Phân tích chi tiết

Chúng tôi sử dụng python trên môi trường google colab và các thư viện talib, numpy, pandas để làm thống kê. Để cài thư viện talib chúng tôi chạy các dòng lệnh sau, thư viện numpy, pandas, matplotlib đã có sẵn trên môi trường google colab

url = 'https://anaconda.org/conda-forge/libta-lib/0.4.0/download/linux-64/libta-lib-0.4.0-h166bdaf_1.tar.bz2'
!curl -L $url | tar xj -C /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ lib --strip-components=1
url = 'https://anaconda.org/conda-forge/ta-lib/0.4.19/download/linux-64/ta-lib-0.4.19-py310hde88566_4.tar.bz2'
!curl -L $url | tar xj -C /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/ lib/python3.10/site-packages/talib --strip-components=3

Sau đó import các thư viện cần thiết

import talib
import numpy as np
import pandas as pd
import os

Dữ liệu giá của tất cả các mã cổ phiếu ở sàn HOSE từ ngày đầu được chúng tôi thu thập và nén lại có thể được download tại đây. Chúng tôi dùng đoạn code sau để tải dữ liệu về, giải nén, và đọc dữ liệu

! wget -O data.zip https://github.com/tranphuminhbkhn/MTQuant/raw/refs/heads/main/data.zip
! unzip data.zip

data = {}
for fn in os.listdir('data'):
  symbol = fn[:-4]
  if len(symbol) != 3 and symbol != 'VNINDEX':
      continue
  data[symbol] = pd.read_csv('data/{}'.format(fn))

Sử dụng thư viện talib để tính toán các đường MA cho từng mã cổ phiếu như sau

SMA = {}; WMA = {}; EMA = {}; ncandle = 20
for symbol in data:
  sma = talib.SMA(np.array(data[symbol]['Close']), ncandle)
  wma = talib.WMA(np.array(data[symbol]['Close']), ncandle)
  ema = talib.EMA(np.array(data[symbol]['Close']), ncandle)
  SMA[symbol] = sma; WMA[symbol] = wma; EMA[symbol] = ema

Sau đó chúng tôi sẽ trích xuất các giá trị cần thiết để tính toán theo mã cổ phiếu và ngày, Chúng tôi giả sử sẽ mua / bán được giá ATC trong phiên mà xuất hiện tín hiệu

DATA = {}
for symbol in data:
  DATA[symbol] = {}
  for i in range(ncandle, len(SMA[symbol])):
      dt = data[symbol]['Date'][i]
      if dt < 180000:
          continue
      c = data[symbol]['Close'][i]
      sma = SMA[symbol][i]; wma = WMA[symbol][i]; ema = EMA[symbol][i]
      DATA[symbol][dt] = [c, sma, wma, ema]

1. Tín hiệu mua bán tại điểm MA giao với giá

Phương pháp này xem đường MA như là hỗ trợ, kháng cự, khi giá cắt và vượt lên trên đường MA là break kháng cự và sẽ có tín hiệu mua, ngược lại khi giá cắt xuống đường MA, nghĩa là gãy vùng hỗ trợ và cho tín hiệu bán

price = data_[dt][0]; sma = data_[dt][1]
if sma > price and not inOrder_flag:
  bprice = price # Mua tại giá đóng cửa
  bvniprice = vprice
  n = 0; inOrder_flag = True; order = [dt]
if sma < price and inOrder_flag and n >= 2: # Phải sau 2 ngày mới có thể bán
  sprice = price # Bán tại giá đóng cửa
  svniprice = vprice
  profit = sprice / bprice - 1
  inOrder_flag = False; order.append(dt); order_data[symbol].append(order)
  order_profit.append(profit)
  vni_change.append(svniprice / bvniprice - 1)
  nhold.append(n)

Kết quả thống kê tín hiệu mua bán khi giá cắt đường SMA20

• Số lần vào lệnh: 38634
• Thời gian giữ trung bình mỗi lệnh: 8.87 ngày
• Lợi nhuận trung bình mỗi lệnh : 0.508%
• Biến động trung bình VNINDEX khi hold mỗi lệnh: 0.4069%
• Xác suất lệnh đạt hiệu quả hơn VNINDEX: 29.75%

Nhìn qua quả định lượng, lợi nhuận có thể đạt tầm 15% mỗi năm. Nhưng sau khi chúng tôi đảo ngược tín hiệu mua bán của hệ thống, mua khi đường giá cắt xuống dướng đường MA và bán khi Giá cắt lên trên, thì lợi nhuận đạt 0.7341% sau thời gian nắm giữ trung bình là 8.82 ngày, có thể thấy phương pháp giao dịch này không hiệu quả trên dữ liệu thị trường chứng khoán Việt Nam. Tiếp theo chúng tôi sẽ phân tích nếu không phụ thuộc vào thị trường thì kết quả định lượng sẽ thế nào

Chúng tôi giả sử có thể giao dịch cổ phiếu ở cả 2 chiều LONG và SHORT, Long khi giá cắt và vượt lên SMA20 và SHORT khi giá cắt xuống SMA20. Khi đó có thể đánh giá tổng quan sự hiệu quả của phương pháp mà không bị ảnh hưởng bởi thị trường

if price < sma: # SHORT
  if inOrder_flag == 'LONG' and n >= 2:
      # Đóng vị thế LONG
      sprice = price # Mua tại giá đóng cửa
      order_profit.append(sprice / bprice - 1)
      order.append(dt); order_data[symbol].append(order)
      inOrder_flag = 'None'; nhold.append(n)

  if inOrder_flag == 'None':
      # Mở vị thế SHORT
      bprice = price; n = 0; inOrder_flag = 'SHORT'; order = [dt]

if price > sma: # LONG
  if inOrder_flag == 'SHORT' and n >= 2:
      # Đóng vị thế SHORT
      sprice = price # Mua tại giá đóng cửa
      order_profit.append(1 - sprice / bprice)
      order.append(dt); order_data[symbol].append(order)
      inOrder_flag = 'None'; nhold.append(n)

  if inOrder_flag == 'None':
      # Mở vị thế LONG
      bprice = price; n = 0; inOrder_flag = 'LONG'; order = [dt]

Kết quả được thể hiện ở bảng sau

Nhìn bảng kết quả trên chúng ta có thể thấy

• Chỉ các chỉ báo MA trên khung dài hạn còn hiệu quả, nhưng nếu trừ phí thuế giao dịch, thì hiệu quả cũng về không.
• Hiệu quả của đường MA đơn giản (SMA) thường tốt nhất trên các khung thời gian khác nhau

2. Tín hiệu mua bán tại các điểm MA giao nhau

Vì các đường MA là các chỉ báo vận động khá chậm so với giá, nên khi so sánh hai đường MA thì nó biến động rất chậm, trong nghiên cứu này, chúng tôi so sánh MA10 và MA20 để xác định xu hướng trung hạn, MA20 và MA50 cho xu hướng dài hạn. Kết quả như sau

• Tín hiệu điểm cắt nhau giữa các đường MA10 và MA20 vẫn đem lại sự hiệu quả trong trường hợp không tính phí, thuế giao dịch
• Tín hiệu điểm cắt nhau giữa các đường MA20 và MA50 đạt hiệu quả tương đối tốt (mức sinh lợi tầm 6% khi đã trừ phí thuế giao dịch và không tính đến biến động thị trường)

3. Kết luận

Trong các phần trên chúng tôi đã làm thống kê định lượng các phương pháp giao dịch sử dụng đường MA bao gồm:

• Tín hiệu mua vào khi giá vượt đường MA và bán ra khi giá cắt đường MA từ trên xuống
• Tín hiệu mua và khi đường MA ngắn hạn cắt lên trên MA dài hạn và ngược lại

Trong từng phương pháp chúng tôi làm các thí nghiệm riêng rẻ với các loại đường MA khác nhau (SMA, WMA, EMA) và với các khung thời gian khác nhau. Phương pháp tín hiệu khi các đường MA cắt nhau là một phương pháp đơn giản và là một phương pháp hiếm hoi có thể đem lại hiệu quả trong thị trường chứng khoán Việt Nam. Các chỉ báo MA về dài hạn thể hiện xu hướng tương đối tốt, và rất khó để có thể bị "vẽ"

Mọi nghiên cứu phía trên chúng tôi thực hiện trên môi trường google colab, bấm vào để xem vào thực thi đoạn code