Phân kỳ: case study

Mục đích

Sự phân kỳ thường được sử dụng như một dấu hiệu để dự đoán biến động giá trong tương lai. Giống như mọi sự hình thành biểu đồ khác, chỉ số này không cung cấp xác suất chính xác 100% cho các dự đoán. Đó là lý do tại sao chúng ta cần nhận thức được độ tin cậy chính xác của công cụ này khi thực hiện giao dịch. Đây là mục đích của bài viết này - nghiên cứu độ tin cậy của sự phân kỳ. Chúng ta sẽ khám phá mức độ thường xuyên xảy ra sự phân kỳ trong các biểu đồ và tần suất giá biến đổi theo hướng dự đoán của chỉ số.

Chủ đề

Đối với biểu đồ giá, chúng tôi đã lựa chọn một trong những cổ phiếu S&P. Để đáp ứng xu hướng toàn cầu, hành vi của thị trường chứng khoán dường như có trật tự hơn so với hành vi tiền tệ. Điều đó giúp chúng ta có thể dễ dàng liên hệ biến động giá với các yếu tố cơ bản và loại bỏ tín hiệu nhiễu. Ngoài ra, chúng tôi cũng muốn tránh tác động một phía từ hiệu suất sụt giảm gần đây trong số hầu hết các cổ phiếu trước diễn biễn tình hình virus. Đó là lý do tại sao chúng tôi chọn Amazon: một cổ phiếu chưa từng tăng hay giảm rõ rệt, đồng thời, tài sản này cũng đã chứng minh đủ khả năng phục hồi thua lỗ và leo lên mức cao kỷ lục gần đây.

Để đối chiếu với giá biểu đồ, chúng tôi sẽ sử dụng công cụ Awesome Oscillator của Bill Williams. Mặc dù nhiều chỉ báo dao động khác như MACD, cũng có thể phù hợp, tuy nhiên chỉ số Awesome Oscillator dường như phản ứng nhanh hơn với giá và do đó cung cấp nhiều trường hợp phân kỳ hơn.

Về mặt thời gian, chúng tôi sẽ xem xét hiệu suất giá gần đây nhất - mức giá phù hợp nhất với thời điểm hiện tại và hữu ích nhất cho người đọc.

Khung thời gian

Các khung thời gian H1, H4 và khung thời gian hàng ngày được sử dụng trong cuộc thử nghiệm này. Ba khung thời gian này đưa ra một dự báo cân bằng cho các nhà giao dịch ngắn hạn, trung hạn và chiến lược. Cổ phiếu không phù hợp để giao dịch trên khung thời gian phút mà là khung hàng giờ và hàng ngày. Từ quan điểm phân tích, các yếu tố cơ bản sẽ được hiển thị trong khung thời gian lớn hơn.

Tiêu chí

Mật độ theo chu kỳ là trục đánh giá đầu tiên của các chỉ số phân kỳ. Nó đề cập đến số lần xuất hiện phân kỳ trong 100 giai đoạn của biểu đồ. Ví dụ: nếu độ sâu quan sát 200 kỳ được thực hiện và 5 phân kỳ xuất hiện trong thời gian này, thì mật độ theo chu kỳ sẽ là 5/200 = 2.5%. Ngoài ra, nếu quan sát 400 kỳ cho 12 phân kỳ, thì mật độ theo chu kỳ sẽ là 12/400 = 3%. Điều đó có nghĩa là cứ sau 100 kỳ thì trung bình sẽ có 3 phân kỳ.

Các thay đổi hiển thị số lượng của từng loại trong số bốn loại phân kỳ xuất hiện trên màn hình. Sự phổ biến của một hoặc một số loại khác có thể phản ánh tâm lý mua hoặc bán tác động đến giá gần đây.

Số lượng dự đoán chính xác đề cập đến tổng số trường hợp giá thực sự đi theo hướng được chỉ ra bởi sơ đồ giải thích thường được chấp nhận. Ví dụ: nếu một phân kỳ giảm giá thông thường được tìm thấy và sau đó giá giảm xuống theo xu hướng giảm, điều đó được tính là một dự đoán đúng. Về mặt logic, nếu sau một phân kỳ tăng giá ẩn, giá đi ngang hoặc đi xuống, điều đó không thể được tính là một dự đoán chính xác.

Tỷ lệ phân kỳ-hậu quả chuẩn xác là một phần của dự đoán chính xác trong tổng số trường hợp. Ví dụ: nếu 9 trong số 10 phân kỳ đưa ra các trường hợp giá thực sự đi theo hướng "được cho là" theo phân kỳ, điều đó có nghĩa là 9 trong số 10 dự đoán đó là chính xác. Trong kịch bản này, tỷ lệ sẽ là 90%. Mặt khác, nếu 2 trong số 10 phân kỳ đưa ra dự đoán chính xác, trong khi với phần còn lại, giá đi ngang hoặc theo hướng ngược lại, điều đó sẽ chỉ tạo ra tỷ lệ phân kỳ so với kết quả chính xác 20%.

Tìm hiểu

Div 1.png

Giải thích

Có vẻ như biểu đồ H4 phù hợp nhất để tìm phân kỳ mặc dù nó hầu như không vượt quá các khung thời gian khác trong tỷ lệ mật độ theo chu kỳ. Rõ ràng, số lượng phân kỳ được tìm thấy trong mỗi khung thời gian không có nghĩa là tất cả đều có. Một người quan sát tỷ mỉ có thể tìm thấy nhiều hơn. Tuy nhiên, thực tế là có khoảng 1 phân kỳ cho mỗi 100 giai đoạn trong tất cả các khung thời gian, điều đó có nghĩa là đây là mức trung bình những gì một nhà giao dịch có thể tìm thấy trong một biểu đồ ngẫu nhiên.

Một xu hướng giảm thường xuyên rõ ràng là phổ biến hơn so với tất cả những xu hướng khác, trong khi một mức tăng ẩn không bao giờ xuất hiện trên màn hình. Đó có thể là một đặc thù trong thời kỳ quan sát bị ảnh hưởng nặng nề bởi virus. Tuy nhiên, vô số các phân kỳ giá giảm không nên chỉ được quy cho các động thái giảm giá phổ biến trong biểu đồ giá.

Một kết luận khác là biểu đồ H4 cho xác suất dự đoán phân kỳ chính xác cao hơn đáng kể so với biểu đồ H1 và Hàng ngày. Với H4, chúng tôi có hơn 50% dự đoán chính xác (62,5%), trong khi khung thời gian H1 và hàng ngày cho kết quả ít hơn 50% (tương ứng 37% và 33%). Đối với các mục đích thực tế, biểu đồ H4 có thể đóng vai trò xác nhận các phân kỳ đáng tin cậy và có thể được sử dụng an toàn hơn.

Ứng dụng

Ghi nhớ những phát hiện này, chúng ta hãy phân tích hiệu suất gần đây nhất của giá cổ phiếu Amazon.

Biểu đồ H1 đưa ra một trường hợp phân kỳ giảm giá thông thường được đánh dấu bên dưới, điều này đã được chứng minh là chính xác: tín hiệu cuối của biểu đồ cho thấy một xu hướng giảm.

Div 2.png

Biểu đồ H4 cung cấp cho chúng ta một phân kỳ giá giảm lớn thông thường khác vừa được hình thành. Hãy nhớ rằng trên phân kỳ H4 có tỷ lệ xác suất đúng 62.5%, chúng tôi phải kết luận rằng chúng tôi đang trên bờ của một xu hướng giảm lớn sẽ diễn ra trong tương lai trung hạn gần nhất.

Div 3.png

Biểu đồ hàng ngày phản ánh sự phân kỳ giá giảm thông thường giống như chúng ta đã thấy trên biểu đồ H4.

Div 4.png

Kết luận

Sự khác biệt, tương tự như các cấu trúc biểu đồ và chỉ số khác, được sử dụng như một công cụ kỹ thuật để tạo thuận lợi cho việc đọc biểu đồ. Đồng thời, nó không nên được sử dụng một mình, nhưng trong bối cảnh của các nguyên tắc cơ bản. Với suy nghĩ đó, ngay cả khi thấy giá cổ phiếu Amazon đánh bại virus và được tăng cường, chúng ta phải cẩn trọng với những kỳ vọng của chúng ta về xu hướng này và cẩn thận theo dõi các dấu hiệu đảo chiều. Rõ ràng, đó sẽ là một thử nghiệm tốt khác để chỉ số phân kỳ được áp dụng.

ĐĂNG NHẬP