Ứng dụng các mô hình dự báo giá cổ phiếu trong ngắn hạn

Phân tích kỹ thuật là phương pháp phân tích dựa vào những dữ liệu đã xảy ra trong quá khứ để dự báo xu thế giá trong tương lai.

LỜI MỞ ĐẦU

Thị trường chứng khoán là một trong những yếu tố cơ bản của nền kinh tế thị trường hiện đại Ở các nước phát triển, thị trường chứng khoán đã hình thành và phát triển hàng trăm năm tuổi Mọi sự biến động của nền kinh tế, xã hội đều ảnh hưởng với mức độ khác nhau vào thị trường chứng khoán Cụ thế khi có một biến động nào

đó, để xem mức độ ảnh hưởng của yếu tố đó đến thị thị trường chứng khoán, cách đơn giản nhất ta chỉ cần quan sát giá của các mã cổ phiếu có mức vốn hóa lớn

Ở Việt Nam thị trường chứng khoán vẫn còn rất mới lạ, nó bắt đầu ra đời vào năm 2001 và đang được từng bước phát triển Tuy mới hình thành nhưng trải qua thời gian, nó cũng chứng kiến không ít sự biến động của nền kinh tế Đó là khủng hoảng năm 2008, sự phục hồi 2009 và dần ổn định, phát triển năm 2010 Để tham gia vào thị trường chứng khoán có hiệu quả, mỗi người cần có những kiến thức về thị trường chứng khoán nói riêng và thị trường vĩ mô nói chung Thị trường chứng khoán có sức hấp dẫn vốn có của nó Nó không chỉ quan trọng với nền kinh tế một quốc gia mà còn quan trọng đối với mỗi người có ý định tham gia đầu tư bởi khả năng sinh lời cao Vì vậy tùy theo khả năng và điều kiện của mình, mỗi người nên lĩnh hội thật nhanh và đầy đủ kiến thức để có thể tham gia đầu tư có hiệu quả Chính các hoạt động này sẽ là đòn bấy giúp thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển theo đúng nghĩa của nó Phân tích kỹ thuật là một giải pháp được nhiều nhà đầu tư lựa chọn

Phân tích kỹ thuật là phương pháp phân tích dựa vào những dữ liệu đã xảy ra trong quá khứ để dự báo xu thế giá trong tương lai Đã có một thời gian các nhà kinh

tế cho rằng phân tích kỹ thuật không phải là phương pháp hiệu quả trong phân tích và

dự báo giá cổ phiếu trong tương lai Tuy nhiên, trải qua thời gian, phân tích kỹ thuật không chỉ phổ biến với thị trường chứng khoán, mà nó còn rất chính xác trong việc

dự báo ngắn hạn giá của các tài sản khác như ngoại hối, vàng… Phân tích kỹ thuật là một công cụ khá hiệu quả tuy nhiên để lĩnh hội được hết kiến thức đó cần có sự kiên trì học hỏi qua một thời gian nhất định

Nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề trên, sau một thời gian học hỏi

cùng sự giúp đỡ của PGS.TS Hoàng Đình Tuấn, tôi xin được trình bày đề tài “ Ứng dụng các mô hình dự báo giá cổ phiếu trong ngắn hạn”.

 Mục tiêu nghiên cứu chuyên đề

- Hệ thống hóa các lý thuyết, lý luận liên quan đến phân tích kỹ thuật

- Sử dụng các mô hình toán học để dự báo giá cổ phiếu cùng sự hỗ trợ của phần mềm AmiBroker

 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của chuyên đề

- Đối tượng nghiên cứu:

+ Giá đóng cửa của một số mã cổ phiếu và chỉ số thị trường trên thị trường chứng khoán Việt Nam

+ Sử dụng mô hình và các phần mềm có liên quan để ước lượng và dự báo giá các mã cổ phiếu trong tương lai

 Phương pháp nghiên cứu của chuyên đề

- Sử dụng phương pháp thu thập số liệu và xử lý số liệu

- Sử dụng các mô hình kinh tế lượng và phần mềm AmiBroker

- Kết hợp các phương pháp so sánh, đối chứng để làm rõ vấn đề cần nghiên cứu

Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS Hoàng Đình Tuấn đã giúp đỡ, hướng dẫn nhiệt tình giúp em hoàn thành chuyên đề này

Em cũng xin chân thành cảm ơn các anh chị phòng Môi giới – Công ty cổ phần chứng khoán Thăng Long đã tạo điều kiện thuận lợi cho em trong quá trình thực tập tại đây.

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CHỨNG KHOÁN VÀ THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN

I NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ CHỨNG KHOÁN

1 Khái niệm chứng khoán

Theo điều 6, luật Chứng khoán năm 2006: Chứng khoán là bằng chứng xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với tài sản hoặc phần vốn của tổ chức phát hành Chứng khoán được thể hiện dưới hình thức chứng chỉ, bút toán ghi

sổ hoặc dữ liệu điện tử, bao gồm các loại:

2 Các đặc trưng của chứng khoán

Tất cả các loại chứng khoán đều mang những đặc điểm chung:

 Tính thanh khoản: hay còn được gọi là “tính lỏng” – là khả năng chuyển

đổi thành tiền mặt dễ dàng, thuận tiện cho việc thanh toán hay chi tiêu

 Tính rủi ro: thể hiện sự sai biệt giữa thu nhập thực tế và mức thu nhập kỳ

vọng Có 2 loại rủi ro:

- Rủi ro hệ thống: Rủi ro chung thị trường bao gồm các nhân tố như lạm

phát, lãi suất, tỷ giá…

- Rủi ro phi hệ thống: rủi ro bắt nguồn từ chính bản thân doanh nghiệp

 Tính sinh lời: được thể hiện trên mức cổ tức và lãi vốn

3 Phân loại chứng khoán

Chứng khoán bao gồm:

 Cổ phiếu

 Trái phiếu

 Chứng chỉ quỹ đầu tư

 Chứng khoán phái sinh

II TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

1 Khái niệm thị trường chứng khoán

Thị trường chứng khoán (TTCK) trong điều kiện của nền kinh tế hiện đại, được quan niệm là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua bán chứng khoán trung và dài hạn Việc mua bán này được tiến hành ở thị trường sơ cấp khi người mua mua được chứng khoán lần đầu từ những người phát hành, và ở những thị trường thứ cấp khi có sự mua đi bán lại các chứng khoán đã được phát hành ở thị trường sơ cấp

Như vậy, xét về mặt hình thức, TTCK chỉ là nơi diễn ra các hoạt động trao đổi, mua bán, chuyển nhượng các loại chứng khoán, qua đó thay đổi chủ thể nắm giữ chứng khoán

2 Vai trò, chức năng cơ bản của thị trường chứng khoán

+ Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế: Vốn đóng vai trò quan trọng trong

hoạt động sản xuất của nền kinh tế Nhưng để có một lượng vốn lớn thì không một cá nhân nào có thể đáp ứng được Cùng với hệ thống ngân hàng, TTCK ra đời đã giải quyết tương đối hiệu quả công tác thu hút các nguồn tiền nhàn rỗi trong xã hội và biến nó trở thành nguồn vốn kinh doanh, đầu tư vào quá trình sản xuất Đồng thời, việc huy động vốn trên TTCK không những làm tăng vốn tự có của các công ty mà còn làm tăng tính cạnh tranh của công ty niêm yết, giúp họ tránh các khoản vay có chi phí cao, chịu sự quản lý chặt chẽ của các ngân hàng thương mại Ngoài ra, sự tồn tại của TTCK cũng là một kênh thu hút vốn đầu tư nước ngoài Đây là yếu tố đảm bảo sự phân bổ có hiệu quả các nguồn lực trong một quốc gia cũng như trong phạm

vi quốc tế

+ Cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng: TTCK cung cấp cho công

chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với các cơ hội lựa chọn phong phú Các loại chứng khoán trên thị trường rất khác nhau về tính chất, thời hạn và độ rủi ro, cho phép các nhà đầu tư có thể lựa chọn loại hàng hoá phù hợp với khả năng, mục tiêu và

sở thích của mình

+ Tạo tính thanh khoản cho các chứng khoán: Nhờ có TTCK, các nhà đầu

tư có thể chuyển đổi các chứng khoán họ sở hữu thành tiền mặt hoặc các loại chứng khoán khác khi họ muốn Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn của chứng khoán đối với người đầu tư Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của vốn đầu tư TTCK hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản của các chứng khoán giao dịch trên thị trường càng cao

+ Đánh giá hoạt động của doanh nghiệp: Thông qua chứng khoán, hoạt động

của các doanh nghiệp được phản ánh một cách tổng hợp và chính xác, giúp cho việc đánh giá và so sánh hoạt động giữa các doanh nghiệp được nhanh chóng và thuận tiện, từ đó tạo ra một môi trường cạnh tranh lành mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm

+ Tạo môi trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách vĩ mô: Các chỉ

báo của TTCK phản ánh động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và chính xác Giá các chứng khoán tăng lên cho thấy đầu tư đang mở rộng, nền kinh tế tăng trưởng; ngược lại giá chứng khoán giảm sẽ cho thấy các dấu hiệu tiêu cực của nền kinh tế Vì thế, TTCK được gọi là phong vũ biểu của nền kinh tế và là một công cụ quan trọng giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô Thông qua TTCK, Chính phủ

có thể mua và bán trái phiếu Chính phủ để tạo ra nguồn thu bù đắp thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử dụng một số chính sách, biện pháp tác động vào TTCK nhằm định hướng đầu tư, đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế

3 Phân loại thị trường chứng khoán

 Phân loại theo cơ chế luân chuyển vốn

1) Thị trường sơ cấp: là thị trường mua bán các chứng khoán mới phát hành

Trên thị trường này, vốn từ nhà đầu tư sẽ được chuyển sang nhà phát hành thông qua việc nhà đầu tư mua các chứng khoán mới phát hành Có 2 hình thức phát hành chứng khoán trên thị trường này, đó là: phát hành riêng lẻ và phát hành công chúng

2) Thị trường thứ cấp: là nơi giao dịch các chứng khoán đã được phát

hành trên thị trường sơ cấp, đảm bảo tính thanh khoản cho các chứng khoán đã phát hành Thị trường thứ cấp tạo điều kiện cho thị trường sơ cấp phát triển, tăng tiềm

năng huy động vốn của các tổ chức phát hành chứng khoán Trên TTCK vừa có giao dịch của thị trường sơ cấp, vừa có giao dịch của thị trường thứ cấp.

 Phân loại theo hình thức tổ chức giao dịch

1) Thị trường tập trung: Mọi giao dịch mua bán, trao đổi chứng khoán

thực hiện thông qua sở giao dịch, hay còn gọi là sàn giao dịch TTCK Việt Nam hiện nay đang thực hiện giao dịch thông qua hai sàn giao dịch chứng khoán là: Sàn giao dịch Hà Nội (HNX) và sàn giao dịch Hồ Chí Minh (HOSE)

2) Thị trường phi tập trung: Hay còn gọi là thị trường OTC – Over the

Counter

 Phân loại theo loại hình hàng hóa của thị trường

1) Thị trường trái phiếu: thị trường trái phiếu là thị trường giao dịch và

mua bán các trái phiếu đã được phát hành, các trái phiếu này bao gồm các trái phiếu công ty, trái phiếu đô thị và trái phiếu chính phủ

2) Thị trường cổ phiếu: thị trường cổ phiếu là thị trường giao dịch và mua

bán các loại cổ phiếu, bao gồm cổ phiếu thường, cổ phiếu ưu đãi

3) Thị trường chứng khoán phái sinh: Thị trường các chứng khoán phái

sinh là thị trường phát hành và mua đi bán lại các chứng từ tài chính khác như: quyền mua cổ phiếu, chứng quyền, hợp đồng quyền chọn

4 Các nguyên tắc hoạt động cơ bản của thị trường chứng khoán

TTCK hoạt động theo 3 nguyên tắc cơ bản sau:

• Nguyên tắc công khai

• Nguyên tắc trung gian

• Nguyên tắc đấu giá

5 Các chủ thể tham gia vào thị trường chứng khoán

Các tổ chức và cá nhân tham gia thị trường chứng khoán có thể được chia thành các nhóm sau: nhà phát hành, nhà đầu tư và các tổ chức có liên quan đến chứng khoán

 Nhà phát hành: là các tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị

trường chứng khoán Nhà phát hành là người cung cấp các chứng khoán – hàng hóa trên thị trường chứng khoán

- Chính phủ và chính quyền địa phương là nhà phát hành các trái phiếu Chính phủ, trái phiếu địa phương.

- Công ty là nhà phát hành các cổ phiếu và trái phiếu công ty

- Các tổ chức tài chính là nhà phát hành các công cụ tài chính như các trái phiếu, chứng chỉ thụ hưởng… phục vụ cho hoạt động của họ

 Nhà đầu tư: là những người thực hiện mua và bán các chứng khoán

trên thị trường chứng khoán Nhà đầu tư có thể được chia thành 2 loại:

- Nhà đầu tư cá nhân

- Nhà đầu tư có tổ chức

 Các tổ chức kinh doanh trên thị trường chứng khoán: bao gồm:

- Công ty chứng khoán

- Quỹ đầu tư chứng khoán

- Các trung gian tài chính

 Các tổ chức có liên quan đến thị trường chứng khoán

- Cơ quan quản lý nhà nước

- Sở giao dịch chứng khoán

- Hiệp hội các nhà kinh doanh chứng khoán

- Tổ chức lưu ký và thanh toán bù trừ chứng khoán

- Công ty dịch vụ máy tính chứng khoán

- Các tổ chức tài trợ chứng khoán

- Công ty đánh giá hệ số tín nhiệm

CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH HỖ TRỢ QUÁ TRÌNH

DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU TRONG NGẮN HẠN

I LÝ THUYẾT PHỤ TRỢ

1 Lý thuyết về chuỗi thời gian

1.1 Chuỗi thời gian

Ta có thể hiểu đơn giản: Chuỗi thời gian là một biến số và các giá trị của nó được quan sát theo một trình tự thời gian nào đó Chuỗi giá cổ phiếu là một chuỗi thời gian điển hình với giá trị là mức giá trung bình của cổ phiếu theo phiên giao dịch

1.2 Thành phần của chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian gồm các thành phần chính sau đây:

- Thành phần xu thế ( Trend component) – T

- Yếu tố mùa vụ ( Seasonality) – S

- Yếu tố có tính chất chu kỳ (Crylical) – C

Mô hình dạng nhân thường được dùng phổ biến hơn mô hình dạng cộng

1.3 Chuỗi thời gian dừng và không dừng

Khái niệm: Chuỗi thời gian được gọi là dừng nếu các yếu tố kỳ vọng, phương

sai và hiệp phương sai không đổi theo thời gian

Yt là dừng khi thỏa mãn đồng thời:

E(Yt) = μ

Var(Yt) = E(Yt –μ)2 = σ2 (∀ t)

γk = Cov(Yt,Yt-k) = E[(Yt- μ)(Yt-k- μ)]

Một chuỗi thời gian được gọi là không dừng khi nó vi phạm bất kì điều kiện nào nói trên

 Khái niệm Nhiễu trắng (White noise)

Xét phương trình: Yt = ut

Với ut là yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình hồi quy cổ điển ( có trung bình bằng

0, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng 0)

Khi đó, ut được gọi là nhiễu trắng

Nhiễu trắng là một chuỗi dừng

 Bước ngẫu nhiên (Random walk)

Nếu Yt = Yt-1 + ut, trong đó ut là nhiễu trắng, thì Yt được gọi là bước ngẫu nhiên

Nếu đưa thêm vào mô hình bước ngẫu nhiên một hằng số thì Yt được gọi là bước ngẫu nhiên có bụi (Random walk with driff)

Yt= α + Yt-1 + ut

ΔYt = α + ut

E(Yt) = Y0 + αt ; Var(Yt) = tσ2

2 Lý thuyết quá trình giá cổ phiếu

2.1 Giá thị trường – giá hợp lý của cổ phiếu

 Giá thị trường :

Cổ phiếu phổ thông của công ty niêm yết là một loại tài sản tài chính được giao dịch trên thị trường nên có “giá” do thị trường xác định tại từng thời điểm Các mức giá của cổ phiếu biểu hiện trên thị trường tại các thời điểm khác nhau gọi là giá thị trường (thị giá) Nhân tố chính tác động tới thị giá là quan hệ cung cầu về cổ phiếu trên thị trường

 Giá hợp lý

Giá hợp lý (Reasonable Price) của cổ phiếu – còn gọi là “Giá trị nội tại” (Intrinsic Value), “Giá trị đích thực” (True Value), “Giá trị kinh tế” (Economic Value) – là mức giá thể hiện một bộ phận giá trị của công ty niêm yết (giá trị vốn cổ phần – Equity Capital) Công ty có giá trị cao thì cổ phiếu có giá (hợp lý) cao và ngược lại

2.2 Quá trình giá cổ phiếu

Trước hết ta sẽ phân tích một số đặc điểm của quá trình giá cổ phiếu Ký hiệu

St làgiá cổ phiếu tại thời điểm t Ta sẽ xem {St} như một quá trình ngẫu nhiên trong không gian xác suất (Ω, P, F) với F là tập các thông tin các nhà đầu tư trên thị trường

có thể tiếp cận Cho {F t} là bộ lọc tại thời điểm t ứng với {St} {F t} có thể coi là tập thông tin về quá trình diễn biến của St đến thời điểm t Ta sẽ giả thiết quá trình giá {St} tương thích với bộ lọc {F t}

 Đặc điểm giá cổ phiếu

Qua theo dõi và phân tích diễn biến giá cổ phiếu ta có thể thấy giá cổ phiếu có một số đặc điểm cơ bản sau:

♦ Giá cổ phiếu tại bất kỳ thời điểm nào đều dương và hữu hạn

♦ Xét về dài hạn, giá cổ phiếu có xu hướng tăng do có sự tăng trưởng về

cổ tức và thu nhập của công ty phát hành

♦ Trong khoảng thời gian ngắn với điều kiện hoạt động bình thường của thị trường, giá cổ phiếu thay đổi tương đối nhỏ

♦ Nếu xét trong khoảng thời gian dài mức độ dao động của giá sẽ lớn hơn

so với khoảng thời gian ngắn

3 Các phương pháp phân tích cổ phiếu

Có hai phương pháp phân tích cổ phiếu thường được sử dụng: phương pháp

phân tích cơ bản (Fundamental Analysis) và phương pháp phân tích kỹ thuật

(Technical Analysis) với cách tiếp cận đối tượng – giá cổ phiếu – khác nhau

♦ Phân tích cơ bản tìm hiểu, phát hiện quy luật diễn biến của giá cổ phiếu thông qua việc tìm hiểu, phát hiện mối quan hệ giữa một số yếu tố đặc trưng cho hoạt động của công ty niêm yết chi phối luồng thu nhập tương lai (thu nhập kỳ vọng) của cổ phiếu Các yếu tố trên thường được đo lường bởi một nhóm các chỉ tiêu (chỉ số tài chính) cơ bản và được công bố định kỳ trong báo cáo tài chính của công ty

niêm yết, vì vậy phương pháp có tên gọi “phân tích cơ bản”

♦ Phân tích kỹ thuật coi giá cổ phiếu và quá trình diễn biến là đối tượng

nghiên cứu một cách độc lập Ở cấp độ thấp, phân tích kỹ thuật sử dụng hai chỉ tiêu: giá và khối lượng giao dịch trong quá khứ của cổ phiếu là nguồn thông tin sử dụng

trong phân tích thống kê nhằm phát hiện quy luật diễn biến của giá cổ phiếu và dự đoán xu thế ngắn hạn để khuyến cáo cho nhà đầu tư Các phương pháp thống kê

chính thường sử dụng: phương pháp trung bình trượt, phương pháp thống kê mô tả nhằm vẽ biểu đồ và định dạng đường giá cổ phiếu (Charts) cùng các đặc trưng, các tín hiệu (Signals) hướng dẫn nhà đầu tư điều chỉnh vị thế đối với cổ phiếu Ở mức độ

cao hơn (được sử dụng trong thời gian gần đây), phân tích kỹ thuật xét giá giá cổ phiếu và quá trình diễn biến là quá trình ngẫu nhiên Sử dụng công cụ Giải tích ngẫu

nhiên, Kinh tế lượng để phân tích, kiểm chứng và ước lượng quá trình giá Phương pháp phân tích kỹ thuật không quan tâm tới các yếu tố cơ bản phía sau giá cổ phiếu, chỉ quan tâm tới bản thân giá cổ phiếu và sử dụng các phương pháp phân tích mang tính “kỹ thuật” nên được goi là “phân tích kỹ thuật”

II LÝ THUYẾT CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU

TRONG NGẮN HẠN

Trong phần này, tác giả xin phép trình bày ngắn gọn tổng quát các mô hình dựa trên các tài liệu tham khảo: “ Các mô hình phân tích và định giá tài sản tài chính – PGS.TS Hoàng Đình Tuấn”, “ Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính – GS.TS Nguyễn Quang Dong”

1 MÔ HÌNH CÂY NHỊ PHÂN – MÔ HÌNH COX – ROSS - RUBINSTEIN

1.1 Giả thiết mô hình

Cho S0 là giá cổ phiếu tại thời điểm t=0 (thời điểm đầu chu kỳ khảo sát) Chu

kỳ khảo sát [0,T] được chia làm n khoảng thời gian với độ dài Δt khá nhỏ

Ký hiệu S1, S2,…, Sn là giá cổ phiếu tại các thời điểm ∆t, 2∆t,…, n∆t

Giả thiết về quy luật diễn biến giá cổ phiếu (động thái giá):

Tại các thời điểm tiếp theo có hai khả năng có thể xảy ra đối với giá cổ phiếu:

 Với xác suất p (p > 0), giá sẽ tăng theo hệ số u (u > 1)

 Với xác suất (1- p), giá sẽ giảm theo hệ số d (0 < d < 1)

và diễn biến xảy ra tại các thời điểm độc lập với nhau

Ta sẽ gọi quy luật trên là “quy luật nhị phân” với xác suất p

1.2 Mô hình cây nhị phân

Với n = 1,2,… ta có mô hình cây nhị phân của giá cổ phiếu n – giai đoạn tương ứng.

a Mô hình cây nhị phân một giai đoạn

Với giá cổ phiếu đầu chu kỳ là S0, ta có:

' 0

0

: : (1- )

uS xác suâ t p S

dS xác suâ t p



= 

b Mô hình cây nhị phân hai giai đoạn

Với giá cổ phiếu đầu chu kỳ là S0, ta có:

' 0

0

: : (1- )

1

: : (1- )

uS xác suâ t p S

dS xác suâ t p



= 

Suy ra, động thái giá cổ phiếu theo mô hình cây nhị phân hai giai đoạn:

c Mô hình cây nhị phân n giai đoạn

Một cách tổng quát, ta có mô hình cây nhị phân n giai đoạn đối với giá cổ phiếu như sau:

Phân phối xác suất của Sn có dạng:

Pr( i (n i) 0) i i(1 )n i

S = u d − S = C p − p − (3.3)với i = 0÷n và i !( ! )!

n

n C

i n i

=

−Mức giá (uid(n-i)S0) ứng với trường hợp: trong n giai đoạn, giá cổ phiếu có i giai đoạn tăng và (n-i) giai đoạn giảm

Có thể xem phân phối xác suất của Sn tương ứng với n phép thử Bernoulli với hai kết cục: giá tăng, giá giảm do đó thuộc lớp phân bố nhị thức B(n, p) với các giá trị

có thể có là uid(n-i)S0 (i = 0÷n)

1.3 Ước lượng các tham số của mô hình

Mô hình có 3 tham số: u, d, p Để có thẻ mô phỏng quỹ đạo giá ta cần ước lượng các tham số này.

a) Ước lượng đơn giản từ số liệu giá cổ phiếu trên thị trường

Ta có thể ước lượng các tham số u, d và p của mô hình cây nhị phân theo cách đơn giản sau:

 Thu thập số liệu về giá đóng cửa mỗi phiên giao dịch của cổ phiếu trong một chu kỳ (thường lấy số liệu của một năm gần nhất)

 Chọn ngẫu nhiên một số chu kỳ con trong chu kỳ trên

 Tính số phiên giao dịch giá tăng và tính tỷ lệ số phiên này so với tổng số phiên trong chu kỳ con Ước lượng p (xác suất giá cổ phiếu tăng sau mỗi phiên) bằng trung bình các tỷ lệ trên

 Tính tỷ lệ tăng, giảm giá trung bình ứng với các chu kỳ con: gu, gd và ước lượng:

u = (1+gu), d = (1 – gd)

b) Ước lượng từ các tham số của lợi suất cổ phiếu

Nếu ước lượng được lợi suất kỳ vọng (μ) và phương sai (σ2) của cổ phiếu, ta

có thể ước lượng các tham số u, d, p của mô hình cây nhị phân thông qua công thức:

2.1 Mô hình

a Dạng liên tục của mô hình

Xét quá trình loga giá cổ phiếu {Xt} Nếu động thái của quá trình được mô tả bởi phương trình vi phân ngẫu nhiên:

dX = η (X −X dt) + σdW

với X , σ và η là các hằng số thì quá trình loga giá gọi là “quá trình phục hồi

trung bình” X :mức (giá trị) cân bằng, σ: độ dao động và η: tốc độ phục hồi của quá trình

b Dạng rời rạc của mô hình

Ta có dạng rời rạc của mô hình như sau:

X η X X t σε t

∆ = − ∆ + ∆ Hoặc:

X t X(1 e−η) (e−η 1)X t 1 v t

−

∆ = − + − + trong đó v t ∼ NID( 0, 2

 Ước lượng (2.1) và kiểm định giả thuyết: H0: β = 0; H1: β < 0

Dùng kiểm định Dickey – Fuller (Kiểm định “Nghiệm đơn vị” – Unit rood test) để kiểm định cặp giả thiết trên

Nếu chấp nhận H 0 thì {X t } là bước ngẫu nhiên do đó {X t } không phải là quá trình phục hồi trung bình Nếu bác bỏ H 0 thì {X t } là quá trình phục hồi trung bình.

Chú ý: Nếu loga giá cổ phiếu {Xt} tuân theo mô hình phục hồi trung bình thì bản thân quá trình giá {St} sẽ là quá trình dừng AR(1) theo cách gọi trong kinh tế

lượng

b Ước lượng các tham số của quá trình

Sau khi ước lượng mô hình kinh tế lượng (2.1) tương ứng với mô hình phục hồi trung bình, ta có thể tính các ước lượng:

X β0

β

= −

) ) )

Điều kiện để quá trình AR(p) hội tụ là : -1 < φi < 1 ( i=1,2…p)

3.2 Quá trình trung bình trượt (MA – Moving Average)

Quá trình MA(q) là quá trình có dạng:

Y t =u t + θ1u t−1+ θ2u t−2+ + θq u t−q

(trong đó u là nhiễu trắng)

Điều kiện để chuỗi MA(q) là chuỗi dừng là : -1< θi < 1 (i=1,2,…q)

3.3 Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy ARMA (Autoregressive

and Moving Average)

Yt là quá trình ARMA(1,1) nếu Y có thể biểu diễn dưới dạng:

Nếu chuỗi Yt đồng liên kết bậc d, áp dụng mô hình ARMA(p,q) cho chuỗi sai phân bậc d thì chúng ta có quá trình ARIMA(p,d,q) trong đó p là bậc tự hồi quy, d là

số lần lấy sai phân chuỗi Yt để được một chuỗi dừng, q là bậc trung bình trượt (p và q

là bậc tương ứng của chuỗi dừng)

♦ AR(p) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q), khi d=0 và q=0

♦ MA(q) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q) khi d=0 và p=0

ARIMA(1,1,1) – nghĩa là chuỗi Yt có sai phân bậc 1 là chuỗi dừng Chuỗi sai phân dừng này có thể biểu diễn dưới dạng ARMA(1,1)

∆Y t = φ 0 + φ 1Y t− 1 + θ 0u t + θ 1u t− 1 ( ut - nhiễu trắng)

3.5 Phương pháp Box – Jenkins

Phương pháp Box – Jenkins bao gồm 3 bước sau đây:

Bước 1: Định dạng mô hình – tìm được các giá trị p, d, q

Bước 2: Ước lượng mô hình

Bước 3: Kiểm định giả thiết

Sau đó, ta áp dụng mô hình phù hợp, tiến hành dự báo

a) Định dạng mô hình

Ta tiến hành xác định các giá trị p,d và q

Để tìm được d, chúng ta phải dùng kiểm định JB, kiểm định nghiệm đơn vị

DF hoặc ADF Sau khi có được chuỗi dừng, ta tiếp tục đi xác định p và q – định dạng

mô hình ARIMA Có rất nhiều phương pháp để tìm được p và q nhưng không có phương pháp nào có ưu thế tuyệt đối Một trong những phương pháp thường dùng để xác định giá trị p, q hiện nay mang lại hiệu quả đó là quan sát lược đồ tương quan và lược đồ tự tương quan riêng Lược đồ vẽ ACF và PACF theo độ dài của trễ Đồng thời cũng vẽ đường phân giải chỉ khoảng tin cậy 95% được tính bằng ±(1,96/ n) cho hệ số tự tương quan(ACF) và hệ số tự tương quan riêng(PACF) Dựa trên lược

đồ này ta có thể biết được các hệ số tự tương quan(hoặc các hệ số tự tương quan riêng) nào khác không Từ đó có thể đưa ra các đoán nhận về p và q của các quá trình AR(p) và MA(q)

 Tiêu chuẩn Akaike, Schwarz

Mô hình có quá nhiều hoặc quá ít tham số đều không phù hợp với thực tế

Tiêu chuẩn Akaike, Schwarz được đưa ra nhằm khắc phục tình trạng quá nhiều tham

số trong mô hình, làm phức tạp hóa việc mô hình hóa – việc mô tả đơn giản hóa thực tế

Akaike đề xuất tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion)

AIC(p,q) = ln(σ ˆ 2(p,q)) + 2(p+q)/n

AIC(p1,q1) = min AIC(p,q), p∈ P, q ∈ Q

Khi đó, p1 và q1 là các giá trị thích hợp của p và q

Số hạng đầu tiên trong AIC(p,q) đo độ phù hợp dựa vào phương sai của sai số ước lượng được Số hạng thứ hai là mức phạt đối với mô hình với hệ số lớn Số hạng thứ hai được đưa vào nhằm khắc phục tình trạng quá nhiều tham số Tuy nhiên tiêu chuẩn này có thể đưa ra số tham số nhiều hơn một so với tham số cực tiểu và nó phụ thuộc vào số liệu có phân bố chuẩn hay không Bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo, người ta chỉ ra rằng, tiêu chuẩn AIC có xu hướng dẫn đến quá nhiều tham số

Schwarz đưa ra tiêu chuẩn BIC (Bayesian Information Criterion)

BIC(p,q) = ln(σ ˆ 2(p,q)) + (p+q)ln(n)/n

Lượng phạt trong tiêu chuẩn BIC lớn hơn, nên tiêu chuẩn Schwarz có xu hướng dẫn đến lựa chọn mô hình có số tham số nhỏ hơn AIC

b) Ước lượng mô hình

Sau khi định dạng mô hình, ta biết được d - bậc của sai phân đối với chuỗi xuất phát để thu được một chuỗi dừng Đối với chuỗi dừng này ta cũng đã biết các giá trị p và q Do đó ta dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng

mô hình ARIMA này

 Kiểm định tính thích hợp của mô hình

Ta tiến hành kiểm tra xem chuỗi phần dư của mô hình có là nhiễu trắng hay không thông qua kiểm định Dickey Fuller

Nếu chuỗi phần dư là nhiễu trắng, đồng nghĩa với các thành phần SACF và SPACF không có thành phần có ý nghĩa thống kê thì mô hình đó là chấp nhận được Ngược lại, nếu chuỗi phần dư chưa là nhiễu trắng, ta cần định dạng lại mô hình và quá trình đó được tiếp tục cho đến khi nào tìm được một mô hình thích hợp

 Dự báo

Sau khi đã ước lượng được một mô hình tốt, ta sẽ sử dụng mô hình này để dự báo Giả sử rằng ta có mô hình ARIMA(1,1,0), tức là ta đã có mô hình sau đây;

t t

Tương tự ta cũng dự báo được các giá trị của Y trong các thời kỳ kế tiếp Theo như cách này sai số sẽ tăng lên khi ta dự báo cho quá xa Đặc biệt trong mô hình tổng quát, nếu q khá lớn thì ta chỉ dự báo được một vài thời kì tiếp theo

4 MÔ HÌNH ARCH – GARCH

4.1 Mô hình ARCH

Năm 1982, Engle đã đề xuất mô hình ARCH (viết tắt: Autoregressive Conditional Heterescedastic Model) Đây là mô hình đầu tiên đưa ra cơ sở lý thuyết

để mô hình hóa rủi ro Tư tưởng cơ bản của mô hình là:

 Các cú sốc ut của một loại tài sản không tương quan chuỗi, nhưng phụ thuộc

 Sự phụ thuộc của ut có thể được mô tả bằng hàm bậc 2 của các giá trị trễ

Mô hình ARCH(m) có dạng:

t t

2 1 1 0

Var(ε t)=1

Từ phương trình (4.1) ở trên thì ta có thể thấy nếu các cú sốc trong quá khứ lớn thì có thể sẽ dẫn đến phương sai có điều kiện đối với ut lớn Điều này có nghĩa rằng, theo mô hình ARCH, các cú sốc lớn có xu hướng do cú sốc lớn trong quá khứ gây ra Đặc điểm này giống như tính chất bầy đàn của độ rủi ro

4.2 Mô hình GARCH

Năm 1986, Bollerslev đã mở rộng mô hình ARCH, và đặt tên là mô hình ARCH tổng quát(GARCH)

 Giả thiết mô hình:

+ εt là các biến ngẫu nhiên độc lập, cùng phân bố (i.d.d)

+ Ut là không tương quan chuỗi

+ Giả thiết các cú sốc âm và các cú sốc dương đều có cùng ảnh hưởng đến độ rủi ro

+ α 0> 0; α1,α2,…αm ≥ 0; β1,β2,…,βs≥ 0 và ∑( () )

= +

s m

i

i i

, max 1

β

α < 1

Nếu m > s thì βi = 0 với i >s Nếu m < s thì αi = 0 với i > m

Các điều kiện trên đảm bảo cho phương sai không điều kiện và phương sai có điều kiện luôn dương

2

j t j s

j i t i m

t

u , s là độ dài của trễ ứng với 2

η = − , từ đó σt2 =u t2 − ηt

2 1 2

1 − −

− = t − t

Phương trình (2) được viết lại:

) ( 2

1 1

2 1 0 2

2

j t t j s

j i t i m

i t

j t i t i i

s m

) , max(

1 0

2 ( ) (4.3)E(ηt) = E( 2 2

t t

u − σ ) = E((σtεt) 2- 2

t

σ )=0, Cov(ηt, ηt-j)=0 với j >1

Tuy vậy ηt nói chung không phải là biến độc lập, cùng phân bố Phương trình

ở trên có dạng ARMA đối với 2

−

j j m

i i

o

βα

α

với các giả thiết đã nêu ở trên thì σ2 không điều kiện >0

 Ưu, nhược điểm của mô hình GARCH

• Ưu điểm:

Trong điều kiện phương sai sai số thay đổi, mô hình GARCH mô tả được động thái của phương sai có điều kiện, nhờ đó có thể dự tính được độ rủi ro lợi suất của 1 số loại tài sản Vì vậy được ứng dụng nhiều trong việc quản trị rủi ro và định giá quyền chọn

• Nhược điểm:

Trong mô hình giả thiết là các cú sốc dương và các cú sốc âm có cùng ảnh hưởng đến độ rủi ro nên ở phương trình (2), các biến Ut-i đều được bình phương Trong thực tế, giá của tài sản chính là phản ứng khác nhau của cú sốc dương và cú sốc âm Hay nói cách khác, mô hình không phân biêt được ảnh hưởng của cú sốc âm

và cú sốc dương đến rủi ro của lợi suất tài sản

Mô hình GARCH là mô hình có điều kiện ràng buộc Ứng với GARCH(1,1),

để mô men cấp 4 dương và hữu hạn thì 0 < α1 + β1< 1 Các điều kiện ràng buộc sẽ phức tạp hơn với GARCH(m,s) Mô hình GARCH chỉ đưa ra được cơ chế biến đổi

mà không lý giải được tại sao lại có cơ chế đó

Từ phương trình 2

t

σ , ta có thể thấy: 2

i t

u − lớn có xu hướng dẫn đến

2

t

u lớn Đây chính là hành vi bầy đàn trong các chuỗi tài chính theo thời gian

Vì m4>0 và hữu hạn nên hệ số nhọn của u trong mô hình lớn hơn 3, do vậy hàm mật độ của u thoải hơn hàm mật độ trong phân bố chuẩn, dẫn đến dự báo khó chính xác hơn

 Dự báo phương sai từ mô hình GARCH

Để đơn giản ta xét mô hình GARCH(1,1)

Dự bão tĩnh được thực hiện như sau: Giả sử ta đã dự báo phương sai có điều kiện đến thời kì h, ta dự báo tiếp cho thời kỳ (h+1)

2 1

2 1 0

h

σ 2

h

1

2 1 1

α + + +Tương tự ta cũng có: 2

h

1

2 2 1

Với dự báo tĩnh, ta chỉ có thể dự báo đến thời kì (n+1)

Dự báo động có lợi thế là dự báo cho thời kỳ ngoài mẫu dài hơn Dự báo này được thực hiện như sau:

1

2 1 0

1

2 1 1 0

2

σ + = + + 2

1 1 0

Giá trị ban đầu của σ 2, Bollerslev(1986) đề nghị lấy là giá trị trung bình bình phương phần dư của phương trình trung bình Theo Tsay, giá trị ban đầu của 2

t

σ có thể lấy là 0 hoặc giá trị của phương sai không điều kiện Phần mềm Eviews lấy giá trị ban đầu của phương sai theo công thức san mũ sau đây:

Trong đó e là phần dư từ phương trình trung bình và ∑

=

= n

i

t n e

j t i t i i

s m

) , max(

1 0

s m

i

β

α +

∑

= =1, thì mô hình được gọi là

mô hình GARCH tích hợp hay IGARCH

2 1 1 2 2

2 2

2 1 1 0

Trong đó: c là hằng số và được gọi là phần bù rủi ro Nếu c > 0 thì khi độ rủi

ro tăng thì lợi suất cũng sẽ tăng theo

=

0

2 1 2

2 0

2

j

j n j

n e

Mô hình TGARCH(1,1) có dạng:

1 1 1

2 1

2 1 1 0

Trong đó: dt là biến giả, dt=1 nếu ut<0 và dt=0 nếu ut>0

Dạng tổng quát của mô hình TGARCH(m,s)

2 1

2 1 1

0

j i t t j j m

Với: + dt-i =1 nếu ut-i <0 và dt-i =0 nếu ut-i >0

+ αj,βj, v à γj là các tham số k0hông âm, thỏa mãn các giả thiết của mô hình GARCH

Trong mô hình TGARCH, những tin tức tốt( ut > 0) và những tin tức xấu ( ut

<0) có ảnh hưởng khác nhau đến phương sai có điều kiện Những tin tức tốt có ảnh hưởng là αj, trong khi đó các tin tức xấu có ảnh hưởng là ( αj + γj)

Nếu γ > 0 thì hiệu ứng đòn bẩy tồn tại, nếu γ < 0 thì có ảnh hưởng của các tin tức là bất đối xứng

4.5 Mô hình EGARCH

Mô hình EGARCH (Mô hình GARCH dạng mũ) khắc phục được những nhược điểm của mô hình GARCH Nó phân biệt được ảnh hưởng của các cú sốc âm, các cú sốc dương và không đòi hỏi điền kiện luôn dương của các hệ số trong phương trình phương sai

Mô hình EGARCH(1,1) được định dạng:

ln( 2

t

σ ) =

1 1 1

1 2

t t

u u

σ

γ σ α σ

β α

0

j t

j t j j t

j t j m j i t i s i

u u

σ α σ

β α

Chúng ta có thể kiểm định hiệu ứng đòn bẩy bằng cặp giả thiết:

Ho : γ = 0 và H1: γ > 0

Kiểm định giả thiết về ảnh hưởng bất đối xứng bằng cặp giả thiết:

2 1 1 2 2

2 2

2 1 1 0

Lý thuyết Dow là cơ sở đầu tiên cho mọi nghiên cứu kĩ thuật trên thị trường

Cơ sở để xây dựng cũng như đối tượng nghiên cứu của lý thuyết chính là những biến động của bản thân thị trường (thể hiện trong chỉ số trung bình của thị trường) và không hề dựa trên cùng cơ sở của Phân tích cơ bản là các thống kê hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp

Charles H.Dow là người đầu tiên đề ra lý thuyết này Trong những ghi chép của ông, có rất nhiều điều chứng tỏ rằng tác giả không hề nghĩ lý thuyết của mình sẽ trở thành một công cụ dùng cho dự báo thị trường chứng khoán hay thậm chí nó đã trở thành một hướng dẫn chung cho các nhà đầu tư Những ghi chép ấy chỉ nói lên rằng ông muốn lý thuyết của mình trở thành một thước đo biến động chung của thị trường Dow thành lập công ty “Dịch vụ thông tin tài chính Dow-Jones” và được mọi người biết đến với việc tìm ra chỉ số bình quân thị trường chứng khoán Những nguyên lý căn bản của học thuyết (ngày nay được đặt theo tên ông) đã được ông phác thảo ra trong một bài nghiên cứu mà ông viết cho “Tạp Chí Phố Wall” Sau khi Dow chết, năm 1902, người kế tục ông làm biên tập cho tờ nhật báo, William P Hamilton,

đã tiếp tục việc nghiên cứu lý thuyết này, sau 27 năm nghiên cứu và viết các bài báo, ông đã tổ chức và cấu trúc lại thành lý thuyết Dow như ngày nay

Lý thuyết Dow có 12 nguyên lý quan trọng sau:

1) Chỉ số bình quân thị trường phản ánh tất cả

2) Ba xu thế của thị trường :

Thuật ngữ thị trường nhằm chỉ giá chứng khoán nói chung, dao động của thị

trường tạo thành các xu thế giá, trong đó quan trọng nhất là các xu thế cấp 1 (xu thế chính hay xu thế cơ bản)

 Xu thế cấp 1 (xu thế chính): Đây là những biến động tăng hoặc giảm với qui mô lớn, thường kéo dài trong một hoặc nhiều năm và gây ra sự tăng hay giảm đến 20% giá của các cổ phiếu

 Xu thế cấp 2 (xu thế trung gian): Xu thế cấp 2 là những điều chỉnh có tác động làm gián đoạn quá trình vận động của giá theo xu thế cấp 1 Hiện tượng này xuất hiện khi giá chứng khoán đi lệch ra khỏi xu thế chính của nó trong một khoảng thời gian ngắn (khoảng vài tuần) Sự chệch hướng này sẽ mất đi khi có sự điều chỉnh đưa giá chứng khoán trở về với xu thế chính

 Xu thế cấp 3 (xu thế nhỏ) : Đây là những dao động trong thời gian ngắn (dài tối đa 3 tuần, thường chỉ dưới 6 ngày) mà theo như thuyết Dow đã nói đến, bản thân chúng không thực sự có ý nghĩa nhưng chúng góp phần tạo nên các xu thế trung gian

3) Thị trường con bò tót – Bull Market : Thị trường tăng giá

4) Thị trường con gâu – Bear Market : Thị trường giảm giá

5) Hai đường chỉ số bình quân của thị trường phải cùng xác nhận xu thế của thị trường

Điều nguyên lý này muốn nói đến là không thể có một dấu hiệu chính xác nào

về sự thay đổi xu thế thị trường có thể được khẳng định chỉ thông qua xem xét biến động của duy nhất một loại chỉ số bình quân (ở đây muốn nói đến những thị trường bao gồm nhiều chỉ số bình quân)

6) Khối lượng giao dịch đi kèm với xu thế thị trường

Với Bull Market, khối lượng giao dịch sẽ tăng nếu giá tăng, và sẽ thu lại nếu giá giảm Với Bear Market, giá trị giao dịch sẽ tăng nếu giá giảm và ít khi giá có dấu hiệu phục hồi

Các kết luận thường không có giá trị nếu chỉ dựa trên diễn biến trong vài ngày

và càng không có giá trị với những kết luận dựa trên một phiên giao dịch đơn lẻ Nguyên lý này chỉ phát huy hiệu quả nếu dựa trên những diễn biến của khối lượng

giao dịch chung trong thời gian giao dịch tương đối dài Hơn nữa, theo Lý thuyết Dow thì chỉ dựa trên những phân tích về giá mới có thể đưa ra được những dấu hiệu mang tính quyết định về xu thế thị trường, còn khối lượng giao dịch chỉ có thể cung cấp thêm những chứng cứ phụ để giải thích rõ hơn biến động của thị trường và sử dụng vào những tình huống khi dấu hiệu chính tỏ ra còn nhiều nghi ngờ.

7) Đường ngang có thể thay thế cho các xu thế cấp 2

Đường ngang theo định nghĩa của Lý thuyết Dow là những chuyển động ngang có tính chất trung gian của thị trường phản ánh thời kỳ mà giá biến động rất ít Một mức giá dao động vượt ra ngoài mức dao động của mô hình đường ngang đang xuất hiện trên thị trường sẽ là một dấu hiệu rõ ràng cho một thị trường lên hoặc xuống giá tùy thuộc vào hướng của dao động vượt ra ngoài Mô hình đường ngang càng kéo dài lâu và biên độ dao động càng nhỏ thì ý nghĩa của dao động vượt ra ngoài mô hình đường ngang càng lớn

8) Chỉ sử dụng giá đóng cửa để nghiên cứu

Lý thuyết Dow không quan tâm và ít đề cao đến các mức biến động giá trong ngày (thậm chí là cả mức giá cao nhất và thấp nhất) mà chỉ quan tâm đến những số liệu cuối ngày giao dịch, chẳng hạn như mức bình quân giá bán cuối cùng trong ngày

9) Một xu thế cần được giả định rằng vẫn đang tiếp tục cho đến khi dấu hiệu thực sự về sự đảo chiều của xu thế đó được xác định

Trái lại với việc nhiều người vẫn coi lý thuyết Dow là một dạng kim chỉ nam, một dạng bí kíp tuyệt học cho lĩnh vực phân tích đầu tư tài chính, thì nhiều nghiên cứu sử dụng các công cụ thống kê hiện đại lại cho thấy Lý thuyết Dow cũng có nhiều hạn chế Lý thuyết Dow quá trễ và không phải là luôn đúng, thường làm cho nhà đầu

tư phải băn khoăn và đặc biệt không giúp ích gì được cho các nhà đầu tư theo biến động trung gian (các nhà đầu tư ngắn hạn)

5.2 Lý thuyết dãy Fibonacci và sóng Elliott

5.2.1 Lý thuyết dãy Fibonacci

Đây là dãy số do nhà toán học người Ý Leonardo Fibonacci (1175 – 1250) phát minh ra Bắt đầu là số 0 và 1, sau đó những số tiếp theo được tạo ra bằng cách cộng 2 số phía trước Dãy số có dạng như sau :

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144…

Điều kỳ diệu hơn là cứ lấy số lớn chia cho số nhỏ hơn một bậc , ví dụ 89/55 ta

sẽ được 1.618; lấy số nhỏ chia cho số lớn hơn 1 bậc, ví dụ 21/34 ta sẻ được 0.6180, lấy số nhỏ chia cho số lớn hơn 2 bậc, ví dụ 13/34 ta sẽ được 0.382 Tất cả các con số thuộc dãy số Fibonacci 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8 …và các con số 0.618 và 0.382, trong đó đặc biệt nhất là con số được mệnh danh là “tỷ lệ vàng” 1.618 - xuất hiện rất nhiều trong

tự nhiên, trong cơ thề con người, trong vũ trụ, trong kiến trúc, xây dựng

Quan trọng hơn đối với chúng ta những nhà đầu tư, kinh doanh chứng khoán, những con số “đầy ma lực trên” bên trên xuất hiên ngay trong thị truờng tài chính, nhất là những biến động về giá cả

5.2.2 Lý thuyết sóng Elliott

Nguyên tắc sóng Elliott là một trong những công cụ phân tích kỹ thuật mà một

số nhà kinh doanh chứng khoán dùng để phân tích những xu hướng giá trong thị trường tài chính Cha đẻ của nguyên tắc này là Ralph Nelson Elliott (1871-1948) Theo ông Elliott, sự thay đổi của giá cả sẽ tạo ra những cơn sóng, như hình vẽ Trong

đó một cơn sóng cơ bản sẽ có 5 cơn sóng “chủ” và 3 cơn sóng điều chỉnh Trong 5 con sóng chủ thì sóng số 1, 3 và số 5 gọi là sóng “chủ và động”, và sóng 2, 4 gọi là sóng “chủ và điều chỉnh” 3 con sóng điểu chỉnh được gọi là sóng A, B, C

Hình 1: Hình ảnh minh họa sóng Elliott

Trong mỗi một con sóng như vậy lại có những con sóng nhỏ và cũng tuân theo quy luật của lý thuyết Elliot Một đợt sóng chủ hoàn chỉnh sẽ có 89 sóng và đợt sóng điều chỉnh hoàn chỉnh sẽ có 55 sóng Tùy theo thời gian, độ lớn của sóng sẽ được phân theo thứ tự sau:

• Grant Supercycle : sóng kéo dài nhiều thập kỷ, đôi khi là thế kỷ

• Supercycle : kéo dài từ vài năm đến vài thập kỷ

• Cycle : kéo dài từ một đến vài năm

• Primary : kéo dài từ vài tháng đến vài năm

• Intermediate : kéo dài từ vài tuần đến vài tháng

• Minor : kéo dài trong vài tuần

• Minute : kéo dài trong vài ngày

• Minuette : kéo dài trong vài giờ

• Subminutte : kéo dài trong vài phút

Dưới đây là phân tích một con sóng 5-3 điển hình của thị trường trong giai đoạn tăng trưởng - “bò húc” Cũng con sóng 5-3 này trong Thị trường suy thoái –

“gấu ngủ” sẽ được vẽ hoàn toàn ngược lại

Hình 2: Một dãy sóng 5-3 điển hình

- Sóng chủ số 1: Đợt sóng đầu tiên này là có điểm xuất phát từ thị truờng con

gấu (suy thoái), do đó sóng 1 ít khi được nhận biết ngay từ đầu Lúc này thông tin cơ bản về các công ty niêm uớc vẫn đang là thông tin tiêu cực Chiều hướng của thị trường trước khi sóng 1 xảy ra chủ yếu vẫn là thị truờng suy thoái Những nhà phân tích cơ bản vẫn đang tiếp tục điều chỉnh thu nhập kỳ vọng thấp xuống so với dự kiến Khối lương giao dịch có tăng chút ít theo chiều hướng giá tăng Tuy vậy việc tăng này là không đáng kể Do đó nhiều nhà phân tích kỹ thuật không nhận ra sự có mặt của đợt sóng số 1 này

- Sóng chủ số 2: Sóng chủ 2 sẽ điều chỉnh sóng 1, nhưng điểm thấp nhất của

sóng 2 không bao giờ vượt qua điểm xuất phát đầu tiên của sóng 1 Tin tức dành cho thị trường vẫn chưa khả quan Thị trường đi xuống ở cuối sóng 2 để thực hiện việc

“kiểm tra” độ thấp của thị trường Những người theo phái con gấu vẫn đang tin rằng thị trường con gấu vẫn đang ngự trị Khối lượng giao dịch sẽ ít hơn đợt sóng 1 Giá

sẽ được điều chỉnh giảm và thuờng nằm trong khoảng 0.382 đến 0.618 của mức cao

nhất của sóng 1

- Sóng chủ số 3: Thông thường đây là sóng lớn nhất và mạnh mẽ nhất của xu

hướng lên giá Ngay đầu sóng 3, thị trường vẫn còn nhận những thông tin tiêu cực

Vì vậy có nhiều nhà kinh doanh không kịp chuẩn bị để mua vào Khi sóng 3 đang ở lưng chừng, thị trường bắt đầu nhận những thông tin cơ bản tích cực và những nhà phân tích cơ bản bắt đầu điều chỉnh thu nhập kỳ vọng Mặc dù có những đợt điều chỉnh nho nhỏ trong lòng của sóng 3, giá của sóng 3 tăng lên với tốc độ khá nhanh

Điểm cao nhất của sóng 3 thường cao hơn điểm cao nhất của sóng 1 với tỷ lệ 1,618:1

- Sóng chủ số 4: Đây thật sự là một con sóng điều chỉnh Giá có khuynh hướng

đi xuống và đôi khi có thể răng cưa kéo dài Sóng 4 thường sẽ điều chỉnh sóng 3 với mức 0.382 – 0.618 của sóng 3 Khối lượng giao dịch của sóng 4 thấp hơn của sóng 3 Đây là thời điểm để mua vào nếu như nhà kinh doanh nhận biết được tiềm năng tiếp diễn liền sau đó của con sóng 5 Tuy vậy việc nhận biết điểm dừng của sóng 4 là một trong những khó khăn của các nhà phân tích kỹ thuật trường phái sóng Elliot

- Sóng chủ số 5: Đây là đợt sóng cuối cùng của 5 con sóng “chủ” Thông tin

tích cực tràn lan khắp thị trường và ai cũng tin rằng thị trường đang ở trong thế bò húc Khối lượng giao dịch của sóng 5 khá lớn , tuy vậy thông thường vẫn nhỏ hơn sóng 3 Điều đáng nói là những nhà kinh doanh “không chuyên nghiệp” thường mua vào ở những điểm gần cuối sóng 5 Vào cuối con sóng 5, thị trường nhanh chóng chuyển hướng

- Sóng điều chỉnh A: Sóng này bắt đầu cho đợt sóng điều chỉnh A,B,C Trong

thời gian diễn ra sóng A, thông tin cơ bản vẫn đang rất lạc quan Mặc dù giá xuống, nhưng phần đông các nhà kinh doanh vẫn cho rằng thị trường đang trong thế bò húc Khối lượng giao dịch tăng trưởng khá đều đặn theo con sóng A

- Sóng điều chỉnh B: Giá tăng trở lại và với mức cao hơn so với điểm cuối

sóng A Sóng B được xem là điểm kéo dài của thị trường bò húc Đối với những người theo trường phái phân tích kỹ thuật cổ điển, điểm B chính là vai phải của đồ thị Đầu và Vai ngược Khối lượng giao dịch của sóng B thường thấp hơn của sóng A Vào lúc này, những thông tin cơ bản của các công ty không có những điểm tích cực mới, thế nhưng cũng chưa chuyển hẳn qua tiêu cực

- Sóng điều chỉnh C: Giá có khuynh hướng giảm nhanh hơn các đợt sóng

trước Khối lượng giao dịch tăng Hầu như tất cả mọi nhà kinh doanh, đầu tư đều nhận thấy rõ sự ngự trị của “gấu ngủ” trên thị trường, chậm nhất là trong đợt sóng nhỏ thứ 3 của sóng C Sóng C thường lớn như sóng A Điểm thấp nhất của sóng C ít nhất bằng điểm thấp nhất của sóng A nhân với 1.618

5.3 Một số khái niệm và công cụ cơ bản sử dụng trong phân tích kĩ

thuật

5.3.1 Các loại biểu đồ giá thường dùng trong phân tích kĩ thuật

Hiện nay trên Thị trường chứng khoán các chuyên viên phân tích dùng rất nhiều các loại biểu đồ khác nhau để phân tích, trong đó có 3 loại biểu đồ được dùng một cách phổ biến nhất đó là: biểu đồ dạng đường (Line chart), biểu đồ dạng then chắn (Bar chart), biểu đồ hình nến (Candlestick chart)

 Biều đồ dạng đường – Line Chart

Dạng biểu đồ này từ trước tới nay thường được sử dụng trên TTCK, và cũng

là loại biểu đồ được dùng một cách phổ biến nhất trong các ngành khoa học khác dùng để mô phỏng các hiện tượng kinh tế và xã hội…và nó cũng là loại biểu đồ được con người dùng trong thời gian lâu và dài nhất Nhưng hiện nay trên TTCK do khoa học

kỹ thuật phát triển, diễn biến của Thị trường chứng khoán ngày càng phức tạp cho nên loại biểu đồ này ngày càng ít được sử dụng nhất là trên các TTCK hiện đại

Hình 3: Biểu đồ dạng đường – Line Chart

 Biểu đồ dạng then chắn – Bar Chart

Trên các Thị trường chứng khoán hiện đại trên thế giới hiện nay các chuyên viên phân tích thường dùng loại biểu đồ này trong phân tích là chủ yếu lý do chính vì tính ưu việt của nó đó là sự phản ánh rõ nét sự biến động của giá chứng khoán

Hình 4: Biểu đồ dạng then chắn – BarChart

Loại biểu đồ này thường được áp dụng để phân tích trên các Thị trường chứng khoán hiện đại khớp lệnh theo hình thức khớp lệnh liên tục, độ dao động của giá chứng khoán trong một phiên giao dịch là tương đối lớn.

 Biều đồ dạng hình nến – Candlestick Chart

Đây là dạng biểu đồ cải tiến của biểu đồ dạng then chắn (Bar chart), nó được người Nhật Bản khám phá và áp dụng trên Thị trường chứng khoán của họ đầu tiên Giờ đây nó đang dần được phổ biến hầu hết trên các Thị trường chứng khoán hiện đại trên toàn thế giới Dạng biểu đồ này phản ánh rõ nét nhất về sự biến động của giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán khớp lệnh theo hình thức khớp lệnh định kỳ

Hình 5: Biểu đồ dạng hình nến – Candlestick Chart

5.3.2 Đường xu thế - kênh xu thế

Đường xu thế : đây là đường nối các điểm đáy cao dần lên(đối với xu thế tăng

giá) và các điểm đỉnh thấp dần xuống(đối với xu thế giảm giá) Nếu chuyển động của

đồ thị giá vượt lên trên đường xu thế giảm hoặc xuống dưới đường xu thế tăng thì có thể nói đây là dấu hiệu sớm nhất cho sự thay đổi xu thế giá của cổ phiếu

Hình 6: Minh họa xu thế tăng

Một đường xu thế đi qua cả đáy bao giờ cũng được coi là một đường xu thế chính xác và có độ tin cậy cao

 Kênh xu thế : là khoảng dao động của giá Dải dao động đó được xác định bởi

hai đường biên là đường xu thế và đường kênh(channel line), hai đường này song song với nhau

Hình 7: Minh họa kênh xu thế

5.3.3 Ngưỡng hỗ trợ - ngưỡng kháng cự

 Ngưỡng hỗ trợ (Support) : là mức giá mà tại đó bên mua sẵn sàng mua vào

một lượng cổ phiếu vừa đủ nhằm tạm thời ngăn chặn hay đảo ngược khuynh hướng giảm giá

 Ngưỡng kháng cự (Resistance) : Ngược lại, ngưỡng kháng cự là mức giá mà

tại đó người bán sẵn sàng bán ra một luợng cổ phiếu vừa đủ nhằm tạm thời ngăn chặn hoặc đảo ngược khuynh hướng tăng giá

Xét về quy mô cung – cầu của thị trường, ngưỡng hỗ trợ là mức giá mà tại đó lượng cầu của thị trường lớn hơn lượng cung, và ngưỡng kháng cự là mức giá cho