GIỚI THIỆU TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Đặt vấn đề
Đầu tư tài chính là một trong những hoạt động giúp mang lại nhiều lợi nhuận cho nhà đầu tư nhỏ lẻ hoặc những tổ chức lớn Tuy vậy, mảng đầu tư tài chính đặc biệt là đầu tư chứng khoán mang lại không ít rủi ro Do đó, cần ứng dụng và kết hợp những phương pháp mang lại độ hiệu quả cao để tối ưu lợi nhuận cũng như giảm thiểu rủi ro cho nhà đầu tư khi tham gia thị trường chứng khoán ở Việt Nam TTCK Việt Nam đã trải qua hơn 20 năm hoạt động, đến nay đã và đang thay đổi nhiều mặt trong hệ thống phát triển kênh đầu tư chứng khoán Cùng với đó ngày càng có thêm nhiều phương pháp mới ra đời để giúp nhà đầu tư có thêm những góc nhìn mới, phương pháp mới làm sao để gia tăng hiệu quả hơn Trong đó phương pháp PTKT vẫn luôn là một trong những phương pháp phổ biến và dễ tiếp cận nhất Nhưng liệu PTKT có thực sự hiệu quả trong mọi lúc? Chúng ta có thể kết hợp thêm yếu tố nào để gia tăng tỉ lệ thành công hay không? Đây cũng là hai trong số nhiều câu hỏi của không chỉ nhà đầu tư mà còn nhiều nhà nghiên cứu khác quan tâm và mong muốn tìm ra câu trả lời phù hợp nhất
Trước vấn đề đấy, đề tài với mục tiêu kiểm chứng việc ứng dụng phương pháp PTKT vào chu kỳ chứng khoán ở Việt Nam có mang lại hiệu quả hay không? Tỷ suất lợi nhuận mang lại là cao hay thấp so với việc không sử dụng kết hợp phương pháp PTKT và chu kỳ chứng khoán trên Phương pháp PTKT không chỉ giúp cho nhà đâu tư biết rõ tình hình thị trường hiện tại như nào mà còn giúp nhà đầu tư dự đoán được thị trường tiếp theo sẽ diễn biến ra sao Dựa trên nền tảng công nghệ web và mọi dữ liệu về chứng khoán sẽ được tập trung xử lý, nhà đầu tư chỉ cần tra cứu và xem kết quả trực tuyến Số liệu nghiên cứu được lấy từ chỉ số VNINDEX trong giai đoạn đoạn đầu ở thị trường chứng khoán Việt Nam 01/01/2004 đến 01/01/2024 Kết quả nghiên cứu sẽ mang lại cho nhà đầu tư và mọi người góc nhìn, câu trả lời liệu PTKT kết hợp ứng dụng trong từng chu kỳ chứng khoán ở thị trường Việt Nam có mang lại lợi nhuận và hiệu quả trong đầu tư.
Tính cấp thiết của đề tài
Thị trường chứng khoán bắt đầu phát triển từ rất sớm vào giữa thế kỷ thứ 15 ở các trung tâm buôn bán phương Tây Bên cạnh đó, chúng ta cũng không thể không nhắc tới sự hình thành của các sàn giao dịch chứng khoán nổi tiếng trên thế giới như sở giao dịch đầu tiên trên thế giới Amsterdam năm 1622, sở giao dịch chứng khoán New York năm 1792, sở giao dịch chứng khoán New York năm 180,…Trong khi đó, thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời từ việc thành lập Uỷ ban Chứng khoán Nhà nước (Uỷ ban Chứng khoán Nhà nước) vào ngàu 28/11/1996 theo Nghị định số 75/1996/NĐ-CP của Chính phủ Đến ngày 28/07/2000, Trung tâm Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh mới tổ chức giao dịch chứng khoán tập trung đầu tiên ở Việt Nam Như vậy có thể nhận thấy được thị trường chứng khoán ở Việt Nam phát hình thành khá trễ so với thế giới tuy vậy thị trường vẫn còn nhiều động lực tăng trưởng trong khoản thời gian sắp tới
Hiện nay, việc các thị trường trên thế giới và bao gồm cả thị trường ở Việt Nam sử dụng PTKT để dự báo xu hướng giá chứng khoán, ngoại tệ, vàng, dầu,…là điều diễn ra hết sức thường xuyên PTKT không chỉ là phương pháp mà nó còn là một công cụ hỗ trợ tương đối hiệu quả đối với các nhà đầu tư trong từng giai đoạn của thị trường để giúp nhà đầu tư đưa ra được thời điểm nào nên đầu tư, thời điểm nào nên kiên nhẫn chờ đợi
Vấn đề nghiên cứu về phương pháp PTKT và hiệu quả mà nó mang lại đã được nhiều tác giả trên thế giới nghiên cứu và chứng minh ở từng thị trường khác nhau Những nghiên cứu đa phần tập trung vào thống kê để xem hiệu đầu tư theo phương pháp PTKT, sử dụng chỉ báo để xác định xu hướng mang lại hiệu quả tối ưu không và hầu hết các kết quả cho thấy đều có hiệu quả và mang lại lợi nhuận cho nhà đầu tư
Tại thị trường chứng khoán Việt Nam, đã có không ít các đề tài, bài báo, bài nghiên cứu về việc ứng dụng phương pháp PTKT vào thị trường để hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra được quyết định đầu tư trong từng giai đoạn Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện tại Việt Nam liên quan đến việc sử dụng PTKT như một công cụ hỗ trợ trong quá trình đưa ra quyết định đầu tư vào các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Tuy vậy, việc nghiên cứu để kiểm chứng xem việc sử dụng PTKT để đầu tư trên TTCK Việt Nam theo từng giai đoạn, từng chu kỳ thì chưa thực sự phổ biến rộng rãi trong khoảng thời gian thị trường hoạt động trong hơn 20 năm qua Cũng trong khoảng thời gian đó, TTCK Việt Nam cũng ngày một phát triển và lớn mạnh cả về mặt quy mô và dòng vốn đầu tư trong và ngoài nước Vì thế đi kèm với đó cũng đòi hỏi trình độ, kinh nghiệm của nhà đầu tư trên thị trường cũng phải được nâng cao Như những đề cập trước đó, có nhiều phương pháp đầu tư cả truyền thống và hiện đại không chỉ trên thế giới đang áp dụng mà có cả ở thị trường Việt Nam về tính hiệu quả mà các nghiên cứu trước thực hiện Trong đó PTKT đóng vai trò gần như không thể thiếu trong việc phân tích để đưa ra quyết định đầu tư sao cho hiệu quả Kết luận, việc nghiên cứu để kiểm chứng xem ứng dụng phương pháp PTKT trong từng chu kỳ của TTCK Việt Nam có giúp nhà đầu tư mang lại hiểu qua hay hông là hết sức cần thiết.
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Mục tiêu tổng quát của đề tài là kiểm chứng việc ứng dụng phương pháp PTKT có hiệu quả hay không và đặc biệt là trong từng giai đoạn và từng chu kỳ thì hiệu quả mà PTKT mang lại ra sao
Qua mục tiêu tổng quát nói trên, tác giả hướng đến các mục tiêu cụ thể cần nghiên cứu trong đề tài này như sau:
- Kiểm định chỉ báo PTKT như đường trung bình Moving Average (MA) 10 và
20 ở tần suất dữ liệu tuần (W) và khung tháng (M) để xác định lợi nhuận mà chỉ báo này mang lại; chỉ báo đường hội tụ phân kỳ của đường trung bình Moving Average Convergence Divergence (MACD) để xác định xu hướng; chỉ báo xác định chu kỳ
- Áp dụng lý thuyết về PTKT để phản ảnh và đưa ra kết luận đối với ở TTCK Việt Nam
- So sánh, liên hệ giữa chu kỳ chứng khoán và chu kỳ kinh tế; giữa Việt Nam và thế giới từ đó rút ra được kết luận đầu tư trong giai đoạn nào và bao lâu khi áp dụng cả PTKT và chu kỳ thời gian sẽ mang lại tối ưu nhất.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Từ các mục tiêu nghiên cứu nêu trên, đề tài trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
- Ứng dụng PTKT và chỉ báo trong chu kỳ, giai đoạn nào sẽ mang lại hiệu quả và lợi nhuận tối ưu nhất
- Kết hợp chỉ báo, PTKT như thế nào thì hợp lý và dễ dàng thực hiện
- Ứng dụng các đường chỉ báo MA10; MA20, MACD và Stochastic vào tần suất thời gian tuần và tháng có mang lại hiệu quả không?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Trọng tâm của khóa luận nghiên cứu là các đường chỉ báo MA, MACD, Stochastic và lý thuyết PTKT vào trong từng chu kỳ của thị trường chứng khoán Việt Nam, trong đó khách thể nghiên cứu là VnIndex trong giai đoạn 2004 – 2024
- Phạm vi không gian: nghiên cứu được thực hiện trên giá đóng cửa với tần suất dữ liệu tháng (M) và tần suất dữ liệu tuần (W) của SGDCK Tp.HCM VnIndex và đứng trên quan điểm của nhà đầu tư để xem xét hiệu quả mà ứng dụng các chỉ báo, lý thuyết PTKT vào từng giai đoạn chu kỳ của thị trường chứng khoán tại Việt Nam
- Phạm vi về thời gian: dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp được thu thập từ giá đóng cửa tuần và tháng của VnIndex trong giai đoạn 01/2004 – 01/2024 Đây là giai đoạn mà thị trường chứng khoán ở Việt Nam gần như bắt đầu phát triển và duy trì tính thanh khoản ổn định, giá trị giao dịch được nâng lên, có thêm nhiều công ty được niêm yết, số lượng tài khoản mở mới tăng vượt trội đặc biệt trong giai đoạn 2020 – 2022 và có thêm nhiều công ty chứng khoán và các quỹ đầu tư trong và ngoài nước góp vốn phát triển,…
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.6.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Nguồn dữ liệu để thực hiện khóa luận là dữ liệu thứ cấp được thu thập từ giá đóng cửa với tần suất dữ liệu tháng (M) và tần suất dữ liệu tuần (W) của Vnindex trong giai đoạn 01/01/2004 đến 01/01/2024 Dữ liệu về giá chứng khoán có thể được xem như là dữ liệu quan trọng nhất đối với các nhà đầ u tư, khi học đầu tư vào một mã chứng khoán nào đó gần như đồng nghĩa với việc họ kỳ vọng rằng giá của mã cổ phiếu đó có thể tăng lên trong tương lai Do đó, dữ liệu giá cổ phiếu là một chỉ số phân tích và dự báo chủ chốt trong bài nghiên cứu Hiện nay, dữ liệu giá cổ phiểu được cung cấp rộng rãi bởi nhiều trang thông tin chứng khoán, nổi bật trong đó là trang http://finance.vietstock.vn, với kho dữ liệu chi tiết và chính xác được sắp xếp theo hệ thống rõ ràng
1.6.2 Phương pháp nghiên cứu Đề tài sử dụng phương pháp kiểm định thống kê về tỷ suất lợi nhuận (TSLN) trung bình của chỉ số VnIndex từ tín hiệu mua bán phát ra của các đường chỉ báo MA10 và MA20, xác định xu hướng MACD, xác định điểm bắt đầu và kết thúc chu kỳ Stochastic với các thời hạn nắm giữ khác nhau Đề tài đặt ra giả thuyết H0 và đối thuyết H1 để có thể kết luận về TSLN trung bình thu được từ các chỉ báo PTKT đã nêu trên, đồng thời đưa ra căn cứ để có thể kết luận là từ chối hay chấp nhận giả thuyết H0 đã đặt ra Quy trình thực hiện kiểm định được tóm tắt trong sơ đồ 1.1 dưới đây:
Sơ đồ 1.1 Quy trình thực hiện kiểm định
Bước 1: Thu nhập số liệu Bước 2: Xử lý số liệu
Giá đóng cửa hàng tháng và hàng tuần của VnIndex trong
Xác định tín hiệu mua bán theo chỉ báo MA10 và MA20 của Vnindex
Xác định xu hướng thị trường theo chỉ báo MACD của VnIndex
Xác định chu kỳ bắt đầu và kết thúc theo chỉ báo Stochastic của VnIndex
Tính toán TSLN trung bình tháng, độ lệch chuẩn của TSLN và giá trị thống kê T của
VnIndex đối với từng chỉ báo MA10, MA20 và áp dụng thêm chỉ báo xác định xu hướng MACD, chỉ báo xác định điểm bắt đầu và kết thúc chu kỳ Stochastic
Bước 3: Kiểm định thống kê Ho: TSLN trung bình = 0
Quy trình kiểm định theo sơ đồ 1.1 được tiến hành qua 4 bước, được bày chi tiết sau đây:
Bước 1: Thu nhập số liệu
Số liệu thu nhập là giá đóng cửa hàng tháng và hàng tuần của chỉ số VnIndex trong thời hạn 20 năm, từ 01/01/2004 đến 01/01/2024 Dữ liệu được lấy từ trang thông tin và dữ liệu VietstockFinance
Bước 2: Xử lý số liệu
- Xác định các chỉ báo MA10, MA20; chỉ báo MACD; chỉ báo Stochastic của Vnindex trong giai đoạn 20 năm từ 01/01/2004 – 01/01/2024
- Xác định tín hiệu mua bán theo các chỉ báo trên ứng với từng thời hạn kiểm định với tần suất dữ liệu tháng trong khoảng 9 đến 24 tháng và tần suất dữ liệu tuần trong khoảng 9 đến 36 tuần và nắm giữ theo các chỉ báo trên trong trường hợp kết hợp MA10, MA20 và MACD ở tần suất dữ liệu tuần (W) và tần suất dữ liệu tháng (M) hoặc kết hợp MA10, MA20 và Stochastic ở khung tháng (M)
- Tính toán TSLN trong n tuần hoặc n tháng nắm giữ, TSLN trung bình hàng tuần hoặc hàng tháng và độ lệch chuẩn TSLN đối với từng sự kết hợp chỉ báo MA10, MA20 và MACD ở tần suất dữ liệu tuần (W) và tần suất dữ liệu tháng (M) hoặc kết hợp MA10, MA20 và Stochastic ở khung tháng (M)
- Tính toán TSLN của việc mua và nắm giữ theo tín hiệu của chỉ báo MA10, MA20 và MACD ở tần suất dữ liệu tuần (W) và tần suất dữ liệu tháng (M) hoặc kết hợp MA10, MA20 và Stochastic ở tần suất dữ liệu tháng (M) trong gian đoạn 20 năm 01/01/2004 đến 01/01/2024
- Tính toán hệ số Sharpe đối với từng trường hợp báo MA10, MA20 và MACD ở tần suất dữ liệu tuần (W) và tần suất dữ liệu tháng (M) hoặc kết hợp MA10, MA20 và Stochastic ở tần suất dữ liệu tháng (M) và nắm giữa theo tín hiệu của các chỉ báo trên
- Kiểm định thống kê về TSLN trung bình của mẫu quan sát thông qua phần mềm Python và Excel để trả lời câu hỏi liệu việc ứng dụng các chỉ báo PTKT trên TTCK Việt Nam là có mang lại lợi nhuận hay không trong hai trượng áp dụng PTKT trên
- 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
Căn cứ vào giá trị của T tính toán được đối với từng chỉ báo PTKT được kiểm định ở các thời hạn nắm giữ khác nhau, sẽ cho ra kết luận về việc từ chối hay chấp nhận giả thuyết H0 trong hai trường hợp có và không có phí giao dịch, và kết luận là ứng dụng các chỉ báo PTKT là có đem lại lợi nhuận hay không khi đầu tư trên TTCK Việt Nam.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
- Đề tài mang lại kết luận và đánh giá hiệu quả của việc ứng dụng PTKT ở từng giai đoạn của thị trường trong việc đầu tư ở TTCK Việt Nam Mặc dù đây là đề tài đã và đang được nghiên cứu nhiều trên thế giới và cả ở Việt Nam tuy nhiên chưa được phổ biến rộng rãi để ứng dụng vào từng giai đoạn lên xuống của thị trường tài chính
- Đề xuất cho các nhà đầu tư công cụ chỉ báo và phương pháp PTKT hiệu quả, mua bán và nắm giữ trong thời gian bao lâu khi đầu tư trên TTCK Việt Nam để mang lại TSLN phù hợp
- Đối với việc kết hợp các chỉ báo lại ở trong từng tần suất dữ liệu mang lại mục tiêu cũng như cách hành xử của nhà đầu tư từ đó nhà đầu tư sẽ phải biết nên phân bổ vốn, dành thời gian để nghiên cứu như thế nào là hợp lý Đảm bảo đúng bản chất của việc đầu tư giúp tiền đẻ ra tiền và mang lại cách nhìn khác về thị trường dành cho tất cả mọi người
- Gợi mở hơn nhiều hướng về PTKT để có thêm nhiều nghiên cứu mang lại kết quả và hiệu quả tốt cho nhà đầu tư
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 Ở chương 1 tác giả đã của đề tài đã giới thiệu qua các vấn đề, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cần được trả lời Bên cạnh đó, trong chương này cũng đã được trình bày về phương pháp nghiên cứu và quy trình chi tiết thực hiện các bước như thế nào để người đọc tiện theo dõi qua bốn bước trình bày từ việc thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu cho đến bước những bước cuổi là kiểm định và đưa ra kết luận Ở chương kế tiếp nghiên cứu sẽ giải quyết về vấn đề cơ sở lý luận và trình bày tổng quan các nghiên cứu thực tiễn về PTKT và hiệu quả của việc ứng dụng phương pháp trên thị TTTC nói chung và TTCK nói riêng.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Khoá luận nghiên cứu ứng dụng của phương pháp PTKT áp dụng vào trong từng giai đoạn để tạo ra hiệu quả trong phương pháp thông qua TSLN đạt được Khoá luận sử dụng mô hình phân tích kiểm định thống kê để thấy được hiệu quả thông qua TSLN và làm rõ việc ứng dụng phương pháp PTKT theo từng giai đoạn ở thị trường chứng khoán Việt Nam là hiệu quả ra sao trong giai đoạn 20 năm từ 01/01/2004 đến 01/01/2024 Từ kết quả phân tích, khoá luận sẽ đề xuất những khuyến nghị phù hợp để nhằm giúp các nhà đầu tư ở Việt Nam nâng cao về mặt TSLN.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Tổng quan về các lý thuyết phân tích kỹ thuật, công cụ chỉ báo, giới thiệu chu kỳ và một số bài nghiên cứu liên quan
2.1 Lý thuyết Dow về phân tích kỹ thuật
PTKT không chỉ là một phương pháp để đầu tư trên TTTC mà nó còn là một trường phái dùng để phân tích các sự kiện, hiện tương cũng như dự đoán dữ liệu trong cuộc sống mà nó đã và đang áp dụng cách này hàng trăm năm Những khía cạnh đấy của PTKT đã bắt đầu xuất hiện vào những năm đầu của thế kỷ 17 tại châu Âu do Joseph de la Vega áp dụng để dự đoạn về thị trường Hà Lan Tuy nhiên lý thuyệt về PTKT hiện đại thì mãi tới cuối thế kỷ XIX đầu thế kỷ XX mới được phát triển bởi Charles Dow, và cũng chính lý thuyết Dow được đặt ra theo tên ông Tiếp theo đó, qua nhiều năm PTKT dần được hoàn thiện hơn dù cơ sở đầu tiên của PTKT đã khá đầy đủ ở lý thuyết Dow, những bản hoàn chỉnh hơn của Chabacker, sau đó là Edwards và Magee với “Technical Analysis of Stock Trend” quyển sách đã được tái bản 11 lần và gần đây nhất là Murphy, Schwager, Pring thì PTKT thực sự mới được coi là hoàn thiện nhất
Có nhiều khái niệm về PTKT nhưng quy chung lại sẽ có những khái niệm đang chú ý được những nhà nghiên cứu từ rất lâu đưa ra định nghĩa cụ thể Theo Murphy (1999) “Phân tích kỹ thuật là nghiên cứu về hành động của thị trường, chủ yếu thông qua việc sử dụng biểu đồ để dự báo xu hướng giá trong tương lai” Mặt khác “Phân tích kỹ thuật được định nghĩa là nghệ thuật xác định những thay đổi trong xu hướng ở giai đoạn đầu và duy trì tư thế đầu tư hoặc giao dịch cho đến khi có bằng chứng rõ ràng cho thấy xu hướng đã đảo ngược.” (Pring 2014) Hoặc theo yếu tố cơ bản của Charles D Kirkpatrick & Julie Dahlquist (2011) “Phân tích kỹ thuật là nghiên cứu về giá cả trên thị trường giao dịch tự do với mục đích đưa ra quyết định đầu tư hoặc giao dịch có lợi nhuận”
Nhìn chung, có thể hiểu PTKT như một hình thực hoặc phương pháp để dự đoán giá tương lai từ dữ liệu quá khứ để đưa ra quyết định đầu tư Tuy nhiên, PTKT có nhiều trường phái và phương pháp khác nhau nên kết quả dự đoán được đưa ra mang nhiều ý kiến cá nhân theo phương pháp của người phân tích
Ngoài các khái niệm trên PTKT còn đưa ra ba giả định chung, từ đó giúp nhà đầu tư nắm rõ mục đích, bản chất của các phương pháp PTKT bao gồm: giá phản ánh tất cả biến động trên thị trường, giá biến động theo xu hướng, giá có xu hướng lặp lại chính nó trong quá khứ (Murphy 1999)
2.1.1 Giá phản ánh tất cả biến động trên thị trường
Hầu hết những người sử dụng PTKT đều cho rằng đây là một trong những yếu tốt cốt lõi nhất trong PTKT, nó có thể được xem là thước đó hoặc dùng để dự báo về những hoạt động và biến động của nền kinh tế Trong đó tác động từ cung cầu là nhân tố chính ảnh hưởng đến giá cả Từ đó PTKT chỉ ra chúng ta nên chú ý và phân tích vào những gì đã và sắp xảy ra trên thị trường hơn là tập trung vào việc nên xảy ra
Hình 2.1 – Hình ảnh chỉ ra những sự kiện nổi bật ở vùng đáy và vùng đỉnh của chỉ số Vnindex trong suốt quá trình từ thành lập đến nay
2.1.2 Giá biến động theo xu hướng Ở giả định này PTKT đề cập đến xu hướng giá của chứng khoán, tiền tệ, tất cả thị trường không phải ngẫu nhiên mà nó đi theo một xu hướng lên hoặc xuống nhất định Với giả định này cũng được nhiều người đồng tình vì nó tương thích với định luật đầu tiên của Newton trong chuyển động “ Một vật thể đang chuyển động có xu hướng tiếp tục chuyển động trừ khi có ngoại lực tác động lên nó”, chúng ta có thể hiểu rằng giá cả của chứng khoán, tiền tệ, hàng hóa khi đang trong xu hướng tăng hoặc xu hướng giảm nó vẫn sẽ tiếp tục trong chính xu hướng ấy cho đến khi bị những yếu tố khác tác động làm đổi chiều xu hướng Cùng nhìn ở góc độ thực tế, nhiều nhà đầu tư hoặc nhà giao dịch thường mắc phải lỗi khi cố gắng bắt được điểm đảo chiều xu hướng
2.1.3 Giá có xu hướng lặp lại chính nó trong quá khứ
Giả định này cho rằng, từ việc nghiên cứu tâm lý con người PTKT chỉ ra được rằng hành động của đại đa số đông đều sẽ không thay đổi cũng giống như bản chất con người và từ đó giá cả trên TTTC cũng được phản ánh qua những biểu đồ, những đường giá theo hành động của họ trên thị trường Nói một cách khác, đây chính là tiền đề để lịch sự lặp lại, thói quen có thể lặp lại và chính xu hướng đường giá cũng lặp lại từ đó các nhà đầu tư và giao dịch có thể nghiên cứu những con số, thị trưởng ở quá khứ để ứng dụng cho hiện tại và dự đoán cho tương lại
2.2 Lý thuyết thị trường hiệu quả trong phân tích kỹ thuật
Lý thuyết về thị trường hiệu quả đã có mặt ở thị trường tài chính từ những năm
1970 Theo đó, một thị trường được coi là hiệu quả với tập hợp đầy đủ thông tin mà ở đó “giá phản ảnh tất cả” (Fama, 1970) Ta thấy được nó tương đồng về lý thuyết đầu tiên của Dow đề cập là giá phản ánh tất cả các thông tin tại thị trường lúc bấy giờ Bên cạnh đó, có thêm giả thuyết giá không bị ảnh hưởng bởi toàn bộ thông tin có trên thị trường (Malkiel, 1992) Ở thị trường hiệu quả có thể áp dụng được cho thị trường vốn mà hiệu quả thị trường vốn hiện nay gắn liền với hiệu quả chi phí Từ đó, thị trường hiệu quả của chứng khoán là thị trường mà giá cả cố phiếu phản ánh thông tin cơ bản về công ty (Goedhart, Koller, Wessles, 2010) và ý kiến này cũng tương đồng với lý thuyết Dow, từ đó có thể thấy được lý thuyết thị trường hiểu quả có liên quan đến phân tích kỹ thuật bằng việc phân tích giá cả của cố phiếu Ban đầu thuyết thị trường hiệu quả gần như đối nghịch hoàn toàn với thuyết phân tích kỹ thuật khi cho rằng theo thuyết thị trường hiệu quả giá điều chỉnh theo thông tin mới rất nhanh, còn với phân tích kỹ thuật giá dần sẽ chuyển sang trạng thái cân bằng khi thông tin được công bố dần dần Tuy nhiên, ngày càng có nhiều bằng chứng mâu thuẫn với thuyết thị trường hiệu quả hay cụ thể là hoạt động của những nhà đầu tư nổi tiếng như: Warren Buffet, George Soros và Peter Lynch đã đánh bại thị trường năm này qua năm khác như những năm 1987, cuộc đại khủng khoảng năm 2008, và 2010 Kể từ đó lý thuyết thị trường hiệu quả được chia làm ba lý thuyết bao gồm: hiệu quả dạng yếu, hiệu quả dạng vừa, và hiệu quả dạng mạnh theo Roberts (1976) và Fama (1976)
Trong lý thuyết hiệu quả dạng yếu toàn bộ thông tin chỉ phản ánh giá cả trong quá khứ và không ảnh hưởng đến hiện tại và tương lai
Trong lý thuyết hiệu quả dạng vừa là ở đó toàn bộ thông tin đều được những người tham gia trên thị trường biết đến, tức là thông tin được công bố công khai đến tất cả và giá cả dần dần mới bị tác động
Trong lý thuyết hiệu quả dạng mạnh là ở đó toàn bộ thông tin được biết đến bởi nội bộ công ty và nó có tác động mạnh mẽ và ngay lập tức đến giá cả
2.3 Các công cụ chỉ báo kỹ thuật
2.3.1 Chỉ báo đường trung bình trượt – Moving Average Đường trung bình trượt là một trong những công cụ PTKT xuất hiện sớm nhất, được ứng dụng rộng rãi và linh hoạt nhất trong các loại công cụ PTKT dùng để xác định xu hướng của thị trường Và cơ bản các nhóm chỉ báo dùng để xác định xu hướng thị trường thường rất thực tế vì chúng được xây dựng từ những dữ liệu giá qua các chuỗi dữ liệu thời gian nên có thể được định lượng và kiểm tra dễ dàng Đấy cũng là cơ sở để phát triển thêm nhiều chỉ báo xác định xu hướng hiện nay Ở trong bài luận văn này tác giả sẽ đề cập đến hai chỉ báo dễ sử dụng và cũng phổ biến nhất hiện nay là chỉ báo đường trung bình – Moving Averagae và chỉ báo hội tụ phân kỳ của đường trung bình – Moving Average Convergence Divergence
• Đường trung bình đơn giản (Simple Moving Average – SMA) Đường SMA (Simple Moving Average) hay còn được gọi là đường trung bình động là một indicators đi theo giá giúp xác định xu hướng và các ngưỡng hỗ trợ hay kháng cự động theo giá trong quá khứ và hiện tại Được phát minh bởi Charles Dow vào khoảng năm 1896 cùng với sự ra đời của chỉ số công nghiệp Dow Jones (Dow Jones Industrial Average) và được đăng tải trên tạp chí The Wall Street Journal cũng do chính Dow thành lập Chỉ số này hiệu quả đến mức nó đã giúp Dow có được 25% tổng dung lượng thị trường Dow Jones, một con số khủng khiếp Sự thành công này giúp cho lý thuyết Dow (những nền móng đầu tiên của phân tích kỹ thuật) trở nên nổi tiếng và nghiên cứu áp dụng ngày một rộng rãi Tuy nhiên thực sự đường trung bình của Dow có rất nhiều điểm bí ẩn mà đến gần 70 năm sau mới được hé lộ là ông đã sử dụng trị số trung bình dựa theo sự tuần hoàn lặp đi lặp lại của việc tăng giảm chỉ số DJIA (dựa theo thuyết về chu kì) đó chính là bí mật lớn nhất mà Dow đã không nhắc đến trong lý thuyết của mình ở thế kỉ 19
SMA được tính toán bằng cách lấy tổng (x phiên) trước đó chia cho x Ở đây x là một con số bất kỳ do người phân tích đặt ra sao cho hiệu quả là cao nhất Ví dụ, để tính đường trung bình động SMA của 8 tuần, ta nhìn vào biểu đồ tuần hoặc xem giá cuối cùng của 8 tuần cộng lại sau đó chia cho 8 Kết quả ta nhận được sẽ là giá trung bình của chứng khoán đó trong 8 tuần qua Ở đây ta thấy công thức này đơn giản đến mức khiến chúng ta có thể tính mọi dữ liệu về giá, khối lượng giao dịch hay bất kỳ chỉ số nào một dễ dàng nhưng cốt lỗi là ở mức giá đóng cửa ở từng tần suất dữ liệu mới cho ra kết qua chính xác nhất, do đó đường SMA và hầu hết các chỉ báo thường được xây dựng dựa trên mức giá đóng cửa
Việc ứng dụng SMA cũng tùy vào mục đích và kế hoạch giao dịch của nhà đầu tư Chẳng hạn nhiều nhà đầu tư sẽ thích đầu tư ngắn hạn thì họ sẽ chọn SMA trên tần suất dữ liệu hiệu quả cho việc đầu tư ngắn hạn hoặc tùy thuộc vào tính chất của những mã cổ phiếu mà nhà đầu tư hay nhà giao dịch muốn nắm bắt Thông thường ở những tần suất dữ liệu lớn hơn sẽ cho mang lại hiệu quả tốt hơn với đường SMA vì nó tránh được những biến động ngắn hạn từ tin tức, tâm lý…Nhưng cũng vì thế đôi khi đó cũng là con dao hai lưỡi làm cho nhà đầu tư và nhà giao dịch bị chậm mất đi cơ hội
Các ứng dụng của SMA Đường trung bình động có công dụng chủ đạo là nhận diện xu hướng hiện tại của giá Đặc biệt hiệu quả trong xu hướng tăng và xu hướng giảm, không rõ xu hướng hay còn được gọi là xu hướng đi ngang sẽ bị nhiễu và khó giao dịch hơn Ngoài ra SMA hay thường còn được gọi là MA có công dụng như một đường hỗ trợ hoặc kháng cự động theo giá giúp nhà phân tích xác định các vùng giá có thể xảy ra đảo Điểm nổi bật của MA chính là vị thế của giá được diễn giải như sau, khi giá nằm trên MA có nghĩa là giá đang trong xu hướng tăng còn khi giá nằm dưới MA có nghĩa là giá đang trong xu hướng giảm
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài của tác giả thực hiện kiểm định độ hiệu quả của việc ứng dụng chỉ báo PTKT trên TTCK Việt Nam dựa theo một phần phương pháp của Wong, Manzur và Chew (2003) thực hiện đối với TTCK Singapore đã trình bày ở mục 2.3 chương 2 và sử dụng python để áp dụng và kiểm định độ hiểu quả của chỉ báo Ở đề tài đó, những tác giả đã sử dụng hai trong số các chỉ báo mà tôi đang nghiên cứu ở bài luận này là MA, MACD Bên cạnh đó, dựa vào nguồn tài liệu tham khảo tôi sẽ ứng dụng thêm vào cho chỉ báo Stochastic để tiến hành thực hiện các bước kiểm định và lấy số liệu
Sử dụng phương pháp kiểm định thống kê để có thể đưa ra kết luận về việc sử dụng các chỉ báo MA, MACD, Stochastic có hiệu quả và tạo ra lợi nhuận khi áp dụng trên TTCK Việt Nam hay không
Phương pháp kiểm định đã được trình bày ở chương 1 mục 1.6.2 Tác giả sẽ trình bày lại theo chi tiết các bước như sau (Phạm Thị Mỹ Châu 2016):
• Bước 1: Xây dựng giả thuyết 𝐻 0 và 𝐻 1 về lợi nhuận trung bình thu được từ tín hiệu mua bán của các chỉ báo tác giả nghiên cứu
• Bước 2: Chọn mức ý nghĩa 𝛼 lần lượt là 1% 5% và 10%
• Bước 3: Chọn giá trị thống kê T để thực hiện kiểm định
• Bước 4: Xác định giả trị tới hạn thống kê 𝑧 𝛼 của kiểm định và nêu quy luật bác bỏ giả thuyết 𝐻 0
• Bước 5: Thu nhập dữ liệu mẫu, tính giá trị thống kê T và hệ số Sharpe
Việc sử dụng hệ số Sharpe trong việc đánh giá hiệu quả đầu tư là vô cùng quan trọng và cần thiết Đặc biệt khi hệ số này càng lớn càng chứng tỏ việc sử dụng chỉ báo đấy càng mang lại lợi nhuận cao và công thức được tính như sau:
𝑟 𝑖 ̅: tỷ suất lợi nhuận trung bình của việc sử dụng chỉ báo i trong khoảng thời gian nắm giữ
𝑟 𝑉𝑛𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅: tỷ suất lợi nhuận trung bình của chỉ số VnIndex trong khoảng thời gian nắm giữ
𝜎 𝑖 : độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi nhuận trung bình của việc sử dụng chỉ báo PTKT so với tỷ suất lợi nhuận trung bình của chỉ số VnIndex
• Bước 6: Sử dụng giá trị thống kê T vừa tính để so sánh với quy luật bác bỏ giả thuyết 𝐻 0 ở bước 4 để đưa ra quyết định chập nhận hay bác bỏ 𝐻 0
• Bước 7: Sử dụng hệ số Sharpe để tính và đánh giá độ hiệu quả
• Bước 8: Đưa ra kết luận
3.2 Các công cụ phân tích kỹ thuật được sử dụng để thực hiện kiểm định
3.2.1 Chỉ báo đưởng trung bình – Moving Average
Về chỉ báo MA (hay SMA) đã được tác đề cập về khai niệm và cách sử dụng ở chương 2 mục 2.1.2.1 Đề tài sử dụng chỉ báo đường trung bình giản đơn (Simple Moving Average – SMA) hay còn gọi là MA theo công thức sau:
• 𝑀𝐴 𝑡,𝑛 : giá trị trung bình của n ngày tại thời điểm t
• 𝐶 𝑖 : giá đóng cửa của chứng khoán tại thời điểm i
• 𝑛: số kỳ của đường MA
Xác định tín hiệu mua bán dựa vào chỉ báo MA:
• Tín hiệu mua: giá nằm trên đường MA hoặc giá nằm trên đường MA ngắn cắt lên đường MA dài
• Tín hiệu bán: giá nằm dưới đường M hoặc giá nằm dưới đường MA ngắn cắt xuống đường MA dài
Trong phần kiểm định tác giả sẽ lấy hai đường MA kỳ hạn 10 (MA10) và MA kỳ hạn
20 (MA20) để sử dụng kiểm định với chỉ số VnIndex trong tần suất dữ liệu tuần và tần suất dữ liệu tháng
3.2.2 Chỉ báo hội tụ và phân kỳ của đường trung bình – Moving Average
Cũng như đường MA, tác giả đã trình bay khái niệm và cách ứng dụng của MACD ở chương 2 mục 2.1.2.2 Đề tài sử dụng Chỉ báo hội tụ và phân kỳ của đường trung bình – Moving Average Convergence Divergence theo công thức sau:
𝑀𝐴𝐶𝐷 𝑡 : giá trị của đường trung bình tại thời điểm t
𝐸𝑀𝐴 𝑡,𝑛 : trung bình hàm số mũ n ngày tại thời điểm t
𝐸𝑀𝐴 𝑡,𝑚 : trung bình hàm số mũ m ngày tại thời điểm t
𝐶 𝑡 : giá đóng cửa tại chỉ số thời điểm t
Số ngày phổ biến để tính MACD là 12 và 26 ngày Do đó, giá trị MACD là chêch lệch giữa giá trị EMA12 và EMA26 Đường EMA9 của MACD đươc gọi như đề cập ở chương 2 mục 2.1.2.2 là đường signal chính (đường tín hiệu)
Xác định tín hiệu mua bán dựa vào chỉ báo MACD như sau:
• Tín hiệu mua: Mua khi đường MACD cắt đường tín hiệu từ dưới lên
• Tín hiệu bán: Bán khi đường MACD cắt đường tín hiệu từ dưới lên
Trong phần kiểm định về chỉ báo MACD, đường EMA12 và EMA26 sẽ được dùng để tính MACD còn đường EMA9 là đường tín hiệu của MACD
Lưu ý: Đây chỉ là một trong ba tín hiệu thường thấy và dễ áp dụng nhất của MACD còn trong hai trường hợp còn lại nhà đầu tư, nhà giao dịch xem lại chương 2 mục 2.1.2.2 để nắm rõ hơn
Tương tự như hai chỉ báo trước, về khái niệm, cách sử dụng và công dụng của chỉ báo Stochastic đã được trình bày ở chương mục 2.1.2.3 Đề tài sử dụng chỉ báo Stochastic theo công thức như sau:
%K: giá trị hiện tại của chỉ báo dao động ngẫu nhiên
C: gia đóng cửa (theo tháng)
𝐿 𝑡 : giá thấp nhất được giao dịch trong t phiên trước đó
𝐻 𝑡 : giá cao nhất được giao dịch trong t phiên trước đó Đánh giá theo chỉ báo và công thức của Stochastic tác giả sẽ thực hiện kiểm định mua bán như sau:
• Tín hiệu mua: mua khi đường %K cắt đường %D và cắt quá ngưỡng 20 từ dưới lên
• Tín hiệu bán: bán khi đường %K cắt đường %D và cắt quá ngưỡng 80 từ trên xuống
3.3 Giả thuyết nghiên cứu Đề tài đánh giá độ hiệu quả của việc ứng dụng các chỉ báo PTKT vào TTCK Việt Nam nên bài nghiên cứu kỳ vọng các phương PTKT từ chỉ báo sẽ mang lại lợi nhuận nên tác giả thực hiện kiểm định với giả thuyết sau:
• Giả thuyết 𝐻 0 : 𝜇 = 0, lợi nhuận trung bình bằng 0 do đó việc ứng dụng chỉ báo PTKT để giao dịch không mang lại lợi cho nhà đầu tư, nhà giao dịch trên TTCK Việt Nam
• Giả thuyết 𝐻 1 : 𝜇 > 0, lợi nhuận trung bình lớn hơn 0 do đó việc ứng dụng chỉ báo PTKT để giao dịch có mang lại lợi cho nhà đầu tư, nhà giao dịch trên TTCK Việt Nam
Lợi nhuận của chỉ số được tính như sau:
𝑟 𝑡 : lợi nhuận của chỉ số tại thời điểm t
𝐶 𝑡 : giá đóng cửa tại thời điểm t x: số ngày nắm giữ chứng khoán với giả định là 9, 17, 24 tuần với khung tuần và 6,
12, 18 tháng đối với khung tháng theo chỉ số VnIndex
Lợi nhuận được đưa vào tính toán sẽ tổng hợp từ những lúc có tín hiệu mua và tín hiệu bán trong suốt quá trình nắm giữ
Ta có thể đặt tín hiệu mua bán lần lượt là 𝑡 1 , 𝑡 2 , 𝑡 3 , , 𝑡 𝑛 và 𝐴 = {𝑡 1 , 𝑡 2, 𝑡 3 , 𝑡 𝑛 } Ω là tập hợp tất cả lợi nhuận, Ω = 𝑈 𝑡 𝑖∈𝐴 𝐼 𝑖 với {𝐼 𝑖 } là những giai đoạn khác nhau do các tín hiệu mua và tín hiệu bán thứ i phát ra tại thời điểm 𝑡 𝑖
Dựa vào phương pháp của Wong, Manzur và Chew (2003) ta cũng có thể đặt
Lợi nhuận trung bình 𝑟̅ cho khoảng thời gian được kiểm định:
Giả sử 𝑟̅ thuộc phân phối chuẩn, tức 𝑟̅ ~ N(𝜇, 𝜎 2 /n), với 𝜇 là giá trị trung bình của lợi nhuận; 𝜎 là độ lệch chuẩn của lợi nhuận đó
Giả trị thống kê kiểm định T được tính như sau:
T là xấp xỉ phân phối chuẩn T ~ N(0,1) Đặt 𝑧 𝑎 = 𝑡 1−𝑎/2 với a là mức ý nghĩa tác giả đã cho sẵn lần lượt là 1%, 5%, và 10% với 𝑧 𝑎 là giá trị giới hạn của thông kê kiểm định
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả kiểm định của các chỉ báo PTKT
4.1 Kết quả kiểm định chỉ báo đường trung bình trượt – Moving Average với kì hạn 10 và kì hạn 20
4.1.1 Tần suất dữ liệu tuần – Weekly
Bảng 4.1 – Kết quả kiểm định tín hiệu mua bán theo MA10 kết hợp MA20 của chỉ số VnIndex với tần suất dữ liệu tuần (Weekly) Lợi nhuận trung bình năm
Lợi nhuận trung bình ngày
Tỷ lệ biến động năm
Tỷ lệ biến động ngày
Nguồn: tác giả tính toán
Từ bảng 4.1 thể hiện kết quả kiểm định của chỉ báo MA kỳ hạn 10 và 20 áp dụng cho biểu đồ tuần ta thấy được mức lợi nhuận trung bình ngày và năm đều cho ra kết quả dương Như vậy, tín hiệu mua bán từ chỉ báo MA10 kết hợp với MA20 đều trả về kết quả là có lợi nhuận Với mức giá trị thống kê T là 1.33 thỏa mãn điều kiện để bác bỏ 𝐻 0 trong khoảng 1.282 < T < 1.645 và chấp nhận 𝐻 1 để đưa ra kết luận rằng ứng dụng chỉ báo MA10 và MA20 trên tần suất dữ liệu tuần (Weekly) có tạo ra lợi nhuận với mức lợi nhuận trung bình mỗi năm là 15,533% và mỗi ngày là 0,062% đến tháng 1/2024 ta thực hiện 53 lần giao dịch thì tỉ lệ thành công của nhà đầu tư, nhà giao dịch là 90% và khoảng rủi ro là 10% theo mức ý nghĩa α
4.1.2 Tần suất dữ liệu tháng – Monthly
Bảng 4.2 – Kết quả kiểm định tín hiệu mua bán theo MA10 kết hợp MA20 của chỉ số VnIndex với tần suất dữ liệu là khung tháng (Monthly)
Lợi nhuận trung bình năm
Lợi nhuận trung bình ngày
Tỷ lệ biến động năm
Tỷ lệ biến động ngày
Nguồn: tác giả tính toán
Từ bảng 4.2 thể hiện kết quả kiểm định của chỉ báo MA kỳ hạn 10 và 20 áp dụng cho biểu đồ tháng ta thấy được mức lợi nhuận trung bình ngày và năm cho ra kết quả âm Như vậy, tín hiệu mua bán từ chỉ báo MA10 kết hợp với MA20 với tần suất dữ liệu tháng thì không tạo ra lợi nhuận Với mức giá trị thống kê T không thỏa mãn điều kiện để bác bỏ 𝐻 0 cũng như trong khoảng chấp nhận 𝐻 1 không thỏa để đưa ra kết luận rằng ứng dụng chỉ báo MA10 và MA20 trên tần suất dữ liệu tháng (Monthly) có tạo ra lợi nhuận hay không thì cần kiểm định thêm các yếu tố khác
4.2 Kết quả kiểm định chỉ báo đường trung bình trượt – Moving Average với kì hạn 10 và kì hạn 20 kết với với chỉ báo hội tụ và phân kỳ - Moving Average Convergence Divergence
4.2.1 Tần suất dữ liệu tuần – Weekly
Bảng 4.3 – Kết quả kiểm định tín hiệu mua bán theo MA10 kết hợp MA20 của chỉ số VnIndex và chỉ báo MACD với tần suất dữ liệu tuần (Weekly) Lợi nhuận trung bình năm
Lợi nhuận trung bình ngày
Tỷ lệ biến động năm
Tỷ lệ biến động ngày
Nguồn: tác giả tính toán
Từ bảng 4.3 thể hiện kết quả kiểm định của chỉ báo MA kỳ hạn 10 và 20 kết hợp chỉ báo MACD áp dụng cho biểu đồ tuần ta thấy được mức lợi nhuận trung bình ngày và năm đều cho ra kết quả dương Như vậy, tín hiệu mua bán từ chỉ báo MA10 kết hợp với MA20 kết hợp MACD đều trả về kết quả là có lợi nhuận Với mức giá trị thống kê T là 1.7646 thỏa mãn điều kiện để bác bỏ 𝐻 0 trong khoảng 1.645 < T < 2.326 và chấp nhận 𝐻 1 để đưa ra kết luận rằng ứng dụng chỉ báo MA10 và MA20 kết hợp với chỉ báo MACD trên tần suất dữ liệu tuần (Weekly) có tạo ra lợi nhuận với mức lợi nhuận trung bình mỗi năm là 22,887% và mỗi ngày là 0,092% Giả định rằng thời gian theo tín hiệu mua bán trong khoảng kiểm định từ tháng 1/2004 đến tháng 1/2024 ta thực hiện 2 lần giao dịch thì tỉ lệ thành công của nhà đầu tư, nhà giao dịch là 95% và khoảng rủi ro là 5% theo mức ý nghĩa α
4.2.2 Tần suất dữ liệu tháng – Monthly
Bảng 4.4 – Kết quả kiểm định tín hiệu mua bán theo MA10 kết hợp MA20 của chỉ số VnIndex và chỉ báo MACD với tần suất dữ liệu tháng (Monthly) Lợi nhuận trung bình năm
Lợi nhuận trung bình ngày
Tỷ lệ biến động năm
Tỷ lệ biến động ngày
Nguồn: tác giả tính toán
Từ bảng 4.4 thể hiện kết quả kiểm định của chỉ báo MA kỳ hạn 10 và 20 kết hợp chỉ báo MACD áp dụng cho biểu đồ tháng ta thấy được mức lợi nhuận trung bình ngày và năm đều cho ra kết quả dương Như vậy, tín hiệu mua bán từ chỉ báo MA10 kết hợp với MA20 kết hợp MACD đều trả về kết quả là có lợi nhuận Với mức giá trị chấp nhận 𝐻 1 để đưa ra kết luận rằng ứng dụng chỉ báo MA10 và MA20 kết hợp với chỉ báo MACD trên tần suất dữ liệu tháng (Monthly) có tạo ra lợi nhuận với mức lợi nhuận trung bình mỗi năm là 155.121% và mỗi ngày là 0,62% Giả định rằng thời gian theo tín hiệu mua bán trong khoảng kiểm định từ tháng 1/2004 đến tháng 1/2024 ta thực hiện 1 lần giao dịch thì tỉ lệ thành công của nhà đầu tư, nhà giao dịch là 99% và khoảng rủi ro là 1% theo mức ý nghĩa α Tùy nhiên chỉ 1 lần giao dịch trong suốt khoảng thời gian 20 năm thì cũng chưa đảm bảo rằng chỉ báo này sẽ mang lại lợi nhuận trong tương lai Do đó, cần kiểm định trong độ khoảng thời gian xa hơn để đảm bảo xác suất mang lại lợi nhuận rõ ràng
4.3 Kết quả kiểm định chỉ báo đường trung bình trượt – Moving Average với kì hạn 10 và kì hạn 20 kết với với chỉ báo Stochastic
4.3.1 Kiểm định chỉ sử dụng chỉ báo Stochastic ở tần suất dữ liệu tháng
Bảng 4.5 – Kết quả kiểm định tín hiệu mua bán theo chỉ báo Stochastic của chỉ số VnIndex với tần suất dữ liệu tháng (Monthly) Lợi nhuận trung bình năm
Lợi nhuận trung bình ngày
Tỷ lệ biến động năm
Tỷ lệ biến động ngày
Nguồn: tác giả tính toán
Từ bảng 4.5 thể hiện kết quả kiểm định của chỉ báo Stochastic áp dụng cho biểu đồ tháng ta thấy được mức lợi nhuận trung bình ngày và năm đều cho ra kết quả dương với tỉ lệ rất cao Như vậy, tín hiệu mua bán từ chỉ báo Stochastic đều trả về kết quả là có lợi nhuận Với mức giá trị thống kê T là 2.3184 thỏa mãn điều kiện để bác bỏ 𝐻 0 trong khoảng 1.645 < T < 2.326 và chấp nhận 𝐻 1 để đưa ra kết luận rằng ứng dụng chỉ báo Stochastic trên tần suất dữ liệu tháng (Monthly) có tạo ra lợi nhuận với mức lợi nhuận trung bình mỗi năm là 936,085% và mỗi ngày là 3,744% Giả định rằng thời gian theo tín hiệu mua bán trong khoảng kiểm định từ tháng 1/2004 đến tháng 1/2024 ta thực hiện 55 lần giao dịch thì tỉ lệ thành công của nhà đầu tư, nhà giao dịch là 95% và khoảng rủi ro là 5% theo mức ý nghĩa α
4.3.2 Kết quả kiểm định chỉ báo đường trung bình trượt – Moving Average với kì hạn 10 và kì hạn 20 kết với với chỉ báo Stochastic tần suất dữ liệu tháng (Monthly)
Bảng 4.6 – Kết quả kiểm định tín hiệu mua bán theo chỉ báo MA10 và MA20 kết hợp với chỉ báo Stochastic của chỉ số VnIndex với tần suất dữ liệu tháng (Monthly) Lợi nhuận trung bình năm
Lợi nhuận trung bình ngày
Tỷ lệ biến động năm
Tỷ lệ biến động ngày
Nguồn: tác giả tính toán
Từ bảng 4.6 thể hiện kết quả kiểm định của chỉ báo Stochastic kết hợi với MA10 và MA20 áp dụng cho biểu đồ tháng ta thấy được mức lợi nhuận trung bình ngày và năm đều cho ra kết quả dương Như vậy, tín hiệu mua bán từ chỉ báo Stochastic kết hợp với chỉ báo MA10 và MA20 đều trả về kết quả là có lợi nhuận Với mức giá trị thống kê T là 0,356 không thỏa mãn điều kiện để bác bỏ 𝐻 0 và chấp nhận 𝐻 1 để đưa ra kết luận rằng ứng dụng chỉ báo Stochastic trên tần suất dữ liệu tháng (Monthly) có tạo ra lợi nhuận với mức lợi nhuận trung bình mỗi năm là 174,060% và mỗi ngày là 0.696% có hiệu quả không Giả định rằng thời gian theo tín hiệu mua bán trong khoảng kiểm định từ tháng 1/2004 đến tháng 1/2024 ta thực hiện 1 lần giao dịch thì tỉ lệ thành công của nhà đầu tư cũng không thể xác định khi giá trị thông T Tương tư như việc kiểm định chỉ báo MA10 MA20 kết hợp MACD trình đầu tư trong 20 năm nên vẫn chưa đảm bảo rằng việc ứng dụng kết hợp cả hai chỉ báo này sẽ mang lại hiệu quả trong tương lai Như vậy, cần kiểm định những thị trường khác có lịch sự hình thành và phát triển lâu hơn để có thể đưa ra nhận xét về việc áp dụng chỉ báo này có phù hợp hay không
Từ những kết quả kiểm định trên cho ta thấy được việc ứng dụng chỉ báo PTKT vào đầu tư ở TTCK Việt Nam là mang lại hiệu quả ở mốt số chỉ báo và tần suất dữ liệu khác nhau Hầu hết tất cả các chỉ báo được kiểm định trong bài đều cho ra kết quả dương, tức là nhà đâu tư hay nhà giao dịch đều có lợi nhuận khi ứng dụng các chỉ báo trên vào TTCK Việt Nam
Việc sử dụng chỉ số của SGDCK Thành phố Hồ Chí Minh (Vnindex) để lấy tổng thể của thị trường kiểm định sẽ mang lại kết quả tổng quan đến nhà đầu tư, nhà giao dịch hay nhà nghiên cứu về việc ứng dụng chỉ báo PTKT vào trong thị trường đầu tư sẽ giúp mọi người có góc nhìn tổng quan hơn Từ việc kiểm định các chỉ báo PTKT ta có thể thấy số lần giao dịch trong 20 năm từ tháng 1/2004 đến tháng 1/2024 nhiều nhất là 55 lần giao dịch và ít nhất 1 lần giao dịch, tức với 55 lần giao dịch trong
20 năm thì mỗi năm sẽ có 2.75 lần giao dịch, với lại nhuận trung bình mỗi năm ít nhất là 15,533% và nhiều nhất là 936,085% Đây sẽ là hình thức đầu tư phù hợp cho nhà đầu tư muốn giao dịch không quá nhiều mà vẫn mang lại lợi nhuận tương đối và không cần thiết mua và nắm giữ vài chục năm Ngoài ra, để tối ưu hơn mỗi nhà đầu tư, nhà giao dịch còn phải lựa chọn chỉ báo, phương thức, mã cổ phiếu phù hợp để tối ưu được lợi nhuận ở mức tối đa.
