1. Trang Chủ
  2. Kinh tế học
  3. Ứng dụng phần mềm R trong phân tích kỹ thuật và những thiết lập cho giao dịch chứng khoán quốc tế

Ứng dụng phần mềm R trong phân tích kỹ thuật và những thiết lập cho giao dịch chứng khoán quốc tế

Nội dung chính của bài viết này tập trung nêu ra những ứng dụng thiết thực mà R, một phần mềm mã nguồn mở, có thể mang lại trong giao dịch tài chính nói chung và giao dịch chứng khoán nói riêng. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 27. ỨNG DỤNG PHẦN MỀM R TRONG PHÂN TÍCH KỸ THUẬT VÀ NHỮNG THIẾT LẬP CHO GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN QUỐC TẾ ThS. Lê Trường Giang Trường Đại học Tài chính - Marketing Tóm tắt Nội dung chính của bài viết này tập t

Thể loại Tài liệu miễn phí Kinh tế học

Số trang 16

Ngày tạo 4/7/2023 1:04:03 AM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 0.52 M

Tên tệp

Tải Ứng dụng phần mềm R trong phân tích kỹ thuật và nh... (.pdf)

Xem mẫu

  1. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 27. ỨNG DỤNG PHẦN MỀM R TRONG PHÂN TÍCH KỸ THUẬT VÀ NHỮNG THIẾT LẬP CHO GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN QUỐC TẾ ThS. Lê Trường Giang Trường Đại học Tài chính - Marketing Tóm tắt Nội dung chính của bài viết này tập trung nêu ra những ứng dụng thiết thực mà R, một phần mềm mã nguồn mở, có thể mang lại trong giao dịch tài chính nói chung và giao dịch chứng khoán nói riêng. Thông qua đó, tác giả cũng muốn định hướng cho sinh viên ngành Toán kinh tế có thể tiếp cận và sử dụng thành thạo phần mềm này, để phục vụ cho những công việc liên quan đến giao dịch tài chính sau khi tốt nghiệp. Với phương châm chia sẻ ý tưởng nên bài viết không mang nặng tính lý thuyết hàn lâm mà tập trung đi vào những thao tác cụ thể, những thiết lập giao dịch trên thị trường chứng khoán quốc tế, đọc giả có thể áp dụng tương tự cho các thị trường tài chính khác nhau. Từ khóa: Thị trường tài chính, ứng dụng phần mềm R, giao dịch chứng khoán, Toán kinh tế. 1. GIỚI THIỆU Ngày từ lúc đọc tiêu đề của bài viết này chắc hẳn nhiều người không khỏi thắc mắc tại sao phải là R mà không là các phần mềm thông dụng khác. Việc phân tích số liệu thống kê đã có Eviews, Stata, SPSS, Matlab,... hay các công cụ được cung cấp trong giao dịch như Metastock, AmiBroker, MetaTrader4,... mà phải là R. Chưa kể đến việc giao dịch tài chính hiện nay đã có rất nhiều các trang web hỗ trợ như 282
  2. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN https://tradingview.com/; https://www.investing.com/;... vậy tại sao phải còn nghiên cứu thêm R nữa? Về lý do thì có thể liệt kê ra khá nhiều, nhưng trước hết bạn đọc nên biết, việc sử dụng phần mềm R sẽ đảm bảo độ bảo mật thông tin cho nhà đầu tư, khi phải đăng ký tài khoản để sử dụng các công cụ hỗ trợ trên internet là đồng nghĩa thông tin cá nhân của bạn sẽ bị xâm phạm dù ít hay nhiều, việc sử dụng R như một công cụ phân tích độc lập giúp các trader1 tránh được rủi ro trên. R là một ngôn ngữ lập trình cấp cao với mã nguồn mở (open source). Phần mềm R được sử dụng rộng rãi cho các tính toán thống kê, phân tích số liệu, kinh tế lượng ứng dụng mà trong đó nổi bật là phân tích dữ liệu bảng (Panel Data) cùng với các công cụ hỗ trợ vẽ đồ thị rất chuyên nghiệp. Phần mềm R đã thể hiện sức mạnh của nó qua các giải thưởng uy tín và sự tán dương của cộng đồng thế giới như New York Times, Forbes, Intelligent Enterprise,... Sử dụng R hoàn toàn miễn phí, bạn có thể tải về phiên bản phù hợp với hệ điều hành đang sử dụng từ https://cran.r-project.org/. Sau khi được cài đặt, R đã sẵn sàng hoạt động, tuy nhiên giao diện mặc định không mấy hấp dẫn. Để cải thiện điều này, bạn nên dùng môi trường phát triển tích hợp dành cho nó và RStudio là lựa chọn hàng đầu hiện nay. Phần mềm này bao gồm một trình biên tập đánh dấu cú pháp, hỗ trợ thực hiện mã lệnh trực tiếp, cũng như các công cụ vẽ biểu đồ, lược sử, gỡ lỗi và quản lý không gian làm việc. Để có một phiên bản RStudio, bạn vào trang https://www.rstudio.com/. Được đề xuất đầu tiên bởi hai tác giả Ross Ihaka và Robert Gentleman của Đại học Auckland, New Zealand vào những năm 1990, R đã không ngừng lớn mạnh thông qua các gói lệnh (package) được phát triển bởi người dùng khắp thế giới. Trong lúc viết phụ lục này, đã có hơn 10000 gói lệnh trên https://cran.r-project.org/ và tất cả chúng đều miễn phí. Một gói lệnh là một tập các mã lệnh được viết nhằm thực hiện một hệ công việc nào đó bởi một người hay một nhóm người, thường là các chuyên gia. Vài gói như base hay stats được tự động cài đặt khi bạn cài R. Những gói lệnh khác, ví dụ ggplot2 - hỗ trợ xây dựng các biểu đồ, có thể cài đặt trực tuyến bằng lệnh. Để đọc dữ liệu từ các thị trường trên thế giới, chúng ta có thể sử dụng gói lệnh quantmod và dùng một số trang wed uy tín, chẳng hạng như https://finance.yahoo.com Để bắt đầu với R ta phải khái báo gói lệnh sau: > install.packages(“quantmod”) > library(quantmod) 1 Nhà giao dịch 283
  3. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN > getSymbols(Symbols=”AAPL”, src=”yahoo”) > Sys.Date() > str(AAPL) > tail(AAPL) AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL. Adjusted 2020-04-23 275.87 281.75 274.87 275.03 31203600 275.03 2020-04-24 277.20 283.01 277.00 282.97 31627200 282.97 2020-04-27 281.80 284.54 279.95 283.17 29271900 283.17 2020-04-28 285.08 285.83 278.20 278.58 28001200 278.58 2020-04-29 284.73 289.67 283.89 287.73 34320200 287.73 2020-04-30 289.96 294.53 288.35 293.80 45457600 293.80 Hiển thị các loại biểu đồ mà R cung cấp thông qua các câu lệnh sau: > getSymbols(Symbols=”AAPL”,src=”yahoo”,from =”2020-01-01”,to = “2020- 05-05”) > lineChart(AAPL, theme=”white”) > barChart(AAPL, theme=”white”) > candleChart(AAPL, theme=”white”) Tương tự, đọc giả có thể thay thế mã cổ phiếu AAPL bằng các mã khác như FB, AMZN, MSFT, BAC, BA, TSLA,... 284
  4. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Để bắt đầu với những ứng dụng thực tế của R trong phân tích kỹ thuật, thì chúng ta cũng giới thiệu đôi nét về lĩnh vực này. Phân tích kỹ thuật ra đời cách đây hàng trăm năm trước, từ những người Nhật khi họ áp dụng phương pháp này cho mục đích phân tích giao dịch lúa gạo. Tuy nhiên, phải đến khi những nghiên cứu của Charles H. Dow, người sáng lập Tạp chí The Wall Street Journal, xây dựng cơ sở đầu tiên cho phân tích kỹ thuật thì nó mới thực sự được mở rộng và phát triển mạnh mẽ. Ngày nay, phân tích kỹ thuật đã trở thành một công cụ không thể thiếu cho các nhà đầu tư trên thế giới. Cùng với sự phát triển của nó là sự bùng nổ của khoa học máy tính, kỹ thuật thống kê nhằm hỗ trợ cho công cụ này. Một số phần mềm phổ biến dùng trong phân tích kỹ thuật như Metastock, AmiBroker, MetaTrader4,... đã ngày càng hoàn thiện hơn với những tính năng vượt trội. Song song đó là những trang web được lập nên để hỗ trợ cho các nhà đầu tư trong quá trình theo dõi diễn biến của thị trường cũng như đưa ra các quyết định mua hay bán, một số trang điển hình như: https://tradingview.com/; https://www.fireant.vn/; https://www.investing.com/; http://ptkt.vietstock.vn/; http://cafef.vn/; http://banggia2.ssi.com.vn/;... Trong khi Phân tích cơ bản (Fundamental analysis) tập trung vào việc nghiên cứu các dữ liệu về nền kinh tế, ngành kinh tế và từng công ty để tìm ra giá trị nội tại của các khoản đầu tư thì Phân tích kỹ thuật lại tập trung nghiên cứu các dữ liệu của thị trường trong quá khứ như là giá và khối lượng giao dịch để từ đó đưa ra các khuynh hướng thay đổi về giá trong tương lai. Bên cạnh những mặt hạn chế do tác động của các yếu tố khách quan và chủ quan thì Phân tích kỹ thuật lại tỏa sáng lên với những ưu điểm của nó. Phân tích kỹ thuật có thể áp dụng được cho mọi thị trường mà không phụ thuộc nhiều vào các báo cáo tài chính. Công cụ này cho phép nhà giao dịch nhanh chóng phát hiện ra xu thế dịch chuyển giá sang một mức giá cân bằng mới và có thể áp dụng đối với các khung thời gian khác nhau. Nguyên tắc của Phân tích kỹ thuật cũng tương đối dễ hiểu và có thể được xây dựng từ cách thức vận hành của thị trường. Mặc dù còn nhiều ý kiến trái chiều cho rằng công cụ này khó mang lại hiệu quả ở Việt Nam với những lo ngại liên quan đến tâm lý kinh doanh “bầy đàn” và sự thiếu minh bạch trong thị trường. Tuy nhiên, với xu thế hội nhập như hiện nay mà đặc biệt là sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.02, tôi tin rằng thị trường tài chính 2 Cách mạng công nghiệp 4.0 (CMCN 4.0) hay còn gọi là cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư được xem như là một cuộc cách mạng số và hơn thế nữa là sự kết hợp các công nghệ lại với nhau, làm mờ ranh giới giữa vật lý, kỹ thuật số và sinh học. CMCN 4.0 sẽ là bước đột phá cho trí tuệ nhân tạo, kết nối vạn vật qua Internet, để tạo ra thành phố thông minh, xe hơi tự lái, máy in 3D, máy bay không người lái,... 285
  5. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN nước ta sẽ có những bước phát triển đột phá và công cụ Phân tích kỹ thuật là một trong những lựa chọn không thể thiếu của các nhà đầu tư. Chính những tính năng ưu việt đó của Phân tích kỹ thuật cùng niềm tin mãnh liệt vào tương lai mà tôi đã mạnh dạn biên soạn quyển bài giảng Phân tích kỹ thuật trong Tài chính (Technical Analysis in Finance), với mong muốn trang bị cho sinh viên (và những ai quan tâm) một cái nhìn tổng quan cũng như ứng dụng được những thành tựu mà công cụ này mang lại, giúp những nhà đầu tư trong thời đại mới có khả năng tạo ra lợi nhuận cao thông qua việc chọn đúng thời điểm mua bán. 2. ỨNG DỤNG PHẦN MỀM R TRONG GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN QUỐC TẾ Trong phần này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một số công cụ chỉ báo phổ biến nhất của phân tích kỹ thuật, từ khái niệm đến các thiết lập tín hiệu giao dịch. Tất cả các biểu đồ được cung cấp trong phần này được xuất ra từ phần mềm R. Các câu lệnh cũng được nêu lại trước mỗi đồ thị để độc giả có thể thực hành theo. Đầu tiên chúng ta sẽ tìm hiểu về các đường trung bình động. 2.1. Các đường trung bình di động Đường trung bình di động (Moving Average) là một trong những chỉ báo kỹ thuật linh hoạt nhất và được sử dụng rộng rãi. Do được vẽ cũng như được lượng hóa và kiểm tra một cách dễ dàng nên đường trung bình di động được coi là nền tảng cơ sở cho nhiều hệ thống tuân theo xu hướng cơ học ngày nay. 2.1.1. Một số đường trung bình di động phổ biến a) Đường trung bình di động giản đơn Đường trung bình di động giản đơn (Simple Moving Average - SMA) được tính bằng cách cộng giá đóng cửa của n ngày gần nhất và chia cho n. Mỗi ngày giá đóng cửa mới được cộng vào tổng và giá đóng cửa của ngày thứ n + 1 trước đó thì bị trừ đi. Tổng mới sẽ được chia cho n. Công thức minh họa cho SMA như sau: 286
  6. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN b) Đường trung bình di động tỷ trọng tuyến tính Một số trung bình di động tỷ trọng tuyến tính (Weighted Moving Average - WMA) được tính bằng cách cộng giá đóng cửa của n ngày gần nhất sau khi đã nhân mỗi giá trị với số thứ tự tương ứng. Tổng nhận được đem chia cho tổng các bội số. Công thức minh họa cho WMA như sau: c) Đường trung bình di động suôn theo hàm mũ Đường trung bình di động suôn theo hàm mũ (Exponentially Smoothed Moving Average - EMA) được tạo ra để khắc phục sự phản ánh chậm về biến động giá của SMA cũng như sự xem nhẹ dữ liệu trong quá khứ của WMA. Đối với EMA, người sử dụng có thể điều chỉnh tỷ trọng lơn hơn hoặc nhỏ hơn cho mức giá của ngày gần nhất. Công thức minh họa cho EMA như sau: p1 + (1 − α ) p2 + (1 − α ) p3 + (1 − α ) p4 + ... 2 3 2 EMA = Ở đây α = . 1 + (1 − α ) + (1 − α ) + (1 − α ) + ... 2 3 N +1 2.1.2. Cách sử dụng các đường trung bình di động Để đạt hiệu quả cao trong việc dự đoán giá, người ta thường sử dụng cùng lúc 2 hay 3 đường trung bình di động. a) Sử dụng hai đường trung bình di động Tín hiệu mua là khi đường trung bình ngắn hơn cắt lên trên đường trung bình dài hơn. Ngược lại, khi đường trung bình ngắn hơn cắt xuống dưới đường trung bình dài hơn thì nhà đầu tư xem xét việc bán ra. > addEMA(n=9, col=”blue”) > addEMA(n=26, col=”red”) 287
  7. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN b) Sử dụng ba đường trung bình di động Các nhà đầu tư thường sử dụng bộ ba đường trung bình di động sau (50; 150; 200) ngày. Trong xu hướng giảm, ta có trình tự sắp xếp từ trên xuống theo thứ tự là đường 200 ngày, đường 150 ngày và đường 50 ngày. Tín hiệu mua diễn ra trong trường hợp này khi đường 50 ngày cắt lên trên cả hai đường 150 ngày và 200 ngày. Tín hiệu mua được xác định khi đường 150 ngày cắt lên trên đường 200 ngày. Đối với xu hướng tăng ta có trình tự sắp xếp từ dưới lên theo thứ tự là đường 200 ngày, đường 150 ngày và đường 50 ngày. Tín hiệu bán diễn ra trong trường hợp này khi đường 50 ngày cắt xuống dưới cả hai đường 150 ngày và 200 ngày. Tín hiệu bán được xác định khi đường 150 ngày cắt xuống dưới đường 200 ngày. > addEMA(n=50, col=”blue”) > addEMA(n=150, col=”yellow”) > addEMA(n=200, col=” red “) 2.2. Đường MACD Đường MACD là sự chênh lệch về giá giữa hai đường trung bình di động theo hàm mũ, thông thường lấy giá trị trung bình di động hàm mũ ngắn hạn 12 ngày (EMA12) trừ giá trị trung bình di động hàm mũ dài hạn 26 ngày (EMA26). Đường trung bình di động 9 ngày của MACD (không phải của giá) thường được vẽ cùng với đường MACD đóng vai trò như là đường tín hiệu. Khi đường MACD cắt lên trên đường tín hiệu, cho thấy xu hướng giá bắt đầu tăng trở lại, nhà giao dịch nên 288
  8. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN mua vào. Nếu đường MACD cắt xuống dưới đường tín hiệu, nó cảnh báo cho việc giá giảm và nhà giao dịch nên bán ra. > addMACD() 2.3. Bollinger Bands Kỹ thuật này được phát triển bởi John Bollinger3. Hai đường biên của dải này được đặt xung quanh một đường trung bình di động với một độ lệch chuẩn cho trước. Đường trung bình thường được dùng là đường 20 ngày. Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là một khái niệm trong thống kê toán, nó mô tả cách thức mà giá được phân tán xung quanh giá trị trung bình. Việc sử dụng hai đường lệch chuẩn này đảm bảo 95% dữ liệu giá cả nằm trong phạm vi dải băng giao dịch. Thông thường, giá được xem như mở rộng quá mức lên trên (mua quá mức) khi chạm phải dải bên trên và mở rộng quá mức xuống dưới (bán quá mức) khi chạm vào dải bên dưới. X Nếu gọi j là giá đóng cửa của phiên thứ j thì độ lệch chuẩn của giá sau n phiên được xác định bằng công thức sau: 1 n 2 1 n  2 Se ( X ) = ∑ n j =1 X j − ∑ X j   n j =1  3 John Bollinger là người sáng lập và là chủ tịch của Bollinger Capital Management. Ông là người đầu tiên trên thế giới đạt được cả hai chứng chỉ CFA (Chartered Financial Analyst) và CMT (Chartered Market Technician). 289
  9. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Khi khoảng cách giữa hai dải rộng một cách khác thường, đó là tín hiệu kết thúc xu hướng hiện tại. Khi dải băng thu hẹp quá nhiều, đó thường là tín hiệu khởi động xu hướng mới của thị trường. Hiện tượng dải băng co thắt lại quá mức (hay còn gọi là hiện tượng “thắt nút cổ chai”) được giới chuyên gia đặc biệt chú ý vì đó là tính hiệu gần như chắc chắn một đợt biến động giá mạnh sắp xảy ra. Dựa vào vị trí của giá so với đường trung bình mà nhà đầu tư dự đoán hướng biến động trong tương lai. > addBBands() 2.4. RSI Chỉ số RSI được phát triển bởi J. Welles Wilder và được trình bày trong cuốn sách của ông vào năm 1978 có tựa đề “Những khái niệm mới trong hệ thống giao dịch kỹ thuật” (New concepts in technical trading systems). RSI được sử dụng rất phổ biến trong thị trường tài chính mà đặc biệt là trong thị trường ngoại hối4. Nó được dùng để đo sức mạnh tương đối của thị trường tài chính nói chung và trong Forex nó được hiểu như là động lực của một cặp tiền tệ. Chỉ số này được tính bằng cách so sánh thành tích hiện tại của cặp tiền tệ với thành tích trong quá khứ của nó. RSI được xác định bởi công thức sau: . Ở đây RS = PT , với PT là trung bình giá đóng cửa tăng của n PG ngày và PG là trung bình giá đóng cửa giảm của n ngày. Với cách tính của RSI ta nhận 4 Thị trường ngoại hối (Forex, FX, hoặc thị trường tiền tệ) là một thị trường tài chính toàn cầu, phi tập trung và giao dịch tự do. Nó được xếp vào loại thị trường tài chính có thanh khoản cao nhất với giá trị giao dịch hàng ngày lên đến hàng nghìn tỷ đô la Mỹ. 290
  10. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN thấy rằng RSI ∈ ( 0,100 ) . Ý nghĩa:  RSI = 50 : Mua bán tương quan như nhau,  RSI > 50 : Bên mua thắng thế,  RSI < 50 : Bên bán thắng thế,  RSI ≥ 70 : Mua quá mức, tín hiệu cho việc bán,  RSI ≤ 30 : Bán quá mức, tin hiệu cho việc mua. > addRSI() 2.5. On Balance Volume Chỉ báo On Balance Volume (OBV – Cân bằng khối lượng) là chỉ báo đơn giản nhất và phổ biến nhất, nó cho biết cường độ dao động thể hiện mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và sự thay đổi của giá. OBV trong xu hướng tăng nếu đỉnh sau cao hơn đỉnh trước và đáy sau cao hơn đáy trước, OBV trong xu hướng giảm thì ngược lại. Khi OBV chuyển sang xu hướng tăng hoặc xu hướng giảm thì sẽ xuất hiện sự bứt phá (hay còn được gọi là phá vỡ). Vì OBV thường bứt phá trước giá nên nhà đầu tư sẽ mua vào khi OBV bứt phá đi lên và bán ra khi OBV bứt phá đi xuống. Chỉ báo OBV được tính bằng cách cộng khối lượng trong ngày vào tổng khối lượng cộng dồn khi giá tăng cũng như trừ khối lượng của ngày đó khi giá giảm. Khi giá đóng cửa của ngày hôm nay bằng giá đóng cửa của ngày hôm qua thì OBV được giữ nguyên. 291
  11. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN > addOBV() 2.6. Money Flow Index Money flow Index (MFI - chỉ số dòng tiền) là chỉ báo kỹ thuật dùng để đo sức mạnh của dòng tiền ra vào của một loại tài sản nào đó trong giai đoạn phân tích. Nói cách khác, MFI cho thấy mức độ ưa thích của các nhà đầu tư đối với loại chứng khoán hay đồng tiền nào đó. MFI liên quan chặt chẽ với RSI nhưng RSI liên quan đến giá, còn MFI liên quan đến khối lượng. MFI cũng chỉ ra sự phân kỳ giữa chỉ số và biến đổi về giá. Khi giá có xu hướng đi lên cao và MFI có xu hướng đi xuống thấp (hoặc ngược lại), thì khả năng đảo chiều có thể xảy ra. Theo các chuyên gia phân tích kỹ thuật thì nên bán khi MFI ở trên 80 điểm và mua khi MFI ở dưới 20 điểm. Còn đối với các nhà đầu tư ngắn hạn (nhà giao dịch lướt sóng) thì nên bán khi MFI có tín hiệu đi xuống và mua khi MFI có dấu hiệu đi lên. > addMFI() 292
  12. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 2.7. Average Directional Indicator Chức năng chính của chỉ báo Average Directional Indicator (ADX) là cho biết thị trường đang trong xu hướng hoặc đi ngang. Cách sử dụng ADX khá đơn giản như sau:  Buy: +DI (xanh) nằm phía trên –DI (đỏ) và ADX tăng.  Sell: +DI (xanh) nằm phía dưới –DI (đỏ) và ADX tăng.  Không giao dịch theo tín hiệu của nhóm chỉ báo trễ (theo sau xu hướng) khi ADX giảm. Lúc này thị trường sideway và ưu tiên cho các tín hiệu của nhóm chỉ báo sớm.  Khi ADX vượt lên trên cả hai đường Directional xác định thị trường đang có xu hướng rất mạnh. Ngược lại, cho thấy xu hướng hiện tại đã suy yếu, thị trường có thể trở nên sideway một thời gian ngắn trước khi đảo chiều. > addADX() 2.8. Aroon Tương tự như ADX, chức năng chính của chỉ báo Aroon là cho biết thị trường đang trong xu hướng hoặc đi ngang. Phương pháp giao dịch của Aroon như sau:  Buy: Aroon Up vượt lên trên Aroon Down, giá xác lập xu hướng tăng mạnh khi Aroon Up duy trì ổn định trong khoảng 70 - 100 và Aroon Down duy trì ổn định trong khoảng 0 - 30.  Sell: Aroon Down vượt lên trên Aroon Up, giá xác lập xu hướng giảm mạnh khi Aroon Down duy trì ổn định trong khoảng 70 - 100 và Aroon Up duy trì ổn định trong khoảng 0 - 30. 293
  13. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN  Khi Aroon Up và Aroon Down di chuyển song song là lúc thị trường sideway, ưu tiên giao dịch theo nhóm chỉ báo sớm, hạn chế giao dịch theo nhóm chỉ báo theo sau xu hướng. > addAroon() 2.9. Commodity Channel Index Chỉ báo Commodity Channel Index (CCI) thuộc nhóm chỉ báo sớm, dùng để đo lường sự biến động của giá (hoặc tỷ giá) so với giá trị trung bình của đối tượng mà nó quan sát sát (chứng khoán, forex, crypto,...). Giá trị cao cho thấy giá đang cao bất thường so với mức trung bình, trong khi giá trị thấp cho thấy điều ngược lại. Có thể áp dụng chỉ báo CCI cho các thiết lập giao dịch phân kỳ5 hoặc sử dụng như một chỉ báo sớm với các vùng quá mua và quá bán. > addCCI() 5 Phân kỳ là một trong những tín hiệu mạnh nhất dành cho các trader. Đây có thể được xem “nhà tiên tri” đáng tin cậy. Tuy nhiên, các lệnh giao dịch cũng cần phải có Stop-loss để đề phòng rủi ro từ các đợt phân kỳ giả. 294
  14. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 2.10. Average True Range Chỉ báo Average True Range (ATR) là thước đo mức độ biến động của thị trường. Giá trị của ATR cao thường xuất hiện tại đáy của thị trường sau một đợt bán tháo hoảng loạn, khi đó nhà đầu tư nên xem xét các vị thế mua vào hoặc vị thế Long cho phái sinh. Khi thị trường tạo đỉnh, giá đang giằng co bởi các lực cung và cầu; ATR sẽ cho giá trị thấp, nhà đầu tư nên ưu tiên thoát hàng, các vị thế bán khống hoặc Short trong phái sinh. > addATR() 2.11. Stochastic Momentum Index Chỉ báo Stochastic Momentum Index (SMI) cho biết mối tương quan giữa giá đóng cửa với trung vị của phạm vi giá cao nhất/thấp nhất gần nhất. SMI được hiệu chỉnh 2 lần bằng trung bình động hàm số mũ nên cho kết quả tốt hơn một số chỉ báo khác cùng tính năng như Stochastic Oscillator chẳng hạn. SMI thuộc nhóm chỉ báo sớm, tức là sẽ hoạt động hiệu quả khi thị trường sideway với các thiết lập giao dịch ở vùng quá mua và quá bán. Nếu thị trường đang ở một xu hướng tăng mạnh (hoặc giảm mạnh) thì chỉ dùng SMI để vào lệnh theo xu hướng. Ngoài ra, có thể dùng SMI để thiết lập các tín hiệu giao dịch khi xảy ra hiệu tượng phân kỳ. 295
  15. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN > addSMI() 2.12. Zig Zag Chỉ báo Zig Zag được sử dụng chủ yếu để giúp chúng ta nhận biết những điểm đảo chiều quan trọng, những biến động nhỏ sẽ được Zig Zag loại bỏ (nhà giao dịch có thể tùy chỉnh những biến động không đáng kể này). Một trong những điểm thú vị nhất của chỉ báo này là tính linh hoạt vì nó có thể thay đổi đỉnh và đáy khi giá (hoặc tỷ giá) thay đổi. Điều này cũng có nghĩa là nhà đầu tư nên hạn chế thiết lập các giao dịch trực tiếp dựa trên Zig Zag, mà thay vào đó là dùng chỉ báo này cho các khảo sát về tính chu kỳ của thị trường hay các quan sát liên quan đến sóng Elliott6. > addZigZag() 6 Nguyên lý sóng Elliott là một trong những phương pháp cơ bản của phân tích kỹ thuật ứng dụng trong ngành phân tích và dự báo giá cả, bằng cách mô hình hóa các thái cực trong tâm lý nhà đầu tư, các mức cao và thấp trong giá và các yếu tố tập thể. 296
  16. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Ngoài ra, còn rất nhiều các chỉ báo kỹ thuật khác mà phần mềm R có thể cung cấp, phần này dành cho bạn đọc, chẳng hạn như: > addCMF(); > addROC(); > addExpiry(); > addSAR(); > addVo(); > addWPR(); > addTDI(); > addCMO(). 3. KẾT LUẬN Như vậy, tôi đã trình bày khá đầy đủ những ứng dụng của phần mềm R trong giao dịch tài chính, mà cụ thể là thông qua các ví dụ về giao dịch chứng khoán quốc tế. Các thị trường khác nhau như ngoại hối, hàng hóa, kim loại quý, tiền điện tử,... đều được thực hiện tương tự. Các đoạn mã cũng được cung cấp để bất kỳ ai, kể cả những người mới biết về phần mềm R có thể sử dụng được và tôi tin chắc rằng nó sẽ không quá khó cho sinh viên chuyên ngành Toán kinh tế. Còn rất nhiều những ứng dụng thú vị nữa mà phần mềm R có thể mang lại, tuy nhiên trong khuôn khổ cho phép của bài viết này, tôi xin kết thúc tại đây. Trong các lần hội thảo sau, tôi xin chia sẻ thêm một bài viết khác sâu sắc hơn, hy vọng sẽ giúp ích được cho nhiều đọc giả, những người thực sự giao dịch và đang rất quan tâm đến giao dịch. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Lê Trường Giang (2018), Bài giảng Phân tích kỹ thuật trong Tài chính, Trường Đại học Tài chính - Marketing, 2018. 2. Ko Chiu Yu (2019), Techincal Analysis with R, National University of Singapore. 3. J. Sharmila Vaiz, M. Ramaswami (2016), Forecasting Stock Trend Using Technical Indicators with R, International Journal of Computational Intelligence and Informatics, Vol.6: No.3, December 2016. 297
nguon tai.lieu . vn
Quản lý dự án Quản lý Nhà nước Tiêu chuẩn - Qui chuẩn Kinh tế học Luật học Quy hoạch - Đô thị Hoá học Quản trị kinh doanh Kiến trúc - Xây dựng