Nguồn: Tác giả tính toán từ SAS

Nguồn: Tác giả tính toán từ SAS

Nguồn: Tác giả tính toán từ SAS

Kiểm định tính dừng

Để đánh giá sự tồn tại của gốc đơn vị trong chuỗi thời gian của mẫu dữ liệu, cả hai kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) (Dickey và Fuller, 1981) và kiểm định Phillips-Perron (PP) (Phillips và Perron, 1988) đã được áp dụng bằng cách ước lượng mô hình sau:

Trong đó, RETt là lợi suất hàng ngày của chỉ số VN-Index vào ngày t. Các độ trễ bậc n của sai phân bậc nhất xấp xỉ động thái mô hình trung bình động tự hồi quy (ARMA) của chuỗi thời gian. β_0 là hằng số và t là xu hướng thời gian.

Theo Bảng 1, giả thuyết gốc đơn vị bị bác bỏ. Cả hai kiểm định ADF và PP đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Những kết quả này cho thấy lợi suất của chỉ số VN-Index trong giai đoạn nghiên cứu là chuỗi dừng.

Hiệu quả của quy tắc giao dịch theo đường trung bình động

Để đánh giá việc áp dụng chiến lược MA trên HOSE, nghiên cứu áp dụng phương pháp của Brock, Lakonishok, và LeBaron (1992) để xem xét các chiến lược MA với chu kỳ 10, 20, 50, 100 và 200 ngày.

MAN,t=(Pt-(N-1)+Pt-(N-2)+...+Pt-1+Pt )⁄N, N=10,20,50,100 và 200

Trong đó, P_t là giá hàng ngày của chỉ số trên HOSE vào ngày t. MA_(N,t) là giá trung bình động N ngày vào ngày t. Theo phương pháp của Han, Yang, và Zhou (2013), nghiên cứu áp dụng các quy tắc giao dịch MA như sau: (1) tín hiệu mua—nếu P_(t-1) ≥ MA_(N,t-1) và (2) tín hiệu bán—nếu P_(t-1)< MA_(N,t-1). Số lần giao dịch là tổng số giao dịch thực hiện. Lợi suất trung bình trên mỗi giao dịch theo quy tắc mua rồi bán của MA. Lợi suất hàng năm được tính là (Lợi suất trung bình trên mỗi giao dịch/Thời gian nắm giữ trung bình) x 250. Bảng A và B báo cáo kết quả không có và có tính đến chi phí giao dịch. Theo quy tắc giao dịch trên HOSE, chi phí giao dịch được tính là 0,15% khi thực hiện mua vào dựa trên tín hiệu mua của MA và 0,25% (0,15% phí bán + 0,1% thuế giao dịch chứng khoán) khi bán dựa trên tín hiệu bán của MA.

Bảng A nhấn mạnh rằng, các chiến lược MA ngắn hạn (MA10 và MA20), tạo ra nhiều giao dịch và lợi suất hàng năm cao hơn so với các MA dài hạn. Tuy nhiên, giao dịch thường xuyên làm gia tăng chi phí giao dịch. Ngược lại, các chiến lược MA dài hạn (MA50, MA100, MA200) liên quan đến ít giao dịch hơn và thời gian nắm giữ lâu hơn. Mặc dù chúng tạo ra lợi suất cao hơn trên mỗi giao dịch trong một số trường hợp, nhưng lợi suất hàng năm tổng thể của chúng lại thấp hơn do tần suất giao dịch giảm. Sau khi tính đến chi phí giao dịch, Bảng B xác nhận rằng tất cả các chiến lược vẫn mang lại lợi suất có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng các chiến lược dựa trên MA vẫn hiệu quả ngay cả khi tính đến các chi phí thực tế, ủng hộ giả thiết nghiên cứu H1. Các chiến lược dài hạn, mặc dù tạo ra ít giao dịch hơn và lợi suất hàng năm thấp hơn, có thể là lựa chọn ưu tiên cho các nhà đầu tư đang tìm kiếm giao dịch ổn định hơn.

Xem xét độ biến động thị trường

Nghiên cứu này điều tra hiệu quả của các chiến lược MA trên HOSE trong các giai đoạn có độ biến động cao và thấp. Độ biến động thị trường cao được định nghĩa là các năm mà độ lệch chuẩn của lợi suất hàng ngày vượt quá mức trung vị cho giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2022, bao gồm các năm 2007, 2008, 2009, 2012, 2013, 2018, 2020 và 2022.

Kết quả trình bày trong Bảng 3 cho thấy, các thị trường biến động mạnh ưu tiên các chiến lược MA ngắn và trung hạn (MA10, MA20, MA50). Điều này có thể là do khả năng phản ứng nhanh chóng với sự thay đổi giá, giúp các nhà giao dịch nắm bắt hiệu quả các xu hướng mới nổi. Chiến lược MA200 dài hạn cũng thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong giai đoạn biến động, nhưng có xu hướng chịu lỗ trong thị trường có độ biến động thấp, khi các dao động giá là tối thiểu. Do đó, nhà đầu tư nên cân nhắc đến độ biến động của thị trường khi áp dụng các chiến lược MA, sử dụng các MA ngắn và trung hạn trong giai đoạn biến động cao, đồng thời áp dụng các phương pháp thận trọng hơn trong điều kiện biến động thấp.

* Bài báo này được thực hiện với sự tài trợ từ đề tài cấp trường thuộc Trường Đại học Nha Trang, mã số TR-2023-13-44.

Tài liệu tham khảo:

1. Brock, W., Lakonishok, J., & LeBaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns. The Journal of finance, 47(5), 1731-1764;
2. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1057-1072;
3. Fifield, S. G. M., Power, D. M., & Knipe, D. G. S. (2008). The performance of moving average rules in emerging stock markets. Applied Financial Economics, 18(19), 1515-1532;
4. Han, Y., Yang, K., & Zhou, G. (2013). A new anomaly: The cross-sectional profitability of technical analysis. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 48(5), 1433-1461;
5. Shieh, L. F., Huang, C. H., Chang, I. C., & Ke, D. Y. (2022). Stock Price Synchronicity and Technical Trading Effectiveness. Modern Economy, 13(12), 1577-1598.