Tailieu.vncty.com mo-hinh-kinh-te-luong-va-mo-hinh-phan-ti

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP KHOA TOÁN KINH TẾ

NGUYỄN THỊ KIỀU TOÁN TÀI CHÍNH 47

1

LỜI NÓI ĐẦU

Trong tình hình kinh tế đang gặp khủng hoảng trên thế giới và tình

trạng trong nước gặp nhiều khó khăn, các kênh đầu tư như thị trường chứng

khoán và thị trường bất động sản đều chứa đựng những rủi ro rất lớn. Trong

thời gian từ cuối năm 2008 đến nay hầu như chỉ số VN – Index giảm liên tục,

đầu tư vào thị trường nhà đất cũng khiến các nhà đầu tư thua lỗ rất nhiều.

Trong điều kiện đó thị trường vàng càng ngày càng thu hút được sự quan tâm

của các nhà đầu tư. Vì so với hai thị trường trên, vàng được coi là ổn định hơn

cả, và giá có xu hướng tăng trong thời gian qua.

Tuy thị trường vàng có khác với thị trường chứng khoán ở chỗ là giá

vàng trong nước có quan hệ mật thiết với giá vàng thế giới vì vậy không phải

chỉ vì lý do bầy đàn mà giá vàng có thể tăng vọt tương tự như sự tăng lên vụt

vụt của chỉ số Vn – Index năm 2007. Nhưng nếu nhà đầu tư chỉ tham gia thị

trường vàng vì lý do các nhà đầu tư khác đang ưa thích thị trường này mà

không có một chút kiến thức nào về thị trường này thì đó là một rủi ro rất lớn.

Vì vậy việc đưa ra các phương pháp từ đó tạo cơ sở cho việc giao dịch trên thị

trường vàng đang được mọi người quan tâm.

Sau một thời gian thực tập tại công ty Giải pháp Công nghệ Thông tin

Tài chính Thiên Lang, một công ty chuyên xử lý các thông tin trên thị trường

chứng khoán với hệ thống phân tích kỹ thuật hiện đại, và nhiều chỉ báo được

sử dụng được coi là công ty đi đầu trong phân tích kỹ thuật, em đã tìm hiểu và

áp dụng phương pháp phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng. Ngoài ra cùng

với chương trình học em đã ứng dụng phương pháp kinh tế lượng trong giao

dịch vàng. Cả hai phương pháp mà em sử dụng ở đây đều dựa trên việc dự

đoán xu hướng giá vàng trong tương lai dựa và bản thân giá vàng trong quá

khứ.



2

Em xin chân thành cảm ơn các anh chị trong công ty Giải pháp Công

nghệ Thông tin Tài chính Thiên Lang đã giúp đỡ em trong quá trình thực tập và

tìm hiểu sâu hơn về phương pháp phân tích kỹ thuật.

Em xin chân thành cảm ơn thầy Ngô Văn Thứ đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ

em trong quá trình lựa chọn đề tài và định hướng nghiên cứu, cũng như giải đáp

mọi thắc mắc của em trong quá trình thực hiện chuyên đề này. Em cũng xin cảm

ơn các thầy cô giáo trong khoa Toán kinh tế đã dạy dỗ em trong quá trình học

tập.



3

CHƢƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƢỜNG VÀNG Ở VIỆT NAM

1.1. Một vài đặc điểm chung về vàng

1.1.1. Vàng là hàng hóa đặc biệt

Vàng là một loại hàng hóa đặc biệt vì nó được sản xuất ra để tích lũy

trong khi các loại hàng hóa khác được sản xuất để tiêu dùng. Về cơ bản tất cả

vàng trong lịch sử đều tồn tại trên mặt đất tuy nhiên vàng vẫn rất hiếm.

1.1.2. Vàng là tiền

Quan sát nhu cầu về tiền tệ này hàm ý rằng vàng là tiền. Nói cách khác,

vàng được tích trữ là do tính hữu dụng rất cao của nó phát sinh từ những

người biến nó thành tiền.

Lợi thế của vàng như tiền là rất lớn. Có lẽ điều quan trọng nhất trong

thời buổi được đánh dấu bởi tình trạng lạm phát, thì vàng là loại tiền không bị

ảnh hưởng bởi các quyết định của chính phủ.

Một nhân tố khác ủng hộ cho vàng chính là một núi nợ và các sản phẩm

phái sinh tài chính đang treo lơ lửng trên đầu nền kinh tế toàn cầu. Vàng là

loại tiền duy nhất không phụ thuộc vào lời hứa của bất kì ai, điều này giải

thích tại sao vàng được gọi là “tiền thông thái”.

1.1.3. Vàng bảo tồn ngang giá sức mua

Vàng bảo vệ cho ngang giá sức mua, nhưng có một cách khác để mô tả

đặc tính đặc biệt này của vàng. Đừng xem giá vàng đang tăng mà hãy xem xét

sức mua của đô la đang giảm. kết luận có thể được làm rõ bằng cách nhìn vào

giá cả hàng hóa dịch vụ theo vàng cũng như đô la.

Vàng là một công cụ đầu tư truyền thống của người Việt Nam.

Trong suốt chiều dài lịch sử của dân tộc, từ trước mùa xuân năm 1975, có lẽ

chưa lúc nào, Việt Nam được bình yên trong một vài thế kỷ. Chiến tranh nối



4

tiếp chiến tranh, hết ngoại xâm này lại đến ngoại xâm khác. Do đó, việc lưu

dữ tiền luôn ẩn chứa những rủi ro bất trắc. Chỉ có vàng là loại tài sản được

xem là có giá trị bất biến với thời gian – dù trong chế độ nào thì vàng vẫn

luôn là vàng. Vàng cũng được dùng làm chuẩn đo giá trị của những tài sản lớn

khác. Nếu dùng khái niệm tiền để định giá sản phẩm thì những người ở giai

đoạn lịch sử khác nhau sẽ không hiểu nhau. Nếu nói ngôi nhà này trị giá bao

nhiêu đồng tiền Đông Dương thì chỉ có những cụ già bảy mươi tuổi mới hiểu.

Nhưng nói căn nhà giá trị 10 cây vàng thì thế hệ nào cũng hiểu được, đây là

một trong những lý do để vàng trở thành phương tiện đo lường và trao đổi từ

thế kỷ này sang thế kỷ khác.

Chính vì những đặc tính này của vàng mà vàng càng ngày càng được

ưa chuộng, không những trở thành công cụ tích trữ vì tính ổn định của vàng,

mà hiện nay vàng còn trở thành một kênh đầu tư càng ngày càng hấp dẫn.

Việc mua bán vàng xảy ra trên thị trường tự do trong nhiều năm qua là một

hình thức phổ biến của người Việt Nam. Nhưng khi vàng ngày càng trở thành

một kênh đầu tư, các giao dịch về vàng ngày càng nhiều thì thị trường tự do

không đáp ứng được yêu cầu của các nhà đầu tư. Chính vì vậy việc hình thành

sàn giao dịch vàng là tất yếu.

1.2. Sàn giao dịch vàng

1.2.1. Khái niệm

Sàn giao dịch vàng là nơi mua bán vàng theo những quy tắc nhất định.

Đây cũng là nơi thuận tiện để người có nhu cầu bán vàng cũng như người có

nhu cầu thu mua tích trữ vàng thực hiện giao dịch mà mình mong muốn dưới

sự đảm bảo an toàn về tính pháp lý của việc mua bán.

Tại sao cần hình thành sàn giao dịch vàng

Nếu muốn, chúng ta có thể mua, bán ở thị trường chợ đen, rất nhanh

chóng và gọn nhẹ, không cần phải thực thi bất cứ thủ tục, hợp đồng chuyên



5

môn rườm rà nào cả. Tuy nhiên, với điều kiện kinh tế phát triển nhanh chóng

như ở nước ta hiện nay, nhu cầu an toàn, chuyên nghiệp và pháp lý trong mọi

giao dịch nói chung cũng như giao dịch vàng nói riêng ngày càng cao, vì nhà

đầu tư muốn có chỗ dựa về mặt luật pháp, công khai về hoạt động kinh doanh

của mình và an tâm hơn trong việc kê khai tài sản. Từ những nhu cầu đó mà

sàn giao dịch vàng đã manh nha ở nước ta, đi đầu là sàn giao dịch vàng Á

Châu do ACB Bank lập nên.

1.2.2. Sàn giao dịch vàng ở Việt Nam

Ngày 25/05/2007, sàn giao dịch vàng đầu tiên của Việt Nam chính thức

đi vào hoạt động, với tên gọi là Trung tâm giao dịch vàng Sài Gòn, với sự

tham gia của các thành viên :

+ Ngân hàng TMCP Á Châu – ACB

+ Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam – Eximbank

+ Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà Tp. HCM – HDBank

+ Ngân hàng TMCP Sài Gòn – SCB

+ Ngân hàng TMCP Việt Á

Sau có sự tham gia thêm của các công ty

+ Công ty TNHH SX - TM - DV Tuấn Tài

+ Công ty TNHH Tân Vạn Hưng

+ Công ty Vàng Bạc Đá Quý Sài Gòn – SJC



6

+ Công ty TNHH Kim Ngọc Phú

+ Công ty CP Sài Gòn Kim Hoàn ACB-SJC

Tiếp theo đó là sàn giao dịch vàng tại Hà Nội được thành lập vào ngày

27/03/2008. Sàn giao dịch vàng Sài Gòn khu vực Hà Nội có sự tham gia của 6

doanh nghiệp kinh doanh vàng bạc đá quý hàng đầu tại Hà Nội. Các công ty

này bao gồm:

+ Công ty Kinh doanh Mỹ nghệ VBĐQ Ngân hàng Nông nghiệp

& Phát triển Nông Thôn Việt Nam

+ Công ty CP SJC Hà Nội

+ Công ty TNHH Kim Linh

+ Công ty TNHH Quốc Trinh

+ Công ty CP Đầu tư Vàng Phú Quý

+ Công ty TNHH Hạnh Thuần

Các thành viên trên sẽ trực tiếp tham gia giao dịch cùng với 10 thành

viên tại Sàn giao dịch vàng Sài Gòn tại Tp. Hồ Chí Minh thông qua hệ thống

giao dịch khớp lệnh điện tử liên tục.

Các nhà đầu tư không phải là thành viên có thể tham gia gián tiếp thông

qua các thành viên của Sàn Giao dịch Vàng Sài Gòn cả khu vực Hà Nội và

Tp. Hồ Chí Minh. Thành viên ACB đã triển khai sản phẩm “Đầu tư vàng tại



7

ACB” cho phép các nhà đầu tư cá nhân tham gia đầu tư vàng tại các điểm

nhận lệnh trên toàn quốc.

Ngoài các sàn giao dịch của ngân hàng Á Châu, hiện nay có rất nhiều

ngân hàng và công ty chứng khoán mở sàn giao dịch, ví dụ Vpbank, công ty

chứng khoán An Bình. Sở dĩ ngày càng có nhiều sàn giao dịch vàng mở ra

một phần vì các kênh đầu tư như bất động sản, thị trường chứng khoán đều

chứa đựng rất nhiều rủi ro, thì kênh đầu tư vàng có vẻ khả quan hơn, ổn định

hơn, và một phần vì lợi nhuận của các sàn này đem lại cho các sàn giao dịch.

1.2.3 Cách thức giao dịch trên sàn vàng

Hiện nay trên thị trường Việt Nam tuy xuất hiện rất nhiều sàn giao dịch

vàng, tuy nhiên sàn giao dịch vàng của ACB vẫn thu hút được nhiều nhà đầu tư

hơn cả. Ở đây em xin giới thiệu về cách thức giao dịch vàng trên sàn giao dịch

ACB.

Để tham gia đầu tư vàng, nhà đầu tư cần mang bản sao chứng minh thư

nhân dân và hộ khẩu đến các địa điểm giao dịch của ACB để mở 4 tài khoản

gồm tài khoản nộp tiền, rút tiền, gửi vàng và rút vàng.

Để có thể giao dịch, cần phải ký quỹ 7% giá trị giao dịch, phần còn

lại sẽ được ACB cho vay theo hạn mức tín dụng được cấp (tối đa là 30 tỷ đồng

đối với cá nhân). Theo một nhân viên của ACB, hiện chưa có nhà đầu tư nước

ngoài nào tham gia giao dịch trực tiếp, có thể là do yêu cầu phải có sổ hộ khẩu

khi mở tài khoản.

Khối lượng giao dịch tối thiểu là 50 lượng và bước nhảy về giá là 1.000

đồng/lượng nhưng không có giới hạn biên độ giao động giá. Mỗi lần mua

hoặc bán, nhà đầu tư sẽ phải trả phí cho ACB là 2.000 đồng/lượng. Như vậy,

với 1 lần mua và bán khối lượng tối thiểu 50 lượng, sẽ mất khoản phí 400.000

đồng.



8

Cách thức đặt lệnh và khớp lệnh trên sàn giao dịch này về cơ bản cũng

giống như trên sàn chứng khoán. Tuy nhiên, có một điểm nhà đầu tư cần chú ý

là bản thân ACB cũng được phép kinh doanh vàng, vì vậy, nếu lệnh mua hoặc

bán của nhà đầu tư trong mức giá ACB công bố, ngân hàng này sẽ tự động giao

dịch trực tiếp với bạn mà không cần nhập lệnh vào sàn nữa. Mức giá khớp lệnh

chính là giá bạn đặt, chứ không phải mức giá thị trường đang khớp trên sàn

giao dịch vàng.

Thời gian giao dịch diễn ra từ 8h00 đến 11h00 sáng và 13h00 đến

16h00 chiều từ thứ Hai đến thứ Sáu, riêng thứ Bảy chỉ giao dịch buổi sáng.

Để tiến hành giao dịch, nhà đầu tư phải trực tiếp đến sàn chứ không thể giao

dịch qua điện thoại hay Internet. Kết quả khớp lệnh cũng không được nhắn tin

thông báo mà phải hỏi trực tiếp nhân viên nhận lệnh.

Những điểm khiến đầu tư vàng hấp dẫn hơn chứng khoán là việc chỉ

phải nộp tiền ký quỹ 7% giá trị giao dịch là đã có thể mua bán. Giả sử vàng

đang là 2.000.000 đồng/chỉ, tối thiểu phải mua hoặc bán là 50 lượng, tức tổng

giá trị giao dịch là 1 tỷ đồng thì bạn chỉ cần có trong tay khoản tiền gửi là 70

triệu đồng. Như vậy, nhà đầu tư có thể đầu tư gấp 14 lần số vốn tự có của

mình.

Trong khi với chứng khoán, mặc dù luật cho phép chỉ ký quỹ 70%

nhưng đa phần các công ty chứng khoán đều bắt nhà đầu tư phải có đủ 100%

ký quỹ mới cho phép giao dịch. Thêm vào đó, nhà đầu tư được phép mua bán

vàng ngay trong ngày, chỉ cần có đủ số ký quỹ là được phép giao dịch. Đồng

thời, cũng còn có thể thực hiện nghiệp vụ mua bán khống.

Do bạn đầu tư chủ yếu bằng tiền vay của ngân hàng, nên ACB sẽ yêu

cầu khách hàng nộp thêm tiền ký quỹ ngay trong ngày khi tỷ lệ tổng giá trị tài

sản ròng/tổng dư nợ vay chỉ còn 5% (tỷ lệ cảnh báo). Nếu tỷ lệ tiếp tục biến



9

động xuống 4% (tỷ lệ xử lý) thì ACB sẽ có toàn quyền xử lý tài sản của bạn

để đảm bảo mức an toàn cho Ngân hàng.

Lợi nhuận lớn bao giờ cũng đi kèm rủi ro cao, nếu mức lỗ 7% vẫn nằm

trong khả năng chịu lỗ (trên lý thuyết) đối với đầu tư chứng khoán thì với đầu

tư vàng, coi như bạn đã phá sản.

Mặc dù, khi tỷ lệ ký quỹ giảm xuống 4% thì ACB có quyền xử lý tài

sản của nhà đầu tư, nhưng trong hợp đồng cũng ghi rất rõ là ACB không có

nghĩa vụ xử lý tài sản của nhà đầu tư ngay lúc đó. Vì thế, có khả năng họ sẽ

thua lỗ nhiều hơn nữa, thậm chí có khả năng phá sản.

ACB quy định lãi suất đối với tiền gửi thanh toán là 3%/năm, còn lãi

suất vay vàng là 3%/năm, và vay tiền là 14,8%/năm; riêng đối với vàng gửi

không được tính lãi. Nếu khách hàng vay và trả lại ACB ngay trong phiên

giao dịch thì không phải chịu lãi suất này.

Giới đầu tư vàng gọi đây là chốt trong ngày, không để qua đêm. Nếu

mua vàng để qua đêm gọi là dương, vay vàng để bán chưa trả ngay gọi là âm

và sẽ phải chịu lãi suất cao như kể trên.

Do giá vàng trên sàn giao dịch có sự chênh lệch với giá bên ngoài thị

trường tự do, nên nhà đầu tư có thể rút vàng khi kết thúc giao dịch để đem ra

ngoài bán kiếm lời.

Tuy nhiên, mới đây, ACB đã ra thông báo chỉ cho khách hàng rút tối

đa số tiền là 10 tỷ đồng/ngày và 10 lượng vàng/ngày. Trong khi khối lượng

tối thiểu để giao dịch là 50 lượng, như vậy nếu muốn ngừng giao dịch, rút

vàng ra nhà đầu tư phải đợi tới 5 ngày.

1.3. Các yếu tố ảnh hƣởng tới giá vàng

1.3.1. Yếu tố ảnh hƣởng tới giá vàng thế giới và giá vàng Việt Nam

Các yếu tố ảnh hưởng đến giá vàng thế giới:

+) Sự biến động của giá đô la Mỹ - lãi suất tiền gởi của Mỹ.



10

+) Sự biến động của giá dầu.

+) Mức độ lạm phát của nền kinh tế Mỹ.

+) Một số chỉ số của nền kinh tế Mỹ.

Các yếu tố ảnh hưởng giá vàng trong nước:

+) Giá vàng trên thế giới.

+) Cung cầu của các nhà đầu tư và thị trường trang sức.

+) Chính sách về vàng của các ngân hàng, công ty vàng bạc đá quý lớn.

1.3.2. Yếu tố cung và cầu ảnh hƣởng tới giá vàng

Tuy vàng chịu ảnh hưởng của rất nhiều nhân tố như vậy nhưng nó cũng

không ngoại lệ trong quy luật cung cầu của một hàng hoá. Nếu như lượng

vàng không tăng lên hay giảm đi trong ngắn hạn nhưng trên thị trường giao

dịch vàng thì cung có thay đổi. Cung ở đây được hiểu là lượng vàng mà nhà

đầu tư có và sẵn sàng bán ra ở mức giá nào đó. Còn lượng cầu là lượng vàng

mà nhà đầu tư có khả năng mua và sẵn sàng mua ở mức giá nào đó. Và giá

vàng trên thị trường là điểm cân bằng giữa lượng cung và cầu trên thì trường.

Và lượng cung và lượng cầu trên thị trường lại phụ thuộc vào đánh giá của

nhà đầu tư trước sự thay đổi của các yếu tố khác trong nền kinh tế.

1.3.3. Ảnh hƣởng của thị trƣờng chứng khoán đến thị trƣờng vàng

Hiện nay thị trường tài chính của Việt Nam có thể chia làm ba thị

trường chủ yếu là: Thị trường vàng và ngoại hối, thị trường bất động sản và

thị trường chứng khoán. Về mặt lý thuyết, luồng vốn đầu tư sẽ dịch chuyển từ

kênh đầu tư có tỷ suất sinh lời thấp sang kênh đầu tư có tỷ suất sinh lời cao

hơn. Tuy nhiên dường như thị trường chứng khoán tỏ ra có một mối liên hệ

mật thiết với thị trường vàng hơn cả. Chúng ta có thể quan niệm chứng khoán

và vàng là hai kênh đầu tư có thể thay thế cho nhau, nghĩa là khi có tiền nhà

đầu tư có thể lựa chọn đầu tư vào chứng khoán hoặc vàng để sinh lời. Khi thị



11

trường chứng khoán lên sẽ tạo nhiều cơ hội cho mọi người kiếm lợi nhuận từ

thị trường chứng khoán và giảm đầu tư vào vàng và ngược lại.

Trong điều kiện kinh tế trong nước và thế giới hiện nay, vàng vẫn là

một kênh đầu tư được ưa chuộng. Tuy nhiên, cũng như thị trường chứng

khoán, nếu nhà đầu tư không thực sự hiểu biết về thị trường mà chỉ đầu tư

theo bầy đàn thì nó cũng chứa những rủi ro khó lường trước, thậm chí hậu quả

còn lớn hơn nhiều vì lượng giao dịch tối thiểu trên sàn vàng là 50 lượng, nếu

nhà đầu tư chỉ đặt tiền của mình vào sự may rủi thì chẳng khác nào đánh bài.

Chính vì thế muốn tham gia trên thị trường vàng hay bất kỳ một thị trường

nào khác chúng ta cần có những nhận định, những hiểu biết nhất định về thị

trường đó.

Trong chuyên đề thực tập này em xin trình bày hai phương pháp có thể

áp dụng trong giao dịch trên thị trường vàng đó là phương pháp dựa vào mô

hình kinh tế lượng và phương pháp dựa vào các chỉ báo phân tích kỹ thuật.

Trong phần phân tích dưới đây ta có thể coi như chuỗi giá vàng theo

thời gian như một quá trình ngẫu nhiên.



12

CHƢƠNG 2

MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH KỸ THUẬT

Ta coi quá trình giá vàng theo thời gian như một quá trình ngẫu nhiên.

Để có thể áp dụng một số mô hình kinh tế lượng ta cần phải xem xét một số

đặc trưng của chuỗi giá vàng. Các đặc trưng chúng ta cần xem xét ở đây là

chuỗi giá vàng theo thời gian có dừng hay không, và mô hình chúng ta nên sử

dụng trong dự báo giá vàng trong tương lai là gì.

2.1 Mô hình kinh tế lƣợng

2.1.1 Quá trình ngẫu nhiên dừng và không dừng

Chúng ta xem họ các biến ngẫu nhiên 1Y , 2Y ,…, trong đó các chỉ số là

các thời điểm kế tiếp nhau. Nói chung mỗi biến có một quy luật phân bố xác

suất riêng. 1Y , 2Y ,… gọi là quá trình ngẫu nhiên. Giả sử rằng đối với mỗi thời

điểm biến số tương ứng nhận được một giá trị cụ thể. Khi đó ta có một chuỗi

thời gian. Mặc dù chuỗi thời gian chỉ là một phép thử của một quá trình ngẫu

nhiên, chúng ta cũng gọi chuỗi thời gian là quá trình ngẫu nhiên, kí hiệu là tY

,t=1,2,…

E( tY )Var( tY ) là kì vọng và phương sai của tY , có thể Cov( iY , tY ) 0.

Nói chung đối với mỗi tY thì kì vọng, phương sai và hiệp phương sai là

không giống nhau.

Chuỗi tY được gọi là dừng nếu kì vọng, phương sai và hiệp phương sai

không đổi theo thời gian. Về mặt toán học chuỗi tY được gọi là dừng nếu:

E( tY ) = t (2.1)

Var( tY ) =E 2( )tY = 2 t (2.2)

k t t-k t t-kμ =Cov(Y ,Y )=E (Y -μ)(Y -μ) t (2.3)



13

Chuỗi tY được gọi là không dừng nếu nó vi phạm bất kỳ điều kiện nào nói ở

trên.

0

kk chính là hệ số tương quan tY và t kY

Khi khảo sát các k theo độ dài của trễ ta có một hàm, người ta gọi là

hàm tương quan (Autoregressive Corelation Function). Khi đó ta viết :

ACF(k)= kρ = t t-k

t

Cov(Y ,Y )

Var(Y )

Điều kiện thứ ba trong định nghĩa chuỗi dừng có nghĩa là hiệp phương

sai, do đó hệ số tương quan giữa tY và t kY chỉ phụ thuộc vào thời điểm t.

Chẳng hạn Cov( tY , t+5Y ) không đổi, thì Cov( 7Y , 12Y ) = Cov( 15Y , 20Y ) =

Cov( 30Y , 35Y ) =…=Cov( tY , 6tY ) không đổi, nhưng Cov( tY , 5tY ) có thể khác với

Cov( 6,t tY Y ).

Chuỗi mà ta đang xét ở đây là chuỗi giá vàng theo thời gian từ

27/08/2007 đến 31/03/2009.

Có thể coi giá vàng theo thời gian như một quá trình ngẫu nhiên. Ta có:

Bảng 2.1: Mô tả quá trình giá vàng theo thời gian



14

Các thông số cơ bản của chuỗi giá vàng:

Giá trị trung bình μ = 1720.603

Độ lệch tiêu chuẩn σ = 159.5228

Phương sai 2σ = 25447.52

Xét về ý nghĩa kinh tế giá trị trung bình của giá vàng là 1720.603 triệu

đồng một lượng, và mức độ dao động của giá vàng vào khoảng 159.5228 triệu

đồng một lượng.

Ta gọi chuỗi giá vàng theo thời gian là tY . Nếu chuỗi giá vàng mà ta

đang xét là một quá trình ngẫu nhiên dừng thì về mặt toán học ta có thể biểu

diễn như sau:

E( tY ) = 172.603 t

Var( tY ) =E 2( 172.603)tY = t

k t t-k t t-kμ =Cov(Y ,Y )=E (Y -172.603)(Y -172.603) t

Về mặt ý nghĩa kinh tế nếu chuỗi giá vàng mà ta đang xét mà là chuỗi

dừng thì mức thay đổi của giá vàng ở thời kỳ sau so với thời kỳ trước là khá

ổn định.

Quá trình giá vàng theo thời gian có thể dự báo bằng mô hình kinh tế

lượng, và trong các trường hợp khác nhau thì ta có thể sử dụng các mô hình

khác nhau. Ta cần xem xét các đặc trưng này để đưa ra mô hình dự báo cho

phù hợp.

2.1.2 Một số quá trình ngẫu nhiên giản đơn

2.1.2.1 Nhiễu trắng

t tY = u trong đó tu là yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình hồi quy cổ điển.

Nghĩa là tu có trung bình bằng không, phương sai không đổi và hiệp phương

sai bằng không, tu được gọi là nhiễu trắng (White noise). Trong trường hợp

này, tY là chuỗi dừng.



15

Nếu quá trình ngẫu nhiên giá vàng theo thời gian là nhiễu trắng thì các

dao động của giá vàng sẽ không đem lại thông tin gì trong việc dự báo giá

vàng trong các thời kỳ tiếp theo.

2.1.2.2 Quá trình tự hồi quy

t t-1 tY = Y + u , trong đó tu là nhiễu trắng.

1 0 1Y = Y + u

2

2 1 2 0 1 2

1 2

t 0 1 2 1

Y = Y + u = Y u u

................

Y Y u u .... u ut t t

t t

2 2( 1) 2( 2) 2( ) ( .... 1)t t

tVar Y

2 2( 1) 2( 2) 2

tVar(Y ) = σ ( .... 1)t t

Từ biểu diễn cuối cùng này, ta thấy tY dừng khi 1

t t-1 tCov(Y Y ) = Var(Y ) suy ra 1

Trong đó: t t-kk

t

Cov(Y ,Y )ACF(k)= ρ =

Var(Y )

t t-2 t-2 t-1 t

2 2

2

2 2 1 2

2

Cov(Y Y ) = Cov(Y ( Y + u )

=Cov(Y ( ( ( )))

=Cov( Y + Y u +Y u )

= Var( )

t t t

t t t t t

t

Y u

Y

Từ đó 2

2ρ =

Tương tự ta có: k

2ACF(k)=ρ = .

Một cách trực quan ta có thể thấy chuỗi giá vàng nói chung sẽ có các

đặc điểm sau:

+) Là chuỗi dương

+) Không tăng vô hạn, trong một thời gian nhất định sẽ hội tụ về

một mức giá nào đó.



16

Ở đây ta có thể xem xét giá vàng tăng hay giảm dựa vào việc xem xét

hệ số trong mô hình tự hồi quy.

+) Nếu > 1 trong một giai đoạn nào đó thì giá vàng có xu hướng bùng

nổ

+) Nếu < 0 trong một giai đoạn nào đó thì giá vàng sẽ có xu hướng

giảm

+) Nếu 0 < < 1 trong một giai đoạn nào đó thì giá vàng sẽ có xu hướng

hội tụ tại một mức giá nào đó.

2.1.3 Chuỗi không dừng và mô hình hồi quy cổ điển

Một trong các giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập

là phi ngẫu nhiên, chúng có giá trị xác định. Nếu như chúng ta ước lượng một

mô hình với chuỗi thời gian trong đó các biến độc lập không dừng, khi đó giả

thiết của OLS bị vi phạm. Hay nói khác đi OLS không áp dụng cho các chuỗi

không dừng Trong kinh tế có nhiều biến số không dừng, do đó sẽ hạn chế khả

năng phân tích nếu chúng ta áp dụng các phương pháp hồi quy thông thường.

Một vấn đề khác liên quan đến tính không dừng khi làm việc với chuỗi

thời gian là vấn đề tương quan giả tạo (spuirous). Nếu như mô hình có ít nhất

một biến độc lập không dừng, biến này thể hiện một xu thế tăng (giảm) và

nếu biến phụ thuộc cũng như vậy, thì khi ước lượng mô hình có thể ta sẽ thu

được tỷ số t cao và 2R cao. Những thông tin này có thể là giả mạo. 2R cao có

thể do hai biến này đều có cùng xu thế. Yule (1926) đã đề cập vấn đề này,

Granger và Newbold (1974) đã có đóng góp ý nghĩa về hồi quy giả mạo. Hai

tác giả đã lấy hai chuỗi thời gian độc lập với nhau và ước lượng mô hình. Tỷ

số t và 2R cũng khá lớn.

Khi ước lượng một mô hình chẳng hạn:

t 1 2 t tY =β +β X +u



17

Trong đó tY và tX là không dừng. Nếu tY và tX là dừng, ta ước lượng

mô hình:

t t t-1 1 2 t t 1 2 t-1 t-1

2 t t

ΔY =Y -Y =β +β X +u -β -β X -u

ΔY=β ΔX +v (2.4)

Mô hình này có hai vấn đề: tv tự tương quan với nhau và mô hình chỉ

đánh giá trực tiếp ảnh hưởng ngắn hạn giữa X và Y, bỏ qua thông tin trong

dài hạn.

Giả sử quan hệ giữa X và Y được thể hiện bằng:

t 1 2 t tY =β +β X +u

Với mỗi X đã cho, giá trị cân bằng của Y là 1 2β +β X . Ở cuối thời kỳ t-1

có thể xảy ra một trong ba trường hợp sau:

t-1 1 2 t-1

t-1 1 2 t-1

t-1 1 2 t-1

a)Y = β +β X

b)Y < β +β X

c)Y > β +β X

Giả sử răng ở thời kỳ tiếp theo, X thay đổi. Nếu như ở cuối t-1 xảy ra a)

thì Y thay đổi một lượng ΔY . Ta không có cơ sở nào để nói rằng ΔY được

cho bởi (2.4). ΔY chỉ được cho bởi (2.4) nếu ở thời kỳ t cũng như ở thời kỳ

cuối t-1 có quan hệ cân bằng giữa X và Y.

Nếu như xảy ra b) hoặc c) thì thay đổi của Y trong thời kỳ t sẽ lớn hơn

hoặc nhỏ hơn ΔY .

Như vậy sự thay đổi của Y trong thời kỳ t không chỉ phụ thuộc vào sự

thay đổi của X ở t mà còn phụ thuộc vào mức độ mất cân bằng giữa Y và X ở

cuối thời kỳ t-1.

Sở dĩ xảy ra những điều nói trên là do chúng ta đã đặt ra phương trình

sai phân bậc nhất, phương trình này đã bỏ qua quan hệ dài hạn giữa Y và X.



18

Từ những điều trình bày ở trên, nên việc tìm ra một chuỗi có dừng hay

không là việc cần thiết quan trọng. Do đó ta cũng cần phải quan tâm tới chuỗi

giá vàng mà ta đang xét có phải là chuỗi dừng hay không. Sau đây sẽ trình

bày các kiểm định để phát hiện một quá trình ngẫu nhiên có dừng hay không.

2.1.3 Kiểm định tính dừng dựa trên lƣợc đồ tƣơng quan

Theo định nghĩa tính dừng thì tY là dừng nếu:

tE(Y )=μ với mọi t

2 2ar( ) ( )t tV Y E Y với mọi t

k t t+k t tγ =Cov Y ,Y =E Y -μ Y -μ với mọi t

Để kiểm định tính dừng này, một trong các kiểm định đơn giản là kiểm

định dựa trên hàn tự tương quan kρ (autocorrelation function).

kk

0

γρ =

γ (2.5)

Nếu k=0, ta có 0ρ 1 ; k , ta đều có k-1 ρ 1 . Nếu chúng ta vẽ đồ thị

của kρ đối với k, thì đồ thị được gọi là lược đồ tương quan tổng thể. Tuy nhiên

trên thực tế chúng ta chưa có tổng thể, mà chỉ có một mẫu mà thôi. Khi đó

chúng ta có thể xây dựng hàm tự tương quan mẫu.

t t+1 t t+1

t t+k k

(Y -Y)(Y -Y) y yCov(Y ,Y )=γ = =

n-k n-k

2

10

k2

1

51

2

ACF

1

ar( ) γ

ACF =ρ

1 2 ACF(i) /

n

tt

tt

t t k

n

t

t

k

i

yY YV Y

n n

y y

y

SE n

(2.6)



19

Trong trường hợp kích thước của mẫu nhỏ thì mẫu số của kγ (và

0γ )

không phải là n-k(n) mà là n-k-1(n-1).

Chúng ta dễ thấy k -kρ ρ

Bartlett đã chỉ ra rằng, nếu chuỗi là ngẫu nhiên và dừng thì các hệ số

tương quan mẫu kρ sẽ có phân bố xấp xỉ chuẩn với kỳ vọng bằng không và

phương sai 1/n với n khá lớn.

0 k 1 k

k

H :ρ =0; H : ρ 0.

U=ACF(k)/SE(ACF(k))=ρ /(1/ n )

Nếu như k α/2ρ ±U (1/ n) , thì 0H bị bác bỏ.

Các hệ số tự tương quan cấp cao kρ , 2k phản ánh mức độ kết hợp

tuyến tính của tY và t kY . Tuy nhiên, mức độ kết hợp giữa hai biến có thể còn

do một số biến khác gây ra, trong trường hợp này các biến t-1 t-2 t-k+1Y ,Y ....Y ảnh

hưởng đến mức độ kết hợp tY và t kY . Do đó để đo mức độ kết hợp riêng rẽ

giữa tY và t kY , người ta còn đưa ra hệ số tự tương quan riêng. kk là hệ số tự

tương quan riêng của tY và t kY , kk được tính theo công thức đệ quy của

Durbin (1960).

k-1

k k-1j k-jj=1

kk k-1

k-1j jj=1

kj k-1j kk k-1j

11 1

ρ - ρ ρ

PACF(k)=ρ =

1- ρ ρ

ρ =ρ -ρ ρ ; j=1,2,...,k-1

ρ =ρ

Các hệ thống phần mềm thống kê thông dụng đều tính được ACF và

PACF với các độ trễ khác nhau và vẽ lược đồ tương quan tương ứng.



20

Đối với các hệ số tương quan riêng, nếu chuỗi là dừng thì các kkρ sẽ có

phân bố chuẩn N(0,1/n). Do vậy chúng ta có thể kiểm định giả thiết đối với

các kkρ tương tự như kiểm định giả thiết đối với các kρ .

Bảng dưới đây là kết quả hàm tự tương quan riêng cho chuỗi sai phân

của giá vàng theo ngày Việt Nam từ 27/8/07 đến 31/03/09 . Bảng cũng trình

bày khoảng tin cậy 95% cho các hệ số tương ứng. Đối với hệ số tương quan,

từ trễ thư 2 trở đi chúng xấp xỉ bằng không, còn đối với hệ số tự tương quan

riêng cũng xấp xỉ bằng không từ trễ thứ 2.

Các kiểm định trên đây, mới đưa ra kết luận về từng hệ số tương quan. Box-

Pierce đã đưa ra kiểm định về sự bằng không đồng thời của các hệ số tương quan.

0 1 2 m

m2

1 k

k=1

H :ρ =ρ ...=ρ =0

H : ρ 0

Giả thiết 0H được kiểm định bằng thống kê:

2

1

ρm

k

k

Q n (2.7)

Trong đó n là kích thước mẫu, m độ dài của trễ. Q có phân bố xấp xỉ

2 ( )m . 0H bị bác bỏ nếu Q nhận được từ mẫu lớn hơn 2 ( )m .

Một dạng khác của Q là thống kê Ljung-Box(LB):

2m

2k

k=1

ρLB=n(n+2) χ (m)

n-k

(2.8)

Bảng dưới đây cho giá trị của LB với các độ dài khác nhau của trễ và

xác suất nhỏ nhất để giả thiết 0H bị bác bỏ.



21

Bảng 2.2: Lƣợc đồ tƣơng quan của chuỗi sai phân bậc 1 của giá

vàng từ 27/08/07 đến 31/03/09

Nhìn vào lược đồ tương quan của chuỗi giá vàng ta nhận thấy chuỗi giá

vàng không phải là nhiễu trắng, nhưng ta cũng không thể kết luận được chuỗi

giá vàng có dừng hay không. Để có thể đi tới kết luận được về tính dừng của

chuỗi giá vàng ta phải dùng một phương pháp kiểm định khác là phương pháp

kiểm định nghiệm đơn vị.



22

2.1.4 Kiểm định nghiệm đơn vị

Xét mô hình sau đây:

t t-1 tY =ρY +u , tu là nhiễu trắng. (2.9)

Nếu như 1 khi đó tY là một bước ngẫu nhiên và tY là một chuỗi

không dừng. Do đó để kiểm định tính dừng của tY ta sẽ kiểm định giả thiết

0H : =1

t t t-1 t-1 tΔY =Y -Y =(ρ-1)Y +u (2.10)

t t-1 tΔY Y u

Bây giờ giả thiết 0H : =0

Nếu 0H được chấp nhận thì:

t t t-1 tΔY =Y -Y u

Do đó chuỗi tΔY là dừng vì tu là nhiễu trắng.

Gọi là toán tử sai phân, sai phân cấp I: t t t-1ΔY =Y -Y

Sai phân cấp II: 2

t t t t-1 t-2Δ(ΔY )=Δ (Y )=Y -2Y +Y

Sai phân cấp m: 1

tΔ(Δ Y )m

tY được gọi là liên kết bậc một nếu tΔY là chuỗi dừng, ký hiệu là I(1).

tY có sai phân cấp II, được gọi là là liên kết bậc hai nếu 2

tΔ (Y ) là chuỗi dừng,

ký hiệu là I(2).

tY có sai phân cấp d, được gọi là dừng nếu tΔ (Y )d là dừng, ký hiệu là

I(d).

Nếu như d=0 thì tY là chuỗi dừng. Do đó chúng ta sẽ sử dụng thuật ngữ

“chuỗi dừng” và I(0) là tương đương với nhau.

Để tìm ra chuỗi tY là không dừng thì hoặc là chúng ta sẽ ước lượng

t t-1 tY =ρY +u hoặc t t t-1 t-1 tΔY =Y -Y =(ρ-1)Y +u và kiểm định giả thiết 0H : =0 . Trong

cả hai mô hình này đều không dùng dược tiêu chuẩn T (Student-test) ngay



23

trong trường hợp mẫu lớn. Dickey- Fuller (DF) đã đưa ra tiêu chuẩn kiểm

định sau:

0H :ρ=1 (Chuỗi là không dừng)

1H :ρ<1 ( Chuỗi dừng)

Ta ước lượng mô hình t t-1 tY =ρY +u , τ=ρ/Se(ρ) có phân bố DF. Nếu như

τ=ρ/Se(ρ) thì bác bỏ 0H . Trong trường hợp này chuỗi là chuỗi dừng.

Tiêu chuẩn DF được áp dụng cho các mô hình sau đây:

t t-1 tΔY =δY +u (2.11)

t 1 t-1 tΔY =β +δY +u (2.12)

t 1 2 t-1 tΔY =β +β t+δY +u (2.13)

Đối với các mô hình trên 0H : =0 (Chuỗi không dừng- hay có nghiệm

đơn vị). Nếu các tu lại tự tương quan, thì cải biên mô hình t 1 2 t-1 tΔY =β +β t+δY +u

t 1 2 1 t-1

1

ΔY ΔYm

t i t

i

t Y (2.14)

Tiêu chuẩn DF áp dụng cho mô hình trên được gọi là tiêu chuẩn ADF

(augumented Dickey – Fuller).

Ta sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính

dừng của chuỗi giá vàng. Ta có bảng sau:

Bảng 2.3: Bảng kiểm đ ịnh tra tính dừng của chuỗi giá vàng



24

Ta có : qs 0.05τ = -2.154 2.8688 do đó chuỗi giá vàng dữ liệu theo

ngày là không dừng. Ta tiếp tục tiến hành kiểm định đối với chuỗi sai phân

của giá vàng theo ngày.

Bảng 2.4: B ảng kiểm tra tính dừng của chuỗi sai phân bậc một

của giá vàng

Do đó có thể coi chuỗi sai phân bậc 1 của giá vàng theo ngày là chuỗi

dừng với mức ý nghĩa 5%.

2.1.5 Mô hình ARIMA

Ở trên đã bàn luận đến tính chất quan trọng của chuỗi dừng. Chương

này sẽ đề cập đến hai vấn đề: (1) Làm thế nào để đưa ra một chuỗi không

dừng thành chuỗi dừng? (2) Sử dụng các mô hình để dự báo như thế nào?

Cho đến nay người ta đã đưa ra bốn phương pháp dự báo: (1) dự báo

dựa trên mô hình hồi quy một phương trình; (2) dự báo dựa trên mô hình

nhiều phương trình; (3) dự báo dựa trên mô hình trung bình trượt, đồng liên

kết, tự hồi quy ARIMA (autoregresssive models).

Khi dự báo dựa trên mô hình một phương trình, trước hết cần dự báo

các biến độc lập và sau đó dự báo biến phụ thuộc. Dự báo như vậy sai số sẽ

tăng nhanh khi dự báo quá xa trong tương lai.



25

Phương pháp phân tích chuỗi thời gian do G.P.E. Box và G.M.Jenkins

đề xuất đã mở ra một trang mới trong các công cụ dự báo. Phương pháp

BJ(Box – Jenkins) - về kỹ thuật gọi là phương pháp ARIMA, không dựa trên

một hoặc nhiều phương trình mà dựa trên bản chất của chuỗi thời gian. Chuỗi

thời gian có thể giải thích bằng hành vi ở hiện tại, trong qua khứ, các trễ và

yếu tố ngẫu nhiên. Mô hình ARIMA đôi khi được gọi là mô hình lý thuyết vì

nó không xuất phát từ bất kỳ mô hình lý thuyết nào

2.1.5.1 Quá trình tự hồi quy AR(p)

Quá trình tự hồi quy bậc p có dạng như sau:

t 1 t-1 2 t-2 t-pY Y Y .... Yp tu

Trong đó tu là nhiễu trắng.

Điều kiện để quá trình AR(p) dừng là 1 1, i=1,2,...pi

2.1.5.2 Quá trình trung bình trượt MA

Quá trình MA(q) là quá trình có dạng:

1 1Y ...t t t p t pu u u , t=1,2,…n trong đó u là nhiễu trắng.

Điều kiện đê chuỗi dừng là: 1 1i

2.1.5.3 Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy ARAMA

Cơ chế để sản sinh ra Y không chỉ là AR hoặc MA mà có thể kết hợp

cả hai vì yếu tố này. Khi kết hợp cả hai yếu tố chúng ta có quá trình gọi là quá

trình trung bình trượt và tự hồi quy Yt là quá trình ARMA(1,1) nếu Y có thể

biểu diễn dưới dạng:

1 0 1 1Y Yt t t t tu u u

u-nhiễu trắng.

Tổng quát, Yt là quá trình ARMA(p,q; nếu Y có thể biểu diễn dưới

dạng):

1 1 2 2 0 1 1Y ... .... ...t t t p t p t t q t qY Y Y u u u



26

2.1.5.4 Qúa trình trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy

Một chuỗi thời gian có thể dừng hoặc không dừng. Chuỗi được gọi là

đồng liên kết bậc 1, được ký hiệu là I(1), nếu sai phân bậc nhất là chuỗi

dừng. Chuỗi được gọi là đồng liên kết bậc d, nếu sai phân bậc d là một chuỗi

dừng, ký hiệu là I(d). Nếu d=0 thì chuỗi xuất phát là chuỗi dừng.

Nếu chuỗi tY đồng liên kết bậc d, áp dụng mô hình ARMA(p,q) cho

chuỗi sai phân bậc d thì chúng ta có quá trình gọi là quá trình ARIMA(p,d,q).

Trong đó, p là bậc tự hồi quy, q là bậc trung bình trượt, d là số lần lấy sai

phân để tY là chuỗi dừng.

AR(p) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q), khi d=0; và q=0.

MA(q) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q), khi d=0; và p=0.

Ví dụ ARIMA(2,1,2) nghĩa là chuỗi tY có sai phân bậc 1 là chuỗi dừng,

chuỗi dừng sai phân này có thể viết dưới dạng ARMA(2,2):

1 1 2 2 0 1 1 1 2t t t t t t tY Y Y u u u v


Như vậy cho các số p, q, d , khi đõ ta sẽ mô hình hoá được chuỗi.

1 1 2 2 0 1 1 1 2t t t t t t tY Y Y u u u v


Như vậy cho các số p, q, d, khi đó ta có thể mô hình hoá được chuỗi.

Ở trên ta đã kết luận chuỗi sai phân bậc 1 của giá vàng mà ta đang xem

xét là chuỗi dừng. Để xây dựng mô hình ARIMA nhằm mục đích dự báo giá

vàng ta dựa vào lược đồ tương quan của chuỗi sai phân bậc 1 của chuỗi giá

vàng.



27

Bảng 2.5: Lƣợc đồ tƣơng quan của chuỗi sai phân bậc 1 của chuỗi

giá vàng

Nhìn vào lược đồ tương quan của chuỗi sai phân của giá vàng ta có thể

dự đoán mô hình mà ta sử dụng trong việc dự báo đối với chuỗi sai phân này

này là mô hình AR(1).



28

2.2 Mô hình phân tích kỹ thuật

2.2.1 Định nghĩa phân tích kỹ thuật

Phân tích kỹ thuật là dự đoán các biến động về giá cả trong tương lai dựa

vào việc xem xét các biến động giá trong quá khứ, cũng giống như dự báo thời

tiết, phân tích kỹ thuật không đưa đến một dự đoán hoàn toàn chính xác về tương

lai. Thay vào đó, phân tích kỹ thuật giúp các nhà đầu tư dự đoán về những gì có

thể xảy ra. Phân tích kỹ thuật sử dụng vô số đồ thị mà chúng minh hoạ theo thời

gian.

Phân tích kỹ thuật áp dụng cho cả cổ phiếu, chỉ số hàng hoá, hàng hoá,

vàng, các hợp đồng giao sau hay bất kỳ công cụ tài chính nào có thể giao dịch

được. Giá ở đây có thể là giá mở cửa, giá cao nhất hay giá thấp nhất của một

loại chứng khoán nhất định trong một thời gian cụ thể. Khoảng thời gian có

thể dựa trên dữ liệu giá giao dịch trong ngày như 5 phút, 10 phút,… hoặc từng

giờ, từng ngày, hàng tuần, hàng tháng hay cũng có thể kéo dài nhiều giờ hoặc

nhiều năm.

2.2.2 Tại sao lại phải phân tích kỹ thuật

Để đưa ra quyết định mua hoặc bán một loại chứng khoán, một ngoại

tệ, hay một hàng hoá nào đó, người ta gom lại thành 2 cách chính là phân tích

cơ bản và phân tích kỹ thuật. Vậy tại sao không phải phân tích cơ bản mà lại

là phân tích kỹ thuật, phân tích kỹ thuật có ưu điểm gì vượt trội?

Thứ nhất, phân tích kỹ thuật được tiến hành dựa trên giả định - nền

tảng là giá phản ánh tất cả hành động thị trường, chỉ cần bất kỳ một thông tin

gì mới được đưa ra là nó được phản ánh ngay vào trong giá. Cũng vì phản ánh

tất cả hành động thị trường nên giá là hợp lý, là phải chăng và đúng với tất cả

các loại tài sản. Không chỉ phản ánh mọi thông tin, giá còn phản ánh tất cả

các kiến thức của thị trường, các nhà phân tích cơ bản, các nhà phân tích kỹ

thuật, tất cả các nhà đầu tư, tất cả các chuyên gia phân tích. Phân tích kỹ thuật



29

là áp dụng tất cả các thông tin có trong giá để lý giải vè các biểu hiện của thì

trường nhằm hình thành nên dự đoán trong tương lai. Phân tích kỹ thuật đã

cho thấy giá vừa là nguyên nhân lại vừa là kết quả.

Thứ hai, biến động giá không ngẫu nhiên hoàn toàn. Hầu hết các nhà

phân tích cơ bản đều chấp nhận được rằng biến động giá có xu hướng. Họ

hoàn toàn có thể chỉ ra xu hướng, tiến hành đầu tư theo xu hướng đó, và kiếm

lợi nhuận. Tuy nhiên, cũng như hầu hết các nhà phân tích kỹ thuật này đồng ý

rằng, có nhiều thời kỳ giá biến động theo một bước ngẫu nhiên. Và quả thật,

nếu giá là ngẫu nhiên thì rất khó khăn cho các nhà đầu tư khi sử dụng phân

tích kỹ thuật.

Thứ ba, phân tích kỹ thuật quan tâm tới câu hỏi cái gì hơn là câu hỏi tại

sao. Các nhà phân tích kỹ thuật đặt toàn bộ sự chú ý của họ vào việc tìm câu

trả lời cho câu hỏi: giá hiện tại như thế nào và biến động giá trong quá khứ ra

sao. Giá là kết quả cuối cùng trong trận chiến giữa cung và cầu. Mục đích

của phân tích là dự đoán hướng giá trong tương lai. Bằng cách chú trọng vào

giá và chỉ duy nhất giá, các nhà phân tích kỹ thuật đã sử dụng phương pháp

trực tiếp. Trong khi đó các nhà phân tích cơ bản lại quan tâm tới giá vì sao lại

như thế. Trả lời câu hỏi tại sao là một lĩnh vực rộng và mất rất nhiều thời

gian, do đó các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng tốt hơn hết là tập trung vào giá

và đừng bao giờ hỏi tại sao. Tại sao giá lại tăng? Các nhà phân tích kỹ thuật

thì rất đơn giản chỉ là người mua nhiều hơn người bán. Xét cho cùng giá trị

của bất kỳ tài sản nào cũng chỉ là những mức giá người ta sẵn lòng chi trả cho

nó, đâu có ai quan tâm là tại sao.

2.2.3 Những giả định cơ sở

Phân tích kỹ thuật là sự nghiên cứu biến động của thị trường, chủ yếu

thông qua việc sử dụng các đồ thị nhằm mục đích dự đoán các xu thế biến

động của giá trong tương lai.



30

Thuật ngữ “biến động của thị trường” ám chỉ ba yếu tố biến động chính

cung cấp thông tin cho quá trình phân tích kỹ thuật là giá, khối lượng giao

dịch và số lượng hợp đồng chưa tất toán (open interest).

Có 3 giả định làm cơ sở cho việc tiếp cận phân tích kĩ thuật:

-Biến động của giá phản ánh toàn bộ biến động thị trường

-Giá thị trường dịch chuyển theo xu thế

- Lịch sử sẽ tự lặp lại

2.2.3.1 Biến động của giá phản ánh toàn bộ biến động thị trường

Giả định này có thể coi là nền tảng của phân tích kỹ thuật. Mọi lý

thuyết, phân tích khác muốn được chấp nhận thì trước tiên phải hiểu và chấp

nhận giả định này. Các nhà phân tích kỹ thuật cho rằng bất cứ yếu tố nào có

khả năng ảnh hưởng đến giá như tâm lý, chính trị hay các yếu tố tài chính của

doanh nghiệp, tổ chức. . . đều được phản ánh rõ trong giá thị trường. Vì vậy

có người cho rằng việc nghiên cứu biến động của giá là tất cả những gì ta cần

và thực sự không thể phản đối lại ý kiến này.

Trên cơ sở nhận thức chung về việc giá phản ánh những biến động

trong cung, cầu. Các nhà phân tích kỹ thuật chỉ ra rằng khi giá tăng dù vì bất

kì lý do gì thì cầu phải vượt cung và thị trường tăng giá. Chúng ta cũng đều

biết và đồng ý rằng động lực chính của cung và cầu là những yếu tố kinh tế

căn bản, chúng làm hình thành lên Bull Market hay Bear Market, còn đồ thị

thì không tự nó làm cho thị trường dịch chuyển lên hay xuống. Đồ thị chỉ có

thể phản ánh tình hình thị trường mà thôi.

2.2.3.2 Giá dịch chuyển theo xu thế chung

Khái niệm về xu thế là khái niệm vô cùng quan trọng trong phân tích

kỹ thuật do đó cần hiểu kĩ về giả định này trước khi muốn tìm hiểu sâu thêm

về nó. Mục đích của việc xác lập đồ thị mô tả những biến động giá trên thị

trường là nhằm xác định được sớm những xu thế giá, từ đó sẽ tham gia giao



31

dịch trên cơ sở những xu thế này. Trên thực tế những kĩ thuật ở đây đều

mang tính lặp lại những xu thế giá có từ trước tức là mục đích của phân tích

kỹ thuật là nhằm xác định sự lặp lại của những dạng biến động của giá đã xuất

hiện trong quá khứ để có thể tận dụng kinh nghiệm và đưa ra những quyết

định phù hợp.

Từ giả định này chúng ta còn có một hệ quả là “một xu thế giá đang

vận động sẽ tiếp tục theo xu thế của nó và ít khi có đảo chiều”. Hệ quả này rút

ra từ định luật thứ nhất về sự vận động của Newton, do đó nó cách phát biểu

khác như sau: "một xu thế đang vận động sẽ tiếp tục theo xu thế của nó cho

đến khi nó đảo chiều”. Nhìn chung tất cả những nghiên cứu nhằm tiếp cận

theo các xu thế đều nhằm để đi theo những xu thế giá hiện tại cho đến khi có

dấu hiệu đảo chiều.

2.2.3.3 Lịch sử sẽ tự lặp lại

Phần lớn nội dung của phân tích kỹ thuật và việc nghiên cứu biến động

thị trường đều phải nhằm vào nghiên cứu tâm lý con người. Chẳng hạn như

những mô hình giá, những mô hình này đã được xác định và chứng minh từ

hơn một trăm năm nay, chúng giống như những bức tranh về đồ thị biến động

giá. Những bức tranh này chỉ ra tâm lý của thị trường đang là lên giá hay

xuống giá. Việc áp dụng những mô hình này đã phát huy hiệu quả trong quá

khứ và được giả định rằng sẽ vẫn tiếp tục có hiệu quả trong tương lai bởi

chúng dựa trên phân tích nghiên cứu tâm lý con người mà tâm lý con người

thì thường không thay đổi. Như thế giả định này có thể được phát biểu là :

“Chìa khóa để nắm bắt tương lai nằm trong việc nghiên cứu quá khứ” hay

“tương lai chỉ là sự lặp lại của quá khứ”

2.2.3.4 Các loại biểu đồ

Hiện nay trên thị trường chứng khoán các chuyên viên phân tích dùng

rất nhiều các loại biểu đồ khác nhau để phân tích, trong đó có 3 loại biểu đồ



32

được dùng một cách phổ biến nhất đó là: biểu đồ dạng đường (Line chart),

biểu đồ dạng then chắn (Bar chart), biểu đồ dạng ống (Candlestick chart).

a) Biểu đồ dạng đường (line chart)

Dạng biểu đồ này từ trước tới nay thường được sử dụng trên thị trường

chứng khoán, và cũng là loại biểu đồ được dùng một cách phổ biến nhất trong

các ngành khoa học khác dùng để mô phỏng các hiện tượng kinh tế và xã

hội…và nó cũng là loại biểu đồ được con người dùng trong thời gian lâu dài

nhất. Nhưng hiện nay trên thị trường chứng khoán do khoa học kỹ thuật phát

triển, diễn biến của thị trường chứng khoán ngày càng phức tạp, mức độ dao

động trong thời gian ngắn với độ lệch khá cao, nếu dùng loại biểu đồ này để

phân tích thì thường mang lại hiệu quả thấp trong phân tích cho nên loại biểu

đồ này ngày càng ít được sử dụng nhất là trên các thị trường chứng khoán

hiện đại. Hiện nay nó chủ yếu được sử dụng trên các thị trường chứng khoán

mới đi vào hoạt động trong thời gian ngắn, khớp lệnh theo phương pháp khớp

lệnh định kỳ theo từng phiên hoặc nhiều lần trong một phiên nhưng mức độ

giao dịch chưa thể đạt được như thị trường chứng khoán dùng phương pháp

khớp lệnh liên tục.Ưu điểm của loại biểu đồ này là dễ sử dụng, lý do chính là

vì nó được sử dụng trên tất cả các thị trường chứng khoán trên khắp thế giới

từ trước tới nay.



33

Hình 2.1: Đồ thị dạng đường của chỉ số Down Jones Comp Average

tính đến 3/2007

.

b) Biểu đồ dạng then chắn (bar chart)

Hình 2.2 :Đồ thị chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007

Trên các thị trường chứng khoán hiện đại trên thế giới hiện nay các

chuyên viên phân tích thường dùng loại biểu đồ này trong phân tích là chủ yếu lý



34

do chính vì tính ưu việt của nó đó là sự phản ánh rõ nét sự biến động của giá

chứng khoán.

Hai kí tự mà dạng biểu đồ này sử dụng đó là:

Loại biểu đồ này thường được áp dụng để phân tích trên các thị trường

chứng khoán hiện đại khớp lệnh theo hình thức khớp lệnh liên tục, độ dao

động của giá chứng khoán trong một phiên giao dịch là tương đối lớn.

c) Biểu đồ dạng ống (candlestick chart)

Hình 2.3: Chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007

Đây là dạng biểu đồ cải tiến của biểu đồ dạng then chắn (Bar chart), nó

được người Nhật Bản khám phá và áp dụng trên thị trường chứng khoán của



35

họ đầu tiên. Giờ đây nó đang dần được phổ biến hầu hết trên các thị trường

chứng khoán hiện đại trên toàn thế giới. Dạng biểu đồ này phản ánh rõ nét

nhất về sự biến động của giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán khớp

lệnh theo hình thức khớp lệnh định kỳ.

Hai kí tự mà loại biểu đồ này sử dụng là:

2.2.4 Một số chỉ báo phân tích kỹ thuật

2.2.4.1 Đường trung bình trượt

a) Giới thiệu

Trung bình trượt di động là một trong những chỉ số kỹ thuật đa năng

nhất và được sử dụng nhiều nhất. Do cách mà chỉ số được xây dựng nên và

cũng như do chỉ chỉ số này có thể dễ dàng định lượng và thực hiện, chỉ số này

được xem là nền tảng đối với nhiều hệ thống xác định xu hướng ngày nay.

Phân tích đồ thị là một vấn đề lớn và rất khó thực hiện. Như là một kết

quả, phân tích đồ thị không thích ứng tốt với hệ thông hoá máy vi tính. Ngược

lại, các quy tắc của MA có thể dễ dàng được lập trình vào máy tính, sau đó

chương trình tạo ra các tín hiệu mua và bán cụ thể. Trong khi hai nhà phân

tích kỹ thuật còn phải tranh cãi có hay không mẫu hình giá là mẫu hình gì ví

dụ là mẫu hình tam giác hay mẫu hình cái nêm, hoặc có hay không mẫu hình

khối lượng ủng hộ thị trường giá lên hoặc thị trường giá xuống, những tín

hiệu về xu hướng MA rõ ràng là không thể gây tranh cãi.

b) Các loại đường MA



36

Trung bình trượt là một chỉ số cho biết giá trị trung bình của giá

chứng khoán trong n thời kỳ. Vì giá chứng khoán thay đổi nên đường trung

bình trượt của chứng khoán cũng đi lên hoặc đi xuống .

Tuy nhiên, có rất nhiều loại MA khác nhau mà chúng không hề đơn

giản chút nào. Có 7 loại MA phổ biến: MA giản đơn (SMA-simple Moving

Average), MA hàm mũ ( EMA – Exponential Moving Average), MA chuỗi

thời gian (TSMA – Time Moving Average), MA tam giác (TMA Triangular

Moving Average), MA được điều chỉnh khối lượng (AMA – Volume-

adjusted Moving Average), MA biến thiên (VMA- Variable Moving

Average), MA tỷ trọng (WMA – Weighted Moving Average). Và cũng có rất

nhiều câu hỏi như cách tốt nhất để áp dụng MA. Chẳng hạn, nên sử dụng

đường MA cho bao nhiêu ngày? Có nên sử dụng MA dài hạn hay ngắn hạn?

Có chăng một MA tốt nhất đối với tất cả các thị trường hay chỉ cho một thị

trường riêng lẻ mà thôi? Có phải mức giá đóng cử là mức giá tốt nhất để tính

MA không? Sử dụng nhiều hơn một MA thì có tốt hơn không? Sử dụng

đường MA nào là tốt nhất?

Dưới đây là 3 loại MA hay được sử dụng.

MA giản đơn –SMA

Hầu hết các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng loại SMA, hoặc trung bình

số học. Nhưng có một số người thắc mắc về tính hữu dụng của MA ở hai

điểm. Thứ nhất , chỉ có các mức giá trong khoảng thời gian tính MA mới

được xem xét. Ví dụ nếu tính SMA(10) thì chỉ có các mức giá trong 10 ngày

gần nhất mới được xem xét, còn mức giá của 11 ngày trước đó được coi như

không ảnh hưởng gì tới giá của thời điểm hiện tại. Thứ hai, SMA cho tỷ trọng

ngang nhau đối với mức giá mỗi ngày. Ví dụ một đường SMA(10), thì mức

giá ngày sau cùng cũng được coi là có ảnh hưởng tới giá hiện tại như ngày

thứ 10 trở về trước. Mức giá mỗi ngày được ấn định có tỷ trọng là 10%. Một



37

số nhà phân tích tin tưởng rằng, sẽ tốt hơn nếu đặt một tỷ trọng cao hơn cho

các mức giá gần đây.

MA tỷ trọng tuyến tính – WMA

Một nỗi lực để hiệu chỉnh vấn đề tranh cãi về tỷ trọng, một số nhà

phân tích sử dụng MA tỷ trọng tuyến tính.

Công thức:

Tuy nhiên, WMA vẫn chưa giải quyết được rắc rối về việc chỉ có

khoảng thời gian dùng để tính toán MA được xem xét.

MA san bằng hàm mũ - EMA

Loại MA này giải quyết được cả hai rắc rối mà SMA gặp phải. Thứ

nhất, EMA san bằng hàm mũ đặt tỷ trọng lớn hơn cho các mức giá gần hiện

tại hơn. Vì thế nó cũng chính là một đường MA có tỷ trọng. Nhưng trong khi

nó gán tỷ trọng nhỏ hơn cho các mức giá trước, nó cũng không đưa vào tính

toán tất cả các dữ liệu giá trong vòng đời của công cụ tài chính (chứng khoán,

ngoại tệ, vàng …). Thêm vào đó người sử dụng EMA có thể điều chỉnh tỷ

trọng lớn hơn hoặc nhỏ hơn cho các mức giá gần đây. Việc điều chỉnh này

được thực hiện bằng cách thay đổi giá trị phần trăm đối với mức giá của ngày

sau cùng, tỷ trọng mà giá trị của ngày trước đó được cộng vào phần trăm MA.

Tổng của hai giá trị phần trăm này phải là 100%. Nói cách khác, EMA được

tính toán bằng cách áp dụng một tỷ lệ phần trăm của mức giá đóng cửa của

ngày hôm nay và một tỷ lệ phần trăm cao hơn đối với những mức giá gần đây.

Chẳng hạn, đối với MA 10 ngày , mức giá của ngày sau cùng có thể được ấn

định một giá trị tỷ trọng 10%, còn tỷ trọng của ngày MA tính tới ngày trước

đó là 90%. Điều này làm cho mức giá cuối cùng chiếm tỷ trọng 10% trong

tổng tỷ trọng. Điều đó có thể tương tự như một MA 20 ngày. Bằng cách cho

mức giá ngày cuối cùng một giá trị nhỏ hơn là 5%. Tỷ trọng ngày cuối cùng ít

hơn, MA ít nhạy cảm hơn.



38

c) Ý nghĩa của đường MA

MA là một phương sách cần thiết để bám sát xu hướng. Mục đích của

nó là để xác định hoặc ra tín hiệu rằng một xu hướng mới đã bắt đầu hay một

xu hướng cũ đã kết thúc hoặc đảo chiều. Mục đích của nó là theo dõi sự tiến

triển của xu hướng. MA có thể coi là một xu hướng cong. Tuy nhiên , nó

không dự đoán hành động thị trường giống như cách mà phân tích đồ thị

chuẩn thực hiện. MA là một tín hiệu theo sau chứ không phải là một tín hiệu

dẫn dắt. Nó không bao giờ tiên đoán mà chỉ đơn giản là phản ứng trở lại. MA

bám sát một thị trường và nói cho chúng ta biết xu hướng đã bắt đầu, chứ

không chỉ đơn giản là theo sau các số liệu đã diễn ra. MA là một phương sách

làm san bằng các biến động. Bằng việc tính toán mức trung bình dữ liệu giá,

một đường giá bằng phẳng hơn được tạo ra, giúp quan sát dễ dàng hơn xu

hướng cơ bản. Tuy nhiên về bản chất, đường MA cũng trở nên chậm trễ về

hơn so với hành động thị trường. Một đường MA ngắn hơn, chẳng hạn như

một đường MA 20 ngày, bám sát thị trường hơn một đương MA 200 ngày. Sự

chậm trễ về thời gian có thể được giảm bớt bằng cách sử dụng MA ngắn hạn

hơn, nhưng sự chậm trễ về thời gian này không bao giờ loại bỏ được. Những

đường MA ngắn hạn phản ứng nhanh hơn với sự biến động của giá, trong khi

đường MA dài han thì phản ứng chậm hơn. Tuỳ vào từng thị trường, tuỳ vào

từng thời điểm mà chúng ta sử dụng MA ngắn hạn hay dài hạn.

Thông thường người ta hay tính MA 39 tuần, nhưng dù là bao

nhiêu đi nữa MA cũng phải đảm bảo tính chất là ghi chép đầy đủ các dấu vết

theo thời gian của các chu kỳ thị trường. Có nghĩa rằng độ dài của một đường

MA phải phù hợp với chu kỳ thị trường mà nhà đầu tư đang đi theo. Chẳng

hạn như, cần tính độ dài đối với MA của một loại tài sản có chu kỳ 40 ngày

(từ đỉnh này đến đỉnh khác mất 40 ngày ) thì chỉ cần áp dụng công thức:

Độ dài lý tưởng của một MA = Độ dài chu kỳ/2 +1



39

Kết quả là nhà đầu tư có được một MA 21 ngày.

Có thể chuyển một MA hàng ngày thành một MA hàng tháng hay hàng

tuần dễ dàng. Nếu muốn chuyển từ MA hàng ngày sang MA hàng tuần, lấy số

ngày chia cho 5 (giả sử tài sản đó giao dịch 5 ngày 1 tuần). Có nghĩa là một

MA 200 ngày sẽ tương đương với một MA 40 tuần. Tương tự nếu muốn

chuyển qua MA theo tháng, lấy số ngày chia cho 21.

d) Cách sử dụng

Sử dụng một MA

MA giản đơn là một trong những đường MA được các nhà phân tích kỹ

thuật sử dụng nhiều nhất. Một số nhà giao dịch chỉ sử dụng duy nhất một

đường MA để đưa ra các tín hiệu xu hướng. Đường MA được vẽ trên đồ thị

hình thanh hoặc đồ thị đường với giao dịch trong ngày phù hợp cùng hành

động giá giao dịch trong ngày giao dịch đó. Khi giá đóng cửa được chuyển

lên trên đường MA, tín hiệu mua được tạo ra. Còn một tín hiệu bán được tạo

ra khi giá dịch chuyển xuống dưới đường MA. Để tăng thêm sự xác nhận, một

vài nhà phân tích kỹ thuật còn xem đường MA để chỉ ra hướng giá tại điểm

giao nhau.

Hình 2.4:Đường MA 50 ngày vẽ cho giá vàng Việt Nam từ 28/7/07

đến 31//03/09.



40

Hình 2.5: Đường MA 20 ngày cũng cùng một bộ số liệu là giá vàng

Việt nam từ 27/8/07 đến 31/03/09

Ta nhận thấy đường MA ngắn hạn (MA 20 ngày) sẽ theo sát được giá

và tao ra nhiều điểm cắt nhau hơn. Hành động này có thể tốt hoặc không tốt.

Việc sử dụng một đường MA rất nhạy cảm sẽ tạo ra nhiều giao dịch (do đó

chi phí hoa hồng cao hơn), và những kết quẩ đó cũng có nhiều tín hiệu sai (tín

hiệu giả). Nếu đường MA quá nhạy cảm, các biến động giá ngẫu nhiên trong

ngắn hạn (độ nhiễu) sẽ đưa ra các tín hiệu xu hướng tồi. Ngược lại đường MA

dài hơn sẽ đưa ra ít tín hiệu hơn, nhưng các tín hiệu sẽ hoạt động tốt hơn nếu

xu hướng còn có ý nghĩa. Mức độ nhạy cảm của đường MA dài hạn giữ cho

đường MA khỏi những rối loạn do giá tăng hay giảm bất thường xảy ra,

nhưng đường MA dài hạn sẽ hoạt động tốt hơn trong một thị trường có xu

hướng và xu hướng được giữ vững, còn đường MA ngắn hạn sẽ hữu dụng hơn

trong trường hợp xu hướng của thị trường đảo chiều liên tục.



41

Vì thế, cho thấy một điều là chỉ sử dụng đường MA thôi sẽ có những

nhược điểm . Các nhà phân tích kỹ thuật khuyên nhà đầu tư nên sử dụng hai

đường MA.

Sử dụng hai đƣờng MA

Kỹ thuật này gọi là phương pháp cắt hai lần. Điều này có nghĩa là tín

hiệu mua được tạo ra khi đường MA ngắn hạn cắt lên trên đường MA dài hạn,

và tín hiệu bán được tạo ra khi đường MA ngắn hạn cắt xuống dưới đường

MA dài hạn. Ví dụ như, kết hợp hai đường MA 20 và đường MA 50 trong bộ

số liệu trên. Ta có biểu đồ:

Hình 2.6: Hai đường MA 20 ngày và đường MA 50 ngày vẽ cho dữ

liệu vàng Việt Nam

2.2.4.2 Dải Bollinger bands

a) Giới thiệu

Được phát triển bởi John Bollinger, Bollingerbands là một chỉ báo cho

phép người sử dụng so sánh độ biến động và các mức giá tương đối qua các

chu kì thời gian. Chỉ báo này gồm 3 đường viền bao quanh hầu hết khoảng

biến động giá chứng khoán, hay giá vàng.



42

1

gia dong cua

dai giua = SMAn

n

j

j

2

1

gia dong - dai giua

dai tren = dai giua + D*n

n

j

2

1

gia dong cua - dai giua

dai duoi = dai giua - D*n

n

j

Dải nằm giữa là đường SMA

Dải bên trên (SMA cộng D lần độ lệch chuẩn )

Dải bên dưới (SMA trừ D lần độ lệch chuẩn)

Dưới đây là đồ thị có chứa dải Bollinger.

Hình 2.7 : Dải Bollinger được vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam

b) Ý nghĩa

Để hiểu rõ hơn về dải Bollinger chúng ta nên hiểu ý nghĩa của độ lệch

chuẩn.

Độ lệch chuẩn:



43

Nếu gọi X là giá của tài sản đang quan tâm, X là giá trung bình, E(X) là

kỳ vọng, 2S là phương sai, S là độ lệch chuẩn. Ta có:

Nhìn vào công thức trên ta thấy S là một thước đo độ biến động giá.

Và dải Bollinger cho ta thấy những biến động giá bất thường sẽ nằm

trong dải Bollinger. Vì nhìn vào công thức để xây dựng dải Bollinger và mối

liên hệ của độ lệch chuẩn như đã trình bày ở trên cho ta thấy xác suất để mức

giá nằm trong giải Bollinger là rất lớn. Nếu ta chọn D=1 thì mức xác suất để

giá nằm trong dải này là 68.26%. Nếu ta chọn D=2 thì mức xác suất để giá

nằm trong dải này là 95.44%. Nếu ta chọn D=3 thì mức xác suất để giá nằm

trong dải này là 99.74%. Như vậy nếu ta chọn D càng lớn thì khả năng giá ở

trong dải Bollinger càng lớn, do đó sẽ có ít mức giá bất thường hơn và có thể

cho ít tín hiệu mua hay bán hơn, nhưng những tín hiệu này sẽ chính xác hơn.

Bollinger đề xuất việc sử dụng SMA 20 ngày làm đường trung tâm và

2 lần độ lệch chuẩn, tức xác suất để giá nằm trong dải Bollinger là 95.44%, để

xây dựng các đường viền bên ngoài. Độ dài của trung bình trượt và số độ lệch

chuẩn có thể được hiệu chỉnh cho phù hợp hơn với sở thích của cá nhân hoặc

đặc điểm riêng của từng chứng khoán, từng loại tài sản.

Thử nghiệm và mắc lỗi là một phương pháp để xác định độ dài trung

bình trượt phù hợp. Việc đánh giá trực quan giản đơn có thể được sử dụng để

2 22 2( ) ( ) ( )S E X E X E X E X

( ) 68.26%P X S X X S

( 2 2 ) 95.44%P X S X X S

( 3 3 ) 99.74%P X S X X S

2S S



44

quyết định số chu kì thích hợp. BB nên bao quanh hầu hết khoảng biến động

giá nhưng không nên là tất cả.

Sau những biến đông mạnh, xuất hiện sự xuyên phá các đường biên là

bình thường. Nếu các mức giá xuất hiện xa ngoài đường biên quá thường

xuyên thì cần có một đường trung bình trượt dài hơn. Nếu các mức giá hiếm

khi chạm tới các đường biên ngoài, thì cần rút ngắn độ dài trung bình trượt.

Đối với khung thời gian chung, Bollinger đề xuất SMA 10 ngày cho

chu kì ngắn, SMA 20 ngày cho chu trung bình và 50 ngày cho chu kì dài.

c) Cách sử dụng

Như trên chúng ta đã phân tích, những điểm nằm ngoài dải Bollinger là

những điểm bất thường. Các tín hiệu mua và bán được đưa ra dựa vào những

điểm này.

Những điểm nằm bên ngoài dải Bollinger

Nếu giá nằm quá dải trên và kéo dài liên tục thì tín hiệu này khẳng định

xu thế tăng sẽ tiếp tục tăng mạnh. Nếu giá nằm dưới dải dưới và kéo dài liên

tục thì tín hiệu này khẳng định xu thế giảm sẽ tiếp tục giảm mạnh.

Dựa vào giá vượt ra ngoài dải bollinger rồi quay trở lại nằm trong dải

Nếu giá tài sản vượt quá dải trên rồi sau đó thiết lập một đỉnh giá khác

nằm trong dải Bollinger thì tín hiệu này cảnh báo sự chấm dứt xu thế tăng giá

hiện tại và chuyển sang xu thế giảm hoặc tăng dập dềnh. Tín hiệu này sẽ cảnh

báo đảo chiều sang giảm và được khẳng đinh chắc chắn hơn nếu sau đó giá

của tài sản đang xem xét rớt xuống dưới đường SMA tương ứng của dải

Bollinger.

Nếu giá tài sản xuống dưới dải dưới rồi sau đó thiết lập một đáy khác

nằm trong dải Bollinger thì tín hiệu này cảnh báo sự chấm dứt xu thế giảm giá

hiện tại và chuyển sang xu thế tăng hoặc dập dềnh. Tín hiệu này sẽ cảnh báo



45

đảo chiều sang tăng và được khẳng định chắc chắn hơn nếu sau đó giá cổ

phiếu vượt lên trên dưới đường SMA tương ứng của dải Bollinger.

Bên cạnh việc chỉ ra các mức giá tương đối và độ biến động, BB có thể

được kết hợp với đường giá và các chỉ báo khác để khái quát các dấu hiệu và

báo trước các biến động.

Những sự thay đổi giá mạnh xuất hiện ngoài các đường biên hẹp và

biến động thấp. Trong trường hợp này, các Bollingerbands không cho thấy

bất cứ gợi ý nào về xu thế giá trong tương lai. Đường xu thế phải được xác

định bằng cách sử dụng các chỉ báo khác và các lĩnh vực khác của phân tích

kĩ thuật. Nhiều chứng khoán trải qua những thời kì biến động lớn theo sau

những thời kì biến động thấp. Việc sử dụng Bollingerbands, các chu kì này có

thể dễ dàng chỉ ra bằng các đánh giá trực quan. Các đường biên hẹp cho thấy

mức biến động thấp và những đường biên rộng cho thấy biến động cao. Các

biến động có thể sẽ quan trong hơn đối vố những người chơi quyền chọn vì

giá của quyền chọn sẽ rẻ hơn khi biến động thấp.



46

Hình 2.8: Dải Bollinger được vẽ cho công ty cô phần vận tải Hà Tiên

– HTV với SMA 20 và D=2

Tại các thời điểm xác định bằng các đường kẻ màu đỏ và xanh, giá cổ

phiếu đã vượt quá băng trên (upper band) hoặc xuống thấp hơn băng dưới

(lower band), nếu so sánh lên đồ thị RSI sẽ thấy các thời điểm này tương ứng

với các ngưỡng siêu mua và siêu bán. Điều này khẳng định sức tăng (hoặc

giảm giá) hiện tại là rất mạnh. Đặc biệt trong giai đoạn tháng 2, các đỉnh của

giá liên tục được thiết lập cao hơn băng trên (upper band) khẳng định sức tăng

giá rất mạnh và còn tiếp diễn dài trong giai đoạn này.

Tại các vùng được khoanh tròn là các tín hiệu giá cổ phiếu vượt ra

ngoài dải băng bollinger rồi trở lại vào trong dải băng này.

Vòng tròn số 1 và số 4 là khoảng thời gian mà một đỉnh của giá cổ

phiếu được thiết lập nằm trên băng trên và một đỉnh tiếp theo sau đó được

thiết lập nằm trong dải băng bollinger. Tín hiệu này cảnh báo về sự đảo chiều



47

của giá cổ phiếu sang giảm và càng được khẳng định chắc chắn hơn khi giá cổ

phiếu đi xuống dưới đường trung bình động SMA-20.

Vòng tròn số 2 và số 3 là khoảng thời gian mà một đáy của giá cổ phiếu

được thiết lập nằm thấp hơn băng dưới và một đáy tiếp theo sau đó được thiết

lập nằm trong dải băng bollinger. Tín hiệu này cảnh báo về sự đảo chiều của

giá cổ phiếu sang tăng. Tuy nhiên vòng tròn số 3 được khẳng định chắc chắn

và có sức tăng mạnh mẽ hơn vì giá cổ phiếu sau đó đã xuyên phá và vượt lên

trên đường trung bình động SMA – 20.

2.2.4.2 Chỉ số cường độ tương đối (RSI – The Relative Strength

Index)

a) Giới thiệu

Được phát triển bởi J.Welles Wilder và được giới thiệu trong cuốn

sách New Concepts in Technical Trading Systems của ông năm 1978, , RSI

là một chỉ báo momentum đặc biệt hữu ích và thông dụng . RSI so sánh các

mức lãi với các mức lỗ gần đây của cổ phiếu và chuyển các thông tin đó thành

các số từ 0 đến 100. Sử dụng chu kì thời gian là tham số để tính toán. Trong

cuốn sách này, J.Wilder đề xuất việc sử dụng 14 thời kì.

Cách gọi đầy đủ của RSI không may là dễ gây nhầm lẫn với các dạng

phân tích mức độ tương quan khác như đồ thị RS của J.Murphy và dãy RS

của IBD. Hầu hết các loại RS khác sử dụng nhiều hơn 1 cổ phiếu trong việc

tính toán. Như hầu hết các chỉ báo chính xác, để tính toán RSI chỉ cần 1 cổ

phiếu. Thêm vào đó để tránh sự rắc rối, nhiều người không sử dụng cách gọi

đầy đủ của RSI mà chỉ gọi là RSI.

b) Cách tính RSI

100100

1RSI

RS

http://store.yahoo.com/stockcharts/newcointean.html



48

trung binh gia dong cua tang cua X ngayRS

trung binh gia dong cua giam cua X ngay

Trong đó X là số phiên giao dịch liền trước phiên giao dịch hiện tại,

được sử dụng để thu thập số liệu tính toán.

Hình 2.9: RSI vẽ cho chỉ số Down Jones Comp Average đến 3/2007

b) Ý nghĩa

RSI cho biết tỉ lệ giữa bình quân mức tăng của giá đóng cửa qua X

ngày so với bình quân mức giảm giá đóng cửa qua X ngày. Từ đó giúp đơn

giản hóa việc tính toán, tổng quát hóa cho X chạy từ 1 đến 100. Xem xét sự

chênh lệch giữa các mức giá đóng cửa có thể mang lại một chỉ số có khả năng

đo lường động lượng của giá. Phụ thuộc vào khoảng thời gian được lựa chọn

để thu thập dữ liệu từ thị trường, RSI có thể sẽ là một chỉ số đi đầu trong việc

dự doán và cảnh bảo những thay đổi trong xu thế của thị trường.

Tuy nhiên, nếu thời gian để xem xét thu thập dữ liệu là quá ngắn và xu

thế trên thị trường đang được duy trì không đồi, RSI có thể sẽ sớm cho thấy

dấu hiệu của việc chấm dứt xu thế này. Chính vì vậy, bạn nên xem xét thêm



49

một số chỉ tiêu và bằng chứng kĩ thuật khác chứ không đơn thuần chỉ dựa trên

RSI.

Trong số các khoảng thời gian được sử dụng để tính toán RSI, khoảng

thời gian 14 ngày được sử dụng phổ biến nhất, và cũng chính là khoảng thời

gian mà người khai sinh ra chỉ số RSI là Wilder sử dụng. Tuy nhiên, tùy

thuộc vào mục đích sử dụng mà các con số thời gian khác có thể mang lại

những kết quả tốt hơn. Hai khoảng thời gian khác cũng được sử dụng phổ

biến là 9 ngày và 25 ngày. Khoảng thời gian càng dài thì các dấu hiệu có độ

sai lệch càng thấp, tuy nhiên, điều này có thể dẫn tới một độ trễ nhất định so

với mức đỉnh điểm hay mức đáy của thị trường.

c) Cách sử dụng

Mua siêu và bán siêu

J.Welles Wilder đề cập đến việc sử dụng các mức 70, 30 và mua

siêu, bán siêu. Nhìn chung, nếu RSI tăng lên trên 30 thì được xem là bullish

đối với tài sản cơ bản. Ngược lại, nếu RSI xuống dưới 70, là tín hiệu bearish.

Một số nhà giao dịch xác định xu thế dài hạn, sau đó sử dụng cách đọc các

điểm cực để xác định thời điểm gia nhập thị trường. Nếu xu thế dài hạn là

bullish thì bán siêu có thể báo hiệu 1 thời điểm có thể ra nhập.

Các tín hiệu mua và bán cũng có thể được xác định bằng cách tìm các

đường phân kì âm và dương nằm giữa RSI và tài sản cơ bản. Ví dụ, xem xét 1

cổ phiếu xuống giá có RSI tăng,từ điểm low, chẳng hạn là 15 lên 55. Theo

cách mà RSI được xây dựng , đường tài sản cơ bản thường đảo hướng của nó

sau đường phân kì. Như trong ví dụ này thì đường phân kì xuất hiện sau điểm

mua siêu, bán siêu, thường cung cấp các tín hiệu đáng tin cậy.

2.2.4.4 Chỉ báo Fibonacci

a) Giới thiệu



50

Có một “tỷ lệ” rất đặc biệt được sử dụng để mô tả tính cân đối của vạn

vật từ những khối cấu trúc nhỏ nhất của thiên nhiên như nguyên tử cho đến

những thực thể có kích thước cực kỳ khổng lồ như thiên thạch. Không chỉ

thiên nhiên phụ thuộc vào nó để duy trì sự cân bằng mà thị trường tài chính có

vẻ như cũng vận động theo một quy luật tương tự. Trong phạm vi bài viết,

chúng ta sẽ xem qua một vài công cụ phân tích kỹ thuật được phát triển dựa

trên các nghiên cứu trên cái mà người ta gọi là “tỷ lệ vàng” này. Các nhà toán

học, khoa học, và tự nhiên học đã biết đến “tỷ lệ vàng” này trong nhiều năm.

Nó được rút ra từ dãy Fibonacci, do nhà toán học người Ý, Leonardo Fibonacci

(1175-1250) tìm ra. Trong dãy Fibonacci (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89,

144, 610, etc), mỗi số trong dãy là tổng của hai số trước đó. Điều đặc biệt nhất

trong dãy này là bất kỳ một số nào cũng đạt giá trị xấp xỉ 1.618 lần số đứng

trước và 0.618 lần số đứng sau nó (0.618 là nghịch đảo của 1.618). Tỷ lệ này

được biết đến với rất nhiều tên gọi: Tỷ lệ vàng, tỷ lệ thần thánh, PHI … Vậy

thì, tại sao tỷ lệ này lại quan trọng đến vậy? Vạn vật dường như có thuộc tính

gắn kết với tỷ lệ 1.618, có lẽ vì thế mà nó được coi là một trong những nhân tố

cơ bản cấu thành nên các thực thể trong tự nhiên. Nếu chia tổng số ong cái cho

tổng số ong đực trong một tổ ong bất kỳ, bạn sẽ có giá trị là 1.618. Nếu lấy

khoảng cách từ vai đến móng tay chia cho khoảng cách giữa cùi chỏ và móng

tay thì bạn cũng có được giá trị 1.618. Tính xác thực của các ví dụ trên bạn có

thể từ từ kiểm chứng nhưng chúng ta hãy cùng xem “tỷ lệ vàng” có ứng dụng

gì trong tài chính. Khi sử dụng phân tích kỹ thuật , “tỷ lệ vàng” thường được

diễn giải theo 3 giá trị phần trăm: 38.2%, 50%, và 61.8%. Nhiều tỷ lệ khác có

thể được sử dụng khi cần thiết, như 23.6%, 161.8%, 423%

b) Các chỉ báo Fibonacci và ý nghĩa

Trước khi đưa ra các chỉ báo Fibonacci chúng ta nên hiểu rõ khái niêm

về mức kháng cự và mức chống đỡ.



51

Mức chống đỡ: Các đáy hoặc những mức thoái lùi được gọi là mức

chống đỡ. Thuận ngữ này bản thân nó đã tự giải thích và ngụ ý rằng mức

chống đỡ là mức hoặc vùng trên đồ thị dưới thị trường, nơi sức mua mạnh

hơn áp lực bán. Kết quả, sự giảm giá là không vững và giá tăng trở lại. Mức

chống cự luôn được xác định bới mức thoái lùi trước đó. Hành động giá tại

các điểm 2 và 4 được đề cập đến như là mức chống đỡ vì người mua hỗ trợ

ngăn không cho giá giảm thấp hơn nữa. Hình 2.10, điểm 2 và 4 thể hiện mức

chống đỡ trong xu hướng đi lên.

Hình 2.10: Mô tả đƣờng chống đỡ và đƣờng kháng cự

Mức kháng cự: Mức kháng cự thì trái ngược hẳn với mức chống đỡ

và thể hiện mức giá hoặc vùng trên thị trường nơi mà sức bán vượt quá sức

mua và sự giảm giá trở lại. Thông thường tại mức kháng cự người mua dành

quyền kiểm soát bởi một đỉnh trước đó. Trong hình sau, điểm 1 và 3 là mức

kháng cự trong một xu hướng giảm. Trong xu hướng giảm, điểm 1 và 3 là

mức chống đỡ dưới thị trường và điểm 2 và 4 là mức kháng cự vượt quá thị

trường.

Đường chống đỡ


Đường kháng cự


1

2

3

4

5



52

Hình 2.11: Mô tả đƣờng kháng cự và đƣờng chống đỡ

Trong một xu hướng giá lên, mức kháng cự thể hiện sự tạm dừng trong

xu hướng đó và thông thường được vượt qua và điểm. Trong xu hướng giá

giảm, mức chống đỡ là không đủ mạnh để dừng sự giảm giá lâu dài nhưng tại

đó có thể kiểm tra lại ít nhất là trong tạm thời.

Nắm vững nội dung của mức chống đỡ và mức kháng cự là điều cần

thiết cho việc hiểu đầy đủ về nội dung của xu hướng. Để một xu hướng đi lên

tiếp tục, mỗi mức thoái lùi (mức chống đỡ) phải cao hơn mức chống đỡ trước

đó. Mỗi mức cao phục hồi (mức kháng cự) phải cao hơn mức kháng cự trước

đó. Nếu vùng lõm hiệu chỉnh trong một xu hướng tăng đang đi xuống đến

mức thấp trước đó, điều này có thể là một cảnh báo sớm rằng xu hướng tăng

sắp kết thúc hoặc ít nhất la dịch chuyển từ xu hướng tăng sang xu hướng dịch

chuyển ngang. Nếu mức chống đỡ bị phá vỡ, thì một sự đảo ngược xu hướng

tăng sang xu hướng giảm có thể xảy ra.

Mỗi lần một đỉnh kháng cự trước đó được kiểm nghiệm, thì xu hướng

đi lên đang trong giai đoạn nguy kịch nhất. Việc không vượt qua được đỉnh

trước đó trong xu hướng đi lên, hoặc khi giá vượt qua khỏi mức chống đỡ

1

2


4 Đường kháng cự

5



3



53

trước đó thì trong xu hướng đi xuống luôn là cảnh báo đầu tiên rằng xu hướng

hiện tại luôn thay đổi.

Có 4 phương pháp chính trong việc áp dụng dãy Fibonacci trong tài

chính: Retracements, arcs, fans, và time zones.

Fibonacci Arcs (FA): Được thiết lập đầu tiên bằng cách vẽ đường

thẳng kết nối 2 điểm có mức giá cao nhất và thấp nhất của giai đoạn phân

tích. 3 đường cong sau đó được vẽ với tâm nằm trên điểm có mức giá thấp

nhất (hoặc cao nhất) và có khoảng cách bằng 38.2%, 50.0%, 61.8% độ dài

đường thẳng thiết lập.

Hình 2.12: Đƣờng FA vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam

Fibonacci Fan (FF): Được vẽ bằng cách kết nối hai điểm giá cao nhất và

thấp nhất của giai đoạn phân tích. Sau đó một đường thẳng đứng “vô hình” sẽ

được vẽ qua điểm giá cao nhất. Tiếp theo đó 3 đường chéo sẽ được vẽ từ điểm

giá thấp nhất cắt đường thẳng đứng “vô hình” tại 3 mức 38.2%, 50.0%, 61.8%.



54

Hình 2.13: Đƣờng FF vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam

Fibonacci Retracements (FR): Được xác định trước tiên bằng cách vẽ

đường thẳng nối kết giữa hai điểm giá cao nhất và thấp nhất của đồ thị giá

trong giai đoạn phân tích. Một loạt 9 đường nằm ngang sau đó được vẽ lên tại

các mức Fibonacci 0.0%, 23.6%, 38.2%, 50%, 61.8%, 100%, 161.8%,

261.8%, và 423.6% tương ứng với chiều cao tính từ điểm giá cao nhất đến

thấp nhất (một số đường có thể không được vẽ ra khi nằm ngoài quy mô phân

tích của đồ thị) Sau mỗi giai đoạn biến động giá chính (có thể lên hoặc

xuống), giá thường có xu hướng đảo ngược xu hướng (toàn bộ hoặc một

phần). Khi giá đảo chiều, các ngưỡng hỗ trợ hoặc kháng cự mới thường nằm

trên hoặc gần đường FR.



55

Hình 2.14: Đƣờng FR vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam

Fibonacci Time Zones: Bao gồm một loạt các đường thẳng đứng. Sắp

xếp theo trật tự của dãy Fibonacci 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, … Cũng như các

đường khác, diễn biến thay đổi của giá thường có mức hỗ trợ/kháng cự nằm

gần hoặc trên các đường thẳng đứng này. Tuy nhiên, theo ý kiến của cá nhân

tôi, không nên dùng Fibonacci Time Zones vào việc xác định các ngưỡng của

cổ phiếu. Lý do là Fibonacci Time Zones không có mấy tác dụng trong việc

xác định, việc xác định các ngưỡng dựa vào Fibonacci Time Zones khá khó

khăn và nhiều khi dẫn đến hiểu nhầm. Các bạn có thể sử dụng Fibonacci Time

Zones giống như một đường hỗ trợ cho 3 đường còn lại của Fibonacci nhưng

không nên dùng nó là một công cụ chính.



56

Hình 2.15: Đƣờng FT vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam

2.3 So sánh hai phƣơng pháp

Một cách khái quát ta có thể nhận thấy phương pháp sử dụng mô hình

kinh tế lượng yêu cầu một số điều kiện về chuỗi số liệu, ở đây là chuỗi giá

vàng như là chuỗi ngẫu nhiên, dừng. Và việc lựa chọn mô hình cũng yêu cầu

người sử dụng phải có kinh nghiệm trong việc lựa chọn mô hình. Tuy nhiên

khi lựa chọn được mô hình rồi thì việc đưa ra quyết định giao dịch lại theo

một quy tắc nhất định, có ít sự sai khác giữa hai người khác nhau cùng sử

dụng một mô hình. Còn đối với mô hình phân tích kỹ thuật cũng yêu cầu

người sử dụng phải có kinh nghiệm trong việc lựa chọn các chỉ báo cho phù

hợp với từng mục đích đầu tư, từng giai đoạn của thị trường. Và mặc dù hai

người cùng sử dụng chỉ báo giống nhau nhưng vẫn có thể đưa ra những quyết

định mua bán khác nhau vì mỗi người sẽ có những quyết định dựa vào các chỉ

báo là khác nhau, không có một quy tắc cứng nhắc cho tất cả các chỉ báo này.

Trong chương tiếp theo ta sẽ áp dụng hai phương pháp này đối với số

liệu vàng thực tế của Việt Nam.



57

CHƢƠNG 3

ÁP DỤNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG VÀ MÔ HÌNH

PHÂN TÍCH KỸ THUẬT TRONG GIAO DỊCH VÀNG Ở

VIỆT NAM

3.1 Áp dụng mô hình kinh tế lƣợng và mô hình phân tích kỹ

thuật trong ngắn hạn

3.1.2 Mô hình kinh tế lƣợng

3.1.2.1 Nguồn gốc số liệu

Số liệu là dữ liệu vàng Việt Nam theo ngày từ 27/8/07 đến 31/03/09

lấy từ trang web www.atpvietnam.com . Bản chất của số liệu dùng để phân

tích là sử dụng số liệu chuỗi thời gian.

Hình 3.1: Đồ thị giá vàng Việt Nam

Từ hình trên ta thấy giá vàng trong thời gian này có lúc tăng lúc giảm,

nhưng trong cả giai đoạn xem xét thì có xu hướng tăng. Giá vàng từ 08/07

đến 03/08 có xu hướng tăng mạnh và từ 04/08 đến cuối năm 2008 có biến

http://www.atpvietnam.com/



58

động nhưng giá vàng có xu hướng ổn định. Nhưng từ đầu năm 2009 giá vàng

lại biến động rất mạnh.

Như trong chương 2 chúng ta đã phân tích, mô hình dùng để dự báo giá

vàng được dự đoán là mô hình AR(1) cho chuỗi sai phân bậc 1 của giá vàng.

Ta có:

Bảng 3.1: Bảng kết quả của mô hình dự báo

Vẽ lược đồ tương quan của phần dư thu được từ mô hình ta có :



59

Bảng 3.2: Lƣợc đồ tƣơng quan của phần dƣ thu đƣợc từ mô hình

dự báo

Nhìn vào lược đồ tương quan của chuỗi phần dư ta thấy chuỗi này là

nhiễu trắng. Như vậy mô hình AR(1) mà ta đã ước lượng để dự báo giá vàng

từ đó áp dụng trong giao dịch vàng.

3.1.2.2 Dự báo giá vàng dựa vào mô hình kinh tế lượng

Chúng ta dùng dữ liệu đến ngày 06/02/2009 sau đó dự báo cho một

ngày 09/02/2009 bằng mô hình AR(1) như trên. Sau đó lại dùng số liệu đến



60

ngày 09/02/2009 và dự báo đến ngày 10/02/2009. Và cứ như thế ta có số liệu

dự báo đến ngày 31/03/2009. Ta có bảng số liệu thực tế và số liệu dự báo sau:

Bảng 3.3: Bảng số liệu thực tế và số liệu dự báo sau dựa vào mô

hình kinh tế lƣợng trong ngắn hạn

Date Giá vàng thực tế Giá vàng dự báo

2/9/2009 1867 1869.944

2/10/2009 1861 1867.799

2/11/2009 1875 1861.798

2/12/2009 1918 1873.133

2/13/2009 1914 1912.383

2/16/2009 1900 1914.521

2/17/2009 1913 1901.821

2/18/2009 1940 1911.3

2/19/2009 1963 1936.513

2/20/2009 1958 1940.581

2/23/2009 1978 1958.632

2/24/2009 1980 1975.465

2/25/2009 1967 1979.747

2/26/2009 1957 1968.644

2/27/2009 1950 1958.258

3/2/2009 1958 1950.878

3/3/2009 1947 1956.995

3/4/2009 1916 1948.386

3/5/2009 1915 1919.86

3/6/2009 1947 1915.124



61

Date Giá vàng thực tế Giá vàng dự báo

3/9/2009 1957 1943.032

3/10/2009 1933 1955.779

3/11/2009 1903 1935.954

3/12/2009 1903 1935.954

3/13/2009 1930 1906.593

3/16/2009 1943 1926.687

3/17/2009 1945 1941.429

3/18/2009 1944 1944.759

3/19/2009 1937 1944.121

3/20/2009 1948 1937.845

3/23/2009 1985 1946.669

3/24/2009 1985 1980.589

3/25/2009 1998 1985

3/26/2009 1988 1989.19

3/27/2009 1995 1994.165

3/30/2009 1995 1989.19

3/31/2009 1995 1994.165

3.1.2.3 Cách thức giao dịch dựa vào kết quả dự báo

Khi dự báo giá vàng tăng thì mua, sau đó tiếp tục giữ. Khi dự báo giá

vàng giảm thì bán và giữ tiền cho tới khi dự báo tăng thì lại mua vào.

Dựa vào kết quả dự báo cùng quy tắc đưa ra ta sẽ có kết quả giao dịch

sau:



62

Bảng 3.4: Kết quả giao dịch dựa vào mô hình kinh tế lƣợng trong

ngắn h ạn

Tín hiệu mua Giá thực tế Tín hiệu bán Giá thực tế Lãi

2/11/2009 1875 2/16/2009 1900 25

2/17/2009 1913 2/20/2009 1958 45

2/23/2009 1978 2/25/2009 1967 -11

3/2/2009 1958 3/3/2009 1947 -11

3/6/2009 1947 3/10/2009 1933 -14

3/12/2009 1930 3/17/2009 1944 14

3/19/2009 1948 3/25/2009 1988 40

3/26/2009 1995 3/30/2009 1989 -6

Tổng mức lãi 82

Mức lãi suất 4.373333

Như vậy, nếu ta thực hiện cách thức giao dịch như trên nếu ta bỏ ra 1875

đồng thì sẽ thu được 82 đồng sau 2 tháng, tức mức lãi suất là 4.3733% trong 2

tháng.

3.1.2 Áp dụng mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng

3.1.2.1 Các chỉ báo sử dụng trong mô hình

Dữ liệu được sử dụng ở đây cũng là dữ liệu giá vàng từ 27/08/07 đến

31/03/09. Đồ thị được vẽ dưới đây sử dụng dữ liệu trên cùng các chỉ báo

Bollinger band, Fibonacci Retracement và RSI.

Chỉ báo Bollinger band: Được xây dựng bởi đường trung bình trượt 20

ngày và hai dải trên và dưới với D=1

Chỉ báo RSI: Được xây dựng với X=14 ngày với các mức 40, 60

Chỉ báo Fibonacci Time Zone: Là các đường kẻ dọc trên đồ thị thể hiện

các mức hỗ trợ và kháng cự. Khi một mức giá vượt qua một đường kẻ dọc thì



63

mức giá tại điểm giao vơi đường Fibonacci là mức hỗ trợ, và đường kẻ dọc

tiếp theo sẽ là mức kháng cự, và nếu giá vượt qua được đường này thì mức

giá giao với đường đó lại trở thành mức hỗ trợ, và cứ như vậy….

Hình 3.2: Giá vàng Việt Nam và các chỉ báo BB, FT, RSI

3.1.2.2 Cách thức giao dịch dựa trên các chỉ báo

Ở đây ta cũng dùng chuỗi dữ liệu giá vàng từ 27/08/07 đến 31/03/09

và cũng thực hiện giao dịch từ đầu tháng 2 đến cuối tháng 3. Nếu ta dự báo

giá tăng thì sẽ mua và dự báo giá giảm thì sẽ bán. Ta kết hợp với các chỉ báo

phân tích kỹ thuật để đưa ra quyết định này, từ đó so sánh lợi nhuận từ việc

giao dịch của hai phương pháp dùng mô hình kinh tế lượng và các chỉ báo

phân tích kỹ thuật.

Chỉ báo dùng để đưa ra tín hiệu mua và bán ở đây là Bollinger band và

có sự hỗ trợ của đường RSI và Fibonacci Retracement.

Tại vòng tròn thứ nhất ta thấy có dấu hiệu của xu hướng đảo chiều đi

lên. Ta thấy trước đó, giá vàng xác lập một đỉnh nằm trong dải Bollinger, sau

đó vượt qua dải và xác lập một đỉnh mới nằm ngoài dải Bollinger. Tín hiệu

này được khẳng đinh rõ hơn nhờ đường RSI tương ứng. Ta thấy đường RSI



64

vượt qua ngưỡng 60 thể hiện mức mua siêu. Ngoài ra mức giá vượt qua

đường Fibonacci, thể hiện mức chống đõ đã vượt qua, một xu hướng giá tăng

thể hiện chắc chắn hơn. Vậy tín hiệu mua được đưa ra là ngày 4/02/2009.

Tại vòng tròn thứ 2 ta lại thấy tín hiệu của sự giảm giá. Một đỉnh được

thiết lập ngoài dải Bollinger sau đó đỉnh thứ 2 lại được thiết lập nằm trong dải

Bollinger. Tín hiệu này được khẳng định thêm qua đường RSI lại nằm xuống

dưới ngưỡng 40, dấu hiệu của mức bán siêu. Dựa vào hai chỉ báo này ta thấy

thị trường có xu hướng giảm và đưa ra quyết định bán vào ngày 3/03/2009.

Tại vòng tròn thứ 3 một xu hướng tăng giá được dự báo.Ta thấy trước

đó, giá vàng xác lập một đỉnh nằm trong dải Bollinger, sau đó vượt qua dải và

xác lập một đỉnh mới nằm ngoài dải Bollinger. Tín hiệu này được khẳng đinh

rõ hơn nhờ đường RSI tương ứng. Ta thấy đường RSI vượt qua ngưỡng 60

thể hiện mức mua siêu. Và tín hiệu mua được đưa ra vào ngày 23/03/2009.

Ta có bảng sau:

Bảng 3.5: Kết quả của giao dịch vàng dựa trên các chỉ báo phân

tích kỹ thuật trong ngắn h ạn

Tín hiệu mua Giá Tín hiệu bán Giá Lãi

2/4/2009. 1842 3/03/2009 1947 105

3/24/2009 1985 31/03/2009 1983 -2

Tổng mức lãi 103

Mức lãi suất 5.591748

Như vậy nếu ta dùng các chỉ báo phân tích kỹ thuật thì trong 2 tháng,

nếu ta bỏ ra 1842 đồng thì thu được 103 đồng, tức mức lãi suất lài 5.59%. Và

mức lãi suất này cao hơn so vơi việc sử dụng mô hình kinh tế lượng để ra



65

quyết định mua, bán, tuy nhiên mức chênh lệch giữa hai phương pháp này

không nhiều.

3.2 Áp dụng mô hình kinh tế lƣợng và mô hình phân tích kỹ

thuật trong dài hạn

3.2.1 Mô hình kinh tế lƣợng

Cũng tương tự như phân tích ở trên nhưng chuỗi số liệu ta lấy từ

27/08/07 đến 30/05/08 dự báo cho ngày tiếp theo là 2/06/08. Sau đó lại lấy số

liệu từ ngày 27/08/09 đến 2/06/08 dự báo cho ngày 3/06/09. Cứ tiếp tục như

vậy ta có kết quả dự báo đến ngày 31/03/09. Ta có bảng sau:

Bảng 3.6: Kết quả dự báo đến ngày 31/03/09 dựa vào mô hình kinh

tế l ƣợng

Ngày giá thực tế giá dự báo ngày giá thực tế giá dự báo

6/2/2008 1817 1789.212 10/31/2008 1665 1686.081

6/3/2008 1827 1812.312 11/3/2008 1660 1668.425

6/4/2008 1821 1825.569 11/4/2008 1658 1660.74

6/5/2008 1830 1821.861 11/5/2008 1670 1658.296

6/6/2008 1840 1828.706 11/6/2008 1658 1668.223

6/9/2008 1850 1838.57 11/7/2008 1658 1659.784

6/10/2008 1838 1848.578 11/10/2008 1663 1658

6/11/2008 1823 1839.716 11/11/2008 1662.257 1660

6/12/2008 1837 1825.123 11/12/2008 1655 1660.446

6/13/2008 1839 1835.001 11/13/2008 1642 1655.743

6/16/2008 1840 1838.715 11/14/2008 1642 1643.926

6/17/2008 1854 1839.858 11/17/2008 1650 1642

6/18/2008 1860 1852.008 11/18/2008 1648 1648.815

6/19/2008 1859.151 1892 11/19/2008 1645 1648.296

6/20/2008 1875 1887.518 11/20/2008 1638 1645.444



66


6/23/2008 1868 1868 11/21/2008 1640 1639.036

6/24/2008 1858 1868.992 11/24/2008 1676 1639.704

6/25/2008 1872 1872 11/25/2008 1697 1670.684

6/26/2008 1868 1870.01 11/26/2008 1695 1693.991

6/27/2008 1880 1868.569 11/27/2008 1692 1695.286

6/30/2008 1893 1878.288 11/28/2008 1693 1692.429

7/1/2008 1886 1891.162 12/1/2008 1693 1692.857

7/2/2008 1895 1886.993 12/2/2008 1662 1693

7/3/2008 1893 1893.719 12/3/2008 1663 1666.438

7/4/2008 1888 1893.285 12/4/2008 1661 1662.857

7/7/2008 1880 1888.711 12/5/2008 1657 1661.285

7/8/2008 1882 1881.136 12/8/2008 1659 1657.571

7/9/2008 1872 1881.716 12/9/2008 1661 1658.715

7/10/2008 1884 1873.421 12/10/2008 1660 1660.715

7/11/2008 1882.285 1892 12/11/2008 1677 1660.143

7/14/2008 1907 1890.864 12/12/2008 1698 1674.574

7/15/2008 1927 1904.883 12/15/2008 1700 1695.041

7/16/2008 1930 1924.224 12/16/2008 1712 1699.719

7/17/2008 1918 1929.586 12/17/2008 1730 1710.316

7/18/2008 1905 1919.659 12/18/2008 1743 1727.494

7/21/2008 1900 1906.781 12/19/2008 1730 1741.206

7/22/2008 1925 1925 12/22/2008 1724 1731.802

7/23/2008 1895 1921.569 12/23/2008 1720 1724.829

7/24/2008 1872 1899.256 12/24/2008 1716 1720.552

7/25/2008 1884 1875.132 12/25/2008 1731 1716.552

7/28/2008 1890 1882.366 12/26/2008 1745 1745

7/29/2008 1892 1889.178 12/29/2008 1788 1743.08



67


7/30/2008 1873 1891.726 12/30/2008 1783 1782.226

7/31/2008 1860 1875.605 12/31/2008 1775 1783.671

8/1/2008 1857 1861.756 1/1/2009 1775 1776.071

8/4/2008 1859 1857.404 1/2/2009 1782 1775

8/5/2008 1825 1858.731 1/5/2009 1788 1781.063

8/6/2008 1788 1788 1/6/2009 1775 1787.198

8/7/2008 1794 1792.643 1/7/2009 1777 1776.742

8/11/2008 1766 1767.775 1/8/2009 1772 1776.732

8/12/2008 1676 1765.747 1/9/2009 1775 1772.67

8/13/2008 1705 1687.507 1/12/2009 1775 1774.598

8/14/2008 1735 1701.001 1/13/2009 1745 1775

8/15/2008 1705 1731.051 1/14/2009 1750 1749.023

8/18/2008 1710 1709.097 1/15/2009 1735 1749.329

8/19/2008 1710 1709.316 1/16/2009 1750 1737.018

8/20/2008 1727 1710 1/19/2009 1757 1747.969

8/21/2008 1726 1724.676 1/20/2009 1751 1756.056

8/22/2008 1726.137 1751 1/21/2009 1772 1751.81

8/25/2008 1729 1747.582 1/22/2009 1770 1769.154

8/26/2008 1728 1732.072 1/23/2009 1773 1770.271

8/27/2008 1732 1728.139 1/26/2009

8/28/2008 1738 1731.444 1/27/2009

8/29/2008 1739 1737.166 1/28/2009

9/1/2008 1736 1738.861 1/29/2009

9/2/2008 1705 1736.417 1/30/2009

9/3/2008 1703 1709.287 2/2/2009 1850 1772.593

9/4/2008 1704 1703.274 2/3/2009 1842 1839.64

9/5/2008 1699 1703.863 2/4/2009 1842 1843.07



68


9/8/2008 1708 1699.686 2/5/2009 1850 1842

9/9/2008 1696 1706.764 2/6/2009 1873 1848.93

9/10/2008 1678 1697.656 2/9/2009 1867 1869.944

9/11/2008 1680.458 1664 2/10/2009 1861 1867.799

9/12/2008 1657 1665.886 2/11/2009 1875 1861.798

9/15/2008 1695 1657.938 2/12/2009 1918 1873.133

9/16/2008 1677 1689.85 2/13/2009 1914 1912.383

9/17/2008 1681 1679.493 2/16/2009 1900 1914.521

9/18/2008 1770 1680.445 2/17/2009 1913 1901.821

9/19/2008 1760 1757.852 2/18/2009 1940 1911.3

9/22/2008 1767 1761.354 2/19/2009 1963 1936.513

9/23/2008 1805 1766.05 2/20/2009 1958 1960.099

9/24/2008 1805 1799.903 2/23/2009 1978 1958.632

9/25/2008 1707 1805 2/24/2009 1980 1975.465

9/26/2008 1793 1720.036 2/25/2009 1967 1979.747

9/29/2008 1780 1778.213 2/26/2009 1957 1968.644

9/30/2008 1812 1782.225 2/27/2009 1950 1958.258

10/1/2008 1786 1806.459 3/2/2009 1958 1950.878

10/2/2008 1790.591 1780 3/3/2009 1947 1956.995

10/3/2008 1740 1781.051 3/4/2009 1916 1948.386

10/6/2008 1732 1746.955 3/5/2009 1915 1919.86

10/7/2008 1757 1733.366 3/6/2009 1947 1915.124

10/8/2008 1777 1752.706 3/9/2009 1957 1943.032

10/9/2008 1795 1773.627 3/10/2009 1933 1955.779

10/10/2008 1800 1792.004 3/11/2009 1903 1935.954

10/13/2008 1702 1799.171 3/12/2009 1930 1906.593

10/14/2008 1704 1718.485 3/13/2009 1943 1926.687



69


10/15/2008 1680 1703.677 3/16/2009 1945 1941.429

10/16/2008 1642 1683.877 3/17/2009 1944 1944.759

10/17/2008 1645 1647.953 3/18/2009 1937 1944.121

10/20/2008 1702 1644.53 3/19/2009 1948 1937.845

10/21/2008 1704 1693.07 3/20/2009 1985 1946.669

10/22/2008 1680 1703.695 3/23/2009 1985 1980.589

10/23/2008 1642 1683.662 3/24/2009 1998 1985

10/24/2008 1645 1647.619 3/25/2009 1988 1996.459

10/27/2008 1670 1644.558 3/26/2009 1995 1989.19

10/28/2008 1658 1666.324 3/27/2009 1995 1994.165

10/29/2008 1675 1659.776 3/30/2009 1989 1995

10/30/2008 1688 1672.469 3/31/2009 1983 1989.715

Ta đưa ra quyết định mua bán dựa vào kết quả dự báo này, ta đưa ra

quyết định mua nếu dự báo giá tăng và đưa ra quyết định bán nếu dự báo giá

giảm. Ta có bảng kết quả:

Bảng 3.7: C ác quyết định mua bán dựa vào mô hình dự báo giá

vàng trog dài hạn

mua giá thực

tế

dự báo bán giá thực

tế

dự báo lãi

6/3/2008 1827 1812.312 6/2/2008 1817 1789.212 -10

6/6/2008 1840 1828.706 6/5/2008 1830 1821.861 -10

6/13/2008 1839 1835.001 6/11/2008 1823 1839.716 -16

6/19/2008 1859.151 1892 6/17/2008 1854 1839.858 -5.151

6/24/2008 1858 1868.992 6/23/2008 1868 1868 10

6/27/2008 1880 1868.569 6/26/2008 1868 1870.01 -12

7/2/2008 1895 1886.993 6/30/2008 1893 1878.288 -2



70

mua giá thực

tế


tế

dự báo lãi

7/4/2008 1888 1893.285 7/3/2008 1893 1893.719 5

7/10/2008 1884 1873.421 7/9/2008 1872 1881.716 -12

7/18/2008 1905 1919.659 7/15/2008 1927 1904.883 22

7/24/2008 1872 1899.256 7/23/2008 1895 1921.569 23

7/31/2008 1860 1875.605 7/28/2008 1890 1882.366 30

8/7/2008 1794 1792.643 8/5/2008 1825 1858.731 31

8/13/2008 1705 1687.507 8/11/2008 1766 1767.775 61

8/18/2008 1710 1709.097 8/14/2008 1735 1701.001 25

8/22/2008 1726.137 1751 8/19/2008 1710 1709.316 -16.137

9/2/2008 1705 1736.417 8/28/2008 1738 1731.444 33

9/8/2008 1708 1699.686 9/5/2008 1699 1703.863 -9

9/10/2008 1678 1697.656 9/9/2008 1696 1706.764 18

9/15/2008 1695 1657.938 9/11/2008 1680.458 1664 -14.542

9/17/2008 1681 1679.493 9/16/2008 1677 1689.85 -4

9/22/2008 1767 1761.354 9/18/2008 1770 1680.445 3

9/26/2008 1793 1720.036 9/23/2008 1805 1766.05 12

9/30/2008 1812 1782.225 9/29/2008 1780 1778.213 -32

10/6/2008 1732 1746.955 10/1/2008 1786 1806.459 54

10/14/2008 1704 1718.485 10/8/2008 1777 1752.706 73

10/16/2008 1642 1683.877 10/15/2008 1680 1703.677 38

10/23/2008 1642 1683.662 10/20/2008 1702 1644.53 60

10/28/2008 1658 1666.324 10/27/2008 1670 1644.558 12

10/30/2008 1688 1672.469 10/29/2008 1675 1659.776 -13

11/4/2008 1658 1660.74 11/3/2008 1660 1668.425 2

11/7/2008 1658 1659.784 11/6/2008 1658 1668.223 0

11/13/2008 1642 1655.743 11/11/2008 1662.257 1660 20.257

11/19/2008 1645 1648.296 11/18/2008 1648 1648.815 3

11/27/2008 1692 1695.286 11/24/2008 1676 1639.704 -16



71

mua giá thực

tế


tế

dự báo lãi

12/3/2008 1663 1666.438 12/1/2008 1693 1692.857 30

12/5/2008 1657 1661.285 12/4/2008 1661 1662.857 4

12/11/2008 1677 1660.143 12/9/2008 1661 1658.715 -16

12/22/2008 1724 1731.802 12/12/2008 1698 1674.574 -26

12/31/2008 1775 1783.671 12/29/2008 1788 1743.08 13

1/7/2009 1777 1776.742 1/5/2009 1788 1781.063 11

1/9/2009 1775 1772.67 1/8/2009 1772 1776.732 -3

1/14/2009 1750 1749.023 1/12/2009 1775 1774.598 25

1/21/2009 1772 1751.81 1/15/2009 1735 1749.329 -37

1/21/2009 1772 1751.81 1/19/2009 1757 1747.969 -15

1/23/2009 1773 1770.271 1/22/2009 1770 1769.154 -3

2/10/2009 1861 1867.799 2/6/2009 1873 1848.93 12

2/16/2009 1900 1914.521 2/12/2009 1918 1873.133 18

2/23/2009 1978 1958.632 2/18/2009 1940 1911.3 -38

2/26/2009 1957 1968.644 2/24/2009 1980 1975.465 23

3/4/2009 1916 1948.386 3/3/2009 1947 1956.995 31

3/11/2009 1903 1935.954 3/9/2009 1957 1943.032 54

3/18/2009 1937 1944.121 3/13/2009 1943 1926.687 6

3/26/2009 1995 1989.19 3/20/2009 1985 1946.669 -10

3/31/2009 1983 1989.715 3/27/2009 1995 1994.165 12

Tổng lãi 454.427

Lợi suất 25.00974

Như vậy nếu sử dụng phương pháp này ta thu được mức lợi suất trong

9 tháng là 25%, đây là một mức lợi suất khá cao.

3.2.2 Mô hình phân tích kỹ thuật

Cũng tương tự như trên nhưng chúng ta áp dụng mô hình phân tích kỹ

thuật để đưa ra các quyết định giao dịch từ 2/06/08 đến 31/03/09. Ta có bảng:



72

Bảng 3.8: Kết quả giao dịch vàng dựa vào mô hình phân tích kỹ

thuật trong dài hạn

Mua giá bán giá

l

ãi

6/2/2008 1817 6/18/2008 1860 43

6/19/2008 1892 7/11/2008 1892 0

8/20/2008 1727 8/28/2008 1738 11

9/10/2008 1678 10/1/2008 1786 108

10/21/2008 1702 11/17/2008 1650 -52

11/13/2008 1642 11/26/2008 1695 53

12/11/2008 1695 12/30/2008 1783 88

2/3/2009 1842 3/3/2009 1947 105

3/13/2009 1943 3/23/2009 1985 42

3/24/2009 1998 3/31/2009 1983 -15

Mức lãi 383

Lãi suất 21.079

Như vậy dựa vào mô hình phân tích kỹ thuật ta thực hiện giao dịch

trong 9 tháng ta thu được mức lợi suất là 21%. So với việc giao dịch dựa vào

mô hình kinh tế lượng thì mức lợi suất này là thấp hơn.

3.3 Nhận xét từ hai phƣơng pháp trong giao dịch vàng

Ta nhận thấy trong ngắn hạn thì hiệu quả của hai phương pháp này là

không chênh lệch nhiều (trong hai tháng 2 và tháng 3, nếu sử dụng mô hình

kinh tế lượng thì lợi suất thu được là 4.37%, còn đối với mô hình phân tích kỹ

thuật thì lợi suất thu được là 5.59%). Ngoài ra ta còn thấy nếu sử dụng mô

hình phân tích kỹ thuật với chỉ báo Bollinger và các chỉ báo hỗ trợ như trên

trình bày thì sẽ cho ít tín hiệu hơn so với việc sử dụng mô hình kinh tế lượng.



73

Điều này càng thể hiện rõ hơn khi ta sử dụng cả hai phương pháp này trong

dài hạn. Cụ thể ta sử dụng hai phương pháp này để thực hiện giao dịch từ đầu

tháng 6 năm 2008 đến cuối tháng 3 năm 2009 thì ta thu được hiệu quả từ hai

phương pháp là có sự khác biệt . Nếu sử dụng mô hình kinh tế lượng ta thu

được lợi suất là 25%, trong khi đó nếu sử dụng mô hình phân tích kỹ thuật ta

thu được lợi suất là 21% Như vậy nếu trong đầu tư dài hạn thì ta nên sử dụng

mô hình kinh tế lượng, vì nó mang tính chất ổn định.

Qua việc sử dụng hai phương pháp trên trong giao dịch vàng ở Việt

Nam, ta nhận thấy hai phương pháp này đều cho mức lãi suất khá cao. Mỗi

phương pháp đòi hỏi người sử dụng đều phải có những kinh nghiệm nhất

định. Đối với phương pháp sử dụng mô hình kinh tế lượng thì yêu cầu người

sử dụng phải có kinh nghiêm trong việc lựa chọn mô hình. Còn đối với

phương pháp phân tích kỹ thuật thì yêu cầu người sử dụng phải biết sử dụng

các chỉ báo một cách linh hoạt, sao cho phù hợp với từng giai đoạn biến động

của thị trường. Cả hai phương pháp này đều cho thấy nếu nhà đầu tư càng có

hiểu biết, kinh nghiệm càng nhiều thì lợi suất thu được càng lớn.



74

KẾT LUẬN

Bài viết này đã trình bày về hai phương pháp sử dụng kinh tế lượng và

phương pháp phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng. Tuy nhiên phương pháp

phân tích kỹ thuật mà em đưa ra ở đây mới chỉ giới hạn bởi 4 chỉ báo: đường

trung bình trượt, Bollinger band, RSI, Fibonacci là 4 chỉ báo trong số rất

nhiều chỉ báo phân tích kỹ thuật được đưa ra.Tuy nhiên việc áp dụng bốn chỉ

báo này trong giao dịch vàng cũng đã thể hiện cho kết quả tương đối tốt so

vơi phương pháp sử dụng phương pháp kinh tế lượng. Phân tích kỹ thuật càng

ngày càng được ưa chuộng vì những ưu điểm của nó đã được nêu trên. Tuy

nhiên mỗi nhà đầu tư với mục đích đầu tư dài hạn hay ngắn hạn, tuỳ từng kinh

nghiệm hiểu biết sẽ đưa ra các quyết định khác nhau.

Qua thời gian nghiên cứu đề tài đã giúp em hiểu sâu hơn về ứng dụng

thực tế của phương pháp kinh tế lượng và hiểu sâu hơn về phương pháp phân

tích kỹ thuật trong giao dịch chứng khoán cũng như giao dịch vàng. Tuy

nhiên, do kiến thức còn hạn hẹp nên cả hai mô hình em đưa ra chắc chắn còn

có nhiều thiếu sót. Vì vậy, em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của

các thầy cô giáo cùng các bạn để hoàn thiện hơn nữa chuyên đề này.

Em xin chân thành cảm ơn!



75

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1.Nguyễn Quang Dong (2007), Giáo trình kinh tế lượng nâng cao, Nxb

Khoa học kỹ thuật, Hà Nội

2.Phan Thị Bích Nguyệt, Lê Đạt Chí, Phân tích kỹ thuật (2007), Nxb

Lao động

3.Trang Web: www.sirifin.vn

4.Trang Web : www.atpvietnam.com

http://www.atpvietnam.com/



76

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ

LỜI NÓI ĐẦU ................................................................................................. 1

CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƢỜNG VÀNG Ở VIỆT NAM . 3

1.1. Một vài đặc điểm chung về vàng ...................................................... 3

1.1.1. Vàng là hàng hóa đặc biệt .......................................................... 3

1.1.2. Vàng là tiền.................................................................................. 3

1.1.3. Vàng bảo tồn ngang giá sức mua .............................................. 3

1.2. Sàn giao dịch vàng ............................................................................. 4

1.2.1. Khái niệm .................................................................................... 4

1.2.2. Sàn giao dịch vàng ở Việt Nam ................................................. 5

1.2.3 Cách thức giao dịch trên sàn vàng ............................................ 7

1.3. Các yếu tố ảnh hƣởng tới giá vàng .................................................. 9

1.3.1. Yếu tố ảnh hƣởng tới giá vàng thế giới và giá vàng Việt Nam

9

1.3.2. Yếu tố cung và cầu ảnh hƣởng tới giá vàng ........................... 10

CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH KỸ

THUẬT ............................................................................................................ 12

2.1 Mô hình kinh tế lƣợng ..................................................................... 12

2.1.1 Quá trình ngẫu nhiên dừng và không dừng .......................... 12

2.1.2 Một số quá trình ngẫu nhiên giản đơn ................................... 14

2.1.2.2 Quá trình tự hồi quy ................................................................ 15

2.1.3 Chuỗi không dừng và mô hình hồi quy cổ điển ......................... 16

2.1.3 Kiểm định tính dừng dựa trên lƣợc đồ tƣơng quan .............. 18



77

2.1.4 Kiểm định nghiệm đơn vị......................................................... 22

2.1.5 Mô hình ARIMA ....................................................................... 24

2.1.5.1 Quá trình tự hồi quy AR(p) ..................................................... 25

2.1.5.2 Quá trình trung bình trượt MA ............................................... 25

2.1.5.3 Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy ARAMA .................. 25

2.1.5.4 Qúa trình trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy .... 26

2.2 Mô hình phân tích kỹ thuật ............................................................ 28

2.2.1 Định nghĩa phân tích kỹ thuật ................................................. 28

2.2.2 Tại sao lại phải phân tích kỹ thuật ......................................... 28

2.2.3 Những giả định cơ sở ................................................................ 29

2.2.3.1 Biến động của giá phản ánh toàn bộ biến động thị trường ... 30

2.2.3.2 Giá dịch chuyển theo xu thế chung ........................................ 30

2.2.3.3 Lịch sử sẽ tự lặp lại ................................................................ 31

2.2.3.4 Các loại biểu đồ ..................................................................... 31

2.2.4 Một số chỉ báo phân tích kỹ thuật........................................... 35

2.2.4.1 Đường trung bình trượt ........................................................... 35

2.2.4.2 Dải Bollinger bands ................................................................. 41

2.2.4.2 Chỉ số cường độ tương đối (RSI – The Relative Strength Index)

………………………………………………………………………...47

2.2.4.4 Chỉ báo Fibonacci ................................................................... 49

2.3 So sánh hai phƣơng pháp ............................................................... 56

CHƢƠNG 3: ÁP DỤNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG VÀ MÔ HÌNH

PHÂN TÍCH KỸ THUẬT TRONG GIAO DỊCH VÀNG Ở VIỆT NAM

......................................................................................................................... 57

3.1 Áp dụng mô hình kinh tế lƣợng và mô hình phân tích kỹ thuật

trong ngắn hạn ........................................................................................... 57

3.1.2 Mô hình kinh tế lƣợng .............................................................. 57



78

3.1.2.1 Nguồn gốc số liệu .................................................................... 57

3.1.2.2 Dự báo giá vàng dựa vào mô hình kinh tế lượng ................... 59

3.1.2.3 Cách thức giao dịch dựa vào kết quả dự báo ........................ 61

3.1.2 Áp dụng mô hình phân tích kỹ thuật trong giao dịch vàng ...... 62

3.1.2.1 Các chỉ báo sử dụng trong mô hình ....................................... 62

3.1.2.2 Cách thức giao dịch dựa trên các chỉ báo .............................. 63

3.2 Áp dụng mô hình kinh tế lƣợng và mô hình phân tích kỹ thuật

trong dài hạn .......................... ……………………………………………65

3.2.1 Mô hình kinh tế lƣợng .................................................................. 65

3.2.2 Mô hình phân tích kỹ thuật .................................................... 71

3.3 Nhận xét từ hai phƣơng pháp trong giao dịch vàng .................... 72

KẾT LUẬN .................................................................................................... 74

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 75

PHỤ LỤC



79

DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ

Bảng 2.1: Mô tả quá trình giá vàng theo thời gian ................................. 13

Bảng 2.2: Lược đồ tương quan của chuỗi sai phân bậc 1 của giá vàng từ

27/08/07 đến 31/03/09 ............................................................................. 21

Bảng 2.3: Bảng kiểm đ ịnh tra tính dừng của chuỗi giá vàng ............... 23

Bảng 2.4: B ảng kiểm tra tính dừng của chuỗi sai phân bậc một .......... 24

của giá vàng .............................................................................................. 24

Bảng 2.5: Lược đồ tương quan của chuỗi sai phân bậc 1 của chuỗi giá

vàng ........................................................................................................... 27

Hình 2.1: Đồ thị dạng đường của chỉ số Down Jones Comp Average

tính đến 3/2007 ......................................................................................... 33

Hình 2.2 :Đồ thị chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 . 33

Hình 2.3: Chỉ số Down Jones Comp Average tính đến 3/2007 ............ 34

Hình 2.4:Đường MA 50 ngày vẽ cho giá vàng Việt Nam từ 28/7/07 đến

31//03/09. .................................................................................................. 39

Hình 2.5: Đường MA 20 ngày cũng cùng một bộ số liệu là giá vàng

Việt nam từ 27/8/07 đến 31/03/09 .......................................................... 40

Hình 2.6: Hai đường MA 20 ngày và đường MA 50 ngày vẽ cho dữ liệu

vàng Việt Nam ......................................................................................... 41

Hình 2.7 : Dải Bollinger được vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam .............. 42

Hình 2.8: Dải Bollinger được vẽ cho công ty cô phần vận tải Hà Tiên –

HTV với SMA 20 và D=2 ....................................................................... 46

Hình 2.9: RSI vẽ cho chỉ số Down Jones Comp Average đến 3/2007

................................................................................................................... 48

Hình 2.10: Mô tả đường chống đỡ và đường kháng cự ......................... 51

Hình 2.11: Mô tả đường kháng cự và đường chống đỡ ......................... 52

Hình 2.12: Đường FA vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam ........................... 53

Hình 2.13: Đường FF vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam ........................... 54

Hình 2.14: Đường FR vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam ........................... 55

Hình 2.15: Đường FT vẽ cho dữ liệu vàng Việt Nam ........................... 56

Hình 3.1: Đồ thị giá vàng Việt Nam ....................................................... 57

Bảng 3.1: Bảng kết quả của mô hình dự báo ..................................... 58

Bảng 3.2: Lược đồ tương quan của phần dư thu được từ mô hình dự báo

................................................................................................................... 59

Bảng 3.3: Bảng số liệu thực tế và số liệu dự báo sau dựa vào mô hình

kinh tế lượng trong ngắn hạn ................................................................... 60

Bảng 3.4: Kết quả giao dịch dựa vào mô hình kinh tế lượng trong ..... 62



80

ngắn h ạn ................................................................................................... 62

Hình 3.2: Giá vàng Việt Nam và các chỉ báo BB, FT, RSI ................... 63

Bảng 3.5: Kết quả của giao dịch vàng dựa trên các chỉ báo phân tích kỹ

thuật trong ngắn h ạn ................................................................................ 64

Bảng 3.6: Kết quả dự báo đến ngày 31/03/09 dựa vào mô hình kinh tế l

ượng .......................................................................................................... 65

Bảng 3.7: C ác quyết định mua bán dựa vào mô hình dự báo giá ........ 69

vàng trog dài hạn ...................................................................................... 69

Bảng 3.8: Kết quả giao dịch vàng dựa vào mô hình kinh tế lượng trong

dài hạn ....................................................................................................... 72



81

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

MA : đường trung bình trượt

SMA : Đường trung bình trượt giản đơn

BB : Bollinger band

RSI : Chỉ số cường độ tương đối

FA : Fibonacci Arc

FF : Fibonacci Fan

FR : Fibonacci Retracement

FT : Fibonacci Time Zone



82

PHỤ LỤC

Mô hình kinh tế lượng dung dữ liệu đến ngày 2/06/2009 dự báo cho các

ngày tiếp sau:

Mô hình kinh tế lượng dung dữ liệu đến ngày 5/30/2008 dự báo cho các

thời kỳ tiếp theo:



83

Art & Photos

Tailieu.vncty.com mo-hinh-kinh-te-luong-va-mo-hinh-phan-ti