Từ khóa: thị trường chứng khoán, phân tích kỹ thuật, phân tích cơ bản, sóng ngành

Summary

This study analyzes the effectiveness of sector wave in predicting stock market trends and price fluctuation trends of stocks in the same sector, identifying factors that affect the success of sector wave in stock market prediction. At the same time, analyze historical trading data on the stock market and apply sector wave theory to identify price fluctuation patterns and trends. The research results provide insight into the effectiveness of sector waves in predicting market trends.

Keywords: stock market, technical analysis, fundamental analysis, sector wave

GIỚI THIỆU

Dự báo xu hướng trên thị trường tài chính là vấn đề cốt lõi đối với các học giả hàn lâm cũng như các nhà đầu tư chuyên nghiệp. Đối với thị trường tài chính, các dự báo được đưa ra khi phân tích thông tin và dữ liệu lịch sử, trên cơ sở đó nhà đầu tư đưa ra quyết định mua hoặc bán tài sản tài chính (Nurlana, 2015). Hai loại phương pháp tiếp cận thường được áp dụng trong lĩnh vực dự đoán thị trường tài chính gồm phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật. Các nhà đầu tư chuyên nghiệp thường sử dụng các công cụ phân tích kỹ thuật để dự đoán giá trị thị trường tài chính, trong khi phân tích cơ bản lại được các nhà nghiên cứu học thuật sử dụng phổ biến hơn (Lee, và cộng sự, 2021). Cuộc tranh luận giữa hai cách tiếp cận này chủ yếu tập trung vào khả năng thành công của các mô hình khác nhau trong việc dự báo thị trường tài chính. Phân tích kỹ thuật sử dụng cách tiếp cận trực quan dựa trên các mô hình xu hướng thể hiện trên biểu đồ giá, còn phân tích cơ bản sử dụng mô hình toán học để điều tra và đánh giá giá tài sản (D'Angelo và Grimaldi, 2017). Bài viết này tập trung vào tính hiệu quả của lý thuyết sóng ngành như một chỉ báo kỹ thuật để dự báo xu hướng tăng giá cổ phiếu trong cùng ngành giao dịch trên TTCK Việt Nam.

Sóng ngành trên TTCK Việt Nam được nhóm tác giả quan sát và trải nghiệm kết hợp phân tích kỹ thuật, từ đó nhận diện ngành nào sẽ bắt đầu bước vào chu kỳ sóng tăng. Mỗi khi một ngành có quy mô vốn hóa ảnh hưởng lớn đến thị trường bước vào chu kỳ sóng tăng, thì hầu hết các cổ phiếu trong ngành sẽ đạt được mức tăng trưởng từ 100 đến vài trăm phần trăm khi chu kỳ sóng kết thúc, kéo theo đó thì chỉ số VN-Index cũng được duy trì đi ngang hoặc bật tăng theo chu kỳ sóng của ngành. Điều này đảm bảo rằng, ngành đang có sóng sẽ đạt được chu kỳ sóng tăng hoàn chỉnh.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Lý thuyết sóng trong thị trường tài chính

Lý thuyết sóng Elliott được Ralph Nelson Elliotte khám phá vào thập niên 1920. Sử dụng lý thuyết Dow và các quan sát trong lịch sử giao dịch, Elliott kết luận rằng, chuyển động của TTCK có thể được dự đoán bằng cách quan sát mô hình lặp đi lặp lại của sóng (Alalaya và Almahameed, 2018). Elliott phân tích sâu hơn thị trường, từ đó xác định các đặc điểm cụ thể của mô hình sóng và đưa ra dự đoán thị trường chi tiết dựa trên các mô hình đó. Các dự báo luôn được thực hiện với sự trợ giúp của các mô hình thống kê, phân tích kỹ thuật, phương pháp kinh tế lượng và các phương pháp khác.

Như vậy, lý thuyết sóng trong thị trường tài chính là một dạng phân tích kỹ thuật mà các nhà giao dịch tài chính sử dụng để phân tích chu kỳ thị trường tài chính và dự báo xu hướng thị trường bằng cách nghiên cứu các mô hình biến động giá (Poser, 2003). Lý thuyết này tìm kiếm các mô hình giá dài hạn lặp đi lặp lại liên quan đến những thay đổi dai dẳng trong tâm lý nhà đầu tư.

Nguyên lý cơ bản của sóng ngành

Dòng dẫn sóng là dòng thuộc cùng một ngành, thường có những lợi thế so sánh tương đối về một hoặc một vài yếu tố trong một giai đoạn nhất định như: lợi thế về cơ bản, lợi thế từ hưởng lợi chính sách, lợi thế mang tính thời vụ…

Khi thị trường chung đi lên, thì dòng dẫn sóng là dòng dẫn dắt chính của thị trường, mỗi biến động tăng, giảm của dòng này đều gây hiệu ứng lan tỏa rõ rệt lên thị trường chung mà nhà đầu tư có thâm niên trên thị trường có thể cảm nhận được một cách khá rõ nét. Việc nhận biết được dòng dẫn sóng ảnh hưởng lớn tới mức lợi nhuận thu được trong một chu kỳ sóng, bởi khi thị trường đi lên thường có sự phân hóa mạnh mẽ. Việc chọn đúng dòng dẫn sóng sẽ giúp nhà đầu tư đạt được mức lợi nhuận ấn tượng, hạn chế tối đa rủi ro.

Đặc trưng của sóng ngành là nó được tạo nên bởi sự tăng giá đột ngột của các cổ phiếu trong ngành kèm theo khối lượng giao dịch tăng đột biến, biểu hiện của dòng tiền đầu cơ đổ vào phần lớn các cổ phiếu trong ngành. Tương tự như sóng của VN-Index, trước khi tăng trưởng, sóng ngành cũng trải qua thời kỳ tích lũy mua gom cổ phiếu của các tổ chức và nhà đầu tư, thường được biểu hiện bởi khối lượng giao dịch giảm dần và giá đi ngang với biên độ dao động ngày càng hẹp. Khi kết thúc, sóng ngành có thể phản ánh thời kỳ phân phối: khối lượng giao dịch sau khi tăng đột biến chuyển sang giảm dần, giá không tăng lên được nữa. Tuy nhiên, sóng ngành có thể lại trỗi dậy khi có đủ thông tin hỗ trợ và thời gian tích lũy mua gom cổ phiếu. Sóng ngành thường chỉ bắt đầu khi hai điều kiện cơ bản được đáp ứng khi sự tăng trưởng thuận lợi của VN-Index, hoặc kỳ vọng VN-Index sẽ tăng ổn định (tuy nhiên, yếu tố này sẽ không tác động đến các ngành mang dẫn dắt thị trường) và có các tin tốt hỗ trợ cho ngành đó. Một điều đáng lưu ý là, sóng ngành có thể diễn ra song song, hoặc trước, hoặc chậm hơn so với tăng trưởng của VN-Index. Một số ngành có tính chất “dẫn dắt” VN-Index trong khi một số ngành khác “ăn theo”, đi sau. Một số ngành có thể có sóng gần như kết thúc cho dù VN-Index vẫn còn tiếp tục tăng. Nhìn chung, sóng ngành thường được quan tâm ở một số góc độ sau:

Thứ nhất là cường độ của sóng: mức độ tăng giá cao hơn, thấp hơn hay tương đương so với VN-Index.

Thứ hai là mức độ tăng trưởng của khối lượng giao dịch, phản ánh độ lớn của dòng tiền đổ vào.

Thứ ba là thời gian của sóng diễn ra dài hay ngắn, có lặp lại hay không. Thời gian này thường gắn liền với thời gian tác động của các tin tức hỗ trợ.

Ngoài ra, do mỗi ngành đều có những cổ phiếu có đặc điểm dẫn dắt ngành đó, nên khi sóng ngành bắt đầu, những cổ phiếu này sẽ tăng trưởng đầu tiên. Các cổ phiếu này tăng mạnh kéo theo các cổ phiếu khác trong ngành tăng theo.

NHỮNG NGÀNH CẤU THÀNH VN-INDEX

Về quy mô niêm yết và đăng ký giao dịch, tính đến cuối tháng 12/2022, TTCK Việt Nam có 757 cổ phiếu, chứng chỉ quỹ niêm yết trên 2 sở giao dịch chứng khoán là Hà Nội (HNX) và TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và 856 cổ phiếu đăng ký giao dịch trên thị trường công ty đại chúng chưa niêm yết (UPCoM) với tổng giá trị niêm yết, đăng ký giao dịch đạt 1.983 nghìn tỷ đồng, tăng 14% với cuối năm 2021, tương đương 23,4% GDP. Vốn hóa thị trường cổ phiếu tính đến cuối năm 2022 trên cả 3 sàn giao dịch (HOSE, HNX và UPCoM) đạt 5.227 nghìn tỷ đồng, giảm 32,7% so với cuối năm 2021, tương đương 61,6% GDP năm 2021 và 55% GDP năm 2022. Cơ cấu vốn hóa các ngành trên TTCK Việt Nam tính đến năm 2022 được thể hiện ở Bảng 1.

Bảng 1: Cơ cấu vốn hóa các ngành trên TTCK Việt Nam tính đến năm 2022

Nguồn: Tổng hợp từ HOSE, HNX, AVSC

Ngành ngân hàng tuy chỉ có ít đại diện niêm yết cổ phiếu, nhưng vốn hóa lại chiếm tỷ trọng lớn nhất. Ngân hàng là nhóm ngành có hình thức hoạt động đặc biệt hơn tất cả các ngành khác ở chỗ, ngành này chịu tác động trực tiếp từ chính sách kinh tế vĩ mô của Nhà nước, sau đó hoạt động của ngành này ảnh hưởng đến hầu hết hoạt động của các ngành khác thông qua ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng và chi phí vốn. Chính vì hai lý do này, mà nhóm ngành ngân hàng luôn tác động nhiều đến hướng đi của thị trường.

Ngành bất động sản chiếm tỷ trọng vốn hóa thị trường đến 14,69%. Bản chất hoạt động của các doanh nghiệp trong ngành mang tính chất đột biến rất lớn, ngoài ra bất động sản còn là một kênh đầu tư có thể tách rời hoàn toàn với chứng khoán. Có thể nói, khi đầu tư vào cổ phiếu ngành bất động sản, dường như là đã đầu tư cùng một lúc vào hai kênh đầu tư mạnh nhất ở Việt Nam hiện nay. Vì vậy, cổ phiếu ngành bất động sản mang tính dẫn dắt dòng tiền rất cao.

Các doanh nghiệp ngành tài chính - chứng khoán (công ty tài chính, đầu tư, bảo hiểm, chứng khoán) chiếm tỷ trọng nhỏ trong cơ cấu vốn hóa thấp hơn (11,94%), đặc biệt ngành chứng khoán chỉ chiếm 4,67%, nhưng có ảnh hưởng rất lớn đến hướng đi của thị trường. Nguyên nhân là do hoạt động của các doanh nghiệp này gắn liền với sự biến động của TTCK. Kết quả kinh doanh của các công ty chứng khoán (phần lớn từ tự doanh) phản ánh sự thăng trầm của cả thị trường và do đó, kỳ vọng về sự tăng trưởng của thị trường phản ánh qua kỳ vọng về sự tăng giá của các cổ phiếu công ty chứng khoán.

Các nhóm ngành khác do vốn hóa không cao, đồng thời tính đặc thù là không quá khác biệt so với các ngành khác. Chính vì lẽ đó, sự biến động của cổ phiếu các ngành này bị ảnh hưởng nhiều bởi hướng đi của thị trường. Khi thị trường tăng trưởng ổn định, các thông tin hỗ trợ cho nhóm ngành cũng sẽ là làm sóng ngành có thể hình thành bất cứ lúc nào, tuy nhiên mức độ sẽ khác nhau rất nhiều.

Như vậy, lịch sử cũng như bản chất hoạt động cho thấy tính dẫn dắt thị trường rất lớn của 3 nhóm ngành ngân hàng, chứng khoán và bất động sản.

Diễn biến một số cổ phiếu ngành chứng khoán năm 2023

Một trong những ví dụ tiêu biểu là mã chứng khoán VIX của CTCP Chứng khoán VIX. Mã này có quá trình tích lũy mua gom cổ phiếu từ tháng 11/2022 đến tháng 5/2023, thời gian tích lũy khoảng 6 tháng. Ngày 4/5/2023, cổ phiếu VIX có phiên break khỏi nền giá tích lũy với giá cổ phiếu tăng đột biến và khối lượng giao dịch tăng đột biến so với khối lượng bình quân 20 phiên trước đó. Giá cổ phiếu VIX tăng trần với mức giá trần 7,38. Quá trình diễn ra sóng ngành chứng khoán cổ phiếu VIX đạt mức giá cao nhất 20,75 vào ngày 13/9/2023 với mức lợi nhuận 181,17% (Hình 1).

Hình 1: Diễn biến giá cổ phiếu VIX

Nguồn: HOSE

Mã chứng khoán FTS của CTCP Chứng khoán FPT có quá trình tích lũy mua gom cổ phiếu từ tháng 11/2022 đến tháng 3/2023, thời gian tích lũy khoảng 5 tháng. Ngày 27/3/2023, cổ phiếu FTS có phiên break khỏi nền giá tích lũy với giá cổ phiếu tăng đột biến và khối lượng giao dịch tăng đột biến so với khối lượng bình quân 20 phiên trước đó. Giá cổ phiếu FTS tăng trần với mức giá trần 20,66. Quá trình diễn ra sóng ngành chứng khoán cổ phiếu FTS đạt mức giá cao nhất 46,90 vào ngày 13/9/2023 và mức lợi nhuận đạt 127% (Hình 2).

Hình 2: Diễn biến giá cổ phiếu FTS

Nguồn: HOSE

Mã chứng khoán AGR của CTCP Chứng khoán Agribank có quá trình tích lũy mua gom cổ phiếu từ tháng 11/2022 đến tháng 4/2023, thời gian tích lũy khoảng 5 tháng. Ngày 31/3/2023, cổ phiếu AGR có phiên break khỏi nền giá tích lũy với giá cổ phiếu tăng đột biến và khối lượng giao dịch tăng đột biến so với khối lượng bình quân 20 phiên trước đó. Giá cổ phiếu AGR tăng trần với mức giá trần 9,06. Quá trình diễn ra sóng ngành chứng khoán cổ phiếu AGR đạt mức giá cao nhất 19,66 vào ngày 20/9/2023 và đạt mức lợi nhuận 117% (Hình 3).

Hình 3: Diễn biến giá cổ phiếu AGR

Nguồn: HOSE

Mã chứng khoán CTS của CTCP Chứng khoán Ngân hàng Công Thương Việt Nam có quá trình tích lũy mua gom cổ phiếu từ tháng 11/2022 đến tháng 3/2023, thời gian tích lũy khoảng 5 tháng. Ngày 31/3/2023, cổ phiếu CTS có phiên break khỏi nền giá tích lũy với giá cổ phiếu tăng đột biến và khối lượng giao dịch tăng đột biến so với khối lượng bình quân 20 phiên trước đó. Giá cổ phiếu CTS tăng trần với mức giá trần 16,75. Quá trình diễn ra sóng ngành chứng khoán cổ phiếu CTS đạt mức giá cao nhất 33,60 vào ngày 13/9/2023 và đạt mức lợi nhuận 100,6% (Hình 4).

Hình 4: Diễn biến giá cổ phiếu CTS

Nguồn: HOSE

Nhóm tác giả cũng thống kê danh mục các mã cổ phiếu ngành chứng khoán trên HOSE từ tháng 11/2022 đến tháng 9/2023 tại Bảng 2.

Bảng 2: Thống kê danh mục các mã cổ phiếu ngành chứng khoán trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE từ tháng 11/2022 đến tháng 9/2023

Nguồn: HOSE

KẾT LUẬN

Việc nhận diện sự xuất hiện của sóng ngành trên TTCK giúp nhà đầu tư có thể ra quyết định đầu tư chính xác và an toàn đồng thời mang đến lợi nhuận lớn trong một khoảng thời gian đầu tư tối ưu. Từ nghiên cứu này, nhóm tác giả chỉ ra một số đặc điểm khi có sự xuất hiện sóng ngành trên TTCK giúp nhà đầu tư có thể nhận diện và thực hiện hoạt động đầu tư một cách hiệu quả:

- Hầu hết các cổ phiếu trong ngành có sự tích lũy chặt chẽ, càng chặt chẽ càng tốt, biên độ tích lũy càng hẹp càng tốt, thời gian tích lũy từ 3-6 tháng trở lên.

- Ngành dẫn sóng phải có thanh khoản lớn, đủ sức lan tỏa, ảnh hưởng, cổ vũ vận động được thị trường, các ngành có lịch sử dẫn sóng thị trường: ngân hàng, dầu khí, chứng khoán, thép…

- Ngành dẫn sóng được hưởng “thiên thời” như: chu kỳ kinh tế, chu kỳ ngành vào giai đoạn bùng nổ, cũng như hưởng lợi từ chính sách. Nhà đầu tư có thể nhận biết được thông qua kết hợp phân tích tin tức vĩ mô và đọc báo cáo tài chính doanh nghiệp qua các quý.

- Là ngành tăng đầu tiên và tăng mạnh mẽ của cả thị trường. Trong cả ngành sẽ có mã mạnh nhất dẫn phát động sóng tăng cho cả ngành, mã này là mạnh mẽ nhất, tăng trần đầu tiên khi xuất hiện sóng./.

Tài liệu tham khảo

1. Alalaya, M., Almahameed, M. A. (2018), Fibonacci Retracement and Elliot Waves to Predict Stock Market Prices: Evidence from Amman Stock Exchange Market, International Journal of Applied, 8(3).

2. AllahyariSoeini, R., Niroomand, A., KheyrmandParizi, A. (2012), Using fibonacci numbers to forecast the stock market, International Journal of Management Science and Engineering Management, 7(4), 268-279.

3. Atsalakis, G. S., Dimitrakakis, E. M., Zopounidis, C. D. (2011), Elliott Wave Theory and neuro-fuzzy systems, in stock market prediction: The WASP system, Expert Systems with Applications, 38(8), 9196-9206.

4. D'Angelo, E., Grimaldi, G. (2017), The effectiveness of the Elliott wave theory to forcast the financial markets: Evidence from the currency market, Int Bus Res, 10, 1-18.

5. Duan, H., Xiao, X., Yang, J., Zeng, B. (2018), Elliott wave theory and the Fibonacci sequence-gray model and their application in Chinese stock market, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 34(3), 1813-1825.

6. Gaucan, V. (2011), How to use Fibonacci retracement to predict forex market, Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology, 1(2), 1-14.

7. Gündüz, G. (2021), Physical approach to elucidate stability and instability issues, and Elliott waves in financial systems: S&P-500 index as case study, Quant Financ Econ, 5, 163-197.

8. Lee, M. C., Chang, J. W., Hung, J. C., Chen, B. L. (2021), Exploring the effectiveness of deep neural networks with technical analysis applied to stock market prediction, Computer Science and Information Systems, 18(2), 401-418.

9. Ralph Nelson Elliott (1994). R.N. Elliott's Masterworks, Gainesville, GA: New Classics Library.

10. Nurlana, B. (2015), Using Elliott wave theory predictions as inputs in equilibrium portfolio models with views, Review of Business and Economics Studies, 2, 33-45.

11. Poser, S. W. (2003), Applying Elliot Wave Theory Profitably, John Wiley & Sons.

TS. Nguyễn Công Nhật, ThS. Phạm Trà My

Trường Đại học Vinh

(Theo Tạp chí Kinh tế và Dự báo, số 01, tháng 01/2024)