745
1775
8/15/2008
1705
1731.051
1/14/2009
1750
1749.023
8/18/2008
1710
1709.097
1/15/2009
1735
1749.329
8/19/2008
1710
1709.316
1/16/2009
1750
1737.018
8/20/2008
1727
1710
1/19/2009
1757
1747.969
8/21/2008
1726
1724.676
1/20/2009
1751
1756.056
8/22/2008
1726.137
1751
1/21/2009
1772
1751.81
8/25/2008
1729
1747.582
1/22/2009
1770
1769.154
8/26/2008
1728
1732.072
1/23/2009
1773
1770.271
8/27/2008
1732
1728.139
1/26/2009
8/28/2008
1738
1731.444
1/27/2009
8/29/2008
1739
1737.166
1/28/2009
9/1/2008
1736
1738.861
1/29/2009
9/2/2008
1705
1736.417
1/30/2009
9/3/2008
1703
1709.287
2/2/2009
1850
1772.593
9/4/2008
1704
1703.274
2/3/2009
1842
1839.64
9/5/2008
1699
1703.863
2/4/2009
1842
1843.07
Ngày
giá thực tế
giá dự báo
ngày
giá thực tế
giá dự báo
9/8/2008
1708
1699.686
2/5/2009
1850
1842
9/9/2008
1696
1706.764
2/6/2009
1873
1848.93
9/10/2008
1678
1697.656
2/9/2009
1867
1869.944
9/11/2008
1680.458
1664
2/10/2009
1861
1867.799
9/12/2008
1657
1665.886
2/11/2009
1875
1861.798
9/15/2008
1695
1657.938
2/12/2009
1918
1873.133
9/16/2008
1677
1689.85
2/13/2009
1914
1912.383
9/17/2008
1681
1679.493
2/16/2009
1900
1914.521
9/18/2008
1770
1680.445
2/17/2009
1913
1901.821
9/19/2008
1760
1757.852
2/18/2009
1940
1911.3
9/22/2008
1767
1761.354
2/19/2009
1963
1936.513
9/23/2008
1805
1766.05
2/20/2009
1958
1960.099
9/24/2008
1805
1799.903
2/23/2009
1978
1958.632
9/25/2008
1707
1805
2/24/2009
1980
1975.465
9/26/2008
1793
1720.036
2/25/2009
1967
1979.747
9/29/2008
1780
1778.213
2/26/2009
1957
1968.644
9/30/2008
1812
1782.225
2/27/2009
1950
1958.258
10/1/2008
1786
1806.459
3/2/2009
1958
1950.878
10/2/2008
1790.591
1780
3/3/2009
1947
1956.995
10/3/2008
1740
1781.051
3/4/2009
1916
1948.386
10/6/2008
1732
1746.955
3/5/2009
1915
1919.86
10/7/2008
1757
1733.366
3/6/2009
1947
1915.124
10/8/2008
1777
1752.706
3/9/2009
1957
1943.032
10/9/2008
1795
1773.627
3/10/2009
1933
1955.779
10/10/2008
1800
1792.004
3/11/2009
1903
1935.954
10/13/2008
1702
1799.171
3/12/2009
1930
1906.593
10/14/2008
1704
1718.485
3/13/2009
1943
1926.687
Ngày
giá thực tế
giá dự báo
ngày
giá thực tế
giá dự báo
10/15/2008
1680
1703.677
3/16/2009
1945
1941.429
10/16/2008
1642
1683.877
3/17/2009
1944
1944.759
10/17/2008
1645
1647.953
3/18/2009
1937
1944.121
10/20/2008
1702
1644.53
3/19/2009
1948
1937.845
10/21/2008
1704
1693.07
3/20/2009
1985
1946.669
10/22/2008
1680
1703.695
3/23/2009
1985
1980.589
10/23/2008
1642
1683.662
3/24/2009
1998
1985
10/24/2008
1645
1647.619
3/25/2009
1988
1996.459
10/27/2008
1670
1644.558
3/26/2009
1995
1989.19
10/28/2008
1658
1666.324
3/27/2009
1995
1994.165
10/29/2008
1675
1659.776
3/30/2009
1989
1995
10/30/2008
1688
1672.469
3/31/2009
1983
1989.715
Ta đưa ra quyết định mua bán dựa vào kết quả dự báo này, ta đưa ra quyết định mua nếu dự báo giá tăng và đưa ra quyết định bán nếu dự báo giá giảm. Ta có bảng kết quả:
Bảng 3.7: C ác quyết định mua bán dựa vào mô hình dự báo giá
vàng trog dài hạn
mua
giá thực tế
dự báo
bán
giá thực tế
dự báo
lãi
6/3/2008
1827
1812.312
6/2/2008
1817
1789.212
-10
6/6/2008
1840
1828.706
6/5/2008
1830
1821.861
-10
6/13/2008
1839
1835.001
6/11/2008
1823
1839.716
-16
6/19/2008
1859.151
1892
6/17/2008
1854
1839.858
-5.151
6/24/2008
1858
1868.992
6/23/2008
1868
1868
10
6/27/2008
1880
1868.569
6/26/2008
1868
1870.01
-12
7/2/2008
1895
1886.993
6/30/2008
1893
1878.288
-2
mua
giá thực tế
dự báo
bán
giá thực tế
dự báo
lãi
7/4/2008
1888
1893.285
7/3/2008
1893
1893.719
5
7/10/2008
1884
1873.421
7/9/2008
1872
1881.716
-12
7/18/2008
1905
1919.659
7/15/2008
1927
1904.883
22
7/24/2008
1872
1899.256
7/23/2008
1895
1921.569
23
7/31/2008
1860
1875.605
7/28/2008
1890
1882.366
30
8/7/2008
1794
1792.643
8/5/2008
1825
1858.731
31
8/13/2008
1705
1687.507
8/11/2008
1766
1767.775
61
8/18/2008
1710
1709.097
8/14/2008
1735
1701.001
25
8/22/2008
1726.137
1751
8/19/2008
1710
1709.316
-16.137
9/2/2008
1705
1736.417
8/28/2008
1738
1731.444
33
9/8/2008
1708
1699.686
9/5/2008
1699
1703.863
-9
9/10/2008
1678
1697.656
9/9/2008
1696
1706.764
18
9/15/2008
1695
1657.938
9/11/2008
1680.458
1664
-14.542
9/17/2008
1681
1679.493
9/16/2008
1677
1689.85
-4
9/22/2008
1767
1761.354
9/18/2008
1770
1680.445
3
9/26/2008
1793
1720.036
9/23/2008
1805
1766.05
12
9/30/2008
1812
1782.225
9/29/2008
1780
1778.213
-32
10/6/2008
1732
1746.955
10/1/2008
1786
1806.459
54
10/14/2008
1704
1718.485
10/8/2008
1777
1752.706
73
10/16/2008
1642
1683.877
10/15/2008
1680
1703.677
38
10/23/2008
1642
1683.662
10/20/2008
1702
1644.53
60
10/28/2008
1658
1666.324
10/27/2008
1670
1644.558
12
10/30/2008
1688
1672.469
10/29/2008
1675
1659.776
-13
11/4/2008
1658
1660.74
11/3/2008
1660
1668.425
2
11/7/2008
1658
1659.784
11/6/2008
1658
1668.223
0
11/13/2008
1642
1655.743
11/11/2008
1662.257
1660
20.257
11/19/2008
1645
1648.296
11/18/2008
1648
1648.815
3
11/27/2008
1692
1695.286
11/24/2008
1676
1639.704
-16
mua
giá thực tế
dự báo
bán
giá thực tế
dự báo
lãi
12/3/2008
1663
1666.438
12/1/2008
1693
1692.857
30
12/5/2008
1657
1661.285
12/4/2008
1661
1662.857
4
12/11/2008
1677
1660.143
12/9/2008
1661
1658.715
-16
12/22/2008
1724
1731.802
12/12/2008
1698
1674.574
-26
12/31/2008
1775
1783.671
12/29/2008
1788
1743.08
13
1/7/2009
1777
1776.742
1/5/2009
1788
1781.063
11
1/9/2009
1775
1772.67
1/8/2009
1772
1776.732
-3
1/14/2009
1750
1749.023
1/12/2009
1775
1774.598
25
1/21/2009
1772
1751.81
1/15/2009
1735
1749.329
-37
1/21/2009
1772
1751.81
1/19/2009
1757
1747.969
-15
1/23/2009
1773
1770.271
1/22/2009
1770
1769.154
-3
2/10/2009
1861
1867.799
2/6/2009
1873
1848.93
12
2/16/2009
1900
1914.521
2/12/2009
1918
1873.133
18
2/23/2009
1978
1958.632
2/18/2009
1940
1911.3
-38
2/26/2009
1957
1968.644
2/24/2009
1980
1975.465
23
3/4/2009
1916
1948.386
3/3/2009
1947
1956.995
31
3/11/2009
1903
1935.954
3/9/2009
1957
1943.032
54
3/18/2009
1937
1944.121
3/13/2009
1943
1926.687
6
3/26/2009
1995
1989.19
3/20/2009
1985
1946.669
-10
3/31/2009
1983
1989.715
3/27/2009
1995
1994.165
12
Tổng lãi
454.427
Lợi suất
25.00974
Như vậy nếu sử dụng phương pháp này ta thu được mức lợi suất trong 9 tháng là 25%, đây là một mức lợi suất khá cao.
3.2.2 Mô hình phân tích kỹ thuật
Cũng tương tự như trên nhưng chúng ta áp dụng mô hình phân tích kỹ thuật để đưa ra các quyết định giao dịch từ 2/06/08 đến 31/03/09. Ta có bảng:
Bảng 3.8: Kết quả giao dịch vàng dựa vào mô hình phân tích kỹ thuật trong dài hạn
Mua
giá
bán
giá
lãi
6/2/2008
1817
6/18/2008
1860
43
6/19/2008
1892
7/11/2008
1892
0
8/20/2008
1727
8/28/2008
1738
11
9/10/2008
1678
10/1/2008
1786
108
10/21/2008
1702
11/17/2008
1650
-52
11/13/2008
1642
11/26/2008
1695
53
12/11/2008
1695
12/30/2008
1783
88
2/3/2009
1842
3/3/2009
1947
105
3/13/2009
1943
3/23/2009
1985
42
3/24/2009
1998
3/31/2009
1983
-15
Mức lãi
383
Lãi suất
21.079
Như vậy dựa vào mô hình phân tích kỹ thuật ta thực hiện giao dịch trong 9 tháng ta thu được mức lợi suất là 21%. So với việc giao dịch dựa vào mô hình kinh tế lượng thì mức lợi suất này là thấp hơn.
3.3 Nhận xét từ hai phương pháp trong giao dịch vàng
Ta nhận thấy trong ngắn hạn thì hiệu quả của hai phương pháp này là không chênh lệch nhiều (trong hai tháng 2 và tháng 3, nếu sử dụng mô hình kinh tế lượng thì lợi suất thu được là 4.37%, còn đối với mô hình phân tích kỹ thuật thì lợi suất thu được là 5.59%). Ngoài ra ta còn thấy nếu sử dụng mô hình phân tích kỹ thuật với chỉ báo Bollinger và các chỉ báo hỗ trợ như trên trình bày thì sẽ cho ít tín hiệu hơn so với việc sử dụng mô hình kinh tế lượng. Điều này càng thể hiện rõ hơn khi ta sử dụng cả hai phương pháp này trong dài hạn. Cụ thể ta sử dụng hai phương pháp này để thực hiện giao dịch từ đầu tháng 6 năm 2008 đến cuối tháng 3 năm 2009 thì ta thu được hiệu quả từ hai phương pháp là có sự khác biệt . Nếu sử dụng mô hình kinh tế lượng ta thu được lợi suất là 25%, trong khi đó nếu sử dụng mô hình phân tích kỹ thuật ta thu được lợi suất là 21% Như vậy nếu trong đầu tư dài hạn thì ta nên sử dụng mô hình kinh tế lượng, vì nó mang tính chất ổn định.
Qua việc sử dụng hai phương pháp trên trong giao dịch vàng ở Việt Nam, ta nhận thấy hai phương pháp này đều cho mức lãi suất khá cao. Mỗi phương pháp đòi hỏi người sử dụng đều phải có những kinh nghiệm nhất định. Đối với phương pháp sử dụng mô hình kinh tế lượng thì yêu cầu người sử dụng phải có kinh nghiêm trong việc lựa chọn mô hình. Còn đối với phương pháp phân tích kỹ thuật thì yêu cầu người sử dụng phải biết sử dụng các chỉ báo một cách linh hoạt, sao cho phù hợp với từng giai đoạn biến động của thị trường. Cả hai phương pháp này đều cho thấy nếu nhà đầu tư càng có hiểu biết, kinh nghiệm càng nhiều thì lợi suất thu được càng lớn.
KẾT LUẬN
Bài viết này đã trình bày về hai phương pháp sử dụng kinh tế lượng và phương pháp phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng. Tuy nhiên phương pháp phân tích kỹ thuật mà em đưa ra ở đây mới chỉ giới hạn bởi 4 chỉ báo: đường trung bình trượt, Bollinger band, RSI, Fibonacci là 4 chỉ báo trong số rất nhiều chỉ báo phân tích kỹ thuật được đưa ra.Tuy nhiên việc áp dụng bốn chỉ báo này trong giao dịch vàng cũng đã thể hiện cho kết quả tương đối tốt so vơi phương pháp sử dụng phương pháp kinh tế lượng. Phân tích kỹ thuật càng ngày càng được ưa chuộng vì những ưu điểm của nó đã được nêu trên. Tuy nhiên mỗi nhà đầu tư với mục đích đầu tư dài hạn hay ngắn hạn, tuỳ từng kinh nghiệm hiểu biết sẽ đưa ra các quyết định khác nhau.
Qua thời gian nghiên cứu đề tài đã giúp em hiểu sâu hơn về ứng dụng thực tế của phương pháp kinh tế lượng và hiểu sâu hơn về phương pháp phân tích kỹ thuật trong giao dịch chứng khoán cũng như giao dịch vàng. Tuy nhiên, do kiến thức còn hạn hẹp nên cả hai mô hình em đưa ra chắc chắn còn có nhiều thiếu sót. Vì vậy, em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô giáo cùng các bạn để hoàn thiện hơn nữa chuyên đề này.
Em xin chân thành cảm ơn!
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.Nguyễn Quang Dong (2007), Giáo trình kinh tế lượng nâng cao, Nxb Khoa học kỹ thuật, Hà Nội
2.Phan Thị Bích Nguyệt, Lê Đạt Chí, Phân tích kỹ thuật (2007), Nxb Lao động
3.Trang Web: www.sirifin.vn
4.Trang Web : www.atpvietnam.com
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ
Bảng 2.1: Mô tả quá trình giá vàng theo thời gian 13
Bảng 2.2: Lược đồ tương quan của chuỗi sai phân bậc 1 của giá vàng từ 27/08/07 đến 31/03/09 21
Bảng 2.3: Bảng kiểm đ ịnh tra tính dừng của chuỗi giá vàng 23
Bảng 2.4: B ảng kiểm tra tính dừng của chuỗi sai phân bậc một 24
của giá vàng 24
Bảng 2.5: Lược đồ tương quan của chuỗi sai phân bậc 1 của chuỗi giá vàng 27
Hình 2.1: Đồ thị dạng đường của chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 33
Hình 2.2 :Đồ thị chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 33
Hình 2.3: Chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 34
Hình 2.4:Đường MA 50 ngày vẽ cho giá vàng Việt Nam từ 28/7/07 đến 31//03/09. 39
Hình 2.5: Đường MA 20 ngày cũng cùng một bộ số liệu là giá vàng Việt nam từ 27/8/07 đến 31/03/09 40
Hình 2.6: Hai đường MA 20 ngày và đường MA 50 ngày vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 41
Hình 2.7 : Dải Bollinger được vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 42
Hình 2.8: Dải Bollinger được vẽ cho công ty cô phần vận tải Hà Tiên – HTV với SMA 20 và D=2 46
Hình 2.9: RSI vẽ cho chỉ số Down Jones Comp Average đến 3/2007 48
Hình 2.10: Mô tả đường chống đỡ và đường kháng cự 51
Hình 2.11: Mô tả đường kháng cự và đường chống đỡ 52
Hình 2.12: Đường FA vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 53
Hình 2.13: Đường FF vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 54
Hình 2.14: Đường FR vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 55
Hình 2.15: Đường FT vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam 56
Hình 3.1: Đồ thị giá vàng Việt Nam 57
Bảng 3.1: Bảng kết quả của mô hình dự báo 58
Bảng 3.2: Lược đồ tương quan của phần dư thu được từ mô hình dự báo 59
Bảng 3.3: Bảng số liệu thực tế và số liệu dự báo sau dựa vào mô hình kinh tế lượng trong ngắn hạn 60
Bảng 3.4: Kết quả giao dịch dựa vào mô hình kinh tế lượng trong 62
ngắn h ạn 62
Hình 3.2: Giá vàng Việt Nam và các chỉ báo BB, FT, RSI 63
Bảng 3.5: Kết quả của giao dịch vàng dựa trên các chỉ báo phân tích kỹ thuật trong ngắn h ạn 64
Bảng 3.6: Kết quả dự báo đến ngày 31/03/09 dựa vào mô hình kinh tế l ượng 65
Bảng 3.7: C ác quyết định mua bán dựa vào mô hình dự báo giá 69
vàng trog dài hạn 69
Bảng 3.8: Kết quả giao dịch vàng dựa vào mô hình kinh tế lượng trong dài hạn 72
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
MA : đường trung bình trượt
SMA : Đường trung bình trượt giản đơn
BB : Bollinger band
RSI : Chỉ số cường độ tương đối
FA : Fibonacci Arc
FF : Fibonacci Fan
FR : Fibonacci Retracement
FT : Fibonacci Time Zone
PHỤ LỤC
Mô hình kinh tế lượng dung dữ liệu đến ngày 2/06/2009 dự báo cho các ngày tiếp sau:
Mô hình kinh tế lượng dung dữ liệu đến ngày 5/30/2008 dự báo cho các thời kỳ tiếp theo:
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- Mô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng ở Việt Nam.doc