GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Tính cấp thiết của đề tài
Phân tích kỹ thuật (PTKT) là công cụ phổ biến trên toàn cầu, giúp nhà đầu tư dự báo xu hướng giá chứng khoán, vàng và ngoại tệ Việc ứng dụng PTKT cho phép nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác về thời điểm đầu tư và dự đoán xu hướng giá hiệu quả.
Nghiên cứu về phân tích kỹ thuật (PTKT) và hiệu quả của nó đã được nhiều tác giả trên thế giới thực hiện tại các thị trường chứng khoán khác nhau Các nghiên cứu này chủ yếu kiểm tra tính hiệu quả của việc đầu tư theo phương pháp PTKT, đặc biệt là việc sử dụng các chỉ báo xu hướng và chỉ báo dao động giá Kết quả cho thấy việc ứng dụng PTKT trong đầu tư chứng khoán không chỉ hiệu quả mà còn mang lại lợi nhuận cho nhà đầu tư.
Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng phân tích kỹ thuật (PTKT) có thể là công cụ hữu ích trong việc ra quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán (TTCK) Mặc dù đã có những phân tích lý thuyết và đề xuất giải pháp để triển khai hiệu quả PTKT, nhưng nghiên cứu thực nghiệm về tính hiệu quả của PTKT trong đầu tư chứng khoán vẫn còn hạn chế Trong bối cảnh TTCK Việt Nam ngày càng phát triển về quy mô và thu hút sự quan tâm của cả nhà đầu tư cá nhân và tổ chức, việc nâng cao kinh nghiệm và trình độ của nhà đầu tư là rất quan trọng Do đó, việc kiểm chứng hiệu quả của PTKT trong đầu tư trên TTCK Việt Nam là cần thiết và phù hợp với xu thế phát triển hiện tại.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của đề tài là kiểm chứng việc ứng dụng PTKT để đầu tƣ trên TTCK Việt Nam là có hiệu quả hay không
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để cụ thể hóa mục tiêu tổng quát trên, nghiên cứu sẽ tiến hành giải quyết các mục tiêu cụ thể sau đây:
Kiểm định các chỉ báo PTKT như đường trung bình Moving Average (MA)
Chỉ báo Dual Moving Average (DMA) kết hợp hai đường trung bình trong các khoảng thời gian 5, 10, 20 và 30 ngày, giúp phân tích xu hướng thị trường hiệu quả Bên cạnh đó, chỉ báo MACD (Moving Average Convergence Divergence) cung cấp tín hiệu về sự hội tụ và phân kỳ của các đường trung bình, hỗ trợ các quyết định giao dịch Cuối cùng, chỉ báo Relative Strength Index (RSI) 14 ngày đánh giá sức mạnh và độ quá mua hoặc quá bán của tài sản, từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra chiến lược hợp lý.
VN Index và HNX Index có mang lại lợi nhuận cho NĐT hay không trong trường hợp không tính phí giao dịch
Kiểm định các chỉ báo MA, DMA, MACD và RSI trên VN Index và HNX Index với yếu tố phí giao dịch nhằm đánh giá khả năng sinh lợi cho nhà đầu tư Nghiên cứu này sẽ giúp xác định liệu các chỉ báo kỹ thuật này có thực sự mang lại lợi nhuận hay không trong bối cảnh thị trường hiện tại.
Để đạt hiệu quả đầu tư cao hơn với hai chỉ số VN Index và HNX Index, cần xác định rõ thời gian ứng dụng các đường chỉ báo phân tích kỹ thuật (PTKT) và thời hạn nắm giữ chứng khoán trung bình Việc này sẽ giúp tối ưu hóa chiến lược đầu tư và nâng cao khả năng sinh lời.
Câu hỏi nghiên cứu
Để giải quyết đƣợc mục tiêu đề ra trên, nghiên cứu trả lời cho ba câu hỏi sau đây:
Việc ứng dụng các chỉ báo như MA, DMA, MACD, và RSI trong đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thể mang lại hiệu quả cao, đặc biệt trong trường hợp không có phí giao dịch Những chỉ báo này giúp nhà đầu tư phân tích xu hướng giá và xác định thời điểm mua bán hợp lý, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận Khi không phải chịu phí giao dịch, việc sử dụng các chỉ báo này càng trở nên hiệu quả hơn, cho phép nhà đầu tư thực hiện nhiều giao dịch mà không lo ngại về chi phí phát sinh.
Nghiên cứu toàn cầu cho thấy phân tích kỹ thuật (PTKT) mang lại hiệu quả và lợi nhuận đáng kể cho nhà đầu tư, đặc biệt tại các thị trường chứng khoán mới nổi Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, câu hỏi đặt ra là liệu PTKT có hiệu quả và xác suất sinh lời là bao nhiêu Ngoài ra, có những chỉ báo nào không mang lại lợi nhuận? Những vấn đề này luôn thu hút sự quan tâm của đông đảo nhà đầu tư.
Việc ứng dụng các chỉ báo như MA, DMA, MACD và RSI trong đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thể mang lại hiệu quả, nhưng cần xem xét đến yếu tố phí giao dịch Những chỉ báo này giúp nhà đầu tư phân tích xu hướng và đưa ra quyết định hợp lý, tuy nhiên, chi phí giao dịch có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận Do đó, việc áp dụng các chỉ báo này cần được kết hợp với chiến lược đầu tư hợp lý để tối ưu hóa hiệu quả và giảm thiểu rủi ro.
Khi có phí giao dịch, hiệu quả của phương pháp phân tích kỹ thuật (PTKT) có thể bị ảnh hưởng Điều này đặt ra câu hỏi về xác suất sinh lời của các giao dịch Nếu phí giao dịch tác động lớn đến lợi nhuận, nhà đầu tư sẽ cần điều chỉnh tần suất giao dịch để tối ưu hóa kết quả đầu tư.
Để tối ưu hóa lợi nhuận đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, việc ứng dụng các chỉ báo như MA, DMA, MACD và RSI là rất quan trọng Thời gian kỳ hạn sử dụng các chỉ báo này nên được điều chỉnh phù hợp với từng chiến lược đầu tư, thường từ 14 đến 30 ngày Đồng thời, việc nắm giữ chứng khoán cũng cần được xem xét kỹ lưỡng, với thời gian lý tưởng là từ 3 đến 6 tháng để gia tăng khả năng sinh lời.
Một thách thức lớn đối với các nhà phân tích kỹ thuật là quyết định kỳ hạn cho các chỉ báo Việc lựa chọn kỳ hạn ngắn hay dài không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả của các chỉ báo mà còn liên quan đến việc có hay không có phí giao dịch Do đó, việc xác định kỳ hạn phù hợp là rất quan trọng để tối ưu hóa kết quả giao dịch.
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu các chỉ báo MA, DMA, MACD và RSI với các kỳ hạn và thời gian nắm giữ khác nhau, nhằm đánh giá hiệu quả ứng dụng của chúng trong phân tích kỹ thuật (PTKT) Nghiên cứu sẽ kiểm định tính hiệu quả của các chỉ báo này trong việc đầu tư trên hai sàn giao dịch chứng khoán tại Việt Nam.
Tác giả nghiên cứu hiệu quả ứng dụng các chỉ báo phân tích kỹ thuật (PTKT) trong đầu tư cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tập trung vào giá đóng cửa của chỉ số VN Index và HNX Index, đại diện cho hai sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM và Hà Nội.
Nghiên cứu kéo dài 10 năm từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2015, đánh dấu giai đoạn TTCK Việt Nam phát triển mạnh mẽ với tính thanh khoản, giá trị giao dịch, vốn hóa thị trường, và số lượng công ty niêm yết gia tăng đáng kể Trong thời gian này, số lượng tài khoản NĐT trong và ngoài nước, cùng với sự gia tăng số lượng công ty chứng khoán và quỹ đầu tư cũng ghi nhận sự phát triển vượt bậc SGDCK Hà Nội đã chính thức khai trương phiên giao dịch đầu tiên vào ngày 14/07/2005, và việc chọn khoảng thời gian từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2015 giúp hai chỉ số của hai SGDCK có sự tương đồng trong nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu áp dụng phương pháp kiểm định thống kê để phân tích tỷ suất lợi nhuận (TSLN) trung bình của hai chỉ số VN Index và HNX Index, dựa trên tín hiệu mua bán từ các chỉ báo kỹ thuật như MA, DMA, MACD và RSI với các khoảng thời gian nắm giữ khác nhau Nghiên cứu đặt ra giả thuyết H0 và H1 nhằm rút ra kết luận về TSLN trung bình từ các chỉ báo này, đồng thời xác định cơ sở để chấp nhận hoặc từ chối giả thuyết H0 Quy trình kiểm định được trình bày trong sơ đồ 1.1.
Sơ đồ 1.1 Quy trình thực hiện kiểm định
Nguồn: tác giả đề xuất
Quy trình kiểm định theo sơ đồ 1.1 được tiến hành qua 4 bước, được trình bày chi tiết sau đây:
Bước 1: Thu thập số liệu
Trong bài viết này, chúng tôi thu thập dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày của hai chỉ số VN Index và HNX Index trong khoảng thời gian 10 năm, từ ngày 03/01/2006 đến 31/12/2015 cho VN Index và từ ngày 04/01/2006 đến 31/12/2015 cho HNX Index Dữ liệu được trích xuất từ FiinPro, một chương trình cung cấp dữ liệu có tính phí của StoxPlus và Quick.
Bước 2: Xử lý số liệu
Xác định tín hiệu mua bán theo chỉ báo MA5, MA10, MA20 và MA30 của VN Index, HNX Index
Xác định tín hiệu mua bán theo chỉ báo DMA 5 10, DMA5 20, DMA 5 30 của
Tính toán TSLN trung bình ngày, độ lệch chuẩn của TSLN và trị số thống kê
T của VN Index, HNX Index đối với từng chỉ báo ở thời hạn 5, 10,
20, 30 ngày và theo tín hiệu do chỉ báo phát ra; tính toán TSLN của chiến lƣợc mua và nắm giữ và tính hệ số Sharpe
Xác định tín hiệu mua bán theo chỉ báo MACD, RSI của VN Index, HNX Index
Bước 1: Thu thập số liệu
Giá đóng cửa hàng ngày của VN Index trong 10 năm, từ
Giá đóng cửa hàng ngày của HNX Index trong 10 năm, từ
Bước 3: Kiểm định thống kê
Bước 2: Xử lý số liệu
Xác định các chỉ báo MA5, MA10, MA20, MA30; DMA 5 10, DMA 5 20, DMA 5 30; chỉ báo MACD; chỉ báo RSI của VN Index, HNX Index trong giai đoạn
10 năm, từ 03/01/2006 – 31/12/2015 (đối với VN Index) và từ 04/01/2006 – 31/12/2015 (đối với HNX Index)
Xác định tín hiệu mua bán dựa trên các chỉ báo cho từng thời hạn kiểm định là 5, 10, 20, 30 ngày đối với VN Index và 10, 20, 30 ngày đối với HNX Index Nắm giữ theo tín hiệu từ các chỉ báo này trong hai trường hợp: có và không có phí giao dịch.
Tính toán tổng TSLN trong thời gian nắm giữ n ngày, bao gồm TSLN trung bình hàng ngày và độ lệch chuẩn của TSLN cho từng chỉ báo ở các thời hạn 5, 10, 20, 30 ngày đối với VN Index và 10, 20, 30 ngày đối với HNX Index Phân tích được thực hiện theo tín hiệu từ các chỉ báo trong hai trường hợp: có và không có phí giao dịch Đồng thời, tổng số giao dịch đã thực hiện cũng được tính toán.
Tính toán TSLN của việc mua và nắm giữ chứng khoán trong giai đoạn 10 năm từ 01/2006 – 12/2015
Tính toán hệ số Sharpe cho từng chỉ báo trong khoảng thời gian 5, 10, 20 và 30 ngày đối với VN Index, cùng với 10, 20 và 30 ngày cho HNX Index Nắm giữ tài sản theo tín hiệu từ các chỉ báo này trong hai trường hợp: có và không có phí giao dịch.
Kiểm định thống kê TSLN trung bình của mẫu quan sát bằng phần mềm Excel nhằm xác định liệu việc áp dụng các chỉ báo phân tích kỹ thuật trên thị trường chứng khoán Việt Nam có mang lại lợi nhuận hay không, trong hai trường hợp có và không có phí giao dịch.
Đặt ra giả thuyết H 0 : tỷ suất lợi nhuận trung bình = 0 và H 1 : tỷ suất lợi nhuận trung bình > 0 Tính toán trị số thống kê T
Dựa vào giá trị của T được tính toán cho từng chỉ báo phân tích kỹ thuật (PTKT) trong các khoảng thời gian nắm giữ khác nhau, chúng ta có thể đưa ra kết luận về việc chấp nhận hay từ chối giả thuyết H0 trong hai trường hợp có và không có phí giao dịch Kết quả này sẽ giúp xác định liệu việc ứng dụng các chỉ báo PTKT có mang lại lợi nhuận khi đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không.
Những đóng góp của đề tài
Đề tài này sẽ đánh giá hiệu quả của việc áp dụng phương pháp PTKT trong đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam Mặc dù phương pháp này đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới, nhưng vẫn còn thiếu các nghiên cứu chuyên sâu tại Việt Nam.
Để tối ưu hóa đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, các nhà đầu tư nên tham khảo những chỉ báo phân tích kỹ thuật hiệu quả, xác định kỳ hạn đầu tư phù hợp và thời gian nắm giữ chứng khoán lý tưởng Việc lựa chọn chỉ báo đúng và thời gian nắm giữ hợp lý sẽ giúp gia tăng khả năng sinh lời và giảm thiểu rủi ro trong quá trình đầu tư.
Đề tài này sẽ đề xuất cho các công ty chứng khoán thực hiện nghiệp vụ tự doanh các chỉ báo phân tích kỹ thuật hiệu quả, xác định kỳ hạn và thời gian nắm giữ chứng khoán hợp lý nhằm tối ưu hóa lợi nhuận khi đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt là trong trường hợp không có phí giao dịch.
Gợi ý các hướng nghiên cứu mở rộng của đề tài liên quan đến PTKT.
Kết cấu luận văn
Luận văn có kết cấu 5 chương Ở mỗi chương tác giả đều có phần giới thiệu và kết luận riêng Nội dung chính của từng chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan
Trong chương 1, luận văn sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu với 7 mục chính: tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu tổng quát và cụ thể, các câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu cùng quy trình kiểm định chi tiết qua 4 bước Cuối cùng, chương này sẽ nêu rõ những đóng góp của đề tài và cấu trúc của luận văn.
Chương 2: Cơ sở lý luận và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm về phân tích kỹ thuật
Chương 2 của luận văn có ba mục, hai trong số đó sẽ trình bày cơ sở lý luận về PTKT và hiệu quả đầu tƣ chứng khoán tại Việt Nam Trong phần cơ sở lý luận về PTKT, tác giả trình bày các giả định của PTKT, phân tích những lợi thế và thách thức của phương pháp PTKT và chi tiết về các chỉ báo PTKT như đường trung bình, chỉ báo hội tụ phân kỳ của đường trung bình, chỉ báo sức mạnh tương quan Mục cuối cùng của chương là trình bày tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm về PTKT Chương này là nền tảng để tác giả đưa ra phương pháp nghiên cứu và thực hiện kiểm định cho các chương tiếp theo
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 có 3 mục, trong đó tác giả trình bày về phương pháp nghiên cứu, chi tiết về phương pháp kiểm định thống kê và các chỉ báo được sử dụng để kiểm định Hai nội dung tiếp theo là giả thuyết nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu Chương này của đề tài trình bày chi tiết về phương pháp, cách thức tác giả thực hiện kiểm định giả thuyết đặt ra
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 4 có 2 mục lớn, trình bày kết quả nghiên cứu đối với từng chỉ báo PTKT trên hai SGDCK Tp HCM và SGDCK Hà Nội trong hai trường hợp có và không có phí giao dịch
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
Chương 5 cho thấy những kết luận rút ra từ kết quả kiểm định trên hai SGDCK Tp HCM và SGDCK Hà Nội trong hai trường hợp có và không có phí giao dịch Trong chương này, đề tài đưa ra những kiến nghị đối với từng chủ thể, nói rõ hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu mở rộng
Chương 1 đã giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, đưa ra mục tiêu và ba câu hỏi nghiên cứu cần trả lời Đồng thời, trong chương này tác giả cũng trình bày phương pháp nghiên cứu và quy trình thực hiện kiểm định, tuần tự qua bốn bước từ bước thu thập và xử lý số liệu đến bước kiểm định và ra kết luận
Chương tiếp theo của luận văn sẽ tập trung vào cơ sở lý luận và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến phân tích kỹ thuật (PTKT) cùng với hiệu quả của nó đối với hoạt động đầu tư trên thị trường chứng khoán (TTCK).
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ PHÂN TÍCH KỸ THUẬT
Tổng quan về phân tích kỹ thuật
2.1.1 Khái niệm phân tích kỹ thuật
Phân tích kỹ thuật hiện đại bắt nguồn từ Lý thuyết Dow do Charles Dow phát triển vào đầu thế kỷ 20 Những nguyên tắc cơ bản của phân tích kỹ thuật đã được hình thành từ lý thuyết này, nhưng phải đến các tác giả như Schabacker, Edwards và Magee với cuốn sách "Technical Analysis of Stock Trends" (đã tái bản 10 lần) cùng với những đóng góp gần đây của Murphy, Schwager và Pring, thì tên gọi "phân tích kỹ thuật" mới chính thức ra đời.
Trải qua quá trình phát triển, có nhiều khái niệm về PTKT ra đời, trong đó có thể kể đến những khái niệm về PTKT sau đây:
PTKT, hay Phân tích Kỹ thuật, là phương pháp nghiên cứu hành vi của thị trường thông qua việc sử dụng đồ thị, nhằm mục đích dự đoán xu hướng giá trong tương lai (Murphy 1999).
Theo Pring (2014), phương pháp phân tích kỹ thuật (PTKT) phản ánh quan điểm rằng giá cả di chuyển theo xu hướng, được xác định bởi sự thay đổi trong thái độ của nhà đầu tư đối với các yếu tố kinh tế, tiền tệ, chính trị và tâm lý Nghệ thuật của PTKT nằm ở việc nhận diện sự thay đổi của xu hướng ngay từ khi nó bắt đầu và duy trì đầu tư cho đến khi có dấu hiệu cho thấy xu hướng đảo chiều.
Trong quyển sách “Technical Analysis of Stock Trends”, Edwards và Magee
Theo quan điểm của tác giả vào năm 2001, phân tích kỹ thuật (PTKT) được định nghĩa là một khoa học nghiên cứu việc ghi nhớ các biểu đồ và lịch sử giao dịch thực tế, bao gồm sự biến động về giá và khối lượng giao dịch của một chứng khoán cụ thể hoặc một chỉ số trung bình Mục tiêu của PTKT là sử dụng thông tin từ quá khứ để dự đoán xu hướng trong tương lai.
Dù phân tích kỹ thuật (PTKT) được coi là một nghệ thuật hay một khoa học, nó vẫn là dự đoán giá cả tương lai dựa trên thông tin quá khứ Kết quả dự đoán sẽ có sự không chắc chắn và khác biệt giữa các nhà phân tích, do PTKT chịu ảnh hưởng lớn từ dấu ấn cá nhân và cảm xúc của từng nhà phân tích cũng như người phát triển hệ thống giao dịch.
2.1.2 Các giả định của phân tích kỹ thuật
PTKT dựa trên ba giả định chính: đầu tiên, giá cả phản ánh toàn bộ các hành động trên thị trường; thứ hai, giá có xu hướng biến động theo các xu hướng nhất định; và cuối cùng, lịch sử giá có khả năng lặp lại chính nó (Murphy 1999).
2.1.2.1 Giá phản ánh tất cả hành động thị trường
Giả định cốt lõi của phân tích kỹ thuật (PTKT) là mọi diễn biến giá đã phản ánh sự thay đổi trong cung cầu của chứng khoán Tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến giá, bao gồm chính trị, kinh tế vĩ mô, tâm lý thị trường và tình hình tài chính doanh nghiệp, đều được thể hiện trong giá thị trường Giá chứng khoán được xác định bởi mối quan hệ cung cầu, và PTKT tập trung vào những gì đã và sẽ xảy ra trên thị trường, thay vì những gì nên xảy ra.
2.1.2.2 Giá biến động theo xu hướng
Giả định của phân tích kỹ thuật (PTKT) cho rằng giá chứng khoán không hoàn toàn ngẫu nhiên mà biến động theo một xu hướng nhất định trong một khoảng thời gian Nhiều người đồng tình với giả định này vì nó tuân theo Định luật 1 Newton, cho rằng một vật sẽ giữ nguyên trạng thái chuyển động cho đến khi có lực tác động Điều này có nghĩa là khi chứng khoán đang trong xu hướng tăng hoặc giảm, nó sẽ tiếp tục xu hướng đó cho đến khi có thông tin mới làm thay đổi hướng đi Từ giả định này, các nhà đầu tư thường nhắc nhở nhau rằng “đừng bắt một con dao đang rơi” để tránh rủi ro trong đầu tư.
2.1.2.3 Lịch sử lặp lại chính nó
Nghiên cứu tâm lý cho thấy bản chất con người không thay đổi, dẫn đến việc chúng ta thường phản ứng giống nhau trong những tình huống tương tự Khi đối mặt với các tình huống đã từng xảy ra, chúng ta có xu hướng áp dụng những phương pháp giải quyết đã thành công trước đó Các nhà phân tích kỹ thuật (PTKT) cũng nhận định rằng thị trường tài chính lặp lại các mô hình và đồ thị từ quá khứ, bởi vì thị trường được hình thành bởi hành vi con người Achelis (2001) nhấn mạnh rằng “Tương lai là quá khứ được lặp lại nhưng thông qua một cánh cửa khác.”
2.1.3 Các công cụ của phân tích kỹ thuật
2.1.3.1 Chỉ báo đường trung bình – Moving Average Đây là một trong những công cụ PTKT xuất hiện sớm nhất và phổ biến nhất, là chỉ báo thuộc nhóm các chỉ báo xu hướng, được dùng để xác định xu hướng của thị trường Nhóm chỉ báo này được xây dựng nhằm sắp xếp các dữ liệu giá cả sao cho hình thành một xu hướng thị trường dưới dạng một đường đồ thị Các chỉ báo về xu hướng giá chỉ thực sự hữu dụng khi dùng nó để phân tích các xu hướng thay đổi giá chứ không có ích với các khoảng dao động giá
Nhóm chỉ báo xu hướng rất đa dạng, trong đó chỉ báo đường trung bình (Moving Average - MA) là phổ biến nhất Bài viết này sẽ tập trung vào hai loại chỉ báo đường trung bình và chỉ báo hội tụ phân kỳ của đường trung bình.
Đường trung bình giản đơn (Simple Moving Average – SMA)
Theo Achelis (2001), đường trung bình giản đơn (SMA) được xác định bằng cách tính tổng các mức giá của chứng khoán trong một số kỳ giao dịch gần nhất (n kỳ) và chia cho n Ví dụ, để tính SMA 10 ngày, ta cộng mức giá của chứng khoán trong 10 ngày gần nhất và chia cho 10, từ đó có được giá trung bình trong khoảng thời gian này SMA, thường được gọi tắt là MA, có thể được tính từ bất kỳ loại dữ liệu nào như giá mở cửa, giá đóng cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất, khối lượng giao dịch hay các chỉ số khác Trong đó, mức giá đóng cửa là quan trọng nhất trong giao dịch hàng ngày, vì vậy SMA thường được xây dựng dựa trên mức giá này.
Việc sử dụng đường trung bình (MA) trong phân tích kỹ thuật (PTKT) yêu cầu người phân tích lựa chọn thời gian tính toán phù hợp, thường từ 10 đến 200 ngày hoặc theo dãy số Fibonacci Khoảng thời gian ngắn hạn giúp phản ứng nhanh với biến động giá nhưng có thể gây khó khăn trong giao dịch do sự biến động mạnh, trong khi khoảng thời gian dài hạn cung cấp tín hiệu giao dịch chính xác hơn nhưng chậm hơn, có thể bỏ lỡ cơ hội đầu tư MA có vai trò quan trọng trong việc xác định xu hướng thị trường: MA đi lên cho thấy xu hướng tăng, đi xuống cho thấy xu hướng giảm, và nằm ngang cho biết thị trường không có xu hướng rõ ràng Ngoài ra, MA còn giúp xác định các ngưỡng kháng cự và hỗ trợ của giá; khi giá nằm dưới MA, MA là ngưỡng kháng cự, và khi giá nằm trên MA, MA trở thành ngưỡng hỗ trợ Sự thay đổi vị trí của đường MA và đường giá sẽ ảnh hưởng đến vai trò kháng cự và hỗ trợ của MA.
Khi sử dụng đường trung bình (MA) để tạo tín hiệu giao dịch, cần chú ý ba yếu tố quan trọng: hướng của đường MA, vị trí của đường MA, và điểm giao nhau giữa đường MA và đường giá.
Các nguyên tắc giao dịch đối với đường MA
Nguyên tắc 1: Thực hiện giao dịch dựa trên tín hiệu của đường MA trong thị trường có xu hướng Mua khi đường MA tăng và bán khi đường MA giảm.
MA di chuyển xuống dưới, không thực hiện giao dịch khi thị trường không có xu hướng
Hiệu quả đầu tƣ chứng khoán
2.2.1 Khái niệm hiệu quả đầu tƣ chứng khoán
Theo Benligiray (2004), hiệu quả được định nghĩa là cách mà cá nhân hoặc nhóm thực hiện công việc để đạt được mục tiêu cuối cùng.
Hiệu quả đầu tư là tổng hợp các lợi ích kinh tế, kỹ thuật, xã hội, môi trường và an ninh quốc phòng mà đầu tư mang lại cho toàn bộ nền kinh tế Các lợi ích này được đánh giá qua mối quan hệ giữa kết quả đầu tư và chi phí đầu tư Đối với doanh nghiệp, hiệu quả đầu tư thường được đo bằng lợi nhuận và việc đạt được mục tiêu trong kỳ tính toán Đối với nhà đầu tư chứng khoán, hiệu quả đầu tư được xác định qua kết quả sau khi trừ chi phí, thể hiện qua thu nhập ròng từ lãi vốn và cổ tức, cũng như việc đạt được các mục tiêu quản lý công ty như tỷ lệ nắm giữ cổ phần và vị trí trong Hội đồng quản trị.
2.2.2 Chỉ tiêu đo lường hiệu quả đầu tư chứng khoán
Xét về mặt tài chính, hiệu quả của việc đầu tƣ chứng khoán thể hiện ở mức sinh lời trên vốn bỏ ra sau một kỳ đầu tƣ
Mức sinh lời của một khoản đầu tư được xác định là sự chênh lệch giữa kết quả thu được sau một thời gian đầu tư và số vốn gốc mà nhà đầu tư đã bỏ ra ban đầu Mức sinh lời có thể được tính bằng giá trị tuyệt đối hoặc theo phần trăm.
Mức sinh lời bằng giá trị tuyệt đối, đƣợc tính nhƣ sau:
Tổng mức lời = Cổ tức + Mức lãi (lỗ) vốn (2.1)
Cổ tức là khoản lợi nhuận ròng được phân chia cho mỗi cổ phần, và mức cổ tức này phụ thuộc vào lợi nhuận cũng như chính sách phân chia của công ty Lãi hoặc lỗ trên vốn đầu tư được xác định bởi sự chênh lệch giữa giá bán cổ phiếu và giá mua ban đầu.
Mức sinh lời, hay còn gọi là tỷ suất sinh lời hoặc tỷ suất lợi nhuận, được tính theo phần trăm và cho biết số lợi nhuận thu về từ mỗi đồng vốn đầu tư Đây là chỉ số quan trọng giúp nhà đầu tư so sánh hiệu quả của các khoản đầu tư khác nhau, được tính dựa trên mức sinh lời tuyệt đối trên vốn đầu tư.
Cổ tức + Mức lãi (lỗ) vốn
2.2.3 Phương pháp đánh giá hiệu quả đầu tư chứng khoán
Trong đề tài nghiên cứu, phương pháp Sharpe đánh giá hiệu quả của việc ứng dụng PTKT trong đầu tƣ chứng khoán đƣợc tính nhƣ sau: ̅ ̅̅̅̅̅̅̅
̅ : tỷ suất lợi nhuận bình quân của việc ứng dụng chỉ báo PTKT i trong khoảng thời gian đánh giá
̅̅̅̅̅̅̅ : tỷ suất lợi nhuận bình quân của chỉ số VN Index và HNX Index trong khoảng thời gian đánh giá
: độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận của việc ứng dụng chỉ báo PTKT i trong khoảng thời gian đánh giá
Hệ số Sharpe đo lường phần thưởng từ việc sử dụng chỉ báo phân tích kỹ thuật trên mỗi đơn vị rủi ro Một hệ số Sharpe cao cho thấy hiệu quả cao hơn trong việc áp dụng chỉ báo này.
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm về phân tích kỹ thuật và hiệu quả của nó trong đầu tư trên thị trường chứng khoán
Nghiên cứu về phân tích kỹ thuật (PTKT) và hiệu quả ứng dụng của nó trong đầu tư trên thị trường chứng khoán (TTCK) đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu toàn cầu Các nghiên cứu này chủ yếu sử dụng phương pháp kiểm định thống kê trên mẫu quan sát từ chỉ số giá cổ phiếu để đánh giá hiệu quả của các chỉ báo PTKT phổ biến như đường trung bình giản đơn, đường trung bình hàm số mũ, chỉ báo hội tụ phân kỳ và chỉ báo sức mạnh tương quan Mục tiêu là xác định xem các chỉ báo này có mang lại lợi nhuận hay không trên TTCK.
Một vài nghiên cứu cho thấy PTKT là không cần thiết và không tạo ra lợi nhuận so với việc mua và nắm giữ
Fama và Blume (1966), Jensen và Benington (1970) nghiên cứu trên TTCK
Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng phân tích kỹ thuật (PTKT) để đạt được lợi nhuận vượt trội trên thị trường chứng khoán Mỹ và một số thị trường phát triển khác là không khả thi Khi tính toán chi phí giao dịch, lợi nhuận có thể trở nên không còn hoặc thậm chí âm Kết quả này phù hợp với lý thuyết thị trường hiệu quả.
Lý thuyết này khẳng định rằng giá chứng khoán trên thị trường đã phản ánh đầy đủ mọi thông tin, bao gồm cả dữ liệu lịch sử về giá và khối lượng giao dịch Do đó, việc sử dụng phân tích kỹ thuật (PTKT) để dự đoán xu hướng giá là không khả thi, và không thể đạt được lợi nhuận đáng kể thông qua phương pháp này Các chiến lược giao dịch dựa trên dữ liệu giá trong quá khứ và hiện tại không thể vượt qua hiệu suất của thị trường.
Hrusova (2011) đã sử dụng các chỉ báo MACD, Stochastic và RSI để kiểm định ba giả thuyết về tỷ suất lợi nhuận của chỉ số thị trường đối với chiến lược mua, bán và kết hợp cả hai Kết quả cho thấy rằng không thể sử dụng phân tích kỹ thuật (PTKT) để tìm kiếm lợi nhuận trên sàn giao dịch chứng khoán Frankfurt (Đức), trong khi PTKT lại mang lại lợi nhuận đáng kể tại sàn giao dịch chứng khoán Bucharest (Romania) và Prague (Cộng hòa Séc).
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng phân tích kỹ thuật (PTKT) không chỉ khả thi mà còn hiệu quả trong việc mang lại lợi nhuận đáng kể cho nhà đầu tư (NĐT).
Trong nghiên cứu đăng trên tạp chí Journal of International Money and Finance, Taylor và Allen (1992) đã khảo sát các nhà kinh doanh ngoại hối cấp cao tại thị trường Luân Đôn vào tháng 11/1998 Kết quả cho thấy hơn 90% trong số họ ưu tiên sử dụng phân tích kỹ thuật (PTKT) hơn là phân tích cơ bản trong các quyết định đầu tư ngắn hạn.
Brock, Lakonishock và LeBaron (1992) trong bài viết "Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns" đăng trên tạp chí Journal of Finance đã thực hiện một nghiên cứu thuyết phục về 26 quy luật giao dịch kỹ thuật nhằm dự đoán biến động của chỉ số trung bình công nghiệp Dow Jones trong 90 năm qua Dựa trên dữ liệu giá giao dịch hàng ngày của các chứng khoán trong chỉ số, nghiên cứu cho thấy tất cả các quy luật kỹ thuật đều hoạt động hiệu quả.
Lo, Mamaysky và Wang (2000) với bài viết về PTKT đăng trên tạp chí The
Trong một nghiên cứu đăng trên Tạp chí Tài chính, các tác giả đã áp dụng mô hình tự động và hệ thống cùng với thuật toán hồi quy Kernel để phân tích một lượng lớn cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Mỹ từ năm 1962 đến 1996 Họ đã kiểm tra sự phổ biến của các mẫu hình kỹ thuật trong giá cổ phiếu và kết luận rằng những mẫu hình này có tính lặp lại Mặc dù nghiên cứu không chứng minh rằng việc sử dụng các mẫu hình này đủ để tạo ra lợi nhuận giao dịch lớn, nhưng các tác giả tin rằng rủi ro có thể được giảm thiểu và phân tích kỹ thuật có thể gia tăng giá trị cho quá trình đầu tư.
Nghiên cứu của Wong và Chong (2005) về khả năng sinh lời của phân tích kỹ thuật (PTKT) trên thị trường chứng khoán Thượng Hải, Hồng Kông và Đài Loan cho thấy các chỉ báo như MA, Exponential MA, Dual MA, Triple MA và MACD mang lại lợi nhuận đáng kể so với chiến lược mua và nắm giữ, bất chấp chi phí giao dịch Những chỉ báo này hoạt động hiệu quả trong các giai đoạn thị trường tăng, giảm và dao động hỗn hợp tại cả ba thị trường chứng khoán Trung Quốc Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng ba thị trường này chưa hiệu quả trong giai đoạn từ 1992 đến 2004.
Metghalchi, Gomez, Chen và Monsef (2005) đã thực hiện kiểm tra các quy tắc giao dịch của đường trung bình MA đối với chỉ số S&P 500 (Mỹ) giai đoạn
Từ năm 1954 đến 2004, các quy tắc giao dịch dựa trên đường MA cho thấy sức mạnh dự báo đáng kể cho đến giữa năm 1980 Tuy nhiên, sau năm 1980, hiệu quả của các quy tắc này đã giảm sút Kết luận này phù hợp với sự thiếu hiệu quả của thị trường trong giai đoạn 1954 – 1984, trong khi từ năm 1984 đến nay, thị trường đã trở nên hiệu quả hơn.
Park và Irwin (2007) sau khi nghiên cứu trên 100 bài báo về PTKT cho đến thời điểm năm 2004, cho thấy rằng trong tổng số 95 nghiên cứu đƣợc viết sau năm
Từ năm 1988, có 56 nghiên cứu chứng minh hiệu quả tích cực của phân tích kỹ thuật (PTKT), trong khi 20 nghiên cứu cho rằng PTKT không mang lại lợi nhuận và 19 nghiên cứu chỉ ra các kết quả khác nhau Các tác giả nhận thấy rằng lợi nhuận đầu tư từ PTKT gia tăng nhờ vào sự thuận tiện của máy tính cá nhân, hệ thống công nghệ thông tin và sự phát triển của cơ sở dữ liệu điện tử Nghiên cứu gần đây cũng cho thấy PTKT mang lại lợi nhuận vượt trội cho nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán.
Sewell (2007) đã tổng hợp các nghiên cứu về phân tích kỹ thuật và kết luận rằng có bằng chứng hỗ trợ cho tính hữu ích của các công cụ như đường trung bình Moving Average, Momentum, và mức hỗ trợ – kháng cự, cùng một số kiểu đồ thị giá Tuy nhiên, không có bằng chứng thuyết phục cho Lý thuyết Gann và Lý thuyết sóng Elliott Các kiểu đồ thị giá hoạt động hiệu quả hơn trên thị trường chứng khoán so với thị trường tiền tệ, trong khi phương pháp phân tích kỹ thuật hoạt động tốt nhất trên thị trường tiền tệ, bình thường trên thị trường tương lai và kém hiệu quả nhất trên thị trường chứng khoán.
Wong, Manzur và Chew (2010) trong bài viết trên tạp chí Applied Financial Economics đã nghiên cứu vai trò của phân tích kỹ thuật (PTKT) trong việc dự báo thời điểm gia nhập và thoát khỏi thị trường chứng khoán Singapore Các tác giả đã sử dụng phương pháp kiểm định thống kê để kiểm tra hiệu quả của hai chỉ báo: đường trung bình (MA) và chỉ báo sức mạnh tương quan (RSI) Kết quả cho thấy các chỉ báo này tạo ra lợi nhuận đáng kể, với đường MA là hiệu quả nhất, tiếp theo là DMA và RSI Nghiên cứu cũng giải thích lý do tại sao các công ty thành viên của SGDCK Singapore luôn có đội ngũ PTKT riêng và đạt được lợi nhuận vượt trội nhờ việc áp dụng các chỉ báo PTKT.
Nghiên cứu của Hrusova (2011) đã kiểm định ba giả thuyết về tỷ suất lợi nhuận của chỉ số thị trường thông qua các chiến lược mua, bán và kết hợp cả hai, sử dụng các chỉ báo MACD, Stochastic và RSI Kết quả cho thấy rằng các quy tắc giao dịch phân tích kỹ thuật (PTKT) đạt được nhiều thành công trên thị trường mới nổi Kết luận này đồng nhất với phát hiện của Bessembinder và Chan (1995), cho rằng giao dịch theo PTKT có hiệu quả hơn trong việc dự đoán biến động giá cổ phiếu tại các thị trường mới nổi như Malaysia và Thái Lan.
Lan và Đài Loan hơn là tại các thị trường phát triển của Nhật Bản, Hồng Kông và Hàn Quốc
Metghalchi, Chang và Gomez (2012) trong bài báo đăng trên tạp chí
Nghiên cứu của International Journal of Economics and Finance về khả năng tạo lợi nhuận trên thị trường chứng khoán Đài Loan đã xây dựng các quy tắc giao dịch dựa trên 9 chỉ báo phân tích kỹ thuật phổ biến Các tác giả thiết kế 13 mô hình giao dịch dựa trên một chỉ báo, 25 mô hình dựa trên hai chỉ báo và 28 mô hình dựa trên ba chỉ báo, sau đó thực hiện kiểm định thống kê Kết quả cho thấy 58/66 mô hình bác bỏ giả thuyết H0, chứng tỏ rằng việc áp dụng các mô hình phân tích kỹ thuật có khả năng tạo ra lợi nhuận, trong đó chỉ báo MA50 là hiệu quả nhất Để xử lý vấn đề snoop dữ liệu, các tác giả đã sử dụng phương pháp Hansen's Superior Predictive Ability, cung cấp thêm bằng chứng về sức mạnh dự báo của các quy tắc giao dịch kỹ thuật.
