Học Phân tích Kỹ thuật chuẩn CMT (Hồi II - Chương 6): Các loại đường trung bình động (Bài 2)

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về đường SMA. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng, trong công thức tính SMA, dữ liệu giá của mỗi ngày đều có tầm quan trọng như nhau. Ví dụ, đối với SMA 10 ngày, dữ liệu chứa trong 10 ngày này có tầm quan trọng như nhau. Tuy nhiên, trong thực tế, những phiên gần nhất có thể ảnh hưởng nhiều hơn so với các phiên trước đó. Vì thế, bằng cách tính toán thêm trọng số cho những phiên gần nhất, chúng ta có thể khắc phục điểm yếu này. Dưới đây là những đường trung bình động có gắn thêm trọng số:

Đường trung bình động có trọng số tuyến tính (LWMA)

Để dễ hiểu hơn, chúng ta hãy xem lại Bảng phía dưới và lấy 1 ví dụ tính toán thực tế.



Giả sử, để tính toán đường trung bình động có trọng số tuyến tính chu kỳ 10 phiên (LWMA 10) với dữ liệu tính toán là giá đóng cửa, chúng ta sẽ nhân giá đóng cửa của ngày thứ mười với 10, giá đóng cửa ngày thứ chín với 9, ngày thứ tám với 8, v.v. cho đến ngày thứ nhất. Sau đó, chúng ta cộng các con số vừa được tính toán này lại và chia cho tổng số ngày. Trong trường hợp này, tổng tính được chúng ta sẽ chia cho (10 + 9 + 8 + 7 + 6 + 5+ 4 + 3 + 2 + 1) = 55. Trong Bảng trên, chúng ta có thể dễ dàng tính toán được đường trung bình động có trọng số tuyến tính cho mười ngày giao dịch đầu tiên là 85,78.

Lúc này, dữ liệu giao dịch gần nhất (Ngày 10) sẽ có tầm quan trọng gấp đôi so với dữ liệu năm ngày trước đó (Ngày 5) và quan trọng gấp 10 lần so với dữ liệu giá mười ngày trước đó (Ngày 1) . Khi đường trung bình động được tính toán liên tiếp, dữ liệu về ngày giao dịch sớm nhất sẽ bị loại bỏ khỏi tập dữ liệu đang được sử dụng trong tính toán.

Đường trung bình động hàm mũ (EMA)

Đối với một số nhà phân tích, việc loại bỏ dữ liệu của ngày giao dịch sớm nhất (hoặc là các dữ liệu cũ) như các đường SMA hoặc LWMA là một vấn đề (giả sử, đối với đường MA10, đến ngày thứ 11, thì dữ liệu của ngày 1 sẽ bị bỏ đi và không sử dụng đến). Nếu hành động giá gần đây không thay đổi nhiều, nhưng hành động giá trong các phiên đầu tiên (hiện đã bị bỏ qua), cho thấy những sự thay đổi đáng kể, thì đường trung bình này có thể bị ảnh hưởng xấu. Khi đó, hành động loại bỏ các dữ liệu cũ có khả năng tạo ra những tín hiệu sai. Đây được gọi là “hiệu ứng sụt giảm” (drop-off effort - Kaufman, 1998) và có lẽ là khía cạnh bị chỉ trích nhiều nhất trong cách cấu tạo của các đường trung bình động đơn giản.

Mặc dù những dữ liệu ban đầu này không nhất thiết đóng vai trò quan trọng trong việc xác định chuyển động giá trong tương lai như các hành động giá gần đây nhất, nhưng chúng có thể vẫn là thông tin có giá trị. Với cả đường trung bình động đơn giản và đường trung bình động có trọng số tuyến tính, thì những dữ liệu cũ này đã bị bỏ qua hoàn toàn. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phân tích đã phát minh ra đường trung bình động hàm mũ ( EMA).

Để hiểu cách tính toán đường trung bình động hàm mũ, chúng ta hãy tham khảo lại bảng đầu tiên:

• Đường trung bình động SMA vào ngày 10 có giá trị là 85,35.
• Giá đóng cửa vào Ngày 11 là 84,94 - thấp hơn giá trị trung bình của 10 ngày trước đó.
• Để tính toán đường trung bình động hàm mũ, chúng ta sẽ sử dụng cả đường trung bình động 10 ngày (đại diện cho mức giá trung bình từ Ngày 1 đến ngày 10) và giá đóng cửa của Ngày 11. Lúc này, chúng ta đang sử dụng dữ liệu trong cả 11 ngày (đường SMA 10 chứa dữ liệu giá của 10 ngày đầu tiên, và giá đóng cửa của ngày thứ 11). Tuy nhiên, nếu chúng ta cứ thế sử dụng luôn, thì khi đó, đường EMA 10 này không khác gì đường SMA11 cả, bởi trọng số đều là 1/11, hay 9,09% trong phép tính. Vì thế, chúng ta cần đặt trọng số lớn hơn vào thông tin gần đây hơn. Cụ thế, chúng ta sẽ đặt trọng số cho Ngày 11 lớn gấp đôi so với dữ liệu có trong đường SMA, đồng nghĩa với việc nó sẽ có trọng số là 2/11, hay 18,18%. Khi này, trọng số của đường SMA (10) sẽ là 81,82% (100% - 18,18%)

Công thức chung để xác định trọng số của dữ liệu gần nhất trong phép tính đường trung bình động hàm mũ như sau:

Trọng số của ngày gần nhất = 2 : (số chu kỳ của đường trung bình + 1)

Trong ví dụ phía trên, trọng số của ngày gần nhất = 2 = (10 + 1) = 18,18%. Nếu chúng ta tính toán đường trung bình có chu kỳ dài hơn, trọng số này sẽ giảm giá trị. Đối với đường EMA 19 ngày, trọng số của ngày gần nhất sẽ là: 2 : (19 + 1) = 10%; trọng số của ngày gần nhất trong đường EMA 39 ngày sẽ là 2 : (39 + 1) = 5%.

Công thức để xác định trọng số cho đường trung bình trong phép tính đường trung bình động hàm mũ như sau:

Trọng số của đường MA = 100% - Trọng số của ngày gần nhất

Trong ví dụ của phía trên, chúng ta có trọng số của đường MA = 100% - 18,18% = 81,82%.

Khi có trọng số của đường MA và trọng số của ngày gần nhất, chúng ta có công thức tính đường trung bình động hàm mũ như sau:

EMA (i) = Trọng số phiên gần nhất x dữ liệu giá (của ngày i) + Trọng số của đường MA x SMA (i-1)

Trong đó:

• (i) là chu kỳ của đường trung bình
• dữ liệu giá của ngày i có thể là giá đóng cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất, giá trung bình của ngày,.... Tùy theo nhà giao dịch.

Lúc này, đường Trung bình động hàm mũ cho Ngày 11 trong ví dụ ở bảng phía trên được tính như sau:

EMA11 = 0,1818 X 84,94 +,8182 X 85,08 = 85,05

Để tính toán đường trung bình động hàm mũ cho Ngày 12, chúng ta chỉ cần hai thông tin — đường trung bình động theo cấp số nhân cho Ngày 11 và giá đóng cửa cho Ngày 12. EMA12 sẽ được tính như sau:

EMA12 = 0,1818 X 84,76 +,8182 X 85,05 = 85,00


Hình bên trên cho thấy cả đường SMA 26 ngày và đường EMA 26 trên đồ thị WMT. Nói chung, đường EMA sẽ thay đổi hướng nhanh hơn, do trọng số được đặt trên các phiên gần nhất.

Phương pháp Wilder

Welles Wilder (1978) đã sử dụng một phương pháp đơn giản khác để tính toán một đường trung bình động có trọng số khác. Công thức tính đường trung bình động của Wilder như sau:

MA ngày thứ i = ((n - 1) X SMA (i–1) + Giá ngày thứ i) : n

Ví dụ: đường trung bình động Wilder chu kỳ 14 ngày sẽ bằng đường trung bình SMA chu kỳ 13 nhân với 13 (số chu kỳ - 1), cộng với giá đóng cửa ngày 14, rồi đem tất cả chia cho 14 (n, hay là số chu kỳ) .

Đường trung bình GMA (Geometric Moving Average)

Đường trung bình động GMA thường được sử dụng chủ yếu trong phân tích các chỉ số chứng khoán. Nó là một đường trung bình động đơn giản, nhưng thay vì lấy dữ liệu là hành động giá, nó sẽ lấy tỷ lệ phần trăm thay đổi giữa thanh trước đó và thanh hiện tại trong một số khoảng thời gian xác định trong quá khứ.

Đường trung bình động Triangular (Triangular Moving Average)

Lấy một đường trung bình của một đường trung bình động sẽ tạo ra một đường trung bình động Triangular Moving Average. Đường trung bình động tam giác (TMA) bắt đầu với 1 đường trung bình động SMA và sau đó, lấy đường trung bình của đường trung bình này với chu kỳ bằng ½ ban đầu. Ví dụ, bạn có đường SMA 20 ngày; sau đó, bạn lấy SMA 10 ngày của đường SMA 20 ngày này. Kết quả có được là đường TMA (20).