Phân tích kỹ thuật là gì?

Chia sẻ
Copied to clipboard!
Phân tích kỹ thuật là gì?

Phân tích kỹ thuật (TA), hay còn gọi là nghiên cứu biểu đồ, là một loại phân tích nhằm dự đoán hành vi thị trường trong tương lai dựa trên diễn biến giá cả và khối lượng giao dịch trước đó. Phương pháp TA được áp dụng rộng rãi cho cổ phiếu và các tài sản khác trong thị trường tài chính truyền thống, nhưng nó cũng là một thành phần không thể thiếu trong giao dịch tiền kỹ thuật số trong thị trường tiền mã hóa.

Trong khi phân tích cơ bản (FA), xem xét nhiều yếu tố xung quanh giá của một tài sản, TA chỉ tập trung xem xét diễn biến giá cả trong lịch sử. Do đó, nó được sử dụng như một công cụ để kiểm tra các biến động giá cả và khối lượng giao dịch, và nhiều nhà giao dịch sử dụng phân tích này để xác định các xu hướng và các cơ hội giao dịch thuận lợi.

Mặc dù các hình thức phân tích kỹ thuật đầu tiên đã xuất hiện ở Amsterdam vào thế kỷ thứ 17 và ở Nhật Bản vào thế kỷ 18, phép phân tích kỹ thuật hiện đại thường được xem là bắt nguồn từ công trình của Charles Dow. Là một nhà báo về tài chính và người sáng lập tạp chí The Wall Street Journal, Dow là một trong những người đầu tiên nhận thấy rằng các tài sản và thị trường riêng lẻ thường biến động theo các xu hướng, các xu hướng đó có thể được phân khúc và kiểm tra. Công trình của ông sau đó đã khai sinh ra Lý thuyết Dow, lý thuyết này đã khuyến khích những phát triển về sau của phân tích kỹ thuật.

Trong giai đoạn đầu, cách tiếp cận thô sơ của phân tích kỹ thuật được dựa trên các bảng tính tự làm và các phép tính toán thủ công, nhưng với sự tiến bộ của công nghệ và điện toán hiện đại, TA đã trở nên phổ biến và ngày nay nó là một công cụ quan trọng đối với nhiều nhà đầu tư và thương nhân.

 

Phân tích kỹ thuật hoạt động như thế nào?

Như đã đề cập, TA về cơ bản là một nghiên cứu về mức giá hiện tại và mức giá trước đó của một tài sản. Giả định cơ bản chính về phân tích kỹ thuật là sự biến động về giá của một tài sản không phải là ngẫu nhiên, và các biến động này thường phát triển thành các xu hướng có thể xác định theo thời gian.

Về bản chất, TA là sự phân tích các lực lượng thị trường của cung và cầu, là một đại diện cho tâm lý chung của thị trường. Nói cách khác, giá của một tài sản là sự phản ánh của các lực lượng mua và bán đối nghịch, và những lực lượng này liên quan chặt chẽ đến cảm xúc của các nhà giao dịch và nhà đầu tư (chủ yếu là các cảm xúc sợ hãi và tham lam).

Đáng chú ý là, TA được coi là đáng tin cậy và hiệu quả hơn trong các thị trường hoạt động trong điều kiện bình thường, với khối lượng giao dịch lớn và độ thanh khoản cao. Các thị trường khối lượng cao ít bị ảnh hưởng bởi sự thao túng giá cả; và các ảnh hưởng bên ngoài bất thường có thể tạo ra các tín hiệu sai và khiến TA trở nên vô dụng.

Để kiểm tra các mức giá và để tìm ra các cơ hội thuận lợi, các nhà giao dịch sử dụng nhiều công cụ nghiên cứu biểu đồ, được gọi là các chỉ số. Các chỉ số phân tích kỹ thuật có thể giúp các nhà giao dịch xác định các xu hướng hiện có và đồng thời cung cấp các thông tin sâu sắc về các xu hướng có thể xuất hiện trong tương lai. Vì các chỉ số TA dễ bị sai, nên một số nhà giao dịch sử dụng kết hợp nhiều chỉ số như một cách để giảm rủi ro.

 

Các chỉ số TA thông thường

Thông thường, các nhà giao dịch khi sử dụng TA thường dùng nhiều chỉ số và số liệu khác nhau để thử và xác định các xu hướng của thị trường, dựa trên biểu đồ và diễn biến giá trong lịch sử. Trong số các chỉ số phân tích kỹ thuật, trung bình động đơn giản (SMA) là một trong những chỉ số được sử dụng và biết đến nhiều nhất. Như có thể thấy từ cái tên của nó, SMA được tính dựa trên giá đóng cửa của một tài sản trong khoảng thời gian đã đặt. Trung bình động số mũ (EMA) là một phiên bản sửa đổi từ SMA, chỉ số này coi trọng giá đóng cửa gần đây hơn mức giá cũ.

Một chỉ báo khác thường được sử dụng là chỉ số sức mạnh tương đối (RSI), chỉ số này thuộc nhóm các chỉ số được gọi là bộ dao động. Không giống như các trung bình động đơn giản chỉ có khả năng theo dõi sự thay đổi giá theo thời gian, các bộ dao động áp dụng các công thức toán học vào dữ liệu định giá, từ đó đưa ra các kết quả nằm trong các phạm vi được xác định trước. Trong trường hợp của RSI, phạm vi này là trong khoảng từ 0 đến 100.

Chỉ báo Bollinger Bands (BB) là một bộ dao động khác khá phổ biến đối với các nhà giao dịch. Chỉ báo BB bao gồm hai dải nằm ở hai bên của trung bình động. Nó được sử dụng để phát hiện các điều kiện mua quá mức và bán quá mức tiềm năng của thị trường, cũng như để đo lường sự biến động của thị trường.

Ngoài các công cụ TA cơ bản và đơn giản hơn, có một số chỉ số dựa vào các chỉ số khác để tạo dữ liệu. Chẳng hạn, Stochastic RSI được tính bằng cách áp dụng một công thức toán học cho vào số RSI thông thường. Một ví dụ phổ biến khác là chỉ báo phân kỳ hội tụ trung bình động (MACD). Chỉ số MACD được tạo bằng cách lấy hiệu của hai EMA để tạo đường chính (đường MACD). Đường đầu tiên sau đó được sử dụng để tạo EMA khác, tạo ra đường thứ hai (được gọi là đường tín hiệu). Ngoài ra, còn có biểu đồ MACD, được tính toán dựa trên sự chênh lệch giữa hai đường này.

 

Các tín hiệu giao dịch

Mặc dù các chỉ báo rất hữu ích để xác định xu hướng chung, chúng cũng có thể được sử dụng để cung cấp thông tin chuyên sâu về các điểm vào và điểm thoát tiềm năng (tín hiệu mua hoặc bán). Các tín hiệu này có thể được tạo khi các sự kiện cụ thể xảy ra trong biểu đồ của chỉ báo. Ví dụ, khi chỉ số RSI có kết quả từ 70 trở lên, điều đó chỉ ra rằng thị trường đang hoạt động trong điều kiện mua quá mức. Tương tự như vậy, khi chỉ số RSI giảm xuống 30 hoặc thấp hơn, điều đó thường được coi là tín hiệu cho thấy thị trường đang ở trong điều kiện bán quá mức.

Như đã thảo luận ở trên, các tín hiệu giao dịch được cung cấp bởi phân tích kỹ thuật không phải lúc nào cũng chính xác và và chỉ số TA tạo một lượng nhiễu đáng kể (tín hiệu sai). Điều này đặc biệt đúng đối với thị trường tiền mã hóa, thị trường này luôn nhỏ hơn các thị trường truyền thống do vậy chúng dễ biến động hơn.

 

Các ý kiến phê bình

Mặc dù được sử dụng rộng rãi trong tất cả các loại thị trường, nhiều chuyên gia cho rằng TA là một phương pháp gây tranh cãi và không đáng tin cậy, và thường được gọi là một “lời tiên tri tự ứng nghiệm”. Thuật ngữ này được sử dụng để mô tả các sự kiện chỉ xảy ra vì một số lượng lớn người cho rằng chúng sẽ xảy ra.

Các nhà phê bình cho rằng, trong bối cảnh thị trường tài chính, nếu một số lượng lớn các nhà giao dịch và nhà đầu tư cùng dựa vào các loại chỉ số như nhau, chẳng hạn như các đường hỗ trợ hoặc kháng cự, các chỉ số này sẽ có nhiều khả năng trở thành hiện thực hơn.

Mặt khác, nhiều người ủng hộ TA lập luận rằng mỗi nhà nghiên cứu biểu đồ có cách phân tích biểu đồ riêng và họ sử dụng một số chỉ số có sẵn, điều đó có nghĩa là việc một số lượng lớn các nhà giao dịch sử dụng cùng một chiến lược cụ thể là điều không thể xảy ra.

 

Phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật

Một tiền đề trung tâm của phân tích kỹ thuật là giá thị trường đã phản ánh tất cả các yếu tố cơ bản liên quan đến một tài sản cụ thể. Nhưng trái ngược với cách tiếp cận TA trong đó chủ yếu tập trung vào sự biến động về giá và khối lượng giao dịch (biểu đồ thị trường), phân tích cơ bản (FA) áp dụng chiến lược phân tích rộng hơn và chú trọng hơn vào các yếu tố định tính.

Phân tích cơ bản cho rằng hiệu suất trong tương lai của một tài sản phụ thuộc vào nhiều yếu tố hơn là dữ liệu lịch sử. Về cơ bản, FA là một phương pháp được sử dụng để ước tính giá trị nội tại của một công ty, doanh nghiệp hoặc tài sản dựa trên nhiều điều kiện kinh tế vi mô và vĩ mô, chẳng hạn sự quản lý và uy tín của công ty, sự cạnh tranh của thị trường, tốc độ tăng trưởng và sức khỏe của ngành.

Do đó, chúng tôi có thể xem xét rằng không giống như TA chủ yếu được sử dụng như một công cụ dự đoán cho sự biến động về giá và hành vi thị trường, FA là một phương pháp để xác định liệu một tài sản có được định giá quá cao hay không, theo bối cảnh và tiềm năng của nó. Trong khi phân tích kỹ thuật chủ yếu được sử dụng bởi các nhà giao dịch ngắn hạn, các nhà quản lý quỹ và nhà đầu tư dài hạn có xu hướng ưa thích phân tích cơ bản.

Một lợi thế đáng chú ý của phân tích kỹ thuật là nó dựa vào các dữ liệu định lượng. Như vậy, nó cung cấp một khuôn khổ để nghiên cứu khách quan về lịch sử giá cả, loại bỏ yếu tố phỏng đoán thường gắn liền với cách tiếp cận định tính hơn của phân tích cơ bản.

Tuy nhiên, mặc dù xử lý các dữ liệu kinh nghiệm, TA vẫn bị ảnh hưởng bởi sự thiên vị và chủ quan cá nhân. Ví dụ, một nhà giao dịch có khuynh hướng đưa ra một kết luận nhất định về một tài sản sẽ có khả năng thao túng các công cụ TA của mình để hỗ trợ cho sự thiên vị của mình và phản ánh các quan niệm định trước của họ. Và trong nhiều trường hợp, điều này xảy ra mà họ hoàn toàn không nhận ra. Hơn nữa, phân tích kỹ thuật cũng có thể thất bại trong các giai đoạn mà thị trường không thể hiện một mô hình hoặc xu hướng rõ ràng.

 

Kết luận

Ngoài những ý kiến phê bình và cuộc tranh luận lâu dài về việc phương pháp nào là tốt hơn, nhiều người cho rằng sử dụng kết hợp cả hai phương pháp TA và FA là một lựa chọn hợp lý hơn. Trong khi FA thường liên quan đến các chiến lược đầu tư dài hạn, TA có thể cung cấp thông tin sâu sắc liên quan đến các điều kiện thị trường ngắn hạn, điều này có thể hữu ích cho cả các nhà giao dịch và nhà đầu tư (ví dụ, khi cố gắng xác định các điểm vào và ra thuận lợi).

Loading