Kiểm định một số phương pháp phân tích kỹ thuật trên sàn hose

TÓM TẮT Luận án này nhằm kiểm định tính hiệu quả của một số phương pháp phân tích kỹ thuật áp dụng trên sàn giao dịch HOSE thông qua việc tính toán suất sinh lợi khi mô phỏng các phương

-

ĐINH HOÀI AN

KIỂM ĐỊNH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH KỸ THUẬT TRÊN SÀN HOSE

Chuyên ngành : QUẢN TRỊ KINH DOANH

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2010

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Tp HCM, ngày 01 tháng 11 năm 1980

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên học viên: ĐINH HOÀI AN … Phái: Nam…………

Ngày, tháng, năm sinh: 01/11/1980 Nơi sinh: Vĩnh Long

Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh

MSHV: 01708001

1- TÊN ĐỀ TÀI : Kiểm định.một số phương pháp phân tích kỹ thuật trên sàn HOSE 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: Thực hiện các vấn đề sau:

– Kiểm định phương pháp phân tích kỹ thuật MA (Moving Averrage) trên sàn HOSE………

– Kiểm định phương pháp phân tích kỹ thuật MACD (Moving Average Convergence Divergence) trên sàn HOSE

– Kiểm định phương pháp phân tích kỹ thuật RSI (Relative Strengh Index) trên sàn HOSE

3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 08/03/2010

4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 01/11/1980

5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS DƯƠNG NHƯ HÙNG

Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN KHOA QL CHUYÊN NGÀNH

QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH

Tôi xin gởi lời cảm ơn đến tất cả các Thầy, các Cô đã tận tình giảng dạy trong suốt quá trình tôi theo học chương trình cao học Quản Trị Kinh Doanh tại trường Đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh

Tôi cũng xin gởi lời cảm ơn đến những thành viên trong gia đình tôi, những người luôn ủng hộ và là nguồn động viên lớn lao giúp tôi hoàn thành luận án này

ABSTRACT

This thesis tested the effectiveness of some methods of technical analysis when trading on the HOSE securities floor by calculating rate of return when the methods of technical analysis are simulated to invest on the HOSE This thesis tested three methods of technical analysis Moving Average, Moving Average Convergence Divergence, Relative Strength Index, that frequently used for trading, applies to stocks listed on the HOSE

This research aims to answer the questions what method of technical analysis

is effective when trading on the HOSE The research also showed which method provides the best performance for investors The research will help investors know when and how to use technical analysis to gain the highest profit

TÓM TẮT

Luận án này nhằm kiểm định tính hiệu quả của một số phương pháp phân tích kỹ thuật áp dụng trên sàn giao dịch HOSE thông qua việc tính toán suất sinh lợi khi mô phỏng các phương pháp phân tích kỹ thuật đầu tư trên sàn HOSE Luận án kiểm định 3 phương pháp phân tích kỹ thuật thông dụng Moving Average, Moving Average Convergence Divergence, Relative Strength Index áp dụng cho các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE

Nghiên cứu nhằm trả lời câu hỏi các phương pháp phân tích kỹ thuật trên có đem lại hiệu quả khi áp dụng giao dịch trên sàn HOSE hay không Nghiên cứu cũng chỉ ra phương pháp nào đem lại hiệu quả cao nhất cho nhà đầu tư Nghiên cứu giúp các nhà đầu tư biết được khi nào thì nên sử dụng phương pháp phân tích kỹ thuật nào để đầu tư đem lại lợi nhuận cao nhất

EMA Exponential Moving Average-Trung bình động hàm mũ

HOSE Sàn giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh

MA Phương pháp phân tích kỹ thuật Moving Average

MACD Phương pháp phân tích kỹ thuật Moving Average Convergence

Divergence MACD-X-Y Phương pháp phân tích kỹ thuật MACD với số phiên tính EMA

ngắn hạn là X, dài hạn là Y MA-X-Y Phương pháp phân tích kỹ thuật MA với số phiên tính MA là X,

RSI Phương pháp phân tích kỹ thuật Relative Strength Index

RSI-X Phương pháp phân tích kỹ thuật RSI với số phiên tính RSI là X SMA Simple Moving Average -Trung bình động đơn giản

DANH MỤC CÁC BẢNG VÀ HÌNH VẼ

Hình 2.1 Đường trung bình động giá CP của Công ty Cổ phần Hàng

hải Hà Nội - MHC

18

Hình 2.2 Minh họa tín hiệu mua và bán của phương pháp MA 19

Hình 2.3 Minh họa tín hiệu mua và bán của phương pháp MACD 21

Hình 2.6 Lưu dồ giải thuật phương pháp nghiên cứu 29

Hình 3.1 Hiệu quả đầu tư của chiến lược Buy&Hold 32

Hình 3.2 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MA-20-X so với

Buy&Hold khi không có chi phí giao dịch

33

Hình 3.3 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MA-20-X so với

Buy&Hold khi có chi phí giao dịch

34

Hình 3.4 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MA-10-1, MA-20-0,

MA-50-0 so với Buy&Hold khi có chi phí giao dịch

35

Hình 3.5 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MACD so với

Buy&Hold khi không có chi phí giao dịch

36

Hình 3.6 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MACD so với

Buy&Hold khi có chi phí giao dịch

37

Hình 3.7 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược RSI so với Buy&Hold

khi không có chi phí giao dịch

38

Hình 3.8 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược RSI so với Buy&Hold

khi có chi phí giao dịch

Hình 3.12 Hiệu quả đầu tƣ của các chiến lƣợc MACD-8-17 cho các

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN 1

ABSTRACT 2

TÓM TẮT 3

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 4

DANH MỤC CÁC BẢNG VÀ HÌNH VẼ 6

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 10

1.1 Lý do hình thành đề tài 10

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 11

1.3 Phương pháp nghiên cứu 12

1.4 Phạm vi nghiên cứu 12

1.5 Đối tượng nghiên cứu 12

1.6 Ý nghĩa thực tiễn 12

1.7 Bố cục luận án 13

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14 2.1 Các khái niệm cơ bản 14

2.2 Tổng quan về phân tích kỹ thuật 15

2.2.1 Phân tích kỹ thuật là gì ? 15

2.2.2 Các giả định của phân tích kỹ thuật 16

2.3 Các phương pháp phân tích kỹ thuật 17

2.3.1 Trung bình động (Moving Average) 17

2.3.2 MACD (Moving Average Convergence Divergence) 20

2.3.3 RSI (Relative Strength Index) 21

2.4 Phương pháp nghiên cứu 23

2.4.1 Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu 23

2.4.2 Phân nhóm theo ngành 24

2.4.3 Phân nhóm theo tuổi 25

2.4.4 Phân nhóm theo beta 26

2.4.5 Phân nhóm theo quy mô và tỷ số B/M: 26

2.4.6 Phuơng pháp kiểm định 26

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ 31

3.1 So sánh các phương pháp phân tích kỹ thuật 31

3.2 Phân nhóm các cổ phiếu theo ngành 42

3.3 Phân nhóm các cổ phiếu theo tuổi 44

3.4 Phân nhóm các cổ phiếu theo Beta 46

3.5 Phân nhóm các cổ phiếu theo quy mô: 49

3.6 Phân nhóm các cổ phiếu theo tỷ số B/M: 51

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 53

HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ KIẾN NGHỊ VỀ NHỮNG HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO 56

PHỤ LỤC 57

LÍ LỊCH TRÍCH NGANG 78

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1 Lý do hình thành đề tài

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của thị trường chứmg khoán (TTCK) ở các nước trên thế giới, sự phát triển của TTCK là một tất yếu trong quá trình chuyển đổi sang nền kinh tế thị trường của Việt Nam Và đó cũng là xu thế tất yếu khi Việt Nam chủ động bước vào hội nhập với nền kinh tế quốc tế

Thực tế cho thấy kể từ khi Trung tâm Giao dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh ra đời vào tháng 07 năm 2000, hoạt động của TTCK Việt Nam trở nên sôi động và mang lại nhiều lợi ích cho nền kinh tế Trong suốt thời gian hai năm trở lại đây, không ai có thể phủ nhận rằng TTCK Việt Nam đã có những bước phát triển rất tích cực, ngày càng trở thành một kênh huy động vốn hiệu quả cho nền kinh tế, cũng như đem lại lợi nhuận cho các nhà đầu tư Nhưng từ cuối năm 2007 đến nay, TTCK Việt Nam cũng đã mang lại cho các nhà đầu tư một bài học đắt giá rằng đầu

tư Chứng khoán không phải luôn luôn mang lại lợi nhuận mà nó có cả những rủi ro rất cao và không thể dự đoán trước được Sự sụt giảm như một cơn sóng thần cuốn phăng toàn bộ giá trị đầu tư nếu không xác định được phương pháp đầu tư như thế nào là đem lại lợi nhuận cao nhưng cũng đồng thời tránh được những rủi ro trên thị trường Chứng Khoán

Đối với những nhà đầu tư ngoài lợi nhuận kiếm được từ việc chia cổ tức của các công ty mà họ nắm giữ cổ phiếu, họ còn kiếm lợi nhuận thông qua việc mua bán

cổ phiếu trên sàn giao dịch chứng khoán Trong lĩnh vực này, việc xác định thời điểm tham gia (mua) và rút lui (bán) khỏi thị trường cũng như xu thế của thị trường

là rất quan trọng Phân tích kỹ thuật là công cụ đắc lực giúp nhà đầu tư thấy được trạng thái của thị trường, xu thế của thị trường cũng như sự tương quan giữa các yếu

tố về sự tăng giảm giá và khối lượng giao dịch, từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra những quyết định đầu tư hợp lý

Đó là lý do đề tài “ Kiểm định một số phương pháp phân tích kỹ thuật trên sàn HOSE” được chọn làm đề tài luận văn tốt nghiệp

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Kiểm định khả năng sinh lợi khi áp dụng một số phương pháp phân tích kỹ thuật phổ biến đầu tư trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE Từ đó so sánh các phương pháp và xác định xem phương pháp nào nên được áp dụng để đầu tư trên sàn HOSE

Các phương pháp phân tích kỹ thuật được kiểm định là:

- Phương pháp MA (Moving Average) là phương pháp phân tích kỹ thuật

áp dụng đường trung bình động (đường biểu diển giá trị trung bình của phiên giao dịch đang xét và một số phiên giao dịch trước đó) của đóng cửa và đường giá đóng cửa để xác định những tín hiệu mua và bán cổ phiếu trên thị trường

- Phương pháp MACD (Moving Average Convergence Divergence) là

phương pháp phân tích kỹ thuật được Gerald Appel giới thiệu vào cuối thập niên 70

- Phương pháp RSI (Relative Strength Index) là phương pháp phân tích kỹ

thuật sử dụng chỉ số RSI để xác định các tín hiệu mua và bán cổ phiếu trên thị truờng Chỉ số RSI được J Welles Wilder giới thiệu năm 1978 Nghiên cứu sẽ trả lời các câu hỏi sau:

- Phương pháp MA có nên áp dụng trên sàn HOSE hay không ?

- Phương pháp MACD có nên áp dụng trên sàn HOSE hay không ?

- Phương pháp RSI có nên áp dụng trên sàn HOSE hay không ?

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Nguồn số liệu: nghiên cứu này thực hiện kiểm định các phương pháp phân tích kỹ thuật khi áp dụng cho chỉ số VNINDEX và toàn bộ cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE tính đến ngày 31/12/2009, dữ liệu về chỉ số VNINDEX và giá của các cổ phiếu được lấy đến ngày 30/09/2010

Phương pháp nghiên cứu: sử dụng phầm mềm lập trình Matlab mô phỏng quá trình giao dịch cổ phiếu khi sử dụng các phương pháp phân tích kỹ thuật trên sàn HOSE Tính toán suất sinh lợi trong quá trình giao dịch Sử dụng kết quả thu được để phân tích và đưa ra các câu trả lời cho phần mục tiêu nghiên cứu

1.4 Phạm vi nghiên cứu

Mặc dù có rất nhiều phương pháp phân tích kỹ thuật đuợc áp dụng trong giao dịch chứng khoán, phạm vi của đề tài chỉ chú trọng vào các phương pháp phổ biến như: MA, MACD và RSI

Dữ liệu nghiên cứu là chỉ số VNINDEX và dữ liệu của tất cả các công ty niêm yết trên sàn HOSE tính đến hết ngày 30/09/2010 Do phân tích kỹ thuật chỉ có

ý nghĩa khi tính toán với một số phiên giao dịch đủ lớn nên chỉ những cổ phiếu niêm yết trước ngày 31/12/2009 mới được lấy dữ liệu để nghiên cứu

1.5 Đối tượng nghiên cứu

Kiểm định các phương pháp phân tích kỹ thuật MA, MACD, RSI khi áp dụng trên sàn HOSE

1.6 Ý nghĩa thực tiễn

Kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra cách ứng dụng các phương pháp phân tích kỹ thuật trong đầu tư chứng khoán và đồng thời đưa ra những phương pháp đem lại hiệu quả cao khi đầu tư trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE

Nghiên cứu này sẽ giúp cho các nhà đầu tư biết cách sử dụng các phương pháp phân tích kỹ thuật trong việc ra quyết định đầu tư của mình cũng như lựa chọn

phương pháp đầu tư thích hợp trong các phương pháp phân tích kỹ thuật nhằm đem lại hiệu quả cao nhất

Khi đạt được mục tiêu nghiên cứu sẽ còn đóng góp cho các nghiên cứu sau này về tính hiệu quả của các phương pháp phân tích kỹ thuật khác cũng như đầu tư trên những thị trường khác

1.7 Bố cục luận án

Luận án bao gồm 4 chương chính:

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Trong chương này trình bày cơ sở lý thuyết về phân tích kỹ thuật và các phương pháp phân tích kỹ thuật MA, MACD, RSI Phần phương pháp nghiên cứu

sẽ trình bày cách thức lấy số liệu và các bước thực hiện nghiên cứu

Chương 3: Phân tích dữ liệu và kết quả

Chương này sẽ trình bày kết quả thu được, phân tích kết quả thu được và đưa

ra kết luận về vấn đề nghiên cứu

Chương 4: Kết luận

Chương này trình bày cụ thể kết quả mà nghiên cứu đạt được

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP

NGHIÊN CỨU

2.1 Các khái niệm cơ bản

- Suất sinh lợi của cổ phiếu: thể hiện khả năng sinh lợi khi đầu tư vào cổ phiếu Suất sinh lợi được tính bằng công thức:

Suất sinh lợi = (giá hiện tại – giá mua)/giá mua Suất sinh lợi thường được tính bằng tỉ lệ phần trăm

- Quy mô công ty: chỉ ra công ty là lớn hay nhỏ, trong nghiên cứu này có

sử dụng quy mô để phân loại cổ phiếu và được tính bằng công thức:

Quy mô = Khối lượng cổ phiếu lưu hành x giá thị trường

- Tuổi của cổ phiếu: thể hiện mức độ thời gian cổ phiếu được niêm yết

trên sàn giao dịch Trong luận án này tuổi của cổ phiếu được tính bằng số

phiên giao dịch của cổ phiếu trên sàn

- Tỷ số B/M (Book to Market value): là tỷ số giữa giá trị sổ sách của một

cổ phiếu và giá thị trường của một cổ phiếu Tỷ số B/M chỉ ra rằng một

cổ phiếu đang được bán với giá cao hơn hay thấp hơn giá trị sổ sách của

nó Tỷ số B/M được tính bằng công thức:

B/M = (Tổng tài sản – Tài sản vô hình – Nợ) / (Giá cổ phiếu x Kkối lượng

lưu hành)

- Beta: hay còn gọi là hệ số beta, đây là hệ số đo lường mức độ biến động

hay còn gọi là thước đo rủi ro hệ thống của một cổ phiếu trong tương quan với toàn bộ thị trường Beta được tính toán dựa trên phân tích hồi quy, beta thể hiện khuynh hướng và mức độ phản ứng của cổ phiếu đối với sự biến động của thị trường

m : phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường

Một chứng khoán có beta bằng 1, muốn ám chỉ rằng giá chứng khoán đó

sẽ di chuyển cùng bước đi với thị trường Một chứng khoán có beta nhỏ hơn 1 có nghĩa là chứng khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị trường Và ngược lại, beta lớn hơn 1 sẽ cho biết giá chứng khoán sẽ thay đổi nhiều hơn mức dao động của thị trường

- Ngành: Cho biết lĩnh vực kinh doanh, sản phẩm hay dịch vụ mà doanh

nghiệp đang hoạt động và sản suất

Các khái niệm trên được sử dụng trong luận án này để phân loại các cổ phiếu khi thực hiện phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu

2.2 Tổng quan về phân tích kỹ thuật

2.2.1 Phân tích kỹ thuật là gì ?

“Phân tích kỹ thuật là việc nghiên cứu giá, với công cụ cơ bản là biểu đồ,

nhằm nâng cao hiệu quả của hoạt động đầu tư” định nghĩa của Steven B Achelis

Phân tích kỹ thuật sử dụng các mô hình toán học (đồ thị, xác suất thống kê,…) dựa trên dữ liệu thu thập về thị trường trong quá khứ và hiện tại để chỉ ra trạng thái của thị trường tại thời điểm xác định, thông thường là nhận định xu hướng thị trường đang lên, xuống (trending market) hay “dập dềnh” (trading market) hoặc nhận định tương quan lực lượng giữa sự tăng và sự giảm giá

Phân tích kỹ thuật không để ý đến các chỉ số tài chính, tình hình phát triển hay các thông tin về thị trường về doanh nghiệp mà chỉ chú trọng vào tập các dữ liệu về giá cả, khối lượng,… của cổ phiếu thu thập được tại các phiên giao dịch trong quá khứ Chính vì chỉ dựa vào tập dữ liệu đã tồn tại trên thị trường (tức là các thông tin trong quá khứ) phân tích kỹ thuật không phải là công cụ để dự đoán tương lai giá cả của cổ phiếu Những kết luận thu được từ các biện pháp phân tích kỹ thuật chỉ thị trạng thái của thị trường đã xảy ra trong quá khứ, thời điểm rút ra kết luận về trạng thái của thị trường luôn luôn đi sau so với sự kiện đã xảy ra Khoảng thời gian chênh lệch đó gọi là độ trễ

2.2.2 Các giả định của phân tích kỹ thuật

Có 3 giả định làm cơ sở cho việc tiếp cận phân tích kỹ thuật:

- Biến động thị trường phản ánh tất cả Đây có thể coi là nền tảng của phân tích kỹ thuật Mọi lý thuyết, phân tích khác muốn được chấp nhận thì trước tiên phải hiểu và chấp nhận giả định này Các nhà phân tích kỹ thuật cho rằng bất cứ yếu tố nào có khả năng ảnh hưởng đến giá như tâm

lý, chính trị hay các yếu tố tài chính của doanh nghiệp, tổ chức đều được phản ánh rõ trong giá thị trường

- Giá cả vận động theo xu thế Khái niệm về xu thế là khái niệm vô cùng quan trọng trong phân tích kỹ thuật Mục đích của việc xác lập đồ thị mô

tả những biến động giá cả trên thị trường là nhằm xác định được sớm những xu thế về giá, từ đó sẽ tham gia giao dịch trên cơ sở những xu thế này Mục đích của Phân tích kỹ thuật là nhằm xác định sự lặp lại của những dạng biến động của giá đã xuất hiện trong quá khứ để có thể tận dụng kinh nghiệm và đưa ra những quyết định phù hợp

- Lịch sử sẽ tự lặp lại Cơ sở của giả định này là hành vi của con người có khuynh hướng lặp lại trong tương lai Như thế giả định này có thể được phát biểu là : “Chìa khóa để nắm bắt tương lai nằm trong việc nghiên cứu

quá khứ” hay “tương lai chỉ là sự lặp lại của quá khứ” (trích từ Tổng quan

về phân tích kỹ thuật, bài 2, www.saga.vn)

2.3 Các phương pháp phân tích kỹ thuật

2.3.1 Trung bình động (Moving Average)

Trung bình động tại một thời điểm là giá trị trung bình của giá trong một giai đoạn tính đến thời điểm đó Trung bình động là kim chỉ nam xác định xu thế đi lên hay đi xuống của giá Trung bình động được tính bằng nhiều phương pháp khác nhau Ở đây chỉ giới thiệu hai phương pháp tính trung bình động được sử dụng phổ biến là Trung bình đơn SMA được sử dụng trong phương pháp này và Trung bình hàm mũ (EMA) được sử dụng trong phương pháp MACD:

- Trung bình đơn SMA tại một phiên là lấy giá trị trung bình của phiên đó

và một số phiên nhất định trước đó

SMAt = (Pt + Pt – 1 + Pt – 2 + … + Pt– n + 1) / n Trong đó: SMAt là giá trị trung bình động tại phiên t

Pt là giá của cổ phiếu tại phiên t

n là số phiên tính trung bình động

- Trung bình hàm mũ EMA được tính theo công thức

EMAt = ((Pt – EMAt – 1) * M) + EMAt – 1Trong đó: M thường được lấy với giá trị = 2 / (1 + n)

EMAt là giá trị trung bình động hàm mũ tại phiên t

Pt là giá cổ phiếu tại phiên t

n là số phiên tính trung bình động

Hình 2.1 Đường trung bình động giá CP của Công ty Cổ phần Hàng hải

Hà Nội - MHC

(nguồn ảnh đồ thị - www.vietstock.com.vn) Hình 2.1 minh họa giá cổ phiếu MHC và đường trung bình động của nó Trung bình động dựa vào thông tin trong quá khứ mà không tính toán đến các giá trị tương lai, vì vậy trung bình động chỉ thị xu thế tăng hoặc giảm trễ hơn sau khi sự kiện đã xảy ra Để điều chỉnh độ trễ của trung bình động, cần phải điều chỉnh số phiên tính trung bình động hoặc lựa chọn phương pháp tính trung bình động có độ trễ ít hơn Nếu số phiên lấy trung bình động càng lớn thì độ trễ càng cao

và ngược lại số phiên lấy trung bình động càng nhỏ thì đỗ trễ càng thấp

Việc điều chỉnh độ trễ sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác và tính nhạy đối với các biến động của thị trường Nếu độ trễ nhỏ, trung bình động rất nhạy với các biến động thị trường, phản ánh kịp thời các biến động này nhưng khả năng trung bình động phản ánh sai càng lớn Ngược lại đỗ trễ càng lớn, trung bình động càng ít nhạy

và phản ánh muộn các biến động của thị trường nhưng sự phản ánh của trung bình động chính xác hơn so với độ trễ nhỏ

Số phiên tính trung bình động tùy thuộc theo mục tiêu của nhà đầu tư:

- Rất ngắn hạn 5 – 10 ngày

và trung bình động càng lớn thì biểu hiện của xu thế càng mạnh

Luật mua và bán cổ phiếu: mua hay bán cổ phiếu: khi hai đường giá và đường trung bình động cắt nhau Mua khi giá cổ phiếu đang tăng vượt trên giá trị của trung bình động và bán khi giá cổ phiếu đang giảm và thấp hơn giá trị của trung bình động

Hình 2.2 Minh họa tín hiệu mua và bán của phương pháp MA

(Nguồn Technical Analysis from A to Z By Steven B Achelis)

2.3.2 MACD (Moving Average Convergence Divergence)

Kể từ khi được Gerald Appel giới thiệu, MACD đã trở thành một trong những công cụ phân tích kỹ thuật đơn giản và đáng tin cậy nhất MACD được tính toán dựa trên hiệu số của hai đường trung bình động dài hạn và ngắn hạn, giá trị trả

về thuộc nhóm phân tích tương quan: tương quan giữa trung bình động dài hạn và trung bình động ngắn hạn

Về mặt tính toán MACD lấy một giá trị trung bình động của giá trong ngắn hạn trừ cho giá trị trung bình động trong dài hạn Thông thường MACD sử dụng EMA – 12 làm trung bình động ngắn hạn và EMA – 26 làm trung bình động dài hạn

và cho hiệu số trên Như vậy nếu MACD > 0 thì trung bình động ngắn hạn lớn hơn trung bình động dài hạn Nếu MACD < 0 thì trung bình động dài hạn nhỏ hơn trung bình động ngắn hạn Đồ thị các giá trị của phản ánh tương quan giữa trung bình động ngắn hạn và trung bình động dài hạn Thông thường đồ thị này được vẽ kèm với đồ thị trung bình động EMA – 9 của chính MACD (Sinal line) dùng để xác định tín hiệu mua và bán

MACD vừa chỉ ra xu thế của thị trường vừa xác định các tín hiệu mua và bán trên cùng một đồ thị Khoảng cách giữa trung bình động ngắn hạn và trung bình động dài hạn thể hiện xu thế tăng hoặc giảm của thị trường Nếu trung bình động ngắn hạn lớn hơn trung bình động dài hạn thì xu thế là tăng giá và MACD có giá trị dương Nếu giá trị MACD dương và ngày càng lớn thì xu thế thị trường tăng ngày càng mạnh (bull market) Nếu trung bình động ngắn hạn nhỏ hơn trung bình động dài hạn thì xu thế là giảm giá và MACD có giá trị âm Nếu giá trị MACD âm và ngày càng nhỏ thì xu thế thị trường giảm ngày càng mạnh (bear market) Tại điểm giao cắt đường MCAD và 0 là nơi mà trung bình động giá ngắn hạn gặp trung bình động giá dài hạn, tại đây bắt đầu có sự đổi chiều về xu thế của thị trường

Thời đoạn để tính giá trị của đường trung bình động ngắn hạn và dài hạn là tùy thuộc vào nhà đầu tư, theo khuyến cáo của Appel thì thời đoạn tính trung bình động dài hạn nên gấp 2 đến 3 lần thời đoạn tính trung bình động ngắn hạn

Luật mua và bán: Mua hay bán cổ phiếu tại thời điểm giao cắt giữa MCAD

và đường Signal Line Nếu đường MACD cắt đường Sinal line và đi xuống dưới đường này thì đó là tín hiệu bán ra Nếu đường MACD cắt đường Signal line và đi lên trên đường này thì đó là tín hiệu mua vào

Hình 2.3 Minh họa tín hiệu mua và bán của phương pháp MACD

(Nguồn Technical Analysis by Gerald Appel)

2.3.3 RSI (Relative Strength Index)

Năm 1978 J Welles Wilder giới thiệu chỉ số RSI, từ đó đến nay RSI và trở thành một trong các chỉ số phổ biến và hiệu quả được sử dụng trong phân tích kỹ thuật Đây là một chỉ số thuộc nhóm các phương pháp tương quan phản ánh tương quan sức mạnh giữa sự tăng giá và giảm giá trong một thời kỳ

RSI phản ánh mối quan hệ giữa sức tăng giá và sức giảm giá của một cổ phiếu trong một thời kỳ xác định bằng cách lấy tỷ số giá trung bình của các phiên tăng giá và giá trung bình các phiên giảm giá trong thời kỳ đó

Gọi n là số các phiên trong thời kỳ xác định cần tính RSI

Gọi sự thay đổi giá trung bình các phiên tăng trong n phiên là AIn:

AIn= Tổng sự thay đổi giá các phiên tăng / n Gọi sự thay đổi giá trung bình các phiên giảm trong n phiên là ADn:

ADn = Tổng sự thay đổi giá các phiên giảm / n RSI được tính theo công thức:

RSI = 100 – 100 / (1 + RS) Trong đó RS = AIn / ADn

Phân tích RSI dựa vào 3 ngưỡng:

- Siêu mua: mọi giá trị RSI ≥ 70 được gọi là siêu mua

- Siêu bán: mọi giá trị RSI ≤ 30 được gọi là siêu bán

- Trung bình: Ngưỡng 50 được gọi là trung bình, RSI > 50 báo hiệu về sự thắng thế của phe mua, RSI < 50 báo hiệu sự thắng thế của phe bán Luật mua và bán:

- Khi giá trị của RSI từ dưới tăng vượt qua ngưỡng siêu mua có nghĩa là đang ở giai đoạn đầu của xu thế tăng giá và giá sẽ tiếp tục tăng Đây là tín hiệu mua vào

- Khi giá trị của RSI từ trên giảm xuyên qua ngưỡng siêu bán có nghĩa là đang ở giai đoạn đầu của xu thế giảm giá và giá sẽ tiếp tục giảm Đây là tín hiệu bán ra

- Nếu giá trị của RSI từ dưới tăng vượt qua ngưỡng siêu bán cho thấy thị trường đang ở đáy đây là tín hiệu mua vào

- Nếu giá trị của RSI từ trên giảm xuyên qua ngưỡng siêu mua cho thấy thị trường đang ở đỉnh đây là tín hiệu bán ra

Hình 2.4 Minh họa phương pháp RSI

(Nguồn vietstock.com.vn)

2.4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu tập trung chủ yếu kiểm định suất sinh lợi của từng phương pháp phân tích kỹ thuật đã được đề cập ở phần trên với dữ liệu là chỉ số VNINDEX và giá của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE

2.4.1 Nguồn dữ liệu và cách thu thập dữ liệu

Dữ liệu của chỉ số VNINDEX, giá đóng cửa và kết quả hoạt động kinh doanh của các công ty niêm yết trên sàn HOSE được thu thập từ trang web thống kê chứng khoán www.cophieu68.com và trang web của công ty chứng khoán Ngân hàng Đầu

Tư Phát Triển Việt Nam www.bsc.com.vn, so sánh hai nguồn dữ liệu với nhau để đảm bảo nguồn dữ liệu là đáng tin cậy

Dữ liệu nghiên cứu là giá của các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE tính đến ngày 30/09/2010 Các phương pháp PTKT chỉ có ý nghĩa khi cổ phiếu có số phiên

giao dịch trong quá khứ là đủ lớn do đó chỉ những cổ phiếu niêm yết trước 01/01/2010 mới được thu thập để phục vụ nghiên cứu Như vậy số lượng cổ phiếu

sử dụng trong nghiên cứu là 195 cổ phiếu

Để so sánh và phân tích kết quả nghiên cứu, các cổ phiếu sẽ được phân nhóm dựa theo các tiêu chí sau:

- Phân nhóm theo ngành

- Phân nhóm theo tuổi (thời gian niêm yết)

- Phân nhóm theo quy mô

- Phân nhóm theo tỷ số B/M (Book to Market Value)

- Phân nhóm theo độ rủi ro (Beta)

Như vậy với mỗi cách phân nhóm, một nhóm có thể xem như một danh mục đầu tư gồm nhiều cổ phiếu

2.4.2 Phân nhóm theo ngành

Phân nhóm theo ngành dựa theo QĐ số 10/2007/QĐ-TTg ngày 23/01/2007 ban hành Hệ thống Ngành kinh tế của Việt Nam và theo cách phân ngành của trang thống kê chứng khoán cophieu68.com sau đó chỉnh sửa lại theo tiêu chí sau, nếu ngành quá lớn thì phân thành nhiều ngành nhỏ, nếu ngành quá nhỏ thì sát nhập các ngành gần giống nhau sao cho số cổ phiếu trong mỗi nhóm không chênh lệch nhau quá lớn Kết quả phân ngành đã chỉnh sửa được cho trong bảng 2.1

Bảng 2.1 Kết quả phân nhóm theo ngành

N5 Kho vận 19

N8 Sản xuất chế biến thực phẩm, dược phẩm 17

2.4.3 Phân nhóm theo tuổi

Phân nhóm theo tuổi dựa vào thời gian niêm yết của các cổ phiếu trên sàn HOSE Do giai đoạn trước năm 2005 số lượng cổ phiếu trên sàn HOSE rất ít nên nghiên cứu chỉ bắt đầu phân nhóm cho các cổ phiếu bắt đầu từ năm 2005 Đối với cách phân nhóm theo tuổi, do tại mỗi thời điểm khác nhau tuổi cuả các cổ phiếu sẽ khác nhau nên cách phân nhóm này sẽ được thực hiện như sau:

- Lần phân nhóm đầu tiên sẽ được thực hiện vào đầu năm 2005, sau đó vào đầu mỗi năm kế tiếp tuổi của các cổ phiếu sẽ được tính lại và phân nhóm lại

- Tại đầu mỗi năm các cổ phiếu sẽ được phân đều vào 5 nhóm tuổi được kí hiệu là T1, T2, T3, T4, T5, nếu số chia không chẳn thì ưu tiên nhóm có độ tuổi nhỏ hơn sẽ nhận nhiều cổ phiếu hơn

- Độ tuổi của các nhóm sẽ tăng dần theo thứ tự từ nhóm 1 đến nhóm 5

Như vậy, mỗi nhóm là một danh mục đầu tư gồm nhiều cổ phiếu Sau mỗi năm các cổ phiếu trong danh mục đầu tư sẽ thay đổi phụ thuộc vào giá trị tuổi của

cổ phiếu được tính lại sau mỗi năm, số lượng cổ phiếu trong danh mục cũng thay đổi do có thêm nhiều cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE sau mỗi năm

2.4.4 Phân nhóm theo beta

Phân nhóm theo Beta cũng được thực hiện tương tự như phân nhóm theo độ tuổi Giá trị beta của các cổ phiếu được tính vào đầu mỗi năm dựa vào giá đóng cửa của cổ phiếu trong năm trước đó, giá trị beta được tính theo beta ngày Cách phân nhóm theo beta cũng giống như cách phân nhóm tuổi, các cổ phiếu được chia đều vào 5 nhóm có giá trị beta tăng dần kí hiệu là Beta1, Beta2, Beta3, Beta4, Beta5

2.4.5 Phân nhóm theo quy mô và tỷ số B/M:

Phân nhóm theo quy mô và tỷ số B/M được thực hiện tương tự như phân nhóm theo beta, các giá trị quy mô và B/M cũng được tính vào đầu mỗi năm và được kí hiệu lần lượt là QM1, QM2, QM3, QM4, QM5, theo thứ tự quy mô tăng dần và B/M1, B/M2, B/M3, B/M4, B/M5 theo thứ tự tỷ số B/M tăng dần

2.4.6 Phuơng pháp kiểm định

Như vậy mỗi nhóm cổ phiếu phân chia theo các tiêu chí như trên được xem như một danh mục đầu tư, nghiên cứu sẽ tính toán suất sinh lợi của các danh mục đầu tư khi áp dụng các chiến lược phân tích kỹ thuật và so sánh với suất sinh lợi của thị trường khi áp dụng chiến lược “mua và giữ” (buy and hold)

Nghiên cứu sử dụng ngôn ngữ lập trình MATLAB viết chương trình để kiểm tra các điều kiện mua và bán cổ phiếu, mô phỏng quá trình thực hiện giao dịch và tính toán suất sinh lợi của từng cổ phiếu đối với từng phương pháp phân tích kỹ thuật Suất sinh lợi của danh mục đầu tư tương ứng với từng nhóm đã phân chia được tính dựa vào suất sinh lợi của các cổ phiếu trong danh mục đầu tư đó

Đối với mỗi phương pháp sẽ thực hiện mô phỏng quá trình giao dịch tức là thực hiện lệnh mua hay bán khi phương pháp phân tích kỹ thuật đang xét cho thấy xuất hiện tín hiệu mua hay bán trên thị trường Tính toán suất sinh lợi tích lũy theo ngày của tất cả các cổ phiếu kể từ lúc niêm yết trên sàn HOSE Từ kết quả thu được, tính suất sinh lợi của danh mục đầu tư (các nhóm đã phân chia) Do các nhóm được phân chia lại vào cuối mỗi năm (như đã đề cập trong phần phân nhóm các cổ phiếu)

nên suất sinh lợi của danh mục đầu tư cũng sẽ được tính toán phụ thuộc vào các cổ phiếu nằm trong danh mục đầu tư trong từng năm Kết quả thu được là suất sinh lợi tích lũy theo ngày của danh mục đầu tư trong cả giai đoạn dữ liệu nghiên cứu So sánh với kết quả thu được khi áp dụng chiến lược “mua và giữ” đối với VNINDEX (đại diện cho toàn bộ thị trường) để rút ra kết luận Chương phân tích dữ liệu và kết luận sẽ đề cập chi tiết hơn về vấn đề này

Quá trình thực hiện giao dịch và tính toán suất sinh lợi tích lũy theo ngày của một cổ phiếu được mô phỏng bằng chương trình MATLAB như sau Giả sử X là số tiền đầu tư ban đầu (để đơn giản ban đầu cho X=1) và Y là số lượng cổ phiếu đang nắm giữ (ban đầu Y = 0), C là chi phí giao dịch Do chi phí giao dịch trên thực tế sẽ khác nhau đối với số lượng tiền giao dịch khác nhau cũng như đối với từng công ty chứng khoán khác nhau, trong nghiên cứu này áp dụng mức phí giao dịch cố định là 0.2 % giá trị giao dịch Đối với từng phương pháp phân tích kỹ thuật sẽ thực hiện theo các bước sau khi không kể đến chi phí giao dịch:

- Bước 1: Tính toán giá trị của các chỉ báo của phương pháp phân tích kỹ thuật đang xét

- Bước 2: Kiểm tra điều kiện của tín hiệu mua qua các phiên giao dịch theo thứ tự từ đầu đến cuối giai đoạn nghiên cứu Khi xuất hiện tín hiệu mua, giả sử tại thời điểm t0 này giá của cổ phiếu là P0 , thực hiện mua cổ phiếu khi đó Y = X/P0 ; X = 0 Tính suất sinh lợi tích lũy theo ngày của cổ phiếu tại phiên giao dịch này và các phiên giao dịch kế tiếp cho đến khi xuất hiện tín hiệu bán:

SSLt = Pt * Y – 1 Với SSLt , Pt lần lượt là suất sinh lợi tích lũy và giá cổ phiếu tại thời điểm t

- Bước 3: Tiếp tục kiểm tra điều kiện của tín hiệu bán Khi xuất hiện tín hiệu bán, giả sử tại thời điểm t1 này giá của cổ phiếu là P1, thực hiện bán

cổ phiếu khi đó X = Y*P1 ; Y = 0 Suất sinh lợi tích lũy theo ngày của cổ phiếu sẽ không thay đổi cho đến khi xuất hiện tín hiệu mua kế tiếp:

SSLt = X – 1

- Bước 4: Lặp lại các bước từ 2 và 3 cho đến hết giai đoạn nghiên cứu

- Bước 5: Tính suất sinh lợi tích lũy của từng danh mục đầu tư đã phân chia trong cả giai đoạn nghiên cứu là giá trị trung bình suất sinh lợi của các cổ phiếu trong danh mục đầu tư:

SLLDMt = ∑SSLt / n với n là số lượng cổ phiếu trong danh mục đầu tư

Khi xét đến chi phí giao dịch C = 0.2 %, các bước vẫn tiến hành tương tự như trên nhưng khi tính toán suất sinh lợi phải trừ bớt phần chi phí giao dịch phải chịu khi thực hiện mua và bán cổ phiếu như sau:

- Khi mua cổ phiếu: Y = X*(1-C)/Pt

- Khi bán cổ phiếu: X = Y*Pt*(1-C)

Quá trình mua và bán cổ phiếu có thể được mô hình hóa như hình 2.5 Hình 2.6 mô tả lưu đồ giải thuật của phương pháp nghiên cứu

Hình 2.5 Mô hình thực hiện quá trình giao dịch

Tài

khoản cổ

phiếu Y

Tài khoảntiền X Mua CP

Bán CP

Tín hiệu mua

Tín hiệu bán

Hình 2.6 lưu đồ giải thuật phương pháp nghiên cứu

Không

mua/bán

Bắt đầu

Tính toán giá trị chỉ báo

Kiểm tra điều kiện mua/bán

Tính số tiền, số cổ phiếu, suất sinh lợi

Cho thời gian tăng dần

Kết thúc

Hết giai đoạnđang xét

Tính số tiền, số cổ phiếu, suất sinh lợi

Bán

Mua

Đúng Sai

Tính suất sinh lợi DMĐT khi không có chi phí giao

dịch

Tính suất sinh lợi DMĐT khi có chi phí giao dịch Tính suất

sinh lợi

Đối với phương pháp MA, nhằm đảm bảo các tín hiệu mua và bán xuất hiện

rõ ràng cũng như tránh trường hợp mua và bán cổ phiếu quá nhiều lần, khi kiểm tra các điều kiện mua và bán trong nghiên cứu áp dụng thêm bộ lọc (filter-được tính bằng tỉ lệ phần trăm) là giá trị chênh lệch nhau giữa giá trị của MA so với giá đóng cửa

Mỗi phương pháp phân tích kỹ thuật được kiểm định với nhiều thông số đầu vào ngắn hạn hay dài hạn khác nhau nhằm tìm ra thông số hiệu quả nhất trong những trường hợp khác nhau của biến động thị trường:

- Phương pháp MA được kiểm định với các thông số sau: 10-0, 10-1, MA-10-2, MA-20-0, MA-20-1, MA-20-2, MA-50-0, MA-50-1, MA-50-2 trong đó MA-X-Y với X là số phiên tính MA, Y là filter (đơn

MA-vị %)

- Phương pháp MACD được kiểm định với các thông số sau: MACD-8-17, MACD-12-26, MACD-19-39 trong đó MACD-X-Y với X là số phiên tính EMA ngắn hạn, Y là số phiên tính EMA dài hạn

- Phương pháp RSI được kiểm định với các thông số sau: RSI-9, RSI-14, RSI-25 trong đó RSI-X với X là số phiên tính RSI

Những thông số trên là những thông số phổ biến thường được sử dụng đối với những phương pháp phân tích kỹ thuật mà nghiên cứu này thực hiện kiểm định Với mỗi chiến lược phân tích kỹ thuật kết quả thu được là suất sinh lợi tích lũy của tất cả các cổ phiếu và những danh mục đầu tư đã phân chia Kết quả này dùng để phân tích và đưa ra kết luận trong chương sau

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ

Sau khi chạy chương trình MATLAB đã soạn thảo (phụ lục 6) đối với dữ liệu của VNINDEX và tất cả các cổ phiếu trong phần dữ liệu nghiên cứu, với mỗi phương pháp phân tích kỹ thuật và mỗi thông số đầu vào khác nhau, kết quả thu được là suất sinh lợi tích lũy khi đầu tư vào VNINDEX và các danh mục đầu tư tương với từng nhóm cổ phiếu đã phân chia trong cả giai đoạn kiểm định Dữ liệu thu được sẽ được phân tích và so sánh để rút ra kết luận

Do kết quả thu được là các tập dữ liệu về suất sinh lợi của các cổ phiếu hay danh mục đầu tư nên công cụ cơ bản dùng để phân tích là các biểu đồ thể hiện suất sinh lợi tích lũy qua các phiên giao dịch trong cả giai đoạn nghiên cứu Để dễ hình dung tính hiệu quả của các phương pháp phân tích kỹ thuật, trên các biểu đồ suất sinh lợi tích lũy được chuyển thành đơn vị tiền tệ, là số tiền tích lũy đến phiên giao dịch hiện tại khi áp dụng chiến lược phân tích kỹ thuật với số tiền đầu tư ban đầu là

1$

3.1 So sánh các phương pháp phân tích kỹ thuật

Để có cơ sở để so sánh các chiến lược phân tích kỹ thuật với nhau, mỗi chiến

sẽ được so sánh với một chiến lược căn bản là chiến lược Buy-and-Hold Buy and Hold là chiến lược đơn giản ban đầu mua cổ phiếu và giả sử bán cổ phiếu tại mỗi phiên giao dịch sau đó, như vậy tại mỗi phiên giao dịch ta sẽ có số tiền trong tài khoản chính là số tiền có được nếu bán cổ phiếu tại phiên giao dịch đó

Phần này sẽ sử dụng dữ liệu là số tiền tích lũy được qua các phiên giao dịch theo chiến lược Buy-and-Hold, và theo các chiến lược phân tích kỹ thuật mà nghiên cứu kiểm định khi áp dụng đầu tư vào chỉ số VNINDEX đại diện cho toàn bộ thị trường với số tiền đầu tư ban đầu là 1$ So sánh kết quả của từng chiến lược phân tích kỹ thuật để trả lời câu hỏi phương pháp phân tích nào nên được sử dụng trong thị trường chứng khoán Việt Nam

Hình 3.1 Số tiền tích lũy của chiến lược Buy-and-Hold

Hình 3.1 biểu diễn số tiền tích lũy qua các phiên giao dịch khi áp dụng chiến lược Buy-and-Hold giả sử đầu tư cho chỉ số VNINDEX với số tiền đầu tư ban đầu là 1$ Tại phiên giao dịch đầu tiên ngày 28/07/2000 giá trị của Buy-and-Hold là 1$, tại phiên giao dịch này sẽ dùng 1$ trong tài khoản để mua VNINDEX (tại phiên này có giá trị là 100), các giá trị tiếp theo của Buy-and-Hold sẽ là số tiền có được nếu bán VNINDEX với giá trị tại phiên giao dịch đó Đồ thị này đồng dạng với đồ thị của VNINDEX qua các phiên giao dịch

Để đo lường hiệu quả đầu tư của các chiến lược phân tích kỹ thuật so với chiến lược Buy-and-Hold, đồ thị biểu diễn số tiền tích lũy qua các phiên giao dịch khi áp dụng các chiến lược phân tích kỹ thuật được trừ cho đồ thị của chiến lược Buy and Hold trong hình 3.1 Kết quả thu được các đồ thị thể hiện hiệu quả đầu tư của chiến lược phân tích kỹ thuật đang xét so với chiến lược Buy&Hold, hay nói cách khác là số tiền kiếm thêm được khi áp dụng chiến lược phân tích kỹ thuật so với khi chỉ đơn giản mua và giữ cổ phiếu với số tiền đầu tư ban đầu là 1$ Kết quả

đƣợc so sánh trong cả hai truờng hợp không tính đến chi phí giao dịch và có tính đến chi phí giao dịch

Đối với chiến lƣợc MA, có 9 cách áp dụng ứng với các thông số đầu vào là

số phiên tính MA và filter khác nhau: MA-10-0, MA-10-1, MA-10-2, MA-20-0, MA-20-1, MA-20-2, MA-50-0, MA-50-1, MA-50-2 Để dễ so sánh, 9 chiến lƣợc trên sẽ đƣợc phân thành 3 nhóm, mỗi nhóm ứng với số phiên tính MA lần lƣợt là

10, 20, 30 và filter sẽ thay đổi từ 0 đến 3%

Đối với nhóm chiến lƣợc MA-10-X khi không có chi phí giao dịch chiến lƣợc MA với filter bằng 0% cho kết quả tốt hơn khi áp dụng với filter bằng 1% hay 2% Kết quả này là do filter dùng để hạn chế số lần mua và bán và cũng để giảm chi phí giao dịch khi đầu tƣ Khi bắt đầu tính đến chi phí giao dịch thì chiến lƣợc MA-10-1sẽ cho kết quả tốt hơn (xem đồ thị trong phụ lục 3)

Hình 3.2 Hiệu quả đầu tƣ của các chiến lƣợc MA-20-X so với Buy&Hold khi

không có chi phí giao dịch

Hình 3.2 biểu diễn số tiền kiếm thêm được tại các phiên giao dịch nếu áp dụng chiến lược MA-20-0, MA-20-1, MA-20-2 (số phiên tính MA là 20, filter lần lượt là 0%, 1%, 2%) so với trường hợp áp dụng chiến lược Buy-and-Hold với số tiền đầu

tư ban đầu là 1$ khi không tính đến chi phí giao dịch

Hình 3.3 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MA-20-X so với Buy&Hold khi có

chi phí giao dịch

Hình 3.3 biểu diễn số tiền kiếm thêm được tại các phiên giao dịch nếu áp dụng chiến lược MA-20-0, MA-20-1, MA-20-2 (số phiên tính MA là 20, filter lần lượt là 0%, 1%, 2%) so với trường hợp áp dụng chiến lược Buy-and-Hold với số tiền đầu

tư ban đầu là 1$ khi có tính đến chi phí giao dịch là 0.2% giá trị giao dịch

Hình 3.2 và 3.3 cho thấy khi số phiên tính MA tăng lên 20 thì trong cả hai trường hợp có tính đến chi phí giao dịch hay không nếu áp dụng filter bằng 0% cho kết quả suất sinh lợi tốt hơn Điều này có thể giải thích là do khi tăng số phiên tính

MA thì độ trễ trong việc xác định tín hiệu mua và bán của chiến lược MA càng lớn,

số lần giao dịch cũng sẽ ít hơn nên lúc này nếu áp dụng filter sẽ làm tăng độ trễ và

làm giảm suất sinh lợi Trong trường hợp này chiến lược MA-20-0 cho kết quả tốt nhất

Khi tăng số phiên tính MA lên 50 thì kết quả vẫn giống như trường hợp số phiên tính MA là 20, chiến lược MA-50-0 vẫn chiếm ưu thế hơn so với chiến lược MA-50-1 hay MA-50-2 (xem đồ thị trong phụ lục 3) Như vậy ta có thể kết luận khi

áp dụng số phiên tính MA là trung hạn hay dài hạn thì việc áp dụng filter là không cần thiết và có thể dẫn đến kết quả suất sinh lợi sẽ giảm Để biết chiến lược MA nào

là hiệu quả nhất khi tính cả chi phí giao dịch 3 chiến lược cho kết quả tốt nhất ở phần trên là MA-10-1, MA-20-0, MA-50-0 sẽ được so sánh với nhau như hình 3.4

Hình 3.4 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MA-10-1, MA-20-0, MA-50-0 so

với Buy&Hold khi có chi phí giao dịch

Hình 3.4 biểu diễn số tiền kiếm thêm được tại các phiên giao dịch nếu áp dụng chiến lược MA-10-1 (số phiên tính MA là 10, filter là 1%), MA-20-0(số phiên tính

MA là 20, filter là 0%), MA-50-0 (số phiên tính MA là 50, filter lần lượt là ) so với

trường hợp áp dụng chiến lược Buy-and-Hold với số tiền đầu tư ban đầu là 1$ khi

có tính đến chi phí giao dịch là 0.2% giá trị giao dịch

Hình 3.4 cho thấy chiến lược MA-20-0 cho kết quả tốt nhất do có đa số phần

đồ thị nằm bên trên các chiến lược khác, như vậy có thể kết luận đối với sàn HOSE

sử dụng phương pháp MA với số phiên tính trung bình động trung hạn và không áp dụng filter cho kết quả tốt hơn

Đối với phương pháp MACD, 3 chiến lược dùng để so sánh là MACD-8-17, MACD-12-26, MACD-19-39 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược cũng được đo lường giống như với chiến lược MA Kết quả được cho trong hình 3.5 và 3.6

Hình 3.5 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MACD so với Buy&Hold khi

không có chi phí giao dịch

Hình 3.5 biểu diễn số tiền kiếm thêm được tại các phiên giao dịch nếu áp dụng chiến lược MACD-8-17, MACD-12-26, MACD-19-39 (số phiên tính MA ngắn hạn-

dài hạn lần lượt là 8-17, 12-26, 19-39) so với trường hợp áp dụng chiến lược and-Hold với số tiền đầu tư ban đầu là 1$ khi không tính đến chi phí giao dịch

Buy-Hình 3.6 Hiệu quả đầu tư của các chiến lược MACD so với Buy&Hold khi có

chi phí giao dịch

Hình 3.6 biểu diễn số tiền kiếm thêm được tại các phiên giao dịch nếu áp dụng chiến lược MACD-8-17, MACD-12-26, MACD-19-39 (số phiên tính MA ngắn hạn- dài hạn lần lượt là 8-17, 12-26, 19-39) so với trường hợp áp dụng chiến lược Buy- and-Hold với số tiền đầu tư ban đầu là 1$ khi có tính đến chi phí giao dịch là 0.2% giá trị giao dịch

Hình 3.5 và 3.6 cho thấy chiến lược MACD với thông số áp dụng để tính trung bình động ngắn hạn và dài hạn nhỏ hơn trong trường hợp này là 8 và 17 cho hiệu quả đầu tư lớn hơn rất nhiều so với hai cặp thông số còn lại trong cả hai trường hợp có hay không tính chi phí giao dịch Như vậy đối với sàn HOSE thông số khuyến nghị của tác giả MACD số phiên tính trung bình động ngắn hạn và dài hạn

là 12 và 26 cho kết quả không cao bằng khi áp dụng thông số 8 và 17