Vẽ đồ thị biểu diễn giá đóng cửa của cổ phiếu vcb, đường sma(20) và đường sma(50) trong giai đoạn trên

Giả sử phí giao dịch là 0%, xác định đường SMAngắn hạn và đường SMAdài hạn để nhà đầu tư có thể kiếm được số tiền nhiều nhất sau khi thực hiện chiến thuật giao dịch dựa trên đường SMA...

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH

-BÀI TẬP CÁ NHÂN MÔN: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GIAO DỊCH ĐỊNH

LƯỢNG

Giảng viên: Trần Anh Tuấn

TP Hồ Chí Minh, ngày 30, tháng 10, năm 2023

1

PHỤ LỤC

CÂU 1: Vẽ đồ thị biểu diễn giá đóng cửa của cổ phiếu VCB, đường SMA(20) và

đường SMA(50) trong giai đoạn trên: 3

1.1 Thực hiện cài đặt và khai báo các thư viện: 3

1.2 Lấy dữ liệu giao dịch cổ phiếu VCB: 3

1.3 Đồ thị đường "Close": 5

1.4 Đường SMA 20, SMA 50: 5

1.5 Vẽ đồ thị giá đóng cửa (Close), đường SMA 20 và đường SMA 50: 7

CÂU 2: Xây dựng chiến thuật giao dịch dựa trên đường SMA(ngắn hạn) và đường SMA(dài hạn) Cụ thể, khi đường SMA(ngắn hạn) cắt từ dưới lên đường SMA(dài hạn) là tín hiệu "Mua" Trong khi, đường SMA(ngắn hạn) cắt từ trên xuống đường SMA(dài hạn) là tín hiệu "Bán": 8

2.1 Xây dựng chiến lược SMA: 8

2.2 Backtest: 9

2.3 Đồ thị giá trị Equity: 11

CÂU 3: Với số tiền đầu tư là 100.000.000 đồng, mỗi lần thực hiện giao dịch sẽ mua 100 cổ phiếu/giao dịch Giả sử phí giao dịch là 0%, xác định đường SMA(ngắn hạn) và đường SMA(dài hạn) để nhà đầu tư có thể kiếm được số tiền nhiều nhất sau khi thực hiện chiến thuật giao dịch dựa trên đường SMA Lưu ý, ngắn hạn chỉ được xác định từ 10 đến 20 ngày, dài hạn chỉ được xác định từ 30 đến 50 ngày: 12

3.1 Xác định đường SMA ngắn hạn và đường SMA dài hạn tối ưu: 12

3.1.1 Xây dựng chiến lược: 12

3.1.2 Mô tả kết quả kiểm định: 15

3.2 Sử dụng chỉ số RSI: 16

3.2.1 Cơ sở lý thuyết: 16

3.2.2 Xây dựng chiến lược: 16

3.2.3 Mô tả kết quả kiểm định: 20

3.2.4 Kết hợp với chiến thuật SMA tìm ngắn hạn, dài hạn tối ưu: 21

3.2.4.1 Mô tả kết quả kiểm định: 24

3.2.4.2 Kiểm định khi áp dụng phí giao dịch: 24

3.2.4.3 Backtest chiến thuật khi mua số lượng cổ phiếu tối đa có thể mua với số tiền 100.000.000 VNĐ: 25

3.3 Sử dụng chỉ số ATR: 26

2

3.3.1 Cơ sở lý thuyết 26

3.3.2 Xây dựng chiến lược 28

3.3.3 Mô tả kết quả kiểm định 32

3.3.4 Kết hợp với chiến thuật SMA ngắn hạn, dài hạn 33

3.3.4.1 Mô tả kết quả kiểm định: 37

3.3.4.2 Kiểm định khi áp dụng phí giao dịch: 38

3.4 Sử dụng chỉ số TEMA 39

3.4.1 Cơ sở lý thuyết: 39

3.4.2 Xây dựng chiến lược: 40

3.4.3 Mô tả kết quả kiểm định: 43

3.4.4 Xác định TEMA ngắn hạn, dài hạn tối ưu 44

3.4.4.1 Mô tả kết quả kiểm định: 46

3.4.4.2 Kiểm định khi áp dụng phí, thuế hiện hành: 46

3.2.4.3 Backtest chiến thuật khi mua số lượng cổ phiếu tối đa có thể mua với số tiền 100.000.000 VNĐ, khi có thêm phí hiện hành 48

3.5 Kết luận 50

3

CÂU 1: Vẽ đồ thị biểu diễn giá đóng cửa của cổ phiếu VCB, đường SMA(20) và đường SMA(50) trong giai đoạn trên:

1.1 Thực hiện cài đặt và khai báo các thư viện:

1.2 Lấy dữ liệu giao dịch cổ phiếu VCB:

Cài đặt gói vnstock và nhập tất cả các module từ gói vnstock → Lấy dữ liệu cổ phiếu từ ngày 01/03/2013 đến ngày 01/03/2023 → Lưu dữ liệu trong biến df:

Kết quả bảng dữ liệu df:

Xoá cột Ticker và thiết lập lại tên cột cho df thành 'TradingDate', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume':

4

1.3 Đồ thị đường "Close":

Ta thu được đồ thị sau với trục x thể hiện thời gian và trục y thể hiện giá đóng cửa (Close)của mã chứng khoán 'VCB':

1.4 Đường SMA 20, SMA 50:

Tính toán đường SMA 20 và SMA 50 và thêm cột SMA 20 và SMA 50 vào bản copy df1 của df:

6

80

Bài tập chương 7,8Nguyên lý

kế toán 100% (2)

5

BT chương 3 - Giải bài tập chương 3…Nguyên lý

kế toán 100% (2)

2

Bai2 dbyr dkkht mxnhr dht dhtnn…Nguyên lý

kế toán 100% (1)

31

51 dòng đầu của df1

Vẽ đồ thị đường SMA 20 và SMA 50:

Ta thu được biểu đồ sau:

7

principles of accounting -…Nguyên lý

kế toán 100% (1)

3

1.5 Vẽ đồ thị giá đóng cửa (Close), đường SMA 20 và đường SMA 50:

Ta thu được đồ thị sau:

8

CÂU 2: Xây dựng chiến thuật giao dịch dựa trên đường SMA(ngắn hạn) và đường SMA(dài hạn) Cụ thể, khi đường SMA(ngắn hạn) cắt từ dưới lên đường SMA(dài hạn) là tín hiệu "Mua" Trong khi, đường SMA(ngắn hạn) cắt từ trên xuống đường SMA(dài hạn) là tín hiệu "Bán":

2.1 Xây dựng chiến lược SMA:

- Đoạn code dưới đây được sử dụng để xác định vị thế "mua" hoặc "bán" dựa trên

sự cắt nhau của đường SMA (ngắn hạn) và đường SMA (dài hạn)

Khi đường SMA (ngắn hạn) cắt từ dưới lên đường SMA (dài hạn), giá trịcủa cột 'position' sẽ được gán là 1, thể hiện vị thế "mua"

Ngược lại, khi đường SMA (ngắn hạn) cắt từ trên xuống đường SMA (dàihạn), giá trị của cột 'position' sẽ được gán là -1, thể hiện vị thế "bán"

- Xuất bảng kết quả khi loại bỏ những cột giá trị NaN: Đoạn code dưới đây kiểmtra các giá trị position bị rỗng và sau đó xuất bảng đã được xây dựng chiếnlược:

9

2.2 Backtest:

Định nghĩa một lớp GeneralStrategy kế thừa từ lớp Strategy: Lớp này có hai phương thức là init và next dùng để xác định hành động mua hoặc bán dựa trên giátrị của cột 'position' trong dữ liệu

10

o Nếu giá trị của cột 'position' là 1, tức là tín hiệu mua

o Ngược lại, nếu giá trị của cột 'position' là -1, tức là tín hiệu bán, thì bán cổ phiếu hiện có

Thực hiện Backtest với số tiền khởi đầu để giao dịch là 100 triệu đồng, phí giao dịch là 0.3%, giao dịch được thực hiện vào giá đóng cửa và các lệnh giao dịch được thực hiện độc quyền ta thu được bảng số liệu sau:

Hiển thị kết quả backtest dưới dạng frame:

Ta thu được bảng kết quả backtest như sau:

11

2.3 Đồ thị giá trị Equity:

12

CÂU 3: Với số tiền đầu tư là 100.000.000 đồng, mỗi lần thực hiện giao dịch sẽ mua

100 cổ phiếu/giao dịch Giả sử phí giao dịch là 0%, xác định đường SMA(ngắn hạn)

và đường SMA(dài hạn) để nhà đầu tư có thể kiếm được số tiền nhiều nhất sau khi thực hiện chiến thuật giao dịch dựa trên đường SMA Lưu ý, ngắn hạn chỉ được xác định từ 10 đến 20 ngày, dài hạn chỉ được xác định từ 30 đến 50 ngày:

3.1 Xác định đường SMA ngắn hạn và đường SMA dài hạn tối ưu:

3.1.1 Xây dựng chiến lược:

Xây dựng chiến lược:

- Lấy bản sao bảng dữ liệu giá cổ phiếu VCB từ df:

- Khai báo các thư viện cần thiết và thiết lập các biến, sau đó thực hiện vòng lặp để thử tất cả các giá trị của short_sma trong khoảng từ 10 đến 20 và long_sma trong

13

khoảng từ 40 đến 50 để tính toán các giá trị SMA và tạo một cột 'position' trong df2

để xác định vị trí giao dịch tương ứng với mỗi cặp giá trị short_sma và long_sma:

+ Thiết lập giá trị của cột 'position' trong DataFrame df2 bằng 1 cho các hàng có giá trị SMA ngắn hạn lớn hơn SMA dài hạn

+ Thiết lập giá trị của cột 'position' trong DataFrame df2 bằng -1 cho các hàng có giá trị SMA ngắn hạn nhỏ hơn SMA dài hạn

- Định nghĩa chiến thuật giao dịch và thực hiện backtest:

+ Nếu tín hiệu giao dịch là mua (position = 1), thì mua 100 cổ phiếu Nếu tín hiệu giao dịch là bán (position = -1), thì bán cổ phiếu hiện có

- Thực hiện backtest chiến thuật SMA trên dữ liệu được lưu trữ trong df2 với số tiền khởi đầu là 100.000.000VND, giao dịch được thực hiện vào giá đóng cửa và các lệnh giao dịch được thực hiện độc quyền:

Tiến hành kiểm tra và lưu giá trị SMA tốt nhất, in kết quả ra màn hình:

14

+ Nếu giá trị cuối cùng của vốn (equity) trong quá trình backtest lớn hơn giá trị lợi nhuận tốt nhất hiện tại, thì cập nhật giá trị lợi nhuận tốt nhất, short_smatốt nhất và long_sma tốt nhất.

+ In ra màn hình giá trị tối ưu của SMA ngắn hạn và SMA dài hạn, cùng với giá trị đầu tư cuối cùng tương ứng

Ta thu được kết quả như sau: Đường SMA ngắn hạn và đường SMA dài hạn tối ưu là SMA(20,43) và với giá trị đầu tư cuối cùng là 105675000.0

- Sau khi định nghĩa chiến thuật, đoạn code tiếp theo thực hiện chiến thuật và kiểm định kết quả với số tiền khởi đầu là 100000000, giao dịch được thực hiện vào giá đóng cửa và các lệnh giao dịch được thực hiện độc quyền ta thu được bảng số liệu sau:

3.1.2 Mô tả kết quả kiểm định:

Tỷ trọng đầu tư và Tiền mặt: Tỷ trọng đầu tư trong danh mục thấp (<10%) và tỷ

trọng tiền mặt cao cho thấy chiến thuật thường xuyên giữ vị thế tiền mặt Điều này

16

có thể làm giảm lợi nhuận của chiến thuật và làm giảm sự tương xứng với lợinhuận của cổ phiếu.

Lợi nhuận tổng cộng và Tỷ suất lợi nhuận hàng năm: Lợi nhuận tổng cộng

trong kỳ đầu tư là 5.675%, đây là mức lợi nhuận tích luỹ tương đối thấp trongkhoảng thời gian kiểm tra Tỷ suất lợi nhuận hàng năm cũng thấp với 0.559294%

Sharpe Ratio: Hệ số Sharpe là 0.606, cho thấy rằng tỷ lệ lợi nhuận so với mức rủi

ro trong khoảng thời gian 12 tháng không đủ hấp dẫn Sự biến động của giá cổphiếu không được đền bù bằng lợi nhuận hàng năm, và điều này cho thấy mức độrủi ro trong danh mục đầu tư

Mức giảm lớn nhất: Tối đa giảm tỷ lệ là -1.650054%, vẫn thấp và tương tự với

thông số trước đó Mức giảm lớn nhất này có thể được xem xét là ổn định, nhưngcũng cho thấy danh mục đầu tư không đạt được lợi nhuận cao trong khoảng thờigian kiểm tra

Nhận xét: Chiến thuật SMA trên cổ phiếu VCB trong khoảng thời gian này có sự kết hợp

của lợi nhuận thấp, biến động giá cổ phiếu cao, và tỷ suất lợi nhuận hàng năm không đủcao để đền bù cho rủi ro

Trong đó: RS: sức mạnh tương đối sẽ được tính với công thức sau:

RS = Trung bình giá tăng trong một chu kỳ/ Trung bình giá giảm trong một chu kỳ

- Chỉ số RSI có thể được sử dụng để xác định điểm vào hoặc ra khỏi thị trường,đồng thời cũng có thể kết hợp với các chỉ báo khác để tăng tính chính xác củachiến lược giao dịch

+ Khi giá của một tài sản tăng quá nhanh và RSI vượt qua mức 70, thì tàisản đó có thể bị mua quá mức và có thể xảy ra một sự điều chỉnh giá, có thểxem là tín hiệu bán

+ Khi giá của một tài sản giảm quá nhanh và RSI xuống dưới mức 30, thì tàisản đó có thể bị bán quá mức và có thể xảy ra một sự tăng giá, có thể xem làtín hiệu mua

3.2.2 Xây dựng chiến lược:

Xây dựng chiến lược RSI:

- Cài đặt và thêm những thư viện cần thiết:

17

- Lấy dữ liệu giá cổ phiếu VCB từ df:

- Tính toán chỉ số RSI (Relative Strength Index) cho cổ phiếu VCB dựa trên giá đóngcửa:

Sử dụng phương thức rsi() của đối tượng RSIIndicator để tính toán giá trị RSI cho mỗi điểm dữ liệu trong cột df3['Close'], kết quả của phép tính sẽ được gán vào cột mới có tên là 'RSI' trong DataFrame df3

- Tạo cột position, xác định các điểm mua và bán dựa trên chỉ số RSI:

+ Khi giá trị RSI vượt qua ngưỡng 30 từ dưới lên, ta có tín hiệu mua + Ngược lại, khi giá trị RSI vượt qua ngưỡng 70 từ trên xuống, ta có tín hiệu bán

+ Các dòng dữ liệu không thoả mãn các điều kiện trên sẽ giữ nguyên giá trị rỗng (None) trong cột 'position'

- Sau khi thực hiện xây dựng chiến lược, hiển thị các hàng có tín hiệu mua hoặc bán, ta được bảng dữ liệu sau:

18

Đồ thị đường RSI: Sử dụng thư viện matplotlib để vẽ đồ thị dựa trên dữ liệu trong

cột 'RSI' của DataFrame df3, ta thu được đồ thị đường RSI như sau:

Đồ thị này hiển thị sự biến đổi của chỉ số RSI theo thời gian

Backtest:

19

- Định nghĩa một lớp GeneralStrategy kế thừa từ lớp Strategy: Lớp này có hai phương thức là init và next dùng để xác định hành động mua hoặc bán dựa trên giá trị của cột 'position' trong dữ liệu.

Nếu giá trị của cột 'position' là 1, tức là tín hiệu mua, thì phương thức sẽ gọi thực hiện mua 100 cổ phiếu Ngược lại, nếu giá trị của cột 'position' là -1, tức là tín hiệu bán, thì bán cổ phiếu hiện có

- Thực hiện backtest: với số tiền khởi đầu là 100000000, giao dịch được thực hiện vào giá đóng cửa và các lệnh giao dịch được thực hiện độc quyền

- Truyền kết quả của quá trình backtest (stats) thành một DataFrame:

Ta thu được bảng kết quả sau:

20

3.2.3 Mô tả kết quả kiểm định:

Tỷ trọng đầu tư và Tiền mặt: Tỷ trọng đầu tư trong danh mục thấp (<10%) và tỷ

trọng tiền mặt cao cho thấy chiến thuật thường xuyên giữ vị thế tiền mặt Điều này

có thể làm giảm lợi nhuận của chiến thuật và làm giảm sự tương xứng với lợinhuận của cổ phiếu

Lợi nhuận tổng cộng và Tỷ suất lợi nhuận hàng năm: Lợi nhuận tổng cộng

trong kỳ đầu tư là 2.723%, đây là mức lợi nhuận tích luỹ tương đối thấp trongkhoảng thời gian kiểm tra Tỷ suất lợi nhuận hàng năm cũng thấp với 0.272%, và

nó thấp hơn độ biến động hàng năm của cổ phiếu VCB (0.725%) Điều này chỉ rarằng lợi nhuận hàng năm không tương xứng với mức biến động của cổ phiếu, chothấy rủi ro đầu tư khá cao

Sharpe Ratio: Hệ số Sharpe là 0.375, cho thấy rằng tỷ lệ lợi nhuận so với mức rủi

ro trong khoảng thời gian 12 tháng không đủ hấp dẫn Sự biến động của giá cổphiếu không được đền bù bằng lợi nhuận hàng năm, và điều này cho thấy mức độrủi ro trong danh mục đầu tư

Mức giảm lớn nhất: Tối đa giảm tỷ lệ là -2%, vẫn thấp và tương tự với thông số

trước đó Mức giảm lớn nhất này có thể được xem xét là ổn định, nhưng cũng chothấy danh mục đầu tư không đạt được lợi nhuận cao trong khoảng thời gian kiểmtra

Nhận xét: Chiến thuật RSI trên cổ phiếu VCB trong khoảng thời gian này có sự kết hợp

của lợi nhuận thấp, biến động giá cổ phiếu cao, và tỷ suất lợi nhuận hàng năm không đủcao để đền bù cho rủi ro

3.2.4 Kết hợp với chiến thuật SMA tìm ngắn hạn, dài hạn tối ưu:

Xây dựng chiến lược:

- Lấy dữ liệu từ df:

- Khởi tạo ba biến best_return, best_short_sma, và best_long_sma với giá trị ban đầu

là 0 và thực hiện vòng lặp để thử lần lượt các cặp SMA ngắn hạn và dài hạn:

Hai vòng lặp trên sẽ thử nghiệm các cặp giá trị SMA ngắn hạn và dài hạn Với mỗi cặp giá trị SMA, đoạn code sẽ tính toán giá trị SMA ngắn hạn, SMA dài hạn và chỉ

số RSI (Relative Strength Index) dựa trên dữ liệu trong df4 Sau đó, đoạn code thêm một cột 'position' vào DataFrame df4 dựa trên các điều kiện sau:

+ Nếu giá trị SMA ngắn hạn lớn hơn giá trị SMA dài hạn và giá trị SMA ngắn hạn của phiên trước nhỏ hơn hoặc bằng giá trị SMA dài hạn của phiên

22

trước và giá trị RSI lớn hơn hoặc bằng 20, thì giá trị của cột 'position' được đặt là 1 (mua).

+ Nếu giá trị SMA ngắn hạn nhỏ hơn giá trị SMA dài hạn và giá trị SMA ngắn hạn của phiên trước lớn hơn hoặc bằng giá trị SMA dài hạn của phiên trước và giá trị RSI nhỏ hơn hoặc bằng 80, thì giá trị của cột 'position' được đặt là -1 (bán)

- Kiểm định và tìm kiếm các giá trị tối ưu cho các tham số SMA và RSI trong một chiến thuật giao dịch.:

Đối tượng Backtest được tạo sử dụng dataframe df4, lớp chiến thuật

SmaCross_RSI_Strategy, với số tiền khởi đầu là 100000000, giao dịch được thực hiện vào giá đóng cửa và các lệnh giao dịch được thực hiện độc quyền Kết quả Equity_Final được in ra màn hình để hiển thị lợi nhuận cuối cùng của chiến thuật với các giá trị SMA

- Xác định giá trị của cột 'position' dựa trên một số điều kiện:

+ Nếu SMA 11 lớn hơn SMA 37, SMA 11 của kỳ trước nhỏ hơn hoặc bằng SMA 37 của kỳ trước và RSI lớn hơn hoặc bằng 20, thì 'position' được gán giá trị 1 (tín hiệu mua)

+ Nếu SMA 11 nhỏ hơn SMA 37, SMA ngắn hạn của kỳ trước lớn hơn hoặcbằng SMA dài hạn của kỳ trước và RSI nhỏ hơn hoặc bằng 80, thì 'position' được gán giá trị -1 (tín hiệu bán)

- Nếu 'position' là 1, chiến thuật sẽ mua 100 cổ phiếu Nếu 'position' là -1, chiến thuật

3.2.4.1 Mô tả kết quả kiểm định:

- Chiến thuật sử dụng chỉ báo SMA(11,37) kết hợp RSI(14) hiệu quả cao hơn so với

chiến thuật RSI(14) vì:

Tỷ suất sinh lời (Return), giá trị đầu tư cuối cùng(Equity Final), tỷ lệ thắng (Win rate), Sharpe ratio cao hơn

Mức lỗ trung bình (Avg Drawdown) và thời gian lỗ trung bình (Avg Drawdown Duration) thấp hơn

3.2.4.2 Kiểm định khi áp dụng phí giao dịch:

25

Thực hiện chiến thuật như trên thêm mức phí giao dịch phổ biến hiện nay là 0.2%, ta được kết quả kiểm định như sau:

Nhận xét: Chiến thuật SMA(11,37) kết hợp RSI(14) khi đã áp dụng mức phí giao dịch

hiện nay 0.2% so với 0% phí sẽ làm giảm tỷ suất sinh lời của danh mục khi chúng ta giao dịch có lời và sẽ làm cho danh mục lỗ nặng hơn khi chúng ta cắt lỗ

3.2.4.3 Backtest chiến thuật khi mua số lượng cổ phiếu tối đa có thể mua với

số tiền 100.000.000 VNĐ:

- Xóa điều kiện ‘size=100’ để đầu tư 100.000.000 VNĐ mua hết cổ phiếu VCB

Ta được kết quả kiểm định như sau:

26

Nhận xét: Khi mua hết số lượng tối đa cổ phiếu có thể mua với số tiền 100 triệu có áp

dụng chiến thuật SMA và RSI sẽ làm cho tỷ suất sinh lời của danh mục tăng lên đến 457% trong 10 năm, nhưng tỷ suất này lại thấp hơn so với tỷ suất khi chúng ta mua 100 triệu tiền cổ phiếu từ 2013 và giữ đến 2023 là khoảng 573%, cho thấy khi chúng ta áp dụng chiến thuật có thể giúp danh mục có tỷ suất sinh lời cao hơn có thể trong ngắn hạn nhưng về dài hạn thì không

3.3 Sử dụng chỉ số ATR:

27

3.3.1 Cơ sở lý thuyết

- Chỉ số ATR (Average True Range) là một công cụ phân tích kỹ thuật trong lĩnh vực giao dịch chứng khoán và thị trường tài chính Nó được sử dụng để đo lường mức độ biến động của giá trong một khoảng thời gian cụ thể Dưới đây là ý nghĩa của chỉ số ATR:

Xác định điểm cắt lỗ và chốt lời: Nhà đầu tư có thể dựa vào biến động của thị trường để linh hoạt xác định các điểm cắt lỗ và chốt lời khi giao dịch Căn cứ vào ATR, những thông tin về giá cả cũng như xu hướng của thị trường được dễ dàng xác định và phân tích

Xác định các điểm đảo chiều: Chỉ báo ATR có thể trợ giúp nhà đầu tư xác định điểm đảo chiều của giá Nếu ATR quá cao, nó cho thấy có sự biến độngmạnh và giá không thể giữ nguyên xu hướng hiện tại Đặc biệt nếu ATR > 70%, khả năng giá đảo chiều sẽ cao hơn

Quản lý rủi ro: ATR có thể cung cấp cho một nhà giao dịch một dấu hiệu về quy mô giao dịch của một cặp tiền tệ Có thể sử dụng phương pháp ATR để xác định kích thước vị thế dựa trên mức độ sẵn sàng chấp nhận rủi ro của một nhà giao dịch cá nhân cũng như sự biến động của thị trường cơ sở.Tóm lại, chỉ số ATR là một công cụ quan trọng trong giao dịch chứng khoán và quản lý rủi ro Nó giúp nhà giao dịch hiểu và đánh giá mức độ biến động của thị trường, từ đó có thể đưa ra quyết định thông minh về cách quản lý giao dịch và danh mục đầu tư

Chú ý kết quả của 3 phép tính trên phải là giá trị dương bằng cách lấy giá trị tuyệt đối

Bước 2: Tính ATR đầu tiên : Trader có thể tính ATR đầu tiên bằng cách thay giá trị lớn

nhất của 3 phép tính ở bước 2 (TRi) vào công thức sau:

Trong đó:

TRi: giá trị lớn nhất ở vùng biến động giá

n = 14 (chu kỳ hoạt động mặc định của ATR)

Bước 3: Tính ATR: Đối với ATR tiếp theo chúng ta sử dụng công thức:

ATR = [( ATR đầu tiên x 13) + ATR hiện tại] / 14

28