Nghiên cứu kiểm định lý thuyết sóng elliott trong thị trường chứng khoán việt nam

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN DUY LÂM Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 26/ 6 /1984 Nơi sinh: TP.HCM Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH DOANH MSHV: 01708056 Khóa: 2008 1/

NGUYỄN DUY LÂM

NGHIÊN CỨU KIỂM ĐỊNH LÝ THUYẾT SÓNG ELLIOTT TRONG THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH DOANH

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Tp Hồ Chí Minh, tháng 8 năm 2010

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: GS TS NGUYỄN THỊ CÀNH

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Bộ môn quản lý chuyên ngành

Bộ môn quản lý chuyên ngành

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN DUY LÂM Phái: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 26/ 6 /1984 Nơi sinh: TP.HCM

Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH DOANH MSHV: 01708056

Khóa: 2008

1/ TÊN ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU KIỂM ĐỊNH LÝ THUYẾT SÓNG ELLIOTT TRONG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

2/ NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:

- Khảo sát sự xuất hiện các dạng sóng của 2 chỉ số VN-Index, HNX-Index và của các mã chứng khoán trên thị trường niêm yết của Việt Nam và so sánh các dạng này với các mẫu hình sóng của Elliott

- Xác định tần suất xuất hiện có ý nghĩa của các dạng sóng đã được khảo sát ở trên

- Xác định suất sinh lợi của zero-investment portfolio khi sử dụng sóng Elliott trong việc ra quyết định mua bán các chứng khoán

- Đưa ra một số ý kiến kiến nghị cho các nhà phân tích kỹ thuật khi áp dụng lý thuyết sóng Elliott trên thị trường chứng khoán Việt Nam

4/ NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: Tháng 6/2010

Tôi xin gửi lời tri ân đến những người anh, người chị, người bạn luôn âm thầm theo dõi bước đi của tôi, sẵn sàng bên cạnh chia sẻ, động viên mỗi lúc tôi gặp khó khăn, thẳng thắn góp ý và cùng tôi hoàn chỉnh Luận văn

Lời cuối cùng, tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Ba Mẹ đã nuôi dưỡng, tạo điều kiện học tập tốt nhất cho tôi, cảm ơn Anh Chị tôi luôn là chỗ dựa và đã thay tôi chăm sóc sức khỏe Ba Mẹ, giúp tôi yên tâm nghiên cứu khi đang ở xa gia đình Một lần nữa, cho phép tôi được gửi lời tri ân đến những người yêu thương, họ là món quà vô giá mà tôi đã may mắn được cuộc sống ban tặng

Nguyễn Duy Lâm

TÓM TẮT

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế Việt Nam, thị trường tài chính nói chung và thị trường chứng khoán nói riêng đang trở thành một trong những chủ đề rất được sự quan tâm của nhiều nhà đầu tư trong và ngoài nước Trên

cơ sở đó, sự phát triển của các trường phái phân tích hành vi giá chứng khoán ngày càng được chú trọng để giúp nhà đầu tư dự đoán và đưa ra các quyết định đầu tư tốt nhất

Trên thế giới, hai trường phái phân tích chứng khoán chủ yếu là trường phái phân tích cơ bản và trường phái phân tích kỹ thuật Cả hai đã có quá trình phát triển lâu dài dựa trên những lý thuyết cơ bản làm nền tảng Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, phân tích kỹ thuật phát triển chậm hơn phân tích cơ bản nhưng cũng dần dần trở thành một công cụ quen thuộc đối với nhà đầu tư Việt Nam Tuy nhiên, việc

áp dụng phân tích kỹ thuật cho thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay chỉ mang tính thực hành, những lý thuyết nền tảng chưa được kiểm định mức độ chính xác,

do đó cần phải có những nghiên cứu mang tính học thuật để làm rõ

Nghiên cứu đã tiến hành kiểm định lý thuyết Elliott cho thị trường chứng khoán Việt Nam, trong đó, nghiên cứu khảo sát các mẫu hình sóng Elliott xuất hiện trong biểu đồ giá các chứng khoán của Việt Nam và xác định mức độ ý nghĩa của sự xuất hiện này; nghiên cứu cũng tính toán lợi tức thu được của các danh mục đầu tư Zero-investment khi sử dụng các mẫu hình sóng đã khảo sát làm quy luật mua bán nhằm xác định lại tính ứng dụng thực tế của lý thuyết Elliott Từ các kết quả thu được, nghiên cứu đưa ra các kiến nghị giúp cho nhà đầu tư sử dụng các mẫu hình sóng của Elliott một cách hợp lý và hiệu quả

ABSTRACT

With powerful development of the economy of Vietnam, finance market in general and securities market in particular becomes one of the topics attracting investors Therefore, the development of stock price behavioural analysis school is more and more attached to help investors predict and have the best investment decision

All over the world, there are two main stock analysis school, they’re basic analysis school and technical analysis school Both of them have a long-term development based on basic theories In Vietnam stock market, althought technical analysis went more slowly than basic analysis, it has gradually become a familiar tool for Vietnamese investors However, application technical analysises for Vietnam stock market has only practical nature, background theories haven’t been tested the degree of accuracy yet so that we should do researches which has learning nature to clear the degree of accuracy

This research tests Elliott theory for Vietnam stock market, in which, we survey Elliott wave pattern occuring in Vietnam stock price graph and determine significance level of this appearance; this research also commulates Zero- investment list income when using surveyed wave patterns as a trading principle to determine again the actual application of Elliott theory As a result, we give some proposal to help investors use Elliott wave pattern more reasonably and effectively

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT ii

ABSTRACT iii

MỤC LỤC iv

DANH MỤC BẢNG vi

DANH MỤC HÌNH vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT viii

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU 1

1.1 CƠ SỞ HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI 1

1.1.1 Sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán thế giới 1

1.1.2 Sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam 2

1.1.3 Sự phát triển của trường phái phân tích kỹ thuật trên thế giới 3

1.1.4 Lý do hình thành đề tài 4

1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 4

1.3 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 4

1.4 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 6

1.5 Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI 6

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 8

2.1 LÝ THUYẾT SÓNG ELLIOTT – ELLIOTT’S WAVE THEORY (EWT) 8

2.1.1 Khái niệm về lý thuyết sóng Elliott 8

2.1.2 Sự khác biệt giữa lý thuyết sóng Elliott và lý thuyết Dow 8

2.1.3 Những nguyên lý cơ bản của EWT 9

2.2 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 14

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19

CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ DIỄN DỊCH KẾT QUẢ 27

4.1 KẾT QUẢ THỐNG KÊ MÔ TẢ 27

4.1.1 Thống kê mô tả VN-Index và HNX-Index 27

4.1.2 Thống kê mô tả 30 mã chứng khoán trong SSI30 27

4.2 TÍNH TOÁN CÁC THÔNG SỐ µ VÀ σ TRONG MÔ HÌNH LOGNORMAL 29

4.3 KẾT QUẢ THỰC HIỆN MÔ PHỎNG VÀ THỐNG KÊ ĐẾM SÓNG 29

4.4 KẾT QUẢ TÍNH GIÁ TRỊ Z VÀ P(Z<ZSCORE) 30

4.5 DIỄN DỊCH VÀ BÀN LUẬN KẾT QUẢ 33

4.5.1 Diễn dịch kết quả 33

4.5.2 Bàn luận kết quả 37

4.6 KẾT QUẢ TÍNH LỢI TỨC CỦA TẬP ZERO-INVESTMENT 41

4.6.1 Xác định danh mục đầu tư 41

4.6.2 Kết quả tính lợi tức thu được 41

4.6.3 Giải thích và bàn luận kết quả tính lợi tức danh mục đầu tư 42

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 43

5.1 KẾT LUẬN 43

5.2 KIẾN NGHỊ 45

TÀI LIỆU THAM KHẢO 46

PHỤ LỤC 1 47

PHỤ LỤC 2 56

PHỤ LỤC 3 61

PHỤ LỤC 4 77

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Thông tin của 30 mã chứng khoán trong SSI30 tính đến 31/12/2009 7

Bảng 3.1 Độ dài của sóng trong các mẫu hình Wave được kiểm định 23

Bảng 4.1 Thống kê mô tả dữ liệu VN-Index và HNX-Index 27

Bảng 4.2 Thông tin của 30 mã chứng khoán trong SSI30 tính đến 31/12/2009 28

Bảng 4.3 Thống kê mô tả dữ liệu 30 mã chứng khoán trong SSI30 29

Bảng 4.4 Kết quả tính toán các thông số µ và σ 30

Bảng 4.5 Kết quả tóm gọn tần số xuất hiện và P(Z<Zscore) của các mã chứng khoán 31

Bảng 4.6 Kết quả đối với từng chỉ số và từng mã chứng khoán 34

Bảng 4.7 Các danh mục đầu tư được xác định để tính lợi tức 41

Bảng 4.8 Kết quả tính lợi tức của các danh mục đầu tư 41

DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Quy trình nghiên cứu 5 Hình 2.1 Mẫu hình sóng cơ bản của EWT 10 Hình 2.2 Mẫu hình sóng hiệu chỉnh Zig-Zag trong thị trường giá lên và giá xuống

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

thị trường niêm yết Việt Nam

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU 1.1 CƠ SỞ HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI

1.1.1 Sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán thế giới [13]

Thị trường chứng khoán ban đầu phát triển một cách tự phát và rất sơ khai, xuất phát từ một sự cần thiết đơn lẻ của buổi ban đầu Vào giữa thế kỷ 15 ở tại những thành phố trung tâm buôn bán ở phương Tây, các thương gia thường tụ tập tại các quán cà phê để trao đổi việc mua bán trao đổi các vật phẩm hàng hoá Lúc đầu chỉ một nhóm nhỏ, dần dần sau đó tăng dần và hình thành một khu chợ riêng Cuối thế kỷ 15, để thuận tiện hơn cho việc làm ăn, khu chợ trở thành “thị trường” với việc họ thống nhất các quy ước và dần dần các quy ước được sửa đổi hoàn chỉnh thành những quy tắc có giá trị bắt buộc chung cho mọi thành viên tham gia

“thị trường”

Phiên chợ riêng đầu tiên được diễn ra vào năm 1453 tại một lữ điếm của gia đình Vanber ở Bruges, Bỉ, tại đó có một bảng hiệu hình ba túi da với một tên tiếng Pháp là “Bourse” tức là “mậu dịch thị trường” hay còn gọi là “Sở giao dịch” Giữa thế kỷ 16, Anh Quốc thiết lập một mậu dịch thị trường tại Luân Đôn, nơi mà sau này được gọi là Sở giao dịch chứng khoán Luân Đôn Các mậu dịch thị trường khác cũng lần lượt được thành lập tại Pháp, Đức và Bắc Âu

Thị trường mậu dịch chẳng những phát triển theo chiều rộng mà còn phát triển theo chiều sâu và được phân ra thành nhiều thị trường khác nhau như: thị trường giao dịch hàng hoá, thị trường hối đoái, thị trường giao dịch các hợp đồng tương lai và thị trường chứng khoán… với đặc tính riêng của từng thị trường thuận lợi cho giao dịch của người tham gia trong đó

Lịch sử phát triển các thị trường chứng khoán thế giới trải qua một sự phát triển thăng trầm lúc lên, lúc xuống, vào những năm 1875-1913, thị trường chứng khoán thế giới phát triển huy hoàng cùng với sự tăng trưởng của nền kinh tế thế giới lúc đó, nhưng rồi đến “ngày thứ năm đen tối”, tức ngày 29/10/1929 đã làm cho thị trường chứng khoán Tây, Bắc Âu và Nhật Bản khủng hoảng mất lòng tin Cho mãi tới chiến tranh thế giới thứ 2 kết thúc, các thị trường chứng khoán cũng hồi phục

dần và phát triển mạnh và rồi cho đến năm 1987, thị trường chứng khoán thế giới điên đảo với “ngày thứ hai đen tối” do hệ thống thanh toán kém cỏi không đảm đương được yêu cầu của giao dịch, sụt giá chứng khoán ghê gớm, mất lòng tin và phản ứng dây chuyền mà hậu quả của nó còn nặng hơn cuộc khủng hoảng năm

1929 Theo quy luật tự nhiên, sau gần hai năm mất lòng tin, thị trường chứng khoán thế giới lại đi vào giai đoạn ổn định và phát triển đến ngày nay

Trên thế giới đã có khoảng trên 160 Sở giao dịch chứng khoán ở khắp các châu lục, trong đó lâu đời nhất là các sở giao dịch ở Châu Âu, Hoa Kỳ và gần đây nhất là ở nước Đông Âu và Châu Á

1.1.2 Sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam [13]

Để thực hiện đường lối Công nghiệp hóa – Hiện đại hóa đất nước, duy trì nhịp độ tăng trưởng kinh tế bền vững và chuyển dịch mạnh mẽ cơ cấu kinh tế theo hướng nâng cao hiệu quả và sức cạnh tranh, đòi hỏi phải có nguồn vốn lớn cho đầu

tư phát triển

Vì vậy, việc xây dựng thị trường chứng khoán ở Việt Nam đã trở thành nhu cầu bức xúc và cấp thiết nhằm huy động các nguồn vốn trung, dài hạn ở trong và ngoài nước vào đầu tư phát triển kinh tế thông qua chứng khoán nợ và chứng khoán vốn

Thêm vào đó, việc cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước với sự hình thành

và phát triển của thị trường chứng khoán sẽ tạo môi trường ngày càng công khai và lành mạnh hơn Ngày 10/07/1998, Thủ tướng Chính phủ đã ký ban hành Nghị định 48/1998/NĐ-CP về Chứng khoán và Thị trường chứng khoán cùng với Quyết định thành lập hai Trung tâm Giao dịch Chứng khoán (TTGDCK) tại Hà Nội và

Tp HCM

Ngày 20/07/2000, TTGDCK Tp.HCM đã chính thức khai trương đi vào vận hành, và thực hiện phiên giao dịch đầu tiên vào ngày 28/07/2000 với 02 loại cổ phiếu niêm yết Ngày 08/03/2005, TTGDCK Hà Nội chính thức khai trương với hoạt động trong giai đoạn đầu là triển khai đấu giá cổ phần cho các doanh nghiệp cổ phần hoá

Qua 7 năm với sự tăng trưởng của thị trường và hội nhập với thị trường chứng khoán thế giới, TTGDCK Tp.HCM đã chính thức được Chính phủ ký Quyết định số 599/QĐ-TTg ngày 11/05/2007 chuyển đổi thành Sở Giao dịch Chứng khoán Tp.HCM (SGDCK) và chính thức khai trương vào ngày 08/08/2007 Sau đó, ngày 17/1/2009, TTGDCK Hà Nội cũng được chuyển đổi thành SGDCK Hà Nội

Hiện nay, trên hai SGDCK Tp HCM và Hà Nội có tất cả 325 công ty niêm yết đang giao dịch với tổng vốn hóa thị trường chiếm khoảng 55% GDP (tính đến ngày 23/11/2009) với hơn 720.000 tài khoản của các nhà đầu tư cá nhân và gần 3.000 nhà đầu tư tổ chức

Ngoài sàn giao dịch niêm yết, Việt Nam còn có sàn OTC, UpCOM dành cho các doanh nghiệp chưa niêm yết

1.1.3 Sự phát triển của trường phái phân tích kỹ thuật trên thế giới

Sự phát triển lâu đời của các thị trường chứng khoán trên thế giới sản sinh ra hai trường phái phân tích khác nhau: Phân tích cơ bản (PTCB) và Phân tích kỹ thuật (PTKT), trong đó PTCB có quá trình phát triển lâu hơn và được nhiều nhà phân tích cũng như nhà đầu tư sử dụng vì dễ tiếp cận và dễ sử dụng Ngược lại, PTKT chỉ mới phát triển nhưng cũng nhanh chóng trở thành một công cụ quan trọng trong phân tích các thị trường tài chính và hàng hóa trên thế giới

Sự hình thành của trường phái PTKT được bắt nguồn từ thị trường chứng khoán Mỹ bởi sự ra đời của các lý thuyết làm nền tảng như lý thuyết Dow (do Charles H Dow nghiên cứu những năm 1900 – 1902 và được phát triển bởi Hamilton và Robert Rhea để cho ra đời cuốn “Dow Theory”, 1932) và lý thuyết sóng Elliott (do Ralph Nelson Elliott tìm ra và được Charles J Collins công bố năm 1938) Cả hai lý thuyết trên đều dựa trên việc phân tích thị trường chứng khoán Mỹ

từ đó dẫn đến các nghiên cứu tương tự trong các thị trường chứng khoán ở các nước khác cũng như ứng dụng cho các loại hàng hóa khác và đều cho thấy tính đúng đắn của hai lý thuyết này

Hiện nay, việc ứng dụng các lý thuyết này trong phân tích chứng khoán được phát triển mạnh mẽ bởi sự hỗ trợ của công nghệ thông tin Các phần mềm phân tích

ngày càng hữu hiệu trong việc phân tích để đưa ra các kết quả dự báo ngày càng nhanh hơn và chính xác hơn

1.1.4 Lý do hình thành đề tài

Tại Việt Nam, PTKT đã được sử dụng trong thời gian gần đây phân tích trên một số thị trường như vàng, chứng khoán… trong đó chủ yếu sử dụng các mẫu hình sóng thuộc các nguyên tắc của lý thuyết sóng Elliott Tuy nhiên, vẫn chưa có một nghiên cứu chính thức nào để làm căn cứ khoa học cho việc ứng dụng này Trên cơ

sở đó, đề tài “Nghiên cứu kiểm định lý thuyết sóng Elliott trong thị trường chứng khoán Việt Nam” được hình thành

1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

- Khảo sát sự xuất hiện các dạng sóng của 2 chỉ số VN-Index, HNX-Index và của các mã chứng khoán trên thị trường niêm yết của Việt Nam và so sánh các dạng này với các mẫu hình sóng của Elliott

- Xác định tần suất xuất hiện có ý nghĩa của các dạng sóng đã được khảo sát ở trên

- Xác định lợi tức của Zero-investment portfolio khi sử dụng sóng Elliott trong việc ra quyết định mua bán các chứng khoán

- Đưa ra một số ý kiến kiến nghị cho các nhà phân tích kỹ thuật khi áp dụng lý thuyết sóng Elliott trên thị trường chứng khoán Việt Nam

1.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này là một nghiên cứu định lượng với các giá trị cần xác định sau:

- Tần suất xuất hiện có ý nghĩa của các dạng sóng

- Xác định lợi tức của danh mục đầu tư sử dụng sóng Elliott làm nguyên tắc giao dịch

1.4 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu được thực hiện theo quy trình trong hình 1.1 với các bước chính như sau:

- Xác định mục tiêu nghiên cứu

- Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước

- Đề xuất mô hình nghiên cứu

và Công ty Cổ phần Chứng Khoán Đệ Nhất ( www.fcs.com.vn ) Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được so sánh và hiệu chỉnh để thống nhất thành một bộ dữ liệu hoàn chỉnh

Hình 1.1 Quy trình nghiên cứu

Xác định mục tiêu nghiên cứu

Tổng quan tài liệu

lý thuyết và các nghiên cứu trước

Đề xuất mô hình nghiên cứu

Thu thập dữ liệu chính thức

Thực hiện chạy mô hình chính thức

Phân tích kết quả

và bàn luận

Kiến nghị và kết luận

1.5 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu: thị trường chứng khoán niêm yết của Việt Nam Phạm vi nghiên cứu: bao gồm hai chỉ số chính đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam là VN-Index; HNX-Index và 30 mã chứng khoán nằm trong SSI30 tính từ ngày bắt đầu thực hiện giao dịch đến ngày 31/12/2009 Thông tin về 30 mã chứng khoán trong SSI30 được trình bày trong bảng 1.1.

SSI30 là tập hợp 30 mã chứng khoán của 30 công ty có mức vốn hóa lớn nhất trong thị trường chứng khoán niêm yết Việt Nam Các công ty này đại diện cho các ngành sau: Tài chính, Nguyên liệu cơ bản, Hàng tiêu dùng, Dầu khí, Công nghiệp, Công nghệ, Y tế, Dịch vụ tiện ích và Dịch vụ tiêu dùng

1.6 Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

Kết quả nghiên cứu của đề tài góp phần giúp nhà phân tích trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thêm cơ sở khoa học trong việc ứng dụng các nguyên tắc

kỹ thuật từ đó đưa ra các dự báo nhanh hơn, chính xác hơn Đối với các nhà đầu tư ngắn hạn (lướt sóng) trên thị trường chứng khoán, kết quả của nghiên cứu này giúp cho họ xác định được khả năng xuất hiện của dạng sóng và giá mục tiêu trong các đợt sóng Còn đối với nhà đầu tư dài hạn, kết quả của nghiên cứu chỉ ra xu hướng giá trung hạn và dài hạn làm cở sở đầu tư cho các nhà đầu tư Kết quả của nghiên

cứu sẽ giúp trả lời câu hỏi “Nhà đầu tư trên thị trường có thật sự tạo ra lợi nhuận nếu dựa vào những chỉ báo sóng của lý thuyết sóng Elliott?”

Hơn nữa, nghiên cứu cũng đóng góp vào nguồn tài liệu tham khảo về trường phái phân tích kỹ thuật tại Việt Nam, góp một phần vào cơ sở lý luận cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này

Bảng 1.1 Thông tin của 30 mã chứng khoán trong SSI30 tính đến 31/12/2009

Nguồn: Báo cáo tổng kết năm 2009 – CTCP Chứng khoán Sài Gòn

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 LÝ THUYẾT SÓNG ELLIOTT – ELLIOTT’S WAVE THEORY (EWT) 2.1.1 Khái niệm về lý thuyết sóng Elliott [2], [3], [11]

Năm 1938, một công trình nghiên cứu lần đầu tiên được công bố có tựa đề

“Nguyên tắc sóng – The Wave Principle” liên quan đến những gì được biết đến như

là nguyên tắc sóng Elliott Công trình nghiên cứu do Charles J.Collins công bố và dựa trên tác phẩm ban đầu của người tìm ra nguyên tắc sóng, Ralp Nelson Elliott Năm 1946, Elliott viết tác phẩm cuối cùng của mình dựa trên nguyên tắc sóng “Luật của tự nhiên – Bí quyết của vạn vật” (Nature’s Law – The secret of the Universe)

Lý thuyết sóng Elliott mô hình hóa những biến động trong tâm lý của nhà đầu tư thành những biểu đồ sóng Elliott cho rằng sự chuyển biến tâm lý của một số lớn nhà đầu tư từ trạng thái lạc quan sang bi quan và ngược lại tạo ra hành động giá của thị trường theo những xu hướng tăng giảm với những thời đoạn khác nhau Trong giai đoạn mà nhà đầu tư lạc quan, hứng khởi thì đó là giai đoạn giá chứng khoán tăng Khi tâm lý lạc quan bị thay thế bằng sự bi quan, thờ ơ thì thị trường rơi vào giai đoạn giảm, cứ như thế tạo thành những giai đoạn tăng giảm mang tính quy luật Những quy luật đó được Elliott phát hiện và trở thành lý thuyết sóng Elliott ngày nay

Sự ra đời và được sự công nhận của lý thuyết sóng Elliott giúp cho các nhà phân tích nhìn nhận được sự biến động của giá chứng khoán là có quy luật, hay nói khác đi, lý thuyết sóng Elliott giúp cho các nhà phân tích xác định được xu hướng giá chứng khoán theo những mô hình khái quát với những tỷ lệ nhất định của các yếu tố trong mô hình

2.1.2 Sự khác biệt giữa lý thuyết sóng Elliott và lý thuyết Dow [9], [12]

Lý thuyết Dow là lý thuyết lâu đời và cũng là phương pháp được biết đến nhiều nhất về việc xác định các xu hướng chính trên thị trường chứng khoán Các nguyên tắc chính của lý thuyết Dow:

a Giá phản ánh tất cả hành động thị trường: những sự thay đổi trong mức giá đóng cửa hàng ngày phản ánh một cách tổng hợp hành động của tất cả những người

tham gia vào TTCK bao gồm tất cả những nhà đầu tư hiện tại và những nhà đầu tư tiềm năng

b Thị trường có 3 sự dịch chuyển là sự dịch chuyển chính, những phản ứng thứ cấp và những sự dịch chuyển nhỏ

c Danh mục phải được xác nhận (hai danh mục củng cố lẫn nhau): một trong những nguyên tắc quan trọng nhất của lý thuyết Dow là sự dịch chuyển của hai chỉ

số bình quân ngành công nghiệp (Industrial) và chỉ số ngành giao thông vận tải (Transportation) phải cũng cố lẫn nhau Một sự thay đổi của cả hai chỉ số mới xác lập nên một xu hướng mới Nếu chỉ có một trong hai chỉ số thay đổi thì xu hướng cũ vẫn được giữ vững

Như vậy là, mục đích của lý thuyết Dow tương tự như mục đích của lý thuyết sóng Elliott là cùng xác định và dự đoán xu hướng dịch chuyển cơ bản của thị trường Tuy nhiên, có những điểm khác biệt giữa 2 lý thuyết này, trong đó, lý thuyết sóng Elliott là rõ ràng hơn và là sự bổ sung đầy đủ, là một sự hoàn thiện lý thuyết Dow, cụ thể như sau:

- Lý thuyết Dow không dự báo được thời điểm mà tại đó các xu hướng chính kết thúc để chuyển sang một xu hướng mới; lý thuyết Dow chỉ xác nhận lại thời điểm chuyển từ xu hướng này sang xu hướng khác Điều này được lý thuyết sóng Elliott giải quyết bằng việc đưa ra tỷ lệ các sóng và tỷ lệ thời gian giúp xác định thời điểm kết thúc một xu hướng chính để chuyển sang thời kì điều chỉnh

- Lý thuyết Dow giúp xác nhận những tín hiệu mua và bán nhưng không phải lúc nào cũng theo kịp những sự kiện diễn ra trong thực tế Khi sự thay đổi xu hướng

đã được xác lập do cả hai chỉ số chính thì nhà đầu tư đã chậm trễ trong việc ra quyết định đầu tư Điều này cho thấy lý thuyết Dow mang tính dự báo thấp Trong khi đó, những mẫu hình sóng của Elliott được xây dựng mang tính dự báo và giả định được các khả năng có thể diễn ra bằng cách xây dựng các tỷ lệ các sóng và tỷ lệ thời gian

2.1.3 Những nguyên lý cơ bản của EWT [9]

Ba yếu tố quan trọng của lý thuyết sóng EWT là mẫu hình, tỷ lệ và thời gian được xếp theo thứ tự quan trọng giảm dần

2.1.3.1 Mẫu hình

a Mẫu hình cơ bản nhất của lý thuyết

Hình thức cơ bản nhất của lý thuyết, lý thuyết nói lên rằng thị trường chứng khoán cho phép nhịp điệu lặp đi lặp lại của năm sóng tiến được theo sau bởi ba sóng lùi được minh họa bằng hình 2.1

Hình 2.1 Mẫu hình sóng cơ bản của EWT

Một chu kỳ đầy đủ có 8 sóng gồm 5 sóng tăng và 3 sóng giảm, mỗi sóng đều được đánh số và ký tự như trong hình Trong phần tăng của chu kỳ, các sóng W1,

W3 và W5 được gọi là “sóng đẩy” – là những sóng tăng; trong khi đó những sóng

W2 và W4 dịch chuyển ngược chiều xu hướng lên Sóng W2 và W4 được gọi là những sóng hiệu chỉnh bởi vì chúng hiệu chỉnh các sóng W1 và W3 Sau 5 sóng được đánh số tăng đầy đủ thì 3 sóng hiệu chỉnh sẽ bắt đầu 3 sóng hiệu chỉnh được xác định bởi các ký tự A, B và C

b Mẫu hình các sóng hiệu chỉnh

Các sóng hiệu chỉnh có những mẫu hình khác nhau như Zig – Zag, phẳng và tam giác

- Các sóng hiệu chỉnh Zig – Zag

Một sóng hiệu chỉnh Zig – Zag là một mô hình hiệu chỉnh 3 sóng, ngược lại với xu hướng chính, chúng tách ra thành chuỗi 5-3-5 Hình 2.2 cho thấy mẫu hình sóng hiệu chỉnh xuống Zig – Zag trong thị trường giá lên và sóng hiệu chỉnh phục hồi trong thị trường giá xuống Chú ý rằng sóng ở giữa B không đạt tới điểm bắt đầu của sóng A và sóng C dịch chuyển hướng đến sự kết thúc của sóng A

Hình 2.2 Mẫu hình sóng hiệu chỉnh Zig-Zag trong thị trường giá lên và giá

xuống

- Các sóng hiệu chỉnh phẳng

Hình 2.3 thể hiện mẫu hình sóng hiệu chỉnh phẳng là mẫu hình 3-3-5 trong

cả hai thị trường giá lên và thị trường giá xuống, trong đó sóng A và sóng B có 3 sóng, sóng C có 5 sóng và vượt ra khỏi giới hạn của sóng A trước đó để củng cố xu hướng chính của thị trường

Hình 2.3 Mẫu hình sóng hiệu chỉnh phẳng trong thị trường giá lên và giá

xuống

- Sóng hiệu chỉnh tam giác

Sóng hiệu chỉnh hình tam giác thường xảy ra trong sóng thứ 4 và thứ tự sự dịch chuyển cuối cùng hướng về xu hướng chính Chúng cũng có thể xuất hiện trong sóng B của sóng hiệu chỉnh A-B-C Sóng hiệu chỉnh hình tam giác có thể xuất hiện trong cả thị trường giá lên và thị trường giá xuống Hình 2.4 thể hiện mẫu hình sóng hiệu chỉnh tam giác trong cả thị trường giá lên và thị trường giá xuống

Hình 2.4 Mẫu hình sóng hiệu chỉnh tam giác trong thị trường giá lên và thị

trường giá xuống

2.1.3.2 Tỷ lệ

a Dãy số Fibonacci

Trong EWT, những tỷ lệ của các sóng được xác định dựa vào dãy số Fibonacci: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, … đến vô cực Dãy số này có các thuộc tính sau:

- Tổng của hai số liền kề bất kỳ bằng số cao hơn kế tiếp

- Sau 4 số đầu tiên, tỷ lệ của một số bất kỳ với số lớn hơn kế tiếp gần bằng 0,618 và tỷ lệ của một số bất kỳ với số nhỏ hơn kế tiếp gần bằng 1.618

- Những tỷ số của những số xen kẽ gần bằng 2.618 hoặc ngược lại 0.382

b Tỷ lệ của các sóng

Tỷ lệ giữa các sóng trong EWT là yếu tố quan trọng thứ hai của EWT R.N.Eliotte sử dụng dãy số Fibonacci và các tỷ lệ của các số đó để xác định mục tiêu và độ lớn của các sóng trong EWT Một số nguyên tắc cơ bản thông thường được sử dụng trong EWT là:

1 Một trong ba sóng đẩy đôi khi kéo dài Hai sóng khác là bằng nhau về thời gian và cường độ Nếu sóng 5 kéo dài, sóng 1 và sóng 3 sẽ gần bằng nhau Nếu sóng 3 kéo dài, sóng 1 và sóng 5 quay về trạng thái cân bằng

2 Mục tiêu tối thiểu đối với đỉnh của sóng 3 có thể có được bằng cách nhân chiều dài của sóng 1 với 1.618 và cộng số đó với đáy của sóng 2

3 Đỉnh của sóng 5 có thể xấp xỉ bằng cách nhân sóng 1 với 3.236 (2 x 1.618)

và cộng giá trị đó với đỉnh hoặc đáy của sóng 1 cho những mục tiêu tối đa

và tối thiểu

4 Sóng 1 và sóng 3 gần bằng nhau và sóng 5 được mong đợi sẽ kéo dài, một mức giá mục tiêu có thể đạt được bằng cách đo lường khoảng cách từ đáy của sóng 1 đến đỉnh của sóng 3, nhân với 1.618 và cộng kết quả đó với đáy của sóng 4

5 Đối với những sóng hiệu chỉnh, một sóng hiệu chỉnh Zig – Zag 5-3-5 thông thường, sóng C thường gần bằng chiều dài của sóng A

6 Một cách khác để đo lường chiều dài hợp lý của sóng C là chiều dài của sóng A trừ kết quả từ việc nhân 0.618 với chiều dài của sóng a

7 Trong trường hợp của một sóng hiệu chỉnh phẳng 3-3-5, sóng B đạt được hoặc vượt quá đỉnh của sóng A, sóng C sẽ gần bằng 1.618 chiều dài của sóng A

8 Trong một tam giác đối xứng, mỗi sóng liền kề có liên quan đến sóng trước

đó bằng khoảng 0.618

2.1.3.3 Tỷ lệ về thời gian

Yếu tố tỷ lệ về thời gian là yếu tố ít được quan tâm nhất trong EWT Những mục tiêu thời gian có thể tìm thấy bằng cách đếm về phía trước từ những đỉnh và đáy quan trọng Trong một đồ thị hàng ngày, các nhà phân tích đếm tiếp những ngày giao dịch từ một thời điểm diễn ra sự thay đổi quyết định quan trọng với sự mong đợi mà những đỉnh và đáy trong tương lai sẽ xảy ra vào những ngày Fibonacci – đó là những ngày giao dịch 13, 21, 34, 55 hoặc 89 trong tương lai Kỹ thuật tương tự có thể được sử dụng là hàng tuần, hàng tháng hoặc thậm chí đồ thị hàng năm

2.2 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC [4], [5]

2.2.1 Mihir Dash và Anand Patil, 2009, Một nghiên cứu lý thuyết sóng Elliott trong thị trường chứng khoán Ấn Độ (An exploratory study of Elliott wave

theory in Indian stock markets)

Trong nghiên cứu này, các tác giả đã thực hiện phép phân tích dữ liệu giá đóng cửa của 36 mã chứng khoán và chỉ số NIFTY của thị trường chứng khoán Ấn

Độ từ 01/01/2001 đến 31/12/2008 để kiểm tra các mẫu hình sau:

• Pattern1: mẫu hình 4 ngày, xen kẽ giữa tăng và giảm Ví dụ “+ - + -” với ‘+’ tượng trưng cho ngày giao dịch tăng, ‘-’ tượng trưng cho ngày giao dịch giảm

• Pattern2: mẫu hình 7 ngày, tương đồng với các di chuyển của sóng Elliott, tức là “+ + - + + - +” với ‘+’ và ‘-’ cũng được giải thích giống như trên

• Trend: mẫu hình mà trong đó các tỉ lệ về thời gian tuân theo dãy số Fibonacci như sau: ∆ t2 ≈ 0 382 ∆ t1, ∆ t3 ≈ 1 618 ∆ t1, ∆ t4 ≈ 0 382 ∆ t2 và

3

5 1 618 t

∆

Hình 2.5 Minh họa về các tỷ lệ thời gian trong nghiên cứu

• Wave: mẫu hình tương tự giống như Trend với cùng tỉ lệ về thời gian nhưng

có thêm điều kiện là trong khoảng ∆ t2và ∆ t4 có suất thu lợi là âm

• Elliott-wave: mẫu hình tương tự như Wave với cùng tỉ lệ thời gian nhưng có thêm điều kiện là các mức hiệu chỉnh giá (ví dụ trong khoảng ∆ t2và ∆ t4) nằm trong khoảng từ 30% đến 50%

Các tác giả đề xuất sử dụng kết hợp phép toán lognormal và phương pháp

mô phỏng Monte Carlo để phân tích hành vi di chuyển dạng sóng của giá cổ phiếu Sau mỗi lần chạy mô phỏng, tần suất xuất hiện các mẫu hình kể trên sẽ được thống

kê và so sánh với dữ liệu thực tế quan sát được thông qua giá trị Z được tính như sau:

trong đó: - N là số lượng mẫu hình quan sát được;

- N là số lượng mẫu hình trung bình xuất hiện trong tất cả các lần mô phỏng;

- sN là độ lệch chuẩn của tất cả các lần mô phỏng

Các kết quả đạt được của nghiên cứu tại thị trường Ấn Độ

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mẫu hình xuất hiện có ý nghĩa trong thị trường chứng khoán Ấn Độ Cụ thể Pattern2 xuất hiện có ý nghĩa trong tất cả các mã chứng

khoán; Pattern1 không xuất hiện ở một vài mã; Trend ngắn hạn xuất hiện có ý nghĩa phần lớn các mã, Wave cũng xuất hiện ở một vài mã với hầu hết các thời đoạn khác nhau và Elliott-wave ngắn hạn và trung hạn cũng xuất hiện có ý nghĩa Như vậy, nghiên cứu dẫn đến việc ủng hộ cho EWT, đặc biệt là các chu kỳ sóng ngắn và sóng trung bình

2.2.2 Mathematics Deparment, UCSD, Một mô hình Lognormal cho giá chứng khoán (A lognormal model for stock prices)

+ Gọi So là giá chứng khoán ở thời điểm to; Sn là giá CK ở thời điểm tn với n

= 1, 2, 3,….k,…n

Mô hình được sử dụng với mọi k bất kỳ (1 ≤ k ≤ n) thì

Sk = Sk-1.Xk (2.1) với Xk là một biến ngẫu nhiên được xác định như sau:

Xk = exp( σ Zk+ µ ) (2.2) trong đó: Zk là một biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N(0,1)

µ và σ là trung bình và độ lệch chuẩn được ước lượng từ tập dữ liệu giá chứng khoán quan sát được thực tế trên thị trường

+ Cách tính µ và σ :

Giả sử ta có tập dữ liệu giá chứng khoán thu thập được thực tế trên thị trường

là Y1, Y2, Y3, …, Yn

- Bước 1: tính dãy dữ liệu In = ln(Yn/Y(n-1)) (2.3)

- Bước 2: thống kê dãy In

Khi đó

n

I I

n k

∑

= 1 là ước lượng của µ (2.4)

1

) (1

n k

là ước lượng của σ (2.5) Như vậy, với việc xác định được µ , σ và kết hợp với một chương trình mô phỏng, mô hình sẽ giúp xác định được rất nhiều tập giá trị của giá chứng khoán xuất phát cùng một giá trị ban đầu So

Ví dụ minh họa như sau: đồ thị ở hình 2.6 biểu thị giá chứng khoán của công

ty Qualcomm trong 200 ngày giao dịch

Nguồn: A lognormal model for stock prices, Michael J Sharpe, 2007

Hình 2.6 Đồ thị giá CK của công ty Qualcomm trong 200 ngày giao dịch

+ Từ dữ liệu giá trên, ta sẽ ước lượng được giá trị của µ và σ

+ Áp dụng các công thức (2.1) và (2.2) và thực hiện mô phỏng 10 lần ta nhận được 10 bộ giá trị của giá chứng khoán công ty Qualcomm được biểu thị trong hình 2.7

Nguồn: A lognormal model for stock prices, Michael J Sharpe, 2007

Hình 2.7 Các đồ thị giá CK Công ty Qualcomm nhận được từ 10 lần mô phỏng

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước, một mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau:

Hình 3.2 Mô hình nghiên cứu

Sắp xếp, hiệu chỉnh dữ liệu (a)

Thống kê mô tả

để ước lượng

µ và σ (b)

Dữ liệu thu thập được (a)

Kết quả và bàn luận(g)

Mô phỏng Monte Carlo (d)

Giải thích mô hình

(a) Thu thập, hiệu chỉnh dữ liệu

Nguồn cung cấp dữ liệu:

- Trong quá trình thu thập dữ liệu , toàn bộ dữ liệu của 2 chỉ số VN-index, HNX-index và dữ liệu giá của 30 công ty trong SSI30 sẽ được thu thập từ website của 3 công ty chứng khoán là Công ty Cổ phần Chứng khoán Sài Gòn ( www.ssi.com.vn ), Công ty Cổ phần Chứng Khoán Bảo Việt ( www.bvcs.com.vn )

và Công ty Cổ phần Chứng Khoán Đệ Nhất ( www.fcs.com.vn ) Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được so sánh và hiệu chỉnh để thống nhất thành một bộ dữ liệu hoàn chỉnh Bảng 1.1 cung cấp danh sách 30 mã chứng khoán trong SSI30

Việc sử dụng 30 mã chứng khoán trong SSI30 làm mẫu đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong nghiên cứu này vì những lý do sau:

+ 30 mã chứng khoán trong SSI30 là 30 mã chứng khoán có mức vốn hóa lớn nhất trên thị trường niêm yết nên tránh được những tác động từ việc làm giá của một nhóm các nhà đầu tư, do đó diễn biến giá trên thị trường phản ánh đúng quy luật cung cầu giúp cho kết quả phân tích chính xác hơn

+ Tập hợp 30 mã chứng khoán trong SSI30 mang tính đại diện cho thị trường niêm yết của Việt Nam xét về giá trị vốn hóa thị trường Theo công ty cổ phần chứng khoán Sài Gòn, tổng vốn hóa của 30 mã chứng khoán trong SSI30 chiếm trên 50% tổng mức vốn hóa thị trường của toàn bộ các mã chứng khoán niêm yết trên cả hai sàn giao dịch TPHCM và Hà Nội

+ SSI30 bao gồm nhiều công ty cổ phần của hầu hết các ngành mũi nhọn là Tài chính, Nguyên liệu cơ bản, Hàng tiêu dùng, Dầu khí, Công nghiệp, Công nghệ,

Y tế, Dịch vụ tiện ích và Dịch vụ tiêu dùng… Vì vậy, 30 cổ phiếu trong SSI30 mang tính đại diện toàn bộ các mã chứng khoán khác

Hiệu chỉnh dữ liệu: do đặc điểm của dữ liệu giá chứng khoán thường xuyên

bị điều chỉnh do các đợt chia cổ tức, phát hành tăng vốn v.v Do đó, nghiên cứu cần phải hiệu chỉnh dữ liệu để loại bỏ các ảnh hưởng trên trước khi thực hiện chạy mô hình mô phỏng

(b) Thống kê mô tả để ước lượng µ và σ [4], [6]

Theo phương pháp lognormal, các giá trị cần thiết để thiết lập một tập giá chứng khoán từ giá ban đầu So là hai giá trị µ và σ Để có hai giá trị này, ta phải thực hiện thống kê mô tả tập dữ liệu của chỉ số VN-Index, HNX-Index và giá chứng khoán của 30 công ty chứng khoán trong SSI30 tính đến ngày 31/12/2009 (Danh sách 30 công ty được trình bày trong bảng 4.2) Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các kết quả thống kê là ước lượng của µ và σ cần tìm trong phương pháp

lognormal Bước tính toán này sử dụng các công thức 2.3, 2.4 và 2.5

(c) Mô hình lognormal [4], [6],

+ Tính µ và σ từ tập dữ liệu thực tế

Ta có tập dữ liệu giá chứng khoán thu thập được thực tế trên thị trường là Y0,

Y1, Y2, Y3, …, Yn

- Bước 1: tính dãy dữ liệu In = ln(Yn/Y(n-1)) (2.3)

- Bước 2: thống kê dãy In

Khi đó

n

I I

n k

∑

= 1 là ước lượng của µ (2.4)

1

) (1

n k

là ước lượng của σ (2.5) + Mô phỏng lại chuỗi giá trị giá CK

Gọi chuỗi giá trị So, S1, S2, S3, …, Sn là kết quả giá chứng khoán đã được mô phỏng với So là giá chứng khoán ở thời điểm to; Sn là giá CK ở thời điểm tn với n =

1, 2, 3,….k,…n

Mô hình lognormal được sử dụng với mọi k bất kỳ (1 ≤ k ≤ n) thì

Sk = Sk-1.Xk (2.1) với Xk là một biến ngẫu nhiên được xác định như sau:

Xk = exp( σ Zk+ µ ) (2.2) trong đó: Zk là một biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N(0,1)

µ và σ là trung bình và độ lệch chuẩn được ước lượng từ tập dữ liệu giá chứng khoán quan sát được thực tế trên thị trường

Như vậy, với việc xác định được µ , σ và kết hợp với một chương trình mô phỏng, mô hình sẽ giúp xác định được rất nhiều tập giá trị của giá chứng khoán xuất phát cùng một giá trị ban đầu So

Trên thế giới, mô hình lognormal của UCSD được ứng dụng phổ biến trong lĩnh vực tài chính, nhất là mô hình này hoàn toàn phù hợp với sự biến động của giá chứng khoán, vì thế mô hình này cũng có thể sử dụng được trong điều kiện dữ liệu giá chứng khoán của thị trường Việt Nam Hai thông số µ và σ trong công thức của mô hình giúp cho dữ liệu thực và dữ liệu được mô phỏng có tính chất giống nhau bởi chúng được tính toán từ dữ liệu thực Ưu điểm chính của mô hình lognormal so với các mô hình khác chính là mô hình lognormal tạo ra tập dữ liệu giá trong đó không có giá trị âm nhưng vẫn bảo đảm tính ngẫu nhiên của giá Nếu dùng mô hình phân phối chuẩn normal thì không thể tránh khỏi việc giá chứng khoán bị âm [6]

Để tạo ra nhiều tập giá trị như trên, mô hình sẽ sử dụng mô phỏng Monte Carlo với 500 lần thực hiện mô phỏng sẽ tạo ra được một tập mẫu 500 bộ dữ liệu giá từ So đến Sn khác nhau

(d) Sử dụng phần mềm Excel và thực hiện mô phỏng Monte Carlo [7], [10]

Trong quá trình phân tích dữ liệu, phần mềm Excel được sử dụng để tính toán và đếm sóng vì khối lượng dữ liệu rất lớn do thực hiện mô phỏng Monte Carlo

(e) Đếm số sóng và thống kê [5]

Nghiên cứu tiến hành đếm số sóng trên các mẫu hình sau:

• Pattern1: mẫu hình 4 ngày, xen kẽ tăng và giảm: “+ - + -” với ‘+’ tượng

trưng cho ngày giao dịch tăng, ‘-’ tượng trưng cho ngày giao dịch giảm

• Pattern2: mẫu hình 7 ngày, tương đồng với các di chuyển của sóng Elliott

theo từng ngày, tức là “+ + - + + - +” với ‘+’ và ‘-’ tượng trưng tương ứng cho ngày giao dịch tăng và giảm

• Wave: mẫu hình mô tả tương đối dạng sóng của sóng Elliott nhưng không

tính đến tỷ lệ thoái lùi, trong đó các tỉ lệ về thời gian tuân theo dãy số Fibonacci như sau: ∆ t2 ≈ 0 382 ∆ t1, ∆ t3 ≈ 1 618 ∆ t1, ∆ t4 ≈ 0 382 ∆ t3 và

3

5 1 618 t

∆ và suất thu lợi của chứng khoán trong các khoảng ∆ t2và ∆ t4

ngược với ∆ t1và ∆ t3(minh họa trong hình 3.2) Nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định thị trường ngắn hạn, trung hạn và dài hạn Chi tiết được trình bày trong bảng 3.1

• Elliott-wave: mẫu hình tương tự như Wave với cùng tỉ lệ thời gian nhưng có

thêm điều kiện là các tỷ lệ thoái lùi (ví dụ trong khoảng ∆ t2và ∆ t4) nằm trong khoảng từ 30% đến 50%

Kết quả tính toán độ dài các sóng trong các mẫu hình Wave và Elliott-wave được trình bày trong bảng 3.1

Hình 3.2 Minh họa về các tỷ lệ thời gian trong nghiên cứu

Bảng 3.1 Độ dài của sóng trong các mẫu hình Wave được kiểm định

Độ dài sóng Ngắn hạn

Wave5days

Ngắn hạn Wave20days

Trung hạn Wave60days

Dài hạn Wave120days

Sau mỗi lần mô phỏng, các mẫu hình trên sẽ được kiểm tra và đếm xem đã xuất hiện trong tập dữ liệu giá đó bao nhiêu lần Sau 500 lần mô phỏng, số lượng sóng xuất hiện sẽ được thống kê và các kết quả được chương trình mô phỏng Crystal Ball đưa ra dưới dạng các báo cáo

(f) Tính giá trị Zscore và xác suất tích lũy tại giá trị Zscore (P(Z< Zscore))

Xây dựng giả thuyết:

- N là số lượng mẫu hình sóng xuất hiện trong biểu đồ giá quan sát được trong thực tế;

- N là số lượng trung bình mẫu hình sóng xuất hiện trong biểu

đồ giá có được trong 500 lần mô phỏng;

- sN là độ lệch chuẩn của số lượng mẫu hình sóng xuất hiện trong biểu đồ giá có được trong 500 lần mô phỏng

- Ptích lũy hay P(Z < Zscore) là giá trị xác suất tích lũy dưới đường cong phân phối chuẩn tại giá trị Zscore

(g) Kết quả và bàn luận

Với mức ý nghĩa α = 10% thì giá trị tới hạn Zα/2= ± 1,645

Dựa vào giá trị Zscore hay giá trị Ptích lũy ta đưa ra các kết luận như sau:

+ Zscore < -1,645 hay Ptích lũy < 5% (left tail): bác bỏ giả thuyết Ho

à Kết luận: Sự xuất hiện mẫu hình là có ý nghĩa và tần suất xuất hiện thấp; + - 1.645 < Zscore < 1.645 hay 5% < Ptích lũy < 95%: không thể bác bỏ giả thuyết Ho: sự xuất hiện của mẫu hình là ngẫu nhiên, tương đồng với sự xuất hiện mẫu hình trong chuỗi giá trị ngẫu nhiên của giá chứng khoán

+ Zscore > 1,645 hay Ptích lũy > 95% (right tail): bác bỏ giả thuyết Ho

à Kết luận: Sự xuất hiện mẫu hình là có ý nghĩa với tần suất xuất hiện cao

(h) Tính suất sinh lợi của danh mục đầu tư Zero-investment

Việc tính toán sẽ được thực hiện trên mỗi mã chứng khoán khác nhau trên thị trường Các bước thực hiện dự kiến như sau:

+ Thiết lập một danh mục đầu tư bao gồm các mã chứng khoán đại diện cho các ngành với điều kiện là mã chứng khoán đó có tần số sóng xuất hiện có ý nghĩa trong mỗi mẫu hình

+ Số lượng cổ phiếu của các mã CK sẽ được xác định bằng tỷ lệ vốn hóa thị trường, mã CK có vốn hóa nhỏ nhất trong danh mục sẽ được gán cho số lượng là

100 cổ phiếu Ví dụ tập đầu tư P1 gồm có 3 mã CK là ACB, CSM, PVI thì số lượng của mỗi mã sẽ được xác định như sau:

do chênh lệch giá giữa các lần mua bán sẽ là lợi tức thu được sau một chu kỳ sóng + Sau đó tiếp tục thực hiện các bước trên cho tất cả các mã chứng khoán khác trong danh mục đầu tư

+ Cuối cùng, tổng hợp lợi tức của tất cả các mã chứng khoán để tính lợi tức tổng của danh mục đầu tư

Hình 3.3 Minh họa nguyên tắc giao dịch theo mẫu hình sóng

CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ

DIỄN DỊCH KẾT QUẢ 4.1 KẾT QUẢ THỐNG KÊ MÔ TẢ

4.1.1 Thống kê mô tả VN-Index và HNX-Index

Bộ dữ liệu VN-Index từ phiên giao dịch đầu tiên trên sàn giao dịch chứng khoán Tp HCM ngày 28/07/2000 đến ngày 31/12/2009 và dữ liệu HNX-Index trên sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội từ ngày 18/07/2005 đến ngày 31/12/2009 sau khi thu thập được mô tả thống kê trong bảng 4.1

Bảng 4.1 Thống kê mô tả dữ liệu VN-Index và HNX-Index

Nguồn: Tính toán thống kê từ dữ liệu gốc trong phụ lục 1 và phụ lục 2.

4.1.2 Thống kê mô tả 30 mã chứng khoán trong SSI30

Tính đến ngày 31/12/2009, 30 mã chứng khoán trong SSI30 được xác định ở bảng 4.2

Dữ liệu các mã chứng khoán trong SSI30 sau khi thu thập được mô tả thống

kê tóm tắt theo 2 trị thống kê chính là giá trị trung bình – Mean và độ lệch chuẩn – Standard Deviation và được trình bày ở bảng 4.3

Bảng 4.2 Thông tin của 30 mã chứng khoán trong SSI30 tính đến 31/12/2009

Nguồn: Báo cáo tổng kết năm 2009 – CTCP Chứng khoán Sài Gòn

Bảng 4.3 Thống kê mô tả dữ liệu 30 mã chứng khoán trong SSI30

Standard Deviation

4.3 KẾT QUẢ THỰC HIỆN MÔ PHỎNG VÀ THỐNG KÊ ĐẾM SÓNG

Chương trình mô phỏng Monte Carlo được thực hiện thông qua phần mềm Crystal Ball Kết quả mô phỏng và thống kê đếm sóng được trình bày chi tiết ở Phụ lục 3