Đề tài Mô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng ở Việt Nam

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

doc83 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 3165 | Lượt tải: 2download
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:

  • docMô hình kinh tế lượng và mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng ở Việt Nam.doc