- 19,737
- 89,561
- Thread cover
- data/assets/threadprofilecover/bobvolman-2026-06-09T101139-1780974983.780-1780974983.png
- Chủ đề liên quan
- 48388,3546,87847,87684
Tóm tắt bài trước:
Độ lệch chuẩn (Standard deviation) là một thuật ngữ thống kê đo lường mức độ biến thiên hoặc sự phân tán của dữ liệu xung quanh mức trung bình. Đây cũng chính là thước đo độ biến động (volatility) của thị trường. Nói một cách dễ hiểu, độ phân tán là mức chênh lệch giữa giá trị thực tế và mức giá trung bình. Độ phân tán hay biến thiên này càng lớn thì độ lệch chuẩn càng cao, và ngược lại. Các trader theo trường phái phân tích biểu đồ có thể sử dụng độ lệch chuẩn để đo lường rủi ro kỳ vọng, cũng như xác định tầm quan trọng của một số nhịp biến động giá nhất định.
Nền tảng StockCharts tính toán độ lệch chuẩn cho một "tổng thể" (population) – tức là giả định rằng các chu kỳ được đưa vào tính toán đã đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu, chứ không phải là một "mẫu" (sample) được trích xuất từ một tập dữ liệu lớn hơn. Các bước tính toán cụ thể như sau:
Bảng tính phía dưới minh họa một ví dụ về độ lệch chuẩn 10 chu kỳ sử dụng dữ liệu của cổ phiếu QQQQ. Anh em lưu ý rằng mức trung bình 10 chu kỳ được tính sau chu kỳ thứ 10 và mức trung bình này sẽ được áp dụng ngược lại cho toàn bộ 10 chu kỳ đó. Nếu tự xây dựng một công thức tính độ lệch chuẩn trượt (running standard deviation) theo cách thủ công sẽ khá tốn công sức. Rất may là Excel có một phương án đơn giản hơn nhiều bằng việc sử dụng hàm STDEVP. Bảng bên dưới hiển thị độ lệch chuẩn 10 chu kỳ được tính bằng hàm này.
Nhấn vào link bên dưới để tải xuống bảng tính Excel minh họa chi tiết các bước tính độ lệch chuẩn.
chartschool.stockcharts.com
Giá trị của độ lệch chuẩn phụ thuộc vào thị giá của chứng khoán cơ sở. Những mã có thị giá cao, chẳng hạn như Google (quanh mức ±550), đương nhiên sẽ có các con số độ lệch chuẩn cao hơn những mã có thị giá thấp như Intel (quanh mức ±22). Những con số lớn hơn này không đồng nghĩa với việc mã đó có độ biến động cao hơn, mà nó chỉ đơn thuần phản ánh mức giá trị thực tế của cổ phiếu mà thôi.
Do đó, độ lệch chuẩn luôn được thể hiện dưới dạng các con số có tỷ lệ trực tiếp với giá của chứng khoán cơ sở. Các giá trị độ lệch chuẩn trong quá khứ cũng sẽ bị thay đổi nếu mã chứng khoán đó trải qua một đợt biến động giá lớn trong một khoảng thời gian. Ví dụ, một cổ phiếu tăng từ giá 10 lên 50 thì gần như chắc chắn sẽ có độ lệch chuẩn ở vùng giá 50 cao hơn so với khi nó còn ở giá 10.
Trong biểu đồ trên, trục bên trái thể hiện thang đo độ lệch chuẩn. Thang đo này của Google kéo dài từ 2.5 đến 35, trong khi biên độ của Intel chỉ nằm trong khoảng từ 0.10 đến 0.75. Mức thay đổi giá trung bình (độ lệch) của Google dao động từ 2,5 USD đến 35 USD, còn của Intel chỉ dao động từ 10 cent đến 75 cent.
Bất chấp sự chênh lệch về mặt con số, chúng ta vẫn có thể đánh giá trực quan những thay đổi về độ biến động của từng mã. Lấy ví dụ, độ biến động của Intel đã tăng mạnh từ tháng 4 đến tháng 6 khi chỉ báo này nhiều lần vượt lên trên mức 0.70. Tương tự, Google cũng chứng kiến một nhịp bùng nổ về độ biến động trong tháng 10 khi độ lệch chuẩn vọt thẳng lên trên ngưỡng 30. Tuy nhiên, để so sánh trực tiếp mức độ biến động giữa hai mã chứng khoán này với nhau, trader sẽ cần lấy độ lệch chuẩn chia cho giá đóng cửa tương ứng.
- Nói một cách học thuật, chỉ báo Slope dùng để đo lường tỷ lệ "rise-over-run" (biến động giá trên một đơn vị thời gian) của một đường hồi quy tuyến tính (Linear Regression) – hay còn gọi là đường xu hướng khớp nhất với một chuỗi dữ liệu giá. Biến động lên xuống xung quanh đường Zero (0), Slope nhìn qua thì cực kỳ giống một chỉ báo động lượng (Momentum Oscillator) nhưng lại không có biên độ giới hạn (không có vùng cố định). Chính vì vậy, Slope hoàn toàn không phù hợp để anh em dùng bắt đỉnh bắt đáy theo kiểu quá mua/quá bán (Overbought/Oversold). Bù lại, đây lại là thứ vũ khí cực kỳ lợi hại để đo lường hướng đi và sức mạnh của một xu hướng. Ngoài ra, anh em có thể kết hợp nó với các chỉ báo khác để tìm điểm Entry tối ưu trong một xu hướng đang tiếp diễn.
- Bản chất của Slope dựa trên đường hồi quy tuyến tính. Dù công thức toán học của đường hồi quy này nằm ngoài phạm vi bài viết (và thực ra anh em cũng chẳng cần nhớ làm gì cho đau đầu), nhưng bạn có thể hình dung nó trực quan qua công cụ Kênh hồi quy Raff (Raff Regression Channel) trên các nền tảng phân tích chart. Công cụ này có một đường hồi quy tuyến tính nằm chính giữa và hai đường xu hướng biên cách đều hai bên. Slope chính là tỷ lệ "rise-over-run" của đường chính giữa đó. Trong đó:
- Rise (Độ cao): Đại diện cho mức biến động của giá.
- Run (Độ dài): Đại diện cho khung thời gian.
- Ví dụ, một đường Slope chu kỳ 20 ngày sẽ là tỷ lệ biến động giá/thời gian của một đường hồi quy tuyến tính 20 ngày.
- Nếu giá tăng 4 điểm trong vòng 2 ngày, thì Slope sẽ bằng 2 (4 / 2 = 2).
- Nếu giá giảm -6 điểm trong vòng 2 ngày, thì Slope sẽ là -3 (-6 / 2 = -3).
- Tóm lại, thị trường cứ tăng điểm thì Slope dương, thị trường cắm đầu thì Slope âm. Độ dốc (steepness) của chỉ báo phụ thuộc hoàn toàn vào việc cú tăng hoặc cú sập đó gắt hay mượt.
- Anh em có thể dùng Slope để "định lượng" xu hướng một cách cực kỳ rõ ràng. Định nghĩa đơn giản: Slope dương nghĩa là Uptrend (xu hướng tăng), Slope âm nghĩa là Downtrend (xu hướng giảm).
- Khi anh em phân tích Slope, hướng di chuyển của chính đường chỉ báo này cũng là một thông tin cực kỳ đắt giá.
- Nếu Slope đang âm nhưng có xu hướng đi lên, điều đó chứng tỏ xu hướng giảm đang yếu dần (thị trường đang cải thiện).
- Nếu Slope đang dương nhưng có xu hướng đi xuống, điều đó chứng tỏ xu hướng tăng đang mất đà (thị trường đang yếu đi).
- Nếu chỉ dùng độc lập một mình Slope thì anh em không thể vắt sữa được xu hướng, nhưng nếu kết hợp nó với các chỉ báo khác, câu chuyện sẽ hoàn toàn khác. Cụ thể, chúng ta dùng Slope để xác định cấu trúc xu hướng lớn, từ đó thiết lập Thiên hướng giao dịch (Trading Bias)cho mình:
- Slope dương > Ưu tiên Lệnh Mua (Bullish Bias).
- Slope âm > Ưu tiên Lệnh Bán (Bearish Bias).
- Một khi đã xác định được phe chủ đạo, anh em hãy lôi một chỉ báo động lượng (Momentum Oscillator) ra để tìm điểm Entry. Dùng chỉ báo nào thì tùy thuộc vào gu của mỗi người.
- Chúng ta còn có thể đem Slope của hai (hoặc nhiều) sản phẩm ra so sánh với nhau để tìm xem con nào đang khỏe hơn (Relative Strength) hoặc yếu hơn (Relative Weakness) so với thị trường chung.
Độ Lệch Chuẩn (Độ Biến Động) Là Gì?
Độ lệch chuẩn (Standard deviation) là một thuật ngữ thống kê đo lường mức độ biến thiên hoặc sự phân tán của dữ liệu xung quanh mức trung bình. Đây cũng chính là thước đo độ biến động (volatility) của thị trường. Nói một cách dễ hiểu, độ phân tán là mức chênh lệch giữa giá trị thực tế và mức giá trung bình. Độ phân tán hay biến thiên này càng lớn thì độ lệch chuẩn càng cao, và ngược lại. Các trader theo trường phái phân tích biểu đồ có thể sử dụng độ lệch chuẩn để đo lường rủi ro kỳ vọng, cũng như xác định tầm quan trọng của một số nhịp biến động giá nhất định.
Cách Tính Độ Lệch Chuẩn
Nền tảng StockCharts tính toán độ lệch chuẩn cho một "tổng thể" (population) – tức là giả định rằng các chu kỳ được đưa vào tính toán đã đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu, chứ không phải là một "mẫu" (sample) được trích xuất từ một tập dữ liệu lớn hơn. Các bước tính toán cụ thể như sau:
- Tính giá trung bình (mean) cho toàn bộ số chu kỳ hoặc số lần quan sát.
- Xác định độ lệch của từng chu kỳ (lấy giá đóng cửa trừ đi giá trung bình).
- Bình phương độ lệch của từng chu kỳ.
- Cộng tổng các bình phương độ lệch này lại với nhau.
- Chia tổng vừa tính cho số lần quan sát.
- Căn bậc hai của kết quả trên chính là giá trị độ lệch chuẩn.
Bảng Tính Excel Cho Độ Lệch Chuẩn
Bảng tính phía dưới minh họa một ví dụ về độ lệch chuẩn 10 chu kỳ sử dụng dữ liệu của cổ phiếu QQQQ. Anh em lưu ý rằng mức trung bình 10 chu kỳ được tính sau chu kỳ thứ 10 và mức trung bình này sẽ được áp dụng ngược lại cho toàn bộ 10 chu kỳ đó. Nếu tự xây dựng một công thức tính độ lệch chuẩn trượt (running standard deviation) theo cách thủ công sẽ khá tốn công sức. Rất may là Excel có một phương án đơn giản hơn nhiều bằng việc sử dụng hàm STDEVP. Bảng bên dưới hiển thị độ lệch chuẩn 10 chu kỳ được tính bằng hàm này.
Nhấn vào link bên dưới để tải xuống bảng tính Excel minh họa chi tiết các bước tính độ lệch chuẩn.
Standard Deviation (Volatility) | ChartSchool | StockCharts.com
Giá Trị Của Độ Lệch Chuẩn
Giá trị của độ lệch chuẩn phụ thuộc vào thị giá của chứng khoán cơ sở. Những mã có thị giá cao, chẳng hạn như Google (quanh mức ±550), đương nhiên sẽ có các con số độ lệch chuẩn cao hơn những mã có thị giá thấp như Intel (quanh mức ±22). Những con số lớn hơn này không đồng nghĩa với việc mã đó có độ biến động cao hơn, mà nó chỉ đơn thuần phản ánh mức giá trị thực tế của cổ phiếu mà thôi.
Do đó, độ lệch chuẩn luôn được thể hiện dưới dạng các con số có tỷ lệ trực tiếp với giá của chứng khoán cơ sở. Các giá trị độ lệch chuẩn trong quá khứ cũng sẽ bị thay đổi nếu mã chứng khoán đó trải qua một đợt biến động giá lớn trong một khoảng thời gian. Ví dụ, một cổ phiếu tăng từ giá 10 lên 50 thì gần như chắc chắn sẽ có độ lệch chuẩn ở vùng giá 50 cao hơn so với khi nó còn ở giá 10.
Trong biểu đồ trên, trục bên trái thể hiện thang đo độ lệch chuẩn. Thang đo này của Google kéo dài từ 2.5 đến 35, trong khi biên độ của Intel chỉ nằm trong khoảng từ 0.10 đến 0.75. Mức thay đổi giá trung bình (độ lệch) của Google dao động từ 2,5 USD đến 35 USD, còn của Intel chỉ dao động từ 10 cent đến 75 cent.
Bất chấp sự chênh lệch về mặt con số, chúng ta vẫn có thể đánh giá trực quan những thay đổi về độ biến động của từng mã. Lấy ví dụ, độ biến động của Intel đã tăng mạnh từ tháng 4 đến tháng 6 khi chỉ báo này nhiều lần vượt lên trên mức 0.70. Tương tự, Google cũng chứng kiến một nhịp bùng nổ về độ biến động trong tháng 10 khi độ lệch chuẩn vọt thẳng lên trên ngưỡng 30. Tuy nhiên, để so sánh trực tiếp mức độ biến động giữa hai mã chứng khoán này với nhau, trader sẽ cần lấy độ lệch chuẩn chia cho giá đóng cửa tương ứng.
Nguồn: Stockcharts
Giới thiệu sách Trading hay
Nhật Ký Giao Dịch Thực Chiến của Phù Thủy Thị trường Tài Chính
Sách chia sẻ 05 tháng giao dịch thực tế trên thị trường tài chính, sử dụng Price Action và Mô hình Biểu đồ của Phù thủy trader Peter Brandt, người có gần 50 năm kinh nghiệm trading và đạt lợi nhuận bình quân 68% lợi nhuận mỗi năm
Chỉnh sửa lần cuối:
Bài viết liên quan