Phân tích kỹ thuật là gì? Đây là một thuật ngữ khá quen thuộc trong đầu tư tài chính, là một phương pháp phân tích chứng khoán. Phân tích kỹ thuật sẽ dựa vào việc nghiên cứu các dữ liệu thị trường về giá cả và khối lượng để đưa ra dự báo hướng của giá. Ngay sau đây, Exness sẽ mang đến cho bạn tất cả các thông tin liên quan đến phân tích kỹ thuật, các đặc điểm, nguyên lý, các khái niệm liên quan,… để bạn có cái nhìn tổng quan về phương pháp này nhé.
Lịch sử phương pháp phân tích kỹ thuật
Thế kỷ 17
Phân tích kỹ thuật được xây dựng dựa trên những nguyên tắc xuất phát từ hàng trăm năm dữ liệu trên thị trường tài chính. Vào thế kỷ 17, Joseph de la Vega đã lập bảng miêu tả một số khía cạnh của phân tích kỹ thuật của thị trường Hà Lan.
Tuy nhiên, gần đây, theo một số di tích cổ được khai quật tại New Zealand, người ta cho rằng người Maori đã phát minh ra phân tích kỹ thuật trước đây 300-500 năm. Họ là những cư dân bản xứ của New Zealand, chính vì thế phương pháp phân tích MACD được coi là tên viết tắt của Maori Analysis Chart Design.
Thế kỷ 18
Tại Châu Á, phân tích kỹ thuật được cho là phát triển vào đầu thế kỷ 18 bởi Homma Hunehisa. Sau đó, phân tích kỹ thuật biến hóa thành kỹ thuật nến và trở thành công cụ lập biểu đồ phân tích kỹ thuật ở thời điểm hiện tại. Trong những năm 1920, 1930, Richard W. Schabacker đã tiếp nối công việc của William Peter Hamilton và Charles Down.
Từ những cuốn sách “Lý thuyết và thực tiễn thị trường chứng khoán” và “Phân tích thị trường kỹ thuật”, ông đã cho xuất bản những cuốn sách của chính mình. Đến năm 1948, cuốn sách “Phân tích kỹ thuật các xu hướng cổ phiếu” được Robert D. Edwards và John Magee xuất bản.
Cuốn sách này có ảnh hưởng rộng khắp và được coi là công trình phổ biến sâu rộng nhất trong lĩnh vực phân tích kỹ thuật. Nội dung của nó chủ yếu hướng tới phân tích xu hướng cũng như các hình mẫu biểu đồ mà ngày nay vẫn còn sử dụng.
Ban đầu, phân tích kỹ thuật gần như hiển nhiên chỉ là phân tích các biểu đồ do phân tích thống kê không thể thực hiện được bởi không có sẵn sức mạnh xử lý của máy tính. Do đó, cha đẻ của hình thức phân tích biểu đồ điểm và số được xem là Charles Dow.
Thế kỷ 20 đến nay
Lý thuyết Dow được xác lập dựa trên tập hợp các bài viết của người đồng sáng lập Dow John, đồng thời là biên tập viên – Charles Dow. Lý thuyết này có cảm hứng từ việc phát triển và sử dụng phân tích kỹ thuật hiện đại từ cuối thế kỷ 19.
Những năm đầu thế kỷ 20, phân kỹ thuật phân tích còn được tiên phong bởi một số cái tên khác như Richard Wyckoff, Ralph Nelson Elliott, William Delbert Gann cùng nhiều người khác. Họ đã phát triển nhiều công cụ phân tích kỹ thuật cùng với lý thuyết. Trong những thập kỷ gần đây, các công cụ phân tích kỹ thuật ngày càng được phát triển, mở rộng dưới sự hỗ trợ của máy tính và các phần mềm với các thiết kế chuyên biệt.
Mô tả tổng quát về phân tích kỹ thuật
Công cụ biểu đồ
Các nhà phân tích cơ bản sẽ tiến hành kiểm tra sản phẩm mới, thu nhập, cổ tức, các nghiên cứu mới và một số yếu tố khác. Có rất nhiều phương pháp, kỹ thuật và công cụ được các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng, trong đó phổ biến hơn cả là sử dụng các biểu đồ. Khi sử dụng biểu đồ, các mẫu hình giá và các xu hướng thị trường tài chính thường được các nhà phân tích kỹ thuật tìm kiếm và nỗ lực khai thác những mẫu hình đó.
Các biểu đồ sẽ được các nhà phân tích kỹ thuật áp dụng để tìm kiếm các mẫu hình biểu đồ giá cả nguyên mẫu, ví dụ như các mô hình đảo ngược như đỉnh/ đáy kép hay đầu và vai. Ngoài ra, biểu đồ còn được sử dụng trong việc nghiên cứu các đường trung bình động, các chỉ báo kỹ thuật và tìm kiếm các hình thức như các kênh, các ngưỡng kháng cự, hỗ trợ và nhiều mẫu hình mơ hồ như cờ hiệu, cờ hay các mẫu hình ngày cân bằng, cốc và quai,…
Một vài chỉ báo khác
Các loại chỉ báo được các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng cũng khá đa dạng. Một vài chỉ báo trong đó gồm có các biến đổi toán học của giá cả, gồm có dữ liệu tăng giảm, khối lượng lên xuống và một vài yếu tố đầu vào. Các yếu tố này sẽ giúp các nhà phân tích đánh giá xem một loại tài sản có đang trong xu hướng hay không và nếu có thì nó sẽ có khả năng hướng về sự tiếp diễn như thế nào. Các mối quan hệ giữa các chỉ báo thị trường với các mối quan hệ giữa các chỉ số giá và khối lượng cũng được các nhà phân tích tìm kiếm.
Ví như chỉ báo MACD và RSI. Các hướng nghiên cứu khác nhau gồm nhiều mối quan hệ giữa tỷ lệ đặt/gọi với giá và các thay đổi trong các Quyền chọn (biến động mặc nhiên). Các chỉ báo cảm tính như tỷ suất bán khống, tỷ lệ Đặt/gọi, biến động mặc nhiên, tỷ lệ bò/gấu,… cũng khá quan trọng.
Các kỹ thuật được sử dụng phổ biến
Trong phân tích kỹ thuật, có khá nhiều kỹ thuật. Một số phân tích kỹ thuật như lý thuyết sóng Elliot, biểu đồ nến hay lý thuyết Dow khi sử dụng có thể bỏ qua các phương pháp tiếp cận khác. Tuy nhiên nhiều tín đồ của các kỹ thuật lại lựa chọn kết hợp chúng với nhau.
Một số nhà phân tích kỹ thuật đã quyết định những mẫu hình mà các công cụ nhất định phản ánh tại một thời điểm nào đó cùng những diễn giải mẫu hình đó bằng cách sử dụng đánh giá chủ quan. Một số người lại nhận dạng và diễn giải mẫu hình với cách tiếp cận hệ thống hoặc sử dụng máy móc hoàn toàn.
Nếu như phân tích cơ bản là nghiên cứu các yếu tố kinh tế tác động đến cách thức các nhà đầu tư đánh giá về thị trường tài chính thì phân tích kỹ thuật lại hoàn toàn trái ngược. Phân tích kỹ thuật quan điểm rằng tất cả các xu hướng đều được phản ánh bởi giá trước khi các nhà đầu tư nhận thức về chúng.
Vì thế, các chỉ báo kỹ thuật được thiết kế để khám phá những xu hướng này. Và lẽ đương nhiên là chúng cũng không thể hoàn hảo mà luôn tồn tại những hạn chế tương tự. Một số nhà giao dịch chỉ sử dụng phân tích cơ bản hoặc phân tích kỹ thuật, một số khác lại lựa chọn sử dụng cả hai loại trước khi đưa ra quyết định đầu tư.
Đặc điểm của phân tích kỹ thuật Forex
Đặc điểm cơ bản của phân tích kỹ thuật
Vậy các đặc điểm của phân tích kỹ thuật là gì ? Phân tích kỹ thuật sẽ dựa trên các biến đổi giá cả và khối lượng để sử dụng các quy tắc trao đổi và các mô hình. Ví dụ như đường trung bình động, chỉ số sức mạnh tương đối, mối tương quan giá cả liên thị trường hay nội thị trường, hồi quy, chu kỳ thị trường chứng khoán, chu kỳ kinh doanh. Hoặc cũng có thể dựa vào việc thông qua sự công nhận của các mẫu hình biểu đồ.
Đối lập với cách tiếp cận phân tích cơ bản, đối với phân tích cổ phiếu và chứng khoán, phân tích kỹ thuật sẽ có những cách thức của riêng nó. Nếu như phân tích cơ bản nhìn vào các sự kiện của hàng hóa, tiền tệ, công ty, thị trường thì phân tích kỹ thuật lại hướng đến phân tích khối lượng, giá cả, thông tin thị trường khác. Phần lớn các nhóm hoạt động trao đổi, các tổ chức tài chính hoặc các nhà môi giới thường đều có cả hai đội ngũ phụ trách hai phương pháp phân tích này.
Những nhận định về kết quả phân tích kỹ thuật
Các chuyên gia tài chính và các thương nhân là những đối tượng sử dụng phân tích kỹ thuật khá rộng rãi, đặc biệt là các thương nhân trong ngày, các thương nhân trên sàn và các nhà tạo lập thị trường. Tuy nhiên vào những năm 1960, 1970, chúng đã bị các học giả gạt bỏ rất nhiều.
Một báo cáo gần đây của Irwin và Park cho rằng 56 trên tổng số 95 nghiên cứu đã cho thấy kết quả của phân tích kỹ thuật là khá tích cực. Tuy nhiên kết xuất của nhiều kết quả trong đó là chưa rõ ràng bởi nó liên quan đến vấn đề can thiệp vào dữ liệu. Do đó nhiều học giả coi bằng chứng của hỗ trợ phân tích kỹ thuật là không thuyết phục và giả khoa học.
Nhà nghiên cứu Eugene Fama cho rằng bằng chứng của phân tích kỹ thuật chưa phù hợp với dạng yếu của giả thuyết thị trường hiệu quả và chúng còn khá thưa thớt. Tuy nhiên những đối tượng sử dụng lại cho rằng cơ hội mà phân tích kỹ thuật xác định cho các nhà giao dịch là khá tốt mặc dù nó không thể dự đoán được tương lai.
Trên thị trường ngoại hối – Forex Market
Trong các thị trường ngoại hối, phân tích kỹ thuật được sử dụng nhiều hơn phân tích cơ bản. Điều này không đồng nghĩa với việc thị trường ngoại hối thích hợp với phân tích kỹ thuật hơn mà là do hiệu quả của phân tích kỹ thuật tại thị trường này được đánh giá là khả quan hơn và phù hợp hơn so với các thị trường khác.
Trong giai đoạn trước năm 1987, một số nghiên cứu độc lập đã chỉ ra rằng tình trạng hoàn vốn có thể xảy ra do các quy tắc trao đổi kỹ thuật. Bản chất của vị trí bất thường trên thị trường ngoại hối là đối tượng mà hầu hết các công trình học tập đều tập trung vào. Sự bất thường này có thể xuất phát từ sự can thiệp của các ngân hàng trung ương và rõ ràng điều này sẽ không thể được dự đoán bởi các phân tích kỹ thuật.
Gần đây, nhiều nghiên cứu cho thấy cách tiếp cận tín hiệu tổ hợp – nghĩa là kết hợp các tín hiệu kinh doanh khác nhau có thể khiến xác suất gia tăng lợi nhuận tăng cao và sự phụ thuộc vào một quy tắc duy nhất cũng được giảm thiểu.
Các nguyên lý của phân tích kỹ thuật
Một nguyên tắc cơ bản trong phân tích kỹ thuật là các thông tin liên quan sẽ được phản ánh thông qua giá của thị trường. Chính vì vậy phân tích kỹ thuật sẽ căn cứ vào lịch sử của hình mẫu trao đổi chứng khoán thay vì các điều kiện bên ngoài như tin tức hay sự kiện kinh tế.
Vì thế, các nhà đầu tư thường có xu hướng chung đối với hành vi được mẫu hóa khiến cho hoạt động của giá có sự lặp lại. Cũng bởi vậy mà các xu hướng và điều kiện có thể định danh là đối tượng được phân tích kỹ thuật tập trung vào.
Mọi thứ đều được phản ánh qua hành động thị trường
Tiền đề của phân tích kỹ thuật là giá cả phản ánh tất cả các thông tin liên quan. Các nhà phân tích kỹ thuật cho rằng việc hiểu được suy nghĩ và cảm nhận của các nhà đầu tư về những thông tin được phản ánh đó là điều quan trọng nhất.
Giá cả di chuyển theo xu hướng thị trường
Các nhà phân tích kỹ thuật cũng nhận định rằng xu hướng của giá đi theo cách trực tiếp, nghĩa là kết hợp hoặc ngang (phẳng) hoặc đi lên, đi xuống. Lý thuyết Dow đã từng đưa ra định nghĩa cơ bản của một xu hướng ban đầu.
Một ví dụ về AOL từ tháng 11 năm 2001 đến tháng 8 năm 2002 liên quan đến xu hướng rõ ràng của chứng khoán. Các nhà phân tích kỹ thuật hoặc những người đi theo xu hướng ghi nhận sẽ tìm kiếm cơ hội giao dịch bán chứng khoán. Giá của AOL tiếp tục di chuyển xuống. Mỗi khi giá cổ phiếu tăng, người bán sẽ bán cổ phiếu bằng cách gia nhập thị trường.
Do đó, giá cả sẽ chuyển động “dích-dắc” và tạo nên các chuỗi thấp thấp hơn và cao thấp hơn, phản ánh việc cổ phiếu đang trong xu hướng giảm. Nói cách khác, cổ phiếu sẽ giảm xuống dưới giá thấp tương đối của nó trước đó mỗi lần nó di chuyển thấp hơn. Khi nó di chuyển cao hơn thì so với mức giá cao tương đối trước đó thì giá không thể đạt được đến mức đó.
Bạn cần lưu ý rằng cho đến tháng Tám, chuỗi các mức giá thấp hơn và các mức cao hơn đã không còn bắt đầu. Sau đó, AOL đã tạo một giá thấp nhưng giá này không xuyên qua bộ thấp tương đối của nó hồi đầu tháng. Trong cùng một tháng sau đó, cổ phiếu này làm một cao tương đối tương đương với cao tương đối gần nhất. Trong tình huống này, một nhà phân tích kỹ thuật đã nhận ra các chỉ báo đang phản ánh mạnh mẽ rằng xu hướng giá đang tạm dừng và có thể kết thúc bằng cách bán cổ phiếu tích cực tại thời điểm đó.
Xu hướng lặp lại lịch sử
Các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng hành vi của các nhà đầu tư trước đó sẽ được lặp lại. Những cảm xúc thị trường của một nhà phân tích kỹ thuật có thể không đúng nhưng nó có xuất hiện. Do hành vi được lặp lại thường xuyên nên các nhà phân tích kỹ thuật cho rằng có thể nhận biết và phát triển trên một biểu đồ các mẫu hình giá. Xác suất thành công trong việc chọn các trao đổi sẽ được nâng cao nếu các mẫu hình này được công nhận.
Hoạt động biểu đồ trong phân tích kỹ thuật là không giới hạn nhưng các xu hướng giá luôn được xem xét. Các cuộc điều tra tình cảm của các nhà đầu tư thường được các nhà phân tích theo dõi. Từ đó đánh giá được thái độ của họ cho dù thị trường đang là gấu hay bò. Các cuộc điều tra được sử dụng để xác định xu hướng thị trường sẽ đảo chiều hay tiếp tục. Khi kết quả điều tra là cực đoan thì có thể sẽ có một sự thay đổi.
Ngoài ra, các cuộc điều tra cũng phản ánh khả năng áp đảo. Ví dụ khi hầu hết nhà đầu tư đang “bò” thì một xu hướng tăng có thể đảo ngược. Hầu hết các nhà đầu tư “Bò” và đã đầu tư nhưng vẫn còn một vài người mua. Điều này khiến cho tiềm năng thuộc về người bán dù ở trong tâm lý “bò” và thị trường có thể mang xu hướng giảm hay một ví dụ trao đổi trái ngược.
Gần đây, Keith C.C. Chan, Lun Hu và Kim Man Lui đã đưa ra bằng chứng thống kê một dãy số các cổ phiếu chỉ số tổng hợp có mối liên hệ liên quan trong khi giữa một số cổ phiếu chỉ số tổng hợp khác lại không có. Họ cho rằng chỉ số tổng hợp Hang Seng là dễ hiểu hơn trong hành vi giá của các chứng khoán.
Công nghiệp phân tích kỹ thuật
Liên đoàn quốc tế các nhà phân tích kỹ thuật IFTA- liên đoàn của các tổ chức khu vực và quốc gia là đại diện cho ngành công nghiệp này. Tại Hoa Kỳ, Hiệp hội các nhà phân tích kỹ thuật thị trường MTA và Hiệp hội các nhà phân tích chứng khoán kỹ thuật của San Francisco TSAASF là đại diện cho ngành.
Tại Canada, tổ chức đại diện lại là Hội các nhà phân tích kỹ thuật Canada, tại Anh là Hội các nhà phân tích kỹ thuật STA, tại Úc là Hiệp hội các nhà phân tích kỹ thuật ATAA và tổ chức các nhà phân tích kỹ thuật chuyên nghiệp Australia.
Các hiệp hội này đã làm việc và tạo ra khối kiến thức miêu tả lĩnh vực của mình. Khối kiến thức đó chính là cách để xác định cách thức và nguyên nhân hoạt động của phân tích kỹ thuật. Các cơ quan quản lý, giới học thuật sẽ sử dụng chứng để nghiên cứu thích hợp và các tiêu chuẩn cho lĩnh vực. MTA đã cho xuất bản khối kiến thức và kỳ thi sát hạch Kỹ thuật viên thị trường được công nhận cũng lấy đó làm cấu trúc thi.
Hoạt động trao đổi mang tính hệ thống
Hệ thống mạng thần kinh
Lịch sử ra đời
Các loại kỹ thuật sử dụng thực tế xuất hiện từ đầu những năm 1990. Các mạng thần kinh nhân tạo ANN nhanh chóng trở nên phổ biến. Chúng lấy cảm hứng làm việc từ các mạng thần kinh sinh học và là hệ thống phần mềm thích ứng trí tuệ nhân tạo. Chúng có thể học hỏi để phát hiện được các mẫu hình trong dữ liệu phức tạp. Trong toán học, chúng là thuật ngữ chỉ các bộ xấp xỉ hàm phổ quát, có nghĩa là cung cấp cấu hình chính xác và các dữ liệu đúng, nắm bắt và mô hình hóa những quan hệ đầu ra và đầu vào. Điều này giúp loại bỏ sự cần thiết của việc giải thích các biểu đồ, các chuỗi quy tắc để tạo nên tín hiệu ra vào. Ngoài ra, chúng còn là một cầu nối với phân tích cơ bản bởi các biến của phương pháp phân tích này có thể sử dụng làm dữ liệu đầu vào.
Đặc điểm cơ bản
Về cơ bản, ANN là các mô hình thống kê phi tuyến tính. Do đó các mặt toán học và thực nghiệm của nó đều được kiểm nghiệm về độ chính xác và khả năng dự đoán. Trong nhiều nghiên cứu, các tác giả cho rằng các tín hiệu trao đổi và các đầu vào kỹ thuật đã được mạng thần kinh tạo ra. So với các chiến lược mua và giữ hay các phân tích kỹ thuật tuyến tính truyền thống thì điều này cơ bản sẽ tốt hơn đáng kể.
Bản chất của toán học tiên tiến trong hệ thống thích nghi là giữ các mạng thần kinh cho phân tích tài chính trong giới nghiên cứu học thuật là chủ yếu. Trong những năm gần đây, người dùng dễ dàng tiếp cận với công nghệ này hơn nhờ nhiều phần mềm thân thiện. Tuy nhiên vấn đề nằm ở việc ứng dụng quy mô lớn và làm cấu trúc liên kết mạng thần kinh phù hợp với thị trường được nghiên cứu.
Thử nghiệm ngược
Sau khi một chiến lược được thử nghiệm trên dữ liệu lịch sử thì trao đổi có hệ thống thường được áp dụng và được gọi là backtesting – thử nghiệm ngược. Chúng thường được sử dụng cho các chỉ số kỹ thuật nhưng cũng có thể vận dụng cho các chiến lược đầu tư như phân tích cơ bản. Thử nghiệm ngược truyền thống thường được thực hiện thủ công trên các cổ phiếu được lựa chọn và điều đó sẽ thiên về kiến thức trong chọn lựa cổ phiếu. Khi máy tính ra đời, trong nhiều thập kỷ dữ liệu lịch sử, thử nghiệm ngược đã được thực hiện trong một thời gian ngắn.
Nhược điểm của việc sử dụng máy tính chính là các thuật toán sẽ có thể bị giới hạn. Một số chiến lược trao đổi sẽ không phù hợp với máy tính mà chỉ dựa vào diễn giải của con người. Các thử nghiệm ngược tự động chỉ có thể được lập trình trên máy tính với các chỉ báo kỹ thuật.
Sử dụng các phương pháp dự báo thị trường khác
Theo John Murphy, giá, hợp đồng mở và khối lượng là những nguồn thông tin sẵn có cho các nhà kỹ thuật. Các dữ liệu khác được coi là thứ yếu, ví như phân tích cảm tính hay các chỉ báo khác.
Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích kỹ thuật đã kết hợp với các phương pháp dự báo thị trường khác. John Bollinger là người đã ủng hộ cách thức này. Ông chính là người đặt ra thuật ngữ “phân tích hợp lý” cho đường giao nhau của phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật năm 1980. Các cách tiếp cận có thể kể đến để cải thiện hiệu suất quản lý danh mục đầu tư như che phủ phân tích cơ bản bằng phân tích kỹ thuật hay phân tích hợp nhất.
Kinh tế học và phân tích định lượng cũng được sử dụng trong phân tích kỹ thuật. Ví dụ các mối quan hệ thị trường có thể được mạng thần kinh xác định. Nhiều nhà đầu tư kết hợp phân tích kỹ thuật với chiêm tinh học. Năm 1998, giải thưởng Dow của Hiệp hội các nhà kỹ thuật thị trường đã thuộc về bài viết “Hoảng loạn mùa thu và Hiện tượng lịch” của Chris Carolan. Bài viết trình bày các chu kỳ trăng có thể kết hợp với phân tích kỹ thuật. Hiện tượng lịch thường được cho là do nghiệp vụ liên quan đến thuế và kế toán gây ra, ví như hiệu ứng tháng Một trong chứng khoán và không liên quan đến chiêm tinh học tài chính.
Các nhà phân tích cũng vận dụng các cuộc thăm dò nhà đầu tư và bản tin hay các chỉ báo cảm tính trong bìa tạp chí.
Bằng chứng thực nghiệm
Những tranh cãi về hoạt động phân tích kỹ thuật
Sự hoạt động của phân tích kỹ thuật gây ra khá nhiều tranh cãi. Có khá nhiều các phương pháp khác nhau và cùng một dữ liệu, có thể có nhiều dự đoán trái ngược. Nhiều nhà đầu tư cho rằng sức mạnh dự đoán của nó là khá ít dù họ trải nghiệm hoàn vốn tích cực. 56 trên 95 nghiên cứu đưa ra kết luận về kết quả tích cực của phân tích kỹ thuật dù thiên vị rình mò dữ liệu và các vấn đề gây khó khăn trong phân tích. Sử dụng mạng thần kinh dự đoán phi tuyến tạo nên các kết quả có ý nghĩa thống kê. Cục Dự trữ Liên bang đã có bài báo liên quan đến các mức kháng cự hỗ trợ tỷ giá hối đoái ngắn hạn. Chúng “cung cấp bằng chứng rõ ràng rằng các mức này giúp dự đoán các gián đoạn xu hướng trong ngày,” dù đã đạt mức “tìm thấy thay đổi theo tỷ giá hối đoái và được kiểm tra ngặt nghèo” về “sức mạnh tiên đoán”.
Thị trường Trung Quốc cho thấy hiệu quả của các chiến lược trao đổi kỹ thuật. Một nghiên cứu cho rằng “Cuối cùng, chúng ta thấy hoàn vốn tích cực đáng kể đối với các trao đổi mua được tạo ra bởi các phiên bản trái ngược của quy luật cắt chéo trung bình động, quy tắc bùng nổ kênh, và quy tắc trao đổi dải Bollinger, sau khi hạch toán chi phí giao dịch 0,50 phần trăm.”
Các nghiên cứu thử nghiệm
Năm 1992, Brock et al đã nghiên cứu việc tìm hỗ trợ đối với quy tắc trao đổi kỹ thuật. Năm 1999, điều này cũng được thử nghiệm với can thiệp dữ liệu và nhiều vấn đề khác. Đối với việc can thiệp dữ liệu thì Brock et al. lấy mẫu đã đủ mạnh.
Sau đó, các nhà kinh tế trường phát Amsterdam Gerwin Griffioen đã nghiên cứu và nhận định: “đối với các chỉ số thị trường chứng khoán Mỹ, Nhật Bản và Tây Âu hầu hết các thủ tục dự báo không-theo-mẫu đệ quy không cho thấy khả năng có lợi nhuận, sau khi thực hiện các chi phí giao dịch ít.
Hơn nữa, đối với chi phí giao dịch đủ cao nó được tìm thấy, bằng cách ước tính các CAPM, mà trao đổi kỹ thuật cho thấy không có sức mạnh dự báo không-theo-mẫu được điều chỉnh rủi ro có ý nghĩa thống kê đối với gần như tất cả các chỉ số thị trường chứng khoán.” Chỉ có các chiến lược xung lượng mới áp dụng chi phí giao dịch. Năm 1996, các dữ liệu và nghiên cứu đã được đánh giá toàn diện và kết luận rằng ngay cả những giao dịch chi phí nhỏ cũng không có khả năng nắm bắt dư thừa từ các chiến lược đó.
Một vài nghiên cứu khác
Tạp chí Tài chính cũng đã từng công bố bài báo của giám đốc Phòng thí nghiệm tài chính của MIT – tiến sĩ Lo cùng với Giang Wang và Mamasky với nội dung rằng: “Phân tích kỹ thuật, còn được gọi là “lập biểu đồ,” đã là một phần của hoạt động tài chính trong nhiều thập kỷ, nhưng môn học này đã không nhận được cùng một mức độ giám sát và chấp nhận học thuật như các phương pháp tiếp cận truyền thống hơn chẳng hạn phân tích cơ bản.
Một trong những trở ngại chính là bản chất rất chủ quan của phân tích kỹ thuật – sự hiện diện của các hình dạng hình học trong các biểu đồ giá lịch sử thường là trong mắt của khán giả. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận có hệ thống và tự động tới việc nhận dạng mẫu kỹ thuật bằng cách sử dụng hồi quy hạt nhân phi tham số, và áp dụng phương pháp này cho một số lượng lớn chứng khoán Mỹ từ năm 1962 đến năm 1996 để đánh giá hiệu quả của phân tích kỹ thuật.
Bằng cách so sánh phân bố thực nghiệm vô điều kiện của hoàn vốn chứng khoán hàng ngày với phân phối có điều kiện – điều kiện trên các chỉ báo kỹ thuật cụ thể như đầu-và-vai hoặc đáy kép – chúng tôi thấy rằng qua 31 năm giai đoạn lấy mẫu, một số chỉ báo kỹ thuật cung cấp thông tin gia tăng và có thể có giá trị thực tế.”
Nghiên cứu của Lo
Tiến sĩ Lo cũng viết trong bài báo đó rằng “một số nghiên cứu học thuật cho thấy rằng … phân tích kỹ thuật cũng có thể là một phương tiện hiệu quả để trích xuất thông tin hữu ích từ giá cả thị trường.” Thiên vị dữ liệu quá khứ cũng được khắc phục bằng một số kỹ thuật như Hình học Drummond với việc dự phóng mức kháng cự, hỗ trợ từ nhiều khung thời gian vào tương lai ngắn hạn. Đồng thời kết hợp chúng với đổi trở lại những kỹ thuật ý nghĩa.
Giả thuyết hiệu quả thị trường
Giả thuyết
Giả thuyết hiệu quả thị trường EMH so với các nguyên lý cơ bản của phân tích kỹ thuật có sự mâu thuẫn. Nó cho rằng giá tương lai không thể dự đoán được bằng giá quá khứ để mang về lợi nhuận và phân tích kỹ thuật là không hiệu quả. Năm 1970, nhà kinh tế Eugene Farma đã đăng bài báo chuyên đề EMH tại “Journal of Finance” như sau: “Trong ngắn hạn, bằng chứng hỗ trợ của mô hình thị trường hiệu quả là rộng lớn, và (phần nào đó duy nhất trong kinh tế học) bằng chứng mâu thuẫn là thưa thớt.”
Thao tác của các nhà đầu tư
Các nhà phân tích cho rằng cách thị trường làm việc đã bị EMH bỏ qua. Nhiều nhà đầu tư dựa vào hồ sơ theo dõi và các thu thập trong quá khứ để đặt kỳ vọng của họ. Bởi những kỳ vọng của nhà đầu tư sẽ ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trong tương lai, vì thế các nhà kỹ thuật nhận định nó chỉ theo sau các giá trong quá khứ tác động đến giá trong tương lai.
Họ cũng chỉ nghiên cứu về lĩnh vực tài chính hành vi, nhất là những nhà đầu tư bị EMH loại ra. Các nhà phân tích kỹ thuật nhận định rằng giá cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi hành vi không hợp lý của con người và hành vi đó có thể dự đoán kết quả. David Aronson cho rằng lý thuyết tài chính hành vi và thực hành phân tích kỹ thuật có thể pha trộn.
Đó là xem xét các tác động của nhận thức, ưu tiên, cảm xúc và sự năng động của tài chính hành vi, hành vi nhóm cung cấp các giải thích về biến động thị trường dư thừa ngắn gọn cũng như các chiến lược thông tin cũ với hoàn vốn vượt qua thu được. Điều này cũng giải thích sự tồn tại của thị trường không hiệu quả sinh ra các chuyển động giá có tính hệ thống để các phương pháp phân tích kỹ thuật làm việc khách quan.
Nhận định của những người tham gia
Trong khi những người ủng hộ EMH nhận định rằng những cá nhân tham gia thị trường không phải hành động lúc nào cũng đúng, các quyết định sẽ tự cân bằng lẫn nhau mang đến một kết quả hợp lý. Ví như người mua cổ phiếu và mời thầu giá cao thường đối lập với những người bán cổ phiếu và giữ giá ở trạng thái cân bằng. Như thế, giá phản ánh đầy đủ các thông tin vì những người tham gia thị trường đều tham gia với kiến thức cá nhân của mình nhưng chúng có thể thiếu sót.
Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên
Nguồn gốc giả thuyết
Giả thuyết này được cho là có nguồn gốc từ giả thuyết thị trường hiệu quả dưới hình thức yếu. Giả định được căn cứ là những người tham gia thị trường xem xét các thông tin về biến động giá quá khứ một cách đầy đủ (không bắt buộc là thông tin công cộng).
Princeton Burton Malkiel đã nói trong cuốn “A Random Walk Down Wall Street” rằng: “Vấn đề là một khi một quy luật như vậy được biết tới những người tham gia thị trường, mọi người sẽ hành động theo cách như vậy để có thể ngăn chặn nó xảy ra trong tương lai.” Ông cho rằng một số biến động giá cổ phiếu có thể giải thích bằng xung lượng, khi đó xung lượng không đủ để tạo lợi nhuận siêu ngạch. Ông cũng so sánh chiêm tinh học với phân tích kỹ thuật.
Những nghiên cứu sau đó
Cuối năm 1980, một bài báo được giáo sư Andrew Lo và Craig McKinlay xuất bản nghi ngờ giả thuyết bước đi ngẫu nhiên. Năm 1999, Malkiel, Lo và McKinlay đã đưa ra các bài báo thực nghiệm về khả năng ứng dụng giả thuyết và đề nghị cho chuyển động giá cổ phiếu một thành phần không ngẫu nhiên và có thể tiên đoán.
Dù họ đã nhận thấy việc bước đi ngẫu nhiên bị từ chối không hoàn toàn làm mất hiệu lực của EMH và khái niệm đó tách biệt so với RWH. Năm 2000, dữ liệu của Hoa Kỳ từ 1962-1996 đã được Andrew Loi phân tích và nhận ra: “một số chỉ báo kỹ thuật cung cấp thông tin gia tăng và có thể có một số giá trị thực tiễn”. Những bất thường được Lo và McKinlay đề cập đến do quá nhỏ để mang về lợi nhuận đã được Burton Malkiel bác bỏ.
Mục tiêu của chỉ số RWI
Các nhà phân tích cho rằng tính thực tế của thị trường đều bị lý thuyết EMH và bước đi ngẫu nhiên bỏ qua. Trong đó không phải người tham gia nào cũng hợp lý và các di chuyển giá không độc lập so với các di chuyển trước đó. Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên mà thị trường chứng khoán có giá tương tự các quá trình Wiener bị các nhà nghiên cứu xử lý tín hiệu phủ nhận.
Bởi so với biện pháp tương ứng và kích thước cửa sổ liên quan thì những khoảnh khắc thống kê và dữ liệu chứng khoán thực tế có sự thay đổi đáng kể. Họ cho rằng sự mô tả về âm thành và các tín hiệu sinh học sử dụng các biến đổi tính năng, thị trường chứng khoán cũng được dự đoán bằng các tín hiệu đó và sẽ mâu thuẫn với giả thuyết bước đi ngẫu nhiên.
Chỉ số RWI thường cố gắng xác định biến động giá của một cổ phiếu là kết quả của một xu hướng mang ý nghĩa thống kê hay là ngẫu nhiên. Chỉ số này nỗ lực xác định thời điểm thị trường tăng hoặc giảm mạnh với việc đo các dao động giá qua N và sự khác biệt với những kỳ vọng về bước đi ngẫu nhiên lên hoặc xuống ra sao. Xu hướng mạnh sẽ tương đương với phạm vi lớn.
Phân tích kỹ thuật Forex mang tính khoa học
Những giả định cơ bản
Năm 1994, Caginalp và Balenovich đã cho thấy một số giả định cơ bản có thể tạo ra mẫu hình phân tích kỹ thuật với việc sử dụng mô hình các phương trình khác biệt dòng tài sản. Một số mẫu hình đảo chiều có thể được tạo ra cùng với một số mẫu hình tiếp nối tam giác với các giả định của hai nhóm các nhà đầu tư và những đánh giá riêng biệt. Tính hữu hạn của tài sản chính là giả thuyết của mô hình này và việc định giá, sử dụng xu hướng cũng vậy. Nhiều hình mẫu của các giả định này đều theo như những hậu quả toán học hợp lý.
Phân tích kỹ thuật thường gặp khó khăn trong việc xác định các hình mẫu cho phép trắc nghiệm khách quan.
Trong một xu hướng nhất định, các mẫu hình nến Nhật thường liên quan đến các hình mẫu vài ngày. Những người đầu tiên thực hiện thử nghiệm thành công các quy mô lớn của các hình mẫu là Caginalp và Laurent. Các tiêu chí với một tập hợp toán học chính xác đã được thử nghiệm với việc sử dụng một định nghĩa của một xu hướng ngắn hạn với thao tác làm mịn dữ liệu và cho phép xu hướng trơn có độ lệch.
Sau đó, họ đã quan sát tám mẫu hình đảo ngược nến ba ngày chính một cách phi tham số, sau đó mẫu hình này được xác định như một tập hợp bất phương trình. Kết quả cho mỗi hình mẫu là sự dương tính với một thống kê áp đảo bằng cách sử dụng 500 cổ phiếu S&B với toàn bộ dữ liệu hàng ngày trong 5 năm 1992-1996.
Xu hướng cơ bản của phân tích kỹ thuật
Phân tích kỹ thuật có một xu hướng cơ bản, đó là một khi xu hướng được thành lập thì sẽ phát triển liên tục. Tuy nhiên kết luận từ việc thử nghiệm xu hướng này sẽ nhận định cổ phiếu là bước đi ngẫu nhiên. Poterba và Summers đã từng nghiên cứu và tìm ra một xu hướng quá nhỏ để có thể đạt giá trị giao dịch. Fisher Black đã lưu ý giá trao đổi có thể “nhiễu” và gây khó khăn trong việc kiểm tra giả thuyết.
Năm 1995, Caginalp và Constantine đã phát hiện một phương pháp tránh nhiễu. Đó là loại bỏ bất kỳ thay đổi trong định giá bằng tỷ lệ của hai quỹ đóng cơ bản như nhau. Mỗi quỹ đóng sẽ giao dịch với giá trị tài sản ròng của mình một cách độc lập và chỉ có thể trao đổi giữa các nhà đầu tư chứ không thể mua lại cổ phần của nó.
Theo nghiên cứu này, họ thấy rằng giá hôm qua không thể ước tính tốt nhất cho giá ngày mai như giả thuyết của thị trường hiệu quả và giá xung lượng thuần túy cũng vậy (sự thay đổi giá tương đối như nhau từ hôm qua đến hôm nay, ngày mai). Tuy nhiên nó lại gần như chính xác khi nằm giữa hai ngày.
Park và Irwin đã nghiên cứu và cho thấy phân tích kỹ thuật mang lại một kết quả tích cực.
Tác động của xu hướng
Các bộ dữ liệu lớn hơn của quỹ đóng đã được Caginalp và DeSantis sử dụng. Trong đó, có thể so sánh với định giá để xác định định lượng và giá trị khoa học của các khía cạnh như xu hướng, kháng cự. Họ đã chứng minh xu hướng có tác động quan trọng một nửa như định giá với việc sử dụng bộ dữ liệu của hơn 100.000 điểm.
Công trình này còn một khía cạnh quan trọng về hiệu ứng phi tuyến của xu hướng. Trong khoảng độ lệch chuẩn 3, 7 xảy ra các xu hướng tích cực. Các xu hướng lên mạnh hơn và tác động trở lại tiêu cực phản ánh việc chốt lời xảy ra giống như độ lớn của xu hướng lên khi gia tăng. Tình trạng đó cũng tương tự đối với các xu hướng xuống ngoại trừ độ lệch chuẩn 4.6 đến từ việc “mua lên thị trường yếu” không diễn ra khi xu hướng giảm. Hành vi của nhà đầu tư có thể được kiểm tra bằng phương pháp này và các chiến lược cơ bản giữa các lớp tài sản cũng được so sánh.
Hình thức đọc băng mã chứng khoán
Sự phổ biến của internet, PC, giao dịch điện tử, phân tích biểu đồ trong những thập kỷ gần đây đã trở thành phương thức phân tích kỹ thuật chính nhưng không phải duy nhất.
Trong đó, đọc băng là một phương pháp phổ biến từ giữa những năm 1960. Nó bao gồm việc đọc thông tin thị trường như tốc độ, điều kiện, kích thước đặt lệnh, khối lượng, giá cả, mời thầy trong giao dịch. Chúng được in trong một dải giấy và chạy qua máy đọc mã chứng khoán stock ticker. Các nhà môi giới, các văn phòng của các nhà đầu tư sẽ nhận được chúng. Cho đến khi các bảng điện tử ra đời năm 60 thì hệ thống này đã bị bãi bỏ.
Các bảng báo giá
Cho đến ngày nay, bảng báo giá chính là một công cụ vẫn được sử dụng trong phân tích kỹ thuật thông qua giải thích của dữ liệu thị trường chứng khoán. Các bảng phấn lớn được đặt tại các sàn giao dịch trước khi có màn hình điện tử. Tại đó các tài sản chính với dữ liệu chủ yếu niêm yết trên sàn được hiển thị để phân tích các chuyển động của chúng. Trước đây nó được cập nhật với đá phấn và viết tay, hiển thị thông tin liên quan đến các dữ liệu, thông qua băng, điện thoại, điện tháo và telex, được truyền tới môi trường bên ngoài từ sàn giao dịch như các bucket shop, nhà môi giới,…
Công cụ này được các chuyên gia thị trường sử dụng tại chỗ cho scapling và trao đổi trong ngày. Thông qua các phiên bản trên báo chí để đến với công chúng và qua đó cho thấy dữ liệu cuộc đàm phán hôm trước cho trao đổi vị trí và trao đổi Swing.
Mặc dù xuất hiện trên các phiên bản được vi tính hóa như website hay xuất hiện trên báo chí nhưng phân tích thông qua bảng báo giá thường bị các nhà giao dịch bỏ qua.
Thuật ngữ và chỉ báo biểu đồ trong phân tích kỹ thuật
Các khái niệm
- Average True Range: Khoảng dao động trung bình giá thực
- Breakout: Phá vỡ mức giá
- Mẫu hình biểu đồ: Mẫu hình đặc biệt được hình thành từ sự chuyển động của giá trên biểu đồ
- Period: Chu kỳ của giá
- Dead cat bounce (Cú nảy mèo chết): Là hiện tượng giá phục hồi nhẹ sau khi giảm mạnh. Tiếp đó lại giảm mạnh, như một hành vi tạm thời của thị trường.
- Nguyên lý sóng Elliott và tỷ lệ vàng: Tính toán biến động của giá liên tiếp và thoái lui.
- Tỷ lệ Fibonacci: Áp dụng để xác định các ngưỡng hỗ trợ và ngưỡng kháng cự.
- Impulse (Xung lượng): Tốc độ thay đổi giá.
- Mức kháng cự: Thể hiện sự gia tăng của hoạt động bán ròng.
- Mức hỗ trợ: Thể hiện sự gia tăng của hoạt động mua ròng.
- Xu hướng: Hiện tượng biến động giá theo một hướng trong giai đoạn.
Các loại biểu đồ
- Biểu đồ nến: Nguồn gốc từ Nhật Bản, giống như OHLC thì những chân nến mở rộng và lấp đầy khoảng cách giữa giá đóng và mở.
- Biểu đồ đường: Kết nối các giá đóng cửa với đường thẳng.
- Biểu đồ OHLC: Biểu đồ mở-cao-thấp-đóng hay còn được gọi là biểu đồ thanh.
- Biểu đồ điểm và con số: Áp dụng các bộ lọc số với chỉ đi qua các tham chiếu đối với thời gian.
Các chỉ báo cùng lớp
- Bollinger Band: Dải biến động giá
- Price Channel: Kênh giá
- Ichimoku kinko hyo: Hệ thống những chỉ báo thể hiện toàn cảnh về hành động giá
- Moving Average: Trung bình động
- Parabolic SAR: Công cụ phân tích xu hướng
- Pivot Point: Điểm Pivot
- Resistance: Ngưỡng kháng cự
- Support: Ngưỡng hỗ trợ
- Trendline: Đường xu hướng
Các chỉ báo rộng
- Market Breath: Chỉ báo độ rộng thị trường.
- Dao động McClellan: Chỉ báo dạng đóng quen thuộc của bề rộng.
- Chỉ báo tổng thể McClellan: Chỉ báo dạng mở quen thuộc của bề rộng.
Các chỉ báo dựa trên giá
- %C: Thể hiện thị trường hiện tại, dự báo các thay đổi hoặc đột biến có thể được đạt tới.
- Average Directional Index (ADX): Xác định sức mạnh của xu hướng.
- Commodity Channel Index (CCI): Dùng để xác định chu kỳ những xu hướng.
- Moving Average Convergence Divergence (MACD): Hội tụ phân kỳ đường trung bình động.
- Momentum: Thể hiện tốc độ thay đổi giá.
- Relative Strength Index (RSI): Thể hiện sức mạnh giá tương đối.
- Relative vigor index (RVI): Dùng để đo lường sức mạnh sau 1 biến động giá đã xảy ra trước đó.
- Stochastic: Vị trí gần giao dịch gần đây nhất.
- Trix: Chỉ báo thể hiện độ dốc của 1 trung bình động làm trơn mũ ba
Các chỉ báo dựa trên khối lượng
- Accumulation Distribution (A/D) Chỉ số tích lũy/phân phối dựa theo giá đóng cửa theo ngày.
- Money Flow Index (MFI): Chỉ số dòng tiền.
- On-Balance Volume (OBV): Khối lượng cân bằng thể hiện xung lượng giữa cổ phiếu mua và bán.
Kết luận
Như vậy, chuyên mục Hướng Dẫn Exness đã giải đáp cho bạn phân tích kỹ thuật là gì và cung cấp các thông tin về phân tích thị trường Forex. Mong rằng qua bài viết, bạn sẽ nắm bắt được những kiến thức quan trọng để tích lũy kinh nghiệm giao dịch. Chúc bạn sẽ giao dịch hiệu quả trên thị trường.
Xem thêm: Phân tích chỉ báo tâm lý thị trường đối với thị trường chứng khoán
Tôi là Võ Chí Quang hiện là CEO của Exness – Trang website chuyên cung cấp các thông tin uy tín và chi tiết liên quan đến sàn giao dịch Exness.
