Black Friday của TTCK Việt Nam (3/12/2021)


“Thứ 6 đen tối” của chứng khoán Việt: 30 phút cuối vốn hoá bốc hơi 150.000 tỷ, bốn nguyên nhân lý giải

Chỉ 30 phút cuối phiên giao dịch ngày ” thứ 6 đen tối” – VN-Index đã sụt giảm gần 39 điểm lùi sâu về mốc 1.443 điểm. Cả thị trường được nhuộm màu đỏ với hơn 1.136 cổ phiếu giảm giá. Mức giảm đã xoá mọi thành quả tăng điểm của tháng 11.

Cả thị trường được nhuộm màu đỏ

Hiện tượng bán tháo cuối phiên đặc biệt phiên ATC tựa như cơn lốc xoáy cuốn bay hết mọi nỗ lực gượng dậy của thị trường. Nhiều cổ phiếu lớn đầu phiên vẫn xanh mạnh nhưng cuối phiên đã lộ sàn như dòng chứng khoán. Dòng cổ phiếu ngân hàng, bất động sản bất ngờ sụp đổ cuối phiên khi đầu phiên vẫn xanh miên man cũng là tác nhân tạo ra cơn lốc đánh bay gần 39 điểm trong 30 phút cuối phiên giao dịch.

Vốn hoá của HOSE trong phiên đã bốc hơi mạnh theo đà giảm của VN-Index. Theo thống kê từ HOSE, tại mức điểm 1.443,32, vốn hóa sàn HOSE đạt hơn 5,62 triệu tỷ đồng, giảm khoảng 150.661 tỷ đồng (6,6 tỷ USD) so với phiên trước.

Về nguyên nhân giảm điểm đột ngột cuối phiên “thứ 6 đen tối”, có thể đến từ nhiều lý do.

Thứ nhất, tâm lý nhà đầu tư chứng khoán Việt đang rất nặng nề tác động từ sự điều chỉnh sâu của các thị trường tài chính thế giới, đặc biệt là Mỹ. Hiện nay biến chủng Omicron – lần đầu phát hiện tại Nam Phi – đã gây sự hoảng loạn cho các chính phủ, công chúng cũng như nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán thế giới dù đến nay vẫn chưa có nhiều bằng chứng khoa học về sự nguy hiểm hơn. Thêm vào đó, áp lực lạm phát tăng cao kỷ lục 30 năm lên 6,2% đã đẩy Cục dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) phải thu hẹp các chương trình thu mua trái phiếu. Lịch trình giảm mua trái phiếu ban đầu cho thấy việc mua trái phiếu sẽ kết thúc vào khoảng tháng 6-2022. Nếu quyết định tăng tốc giảm quy mô mua trái phiếu được thông qua, điều đó có nghĩa là việc dừng mua trái phiếu sẽ chấm dứt vào mùa xuân, từ đó mở đường cho FED có thể nâng lãi suất bất cứ lúc nào sau đó.

Thị trường chứng khoán Mỹ đã chứng kiến một đợt bán tháo cổ phiếu đáng kể sau khi ông Powell cảnh báo lạm phát có thể duy trì ở mức cao lâu hơn dự kiến và hiện ông chủ trương hạn chế các biện pháp kích thích kinh tế. Chỉ số DJ đã hồi trở lại 610p phiên 2/12 sau khi rơi xuống mức 34.000 điểm ngày đầu tháng 12.

Thứ hai, sau khi VN-Index vượt 1.500 điểm, dòng tiền mới không được bổ sung liên tục khiến cho VN-Index mất động lực tăng điểm tiếp theo. Động thái chốt lời và bán ròng của nhóm nhà đầu tư nước ngoài và nhà đầu tư tổ chức trong nước để chốt lời cũng diễn ra dữ dội. Theo thống kê của chúng tôi, khối nhà đầu tư nước ngoài đã bán ròng tổng cộng 60.000 tỷ trên thị trường từ đầu năm đến nay, khối nhà đầu tư tổ chức và tự doanh bán ròng gần 20.000 tỷ.

Thứ ba, nhà đầu tư cá nhân đang là động lực chính dẫn dắt VN-Index. Ước tính từ đầu năm tới nay, nhà đầu tư cá nhân đã mua ròng khoảng 105.000 tỷ đồng. Một thị trường được dẫn dắt với nhóm các nhà đầu tư cá nhân sẽ dẫn đến hiện tượng FOMO cả lên và cả xuống, phiên tăng mạnh – phiên giảm sốc do tâm lý không ổn định.

Điểm yếu của nhà đầu tư cá nhân là tâm lý rất yếu, vì vậy việc thị trường sụp cuối phiên khiến họ bất ngờ không hiểu chuyện gì xảy ra dẫn tới việc bán trước đã rồi tính sau. 

Thứ tư, tình trạng margin căng tại nhiều công ty chứng khoán, thị trường cần những cú rung rũ để tìm điểm cân bằng và kích thích dòng tiền mới tìm cơ hội đầu tư mới. 

“Thanh khoản của thị trường hiện nay toàn là nhà đầu tư cá nhân trong nước, họ rất máu chiến nên sử dụng margin. Điều này diễn ra tương tự như một số thị trường khu vực như Hàn Quốc, Đài Loan thôi nhưng nhà đầu tư cá nhân cũng có tâm lý rất kém, chỉ cần một vài thông tin không tốt có thể khiến thị trường giảm sâu. Với nhà đầu tư cá nhân làm chủ cuộc chơi, một phiên giảm 40-50 điểm là có thể xảy ra “, ông Nguyễn Thế Minh, Giám đốc Công ty Chứng khoán Yuanta nhận định.

Bạch Huệ / Theo Nhịp sống kinh tế

Bỏ việc sau đại dịch – Người lao động đã đi đâu ?


NDTBD tổng hợp bài viết về việc bỏ việc sau đại dịch

Cuộc “bỏ việc toàn cầu”: Covid chỉ là xúc tác!

Nguyên nhân cho cuộc bỏ việc toàn cầu này có thể sâu xa hơn những hiện tượng bề mặt về điều kiện việc làm, tiền lương, và đại dịch COVID-19 chỉ là chất xúc tác để quá trình này diễn ra nhanh hơn, đột ngột hơn.

 Ảnh: The Week

Đầu tiên là cách định giá các khâu trong chuỗi lao động. Ngày xưa đã thấy nhiều phi lý như lương của các “lao động thiết yếu” thấp hơn nhiều lần so với lao động của loại công việc “đặt ra cho có”. 

Đây là cách dịch lịch sự cho khái niệm “bullshit jobs” của David Graeber, người cho rằng đến một nửa công việc hiện nay là tào lao, vô nghĩa như luật sư doanh nghiệp, các chuyên gia quan hệ công chúng, quản lý cấp trung, tiếp thị từ xa…

Dù đồng ý hay không với lập luận của ông này, phải thừa nhận thu nhập của những người đang làm các loại “bullshit jobs” cao gấp nhiều lần thu nhập của những người mà nhờ COVID-19 người ta mới nhận ra họ là “lao động thiết yếu”. Cứ nhìn một người bán hàng trong siêu thị, một công nhân lắp ráp máy móc, một điều dưỡng trong phòng hồi sức phải làm việc luôn tay suốt ngày chúng ta sẽ thấy đồng lương họ nhận được không tương xứng với sức lực họ bỏ ra.

Đó là ngày trước. Nay với các đột phá công nghệ, sự phi lý trong thu nhập như thế càng kinh khủng hơn, càng vô lý hơn. Thử tưởng tượng cảnh một nhân viên kho hàng Amazon hằng ngày phải đi lại hàng chục cây số, lương 15 đôla/giờ tối lại về đọc tin lại một startup nữa vừa gọi vốn thành công, nâng trị giá công ty lên 100 tỉ đôla, còn người sáng lập nay giàu thêm 10 tỉ đôla nữa! 

Các startup thành công như thế thì ít nhưng tiền dư thừa rót vào cho họ là có thật và báo chí tung hô thêm nữa nên cái tâm lý muốn làm giàu nhanh chóng, muốn trở thành triệu phú qua đêm lan rộng hơn bao giờ hết.

Dĩ nhiên, “công nhân thiết yếu” làm sao tham gia startup nhưng công nghệ (lại là công nghệ) bày ra cho họ nhiều con đường làm giàu khác, từ mua bán chứng khoán qua ứng dụng online đến làm các kênh YouTube, từ mua bán tiền ảo đến đầu tư vào các loại tài sản ảo, từ bán hàng đa cấp đến bán hàng qua mạng… 

Dù thật hay ảo, nhiều người sẵn lòng từ bỏ công việc cực nhọc, nhàm chán, lương còm cõi hằng ngày của họ để theo đuổi giấc mơ đổi đời nhanh chóng.

Nói cách khác, trước đây cách định giá các khâu trong chuỗi lao động buộc công nhân làm đôi giày Nike, may bộ đồ Hugo Boss chỉ nhận về 1 đôla; người làm tiếp thị, lo chuyện quảng cáo hưởng 10 đôla thì nay chênh lệch đó càng lớn gấp nhiều lần trong nền kinh tế số. Tài sản của Mark Zuckerberg lên đến 116 tỉ đôla còn nhân viên kiểm duyệt nội dung để tránh tai tiếng cho Mark, cho Facebook lương cũng chỉ 15 đôla/giờ.

Nguyên nhân thứ hai đằng sau hiện tượng công nhân bỏ việc là đại dịch buộc nhiều người xác định lại các ưu tiên của cuộc sống. Với nguyên nhân đầu, chúng ta chưa thấy tác động rõ nét lên người lao động ở Việt Nam tuy cũng có bán hàng đa cấp, cũng có mua bán tiền ảo nhưng với nguyên nhân thứ hai này, rõ ràng 4 tháng buộc phải ở yên trong nhà trọ chật hẹp, đông đúc, người lao động nhập cư ắt phải so sánh cuộc sống làm việc liên tục tăng ca vất vả nhưng lương chỉ đủ sống trong môi trường bí bách, tù túng so với không gian thoáng đãng ở quê nhà. 

Họ phải so sánh chi phí giữ trẻ cao, tiền thuê nhà ngốn thêm một mớ và đủ loại chi phí không tên, kể cả Internet để duy trì liên lạc với gia đình và tìm chút giải trí qua mạng sau những giờ quần quật. Họ thà về quê cơm rau với cha mẹ còn hơn tiếp tục cuộc sống đầy rủi ro ở thành thị.

Có lẽ những cái chết vì COVID-19 họ từng chứng kiến quanh họ buộc họ phải bằng mọi cách về với gia đình để phục hồi về mặt tâm lý. Như thế tiền bạc không có nhiều ý nghĩa nên dù có được trợ cấp, dù có khả năng sẽ sớm đi làm hưởng lương trở lại cũng không thể ngăn họ tìm đường về quê.

Trong bối cảnh đó chủ doanh nghiệp đã làm được gì để hỗ trợ công nhân? Hầu như không có gì cả. Thử tưởng tượng cảnh “3 tại chỗ” với cá nhân từng người trong chúng ta: làm sao có thể yên tâm lắp ráp máy móc, khâu giày, may quần áo khi phải nằm bó gối trong căn lều bé tí, điều kiện vệ sinh tối thiểu cũng không đủ, ăn uống theo bữa cơm công nghiệp và cứ hết căn lều đến chạy máy… ai mà chịu đựng được trong thời gian dài. Làm sao họ không so sánh với những người lương cao gấp bội nhưng được “làm từ nhà”, không bị phơi nhiễm rủi ro mắc bệnh.

***

Nhìn ra thế giới thấy hầu như các nhà kinh tế không thể đưa ra bất kỳ giải pháp nào khả thi cho vấn nạn “The Great Resignation” này. Thậm chí có ông đòi chính phủ các nước cắt giảm trợ cấp nhanh nhanh lên để buộc công nhân phải đi làm. Có ông tìm giải pháp ở tự động hóa sản xuất bằng robot và có ông dọa đầu tư nước ngoài sẽ chảy đi nơi khác!

Có chăng là một cuộc “cách mạng” thay đổi cách định giá các khâu lao động để các ông chủ hãng xe công nghệ như Uber không thể trở thành tỉ phú sau vài ba năm, còn tài xế của họ vẫn chật vật trả tiền lãi ngân hàng vay để mua xe chưa xong. 

Ở đây không những có sự phi lý trong chênh lệch thu nhập mà còn một phi lý cực kỳ lớn hơn: giá trị lao động ngày càng bị teo tóp trong khi giá trị của đồng vốn tài chính ngày càng phình to; người giàu dựa vào tài sản sẵn có sẽ ngày càng giàu thêm trong khi thu nhập của “công nhân thiết yếu” đã nhiều năm không đổi.

Chiếu theo lập luận của tác giả khái niệm “bullshit jobs” thế giới này chỉ cần một lượng lao động thật sự nhỏ hơn thực tế nhiều lần để duy trì cuộc sống, kể cả lương thực, thực phẩm, dịch vụ, hoạt động văn hóa, nghệ thuật. Nay làm sao để hủy bỏ các loại công việc “làm cho có”, rồi nhà nước tiến hành các chương trình “thu nhập cơ bản phổ quát” (Universal Basic Income) từng bàn mấy năm nay. 

Đây là chuyện khó ở mức “đội đá vá trời” vì chỉ một sắc thuế toàn cầu đánh lên các doanh nghiệp đa quốc gia để ngăn họ chuyển giá mà bàn tới bàn lui vẫn chưa kết thúc, thử hỏi đến bao giờ mới đánh thuế được lên tài sản (wealth) chứ không phải lên thu nhập (income) để xóa bớt hố sâu giàu nghèo hiện nay?

—-

Cuộc bỏ việc quy mô lớn: Kết thúc để khởi đầu

Từ mùa xuân 2021, giới kinh tế đã bắt đầu nhận thấy một hiện tượng lạ – người lao động ở Mỹ và nhiều nơi khác trên thế giới lũ lượt tự nguyện nghỉ việc – và gọi đó là “cuộc bỏ việc quy mô lớn” (The Great Resignation).

 Ảnh: Hiệp hội Quản trị nhân sự Hoa Kỳ

Theo số liệu của Bộ Lao động Mỹ do The New York Times dẫn lại, gần 4,3 triệu lao động Mỹ đã tự nguyện nghỉ việc trong tháng 8 năm nay, tăng 300.000 người so với tháng 7 và cũng là con số cao kỷ lục trong hai thập niên kể từ khi chính phủ nước này bắt đầu triển khai thống kê. Lũy kế từ tháng 4 đến đầu tháng 9, số lao động nghỉ việc ở Mỹ đã vượt 15 triệu người, theo một báo cáo hồi đầu tháng 9 của Hãng tư vấn McKinsey.

40% trong số 4.929 lao động được McKinsey khảo sát ở Úc, Canada, Singapore, Vương quốc Anh và Mỹ cho biết họ có khả năng sẽ bỏ việc trong vòng 3 đến 6 tháng tới; 18% cho biết ý định nghỉ việc của họ dao động từ “có khả năng” đến “gần như chắc chắn”. Một khảo sát trên 30.000 lao động tuổi từ 18-25 thuộc 31 quốc gia của Microsoft hồi tháng 6 cho thấy 41% đang cân nhắc nghỉ việc trong năm nay.

Ai tạo sóng?

Theo Bộ Lao động Mỹ, trong số lao động nghỉ việc có những người đã tìm được việc mới trước khi nghỉ, có người chưa có chỗ mới nhưng tự tin mình sẽ tìm được việc, và cả những người lựa chọn hoàn toàn rời bỏ thị trường lao động dù chưa đến tuổi hưu. Nhóm đối tượng thứ 2 – nghỉ ngang dù chưa tìm việc mới – chiếm 36% trong khảo sát của McKinsey.

Thống kê của Bộ Lao động Mỹ và số liệu của McKinsey đều cho thấy các doanh nghiệp trong ngành giải trí và khách sạn có nguy cơ mất nhân viên cao nhất. Cụ thể, gần 7% lao động trong ngành lưu trú và ăn uống đã bỏ việc trong tháng 8, tức “cứ 14 nhân viên khách sạn, nhà hàng, quán bar thì có 1 người nói lời tạm biệt chỉ trong 1 tháng” – cây bút Derek Thompson viết trên tạp chí The Atlantic.

Bên cạnh đó, nhiều nhân viên trong lĩnh vực y tế và nhân viên cổ cồn trắng tham gia khảo sát của McKinsey cũng cho biết họ có kế hoạch nghỉ việc trong tương lai gần. Thậm chí 1/3 nhân viên trong ngành giáo dục – những người được cho là ít có xu hướng nghỉ việc nhất – khi được hỏi cũng trả lời rằng “hơi có khả năng” họ sẽ bỏ việc. Tỉ lệ tương ứng đối với nhân viên các ngành sản xuất hàng hóa và thương mại – vận tải – tiện ích là 43% và 38%.

Khảo sát của McKinsey cũng tìm ra nhiều nguyên nhân khiến người lao động lựa chọn nghỉ việc. Đáng lưu ý, “được công ty công nhận”, “được quản lý xem trọng” và “có cảm giác gắn kết với công ty” là 3 yếu tố mà người lao động cho là quan trọng nhất và có tác động lớn đến quyết định nghỉ việc của họ, nhưng lại bị người sử dụng lao động đánh giá thấp.

Vì sao người lao động muốn đổi việc trong năm 2021. Dữ liệu tính đến tháng 2-2021. -Nguồn: Hiệp hội Quản trị nhân sự Hoa Kỳ

Người trẻ hăng hái ra đi

Mark Hamrick, nhà phân tích kinh tế cấp cao của công ty dịch vụ tài chính tiêu dùng Mỹ Bankrate, cho rằng người trẻ, cụ thể là thế hệ Z (18-24 tuổi) và kế đó là thế hệ thiên niên kỷ (25-40 tuổi) đang dẫn đầu trong cuộc nghỉ việc quy mô lớn, bởi họ khao khát thay đổi và không có nhiều vướng bận với chỗ làm cũ.

Khảo sát trên 2.452 người tìm việc của Bankrate hồi tháng 8 cho thấy 77% người được hỏi thuộc thế hệ Z và 63% thế hệ thiên niên kỷ có dự định sẽ nghỉ việc; trong khi đó tỉ lệ này ở thế hệ “bùng nổ trẻ em” (57-75 tuổi) chỉ là 33%.

“Thế hệ Z và thế hệ thiên niên kỷ là những thành viên dễ chuyển chỗ nhất trong lực lượng lao động vì nhiều lý do. Họ không kiếm được nhiều tiền như những người đồng nghiệp lớn tuổi hơn, cấp cao hơn, nên họ mong muốn tìm được công việc được trả lương cao hơn và họ có xu hướng hiểu biết về công nghệ hơn, vì vậy họ có lợi thế tốt hơn để tận dụng cơ hội làm việc từ xa” – Hamrick nói với CNBC.

Thompson cũng cho rằng “các gói hỗ trợ liên quan đến đại dịch, chính sách hoãn tiền thuê nhà và xóa nợ học đại học đã giúp mọi người, nhất là người trẻ và thu nhập thấp, có thể tự do rời công việc họ ghét để tìm một cái gì đó mới mẻ”.

Gió đổi chiều

Theo báo cáo của Bộ Lao động Mỹ, số lượng vị trí cần tuyển dụng trong tháng 8 vào khoảng 10,4 triệu, đã giảm so với mức kỷ lục 11,1 triệu vào tháng 7. Đặt con số này cạnh 4,3 triệu lao động nghỉ việc trong cùng tháng, The New York Times nhận định đây là bằng chứng mới nhất cho thấy cán cân quyền lực trên thị trường việc làm đang nghiêng về phía người lao động chứ không phải bên sử dụng lao động.

Tương tự, tạp chí Time cũng nhận xét “một điều lớn lao” đang diễn ra trong thị trường lao động ở Mỹ: người lao động đang chiếm ưu thế so với các doanh nghiệp, vốn đang vật lộn để khôi phục kinh tế sau gần 2 năm lao đao vì đại dịch. “Từ các văn phòng cao cấp đến nhà máy, người lao động đang đòi lương cao hơn, giờ làm việc linh hoạt hơn, phúc lợi và đãi ngộ tốt hơn” – Time viết. Và họ đang nắm đằng chuôi, bởi nếu giới chủ không thể hoặc không đồng ý đáp ứng các yêu cầu trên, “nhiều người sẽ đình công, nghỉ việc hoặc tìm chỗ khác tốt hơn”.

Thompson, cây bút chuyên về kinh tế của The Atlantic, cũng nhìn nhận từ “great” trong “the great resignation” theo nghĩa “tuyệt vời” đối với người lao động, thay vì (quy mô) lớn. “Ngày càng nhiều người nghỉ việc để có một khởi đầu mới. Họ ra đi vì tin rằng họ có thể làm tốt hơn, được đối đãi tốt hơn. Cuộc bỏ việc quy mô lớn đang tăng tốc và nó đã tạo ra một thời điểm quan trọng trong lịch sử kinh tế Hoa Kỳ” – Thompson viết.

Cũng với góc nhìn đó, Ryan Rolansky – giám đốc điều hành mạng xã hội việc làm LinkedIn – cho rằng những gì đang diễn ra nên được gọi là “cuộc đại cải tổ” (The Great Reshuffle), tức người lao động thay đổi chỗ làm hàng loạt, kèm theo đó là thay đổi tư duy của cả nhân viên và doanh nghiệp.

“Ngay lúc này, tất cả các công ty, giám đốc điều hành đang suy nghĩ lại về cách thức hoạt động và văn hóa doanh nghiệp (…). Mặt khác, các nhân viên trên toàn cầu đang suy nghĩ lại về cách họ làm việc, tại sao họ làm việc và điều họ muốn làm nhất với sự nghiệp và cuộc sống của họ” – Rolansky nói với Time.

Cụ thể, nhiều công ty bắt đầu nhận ra lương cao không còn là liều thuốc hữu hiệu giúp khích lệ tinh thần làm việc và sự gắn bó của người lao động. Thay vào đó, họ bắt đầu chú trọng vào quyền tự chủ của nhân viên nhiều hơn, công nhận họ nhiều hơn, sắp xếp giờ làm việc linh hoạt hơn và ngày nghỉ hợp lý hơn, cũng như thực hiện bất cứ điều gì làm cho cuộc sống làm việc thú vị hơn.

Chính LinkedIn và các công ty công nghệ như Bumble và đã đóng cửa một tuần trong năm nay để nhân viên nghỉ ngơi và chống lại tình trạng kiệt sức. Công ty dịch vụ tài chính Fidelity Investments đang thử nghiệm cho phép một số nhân viên làm việc 30 giờ một tuần, chịu giảm lương một chút nhưng vẫn giữ đầy đủ phúc lợi của họ. Công ty Highwire Public Relations, có văn phòng tại một số thành phố lớn của Mỹ, đang cố bỏ 30% các cuộc họp để nhân viên khỏi phải tốn nhiều thời gian tương tác qua ứng dụng Zoom, và lý tưởng nhất là giúp ngày làm việc ngắn hơn và hiệu quả hơn. Tương tự, các nhà tuyển dụng khác đã triển khai nhiều chương trình thúc đẩy sự đồng cảm, với hy vọng làm cho nhân viên cảm thấy họ được đánh giá cao và xem trọng.

Làn sóng lan ra toàn cầu 

Theo Washington Post ngày 18-10, “cuộc nghỉ việc quy mô lớn” ở Mỹ đã dần trở thành hiện tượng toàn cầu, và nguyên nhân chính có vẻ là chuyện tiền lương.

Theo số liệu do Tổ chức Hợp tác và phát triển kinh tế (OECD) do Politico Europe dẫn lại, lực lượng lao động tại 38 nước thành viên của tổ chức này đã giảm đi khoảng 20 triệu người so với trước khi đại dịch COVID-19 xuất hiện. Trong số đó, 14 triệu người đã rời bỏ thị trường lao động và hiện không đi làm hay tìm kiếm bất cứ cơ hội việc làm nào. Con số này cao hơn 3 triệu so với năm 2019.

Một khảo sát được công bố vào tháng 8 cho thấy 1/3 các công ty ở Đức gặp phải tình trạng khan hiếm nhân viên lành nghề. Cùng tháng đó, Detlef Scheele – cục trưởng Cục Việc làm Liên bang Đức – nói với tờ Süddeutsche Zeitung rằng nước này sẽ cần nhập khẩu 400.000 lao động có tay nghề cao mỗi năm để bù đắp sự thiếu hụt trong một loạt các ngành, từ chăm sóc điều dưỡng đến công nghệ xanh.

“Thẳng thắn mà nói thì vấn đề nằm ở tiền lương” – Andrew Watt, người đứng đầu bộ phận kinh tế châu Âu tại Viện Chính sách kinh tế vĩ mô thuộc Quỹ Hans Böckler của các công đoàn Đức, nói với Politico Europe. “Muốn người lao động quay lại những công việc vốn khó khăn với đồng lương ít ỏi này thì tiền lương phải tăng trước đã”.

Ở các nước Mỹ Latin và vùng Caribe, 26 triệu người đã mất việc làm vào năm ngoái trong bối cảnh đại dịch khiến nhiều hoạt động phải tạm ngừng, theo Tổ chức Lao động quốc tế (ILO) của Liên Hiệp Quốc. Phần lớn các công việc được phép hoạt động lại là các ngành nghề phi chính thức, điều này đồng nghĩa với việc mức lương thậm chí còn thấp hơn và mức độ bấp bênh cao hơn trong khi các lĩnh vực này vốn đã chịu sự bất bình đẳng kinh tế sâu sắc.

“Những công việc này nói chung không ổn định, lương thấp, không được bảo trợ xã hội hay bất kỳ quyền lợi nào” – Vinícius Pinheiro, giám đốc khu vực của ILO, cho biết trong một cuộc họp báo hồi tháng 9. Pinheiro cũng lưu ý về tác động không cân xứng của đại dịch đối với thanh thiếu niên trong khu vực. Theo một nghiên cứu hồi đầu năm nay, cứ 6 người trong độ tuổi từ 18 đến 29 ở Mỹ Latin và Caribe thì có 1 người đã nghỉ việc kể từ khi đại dịch bắt đầu.

Các nền kinh tế đa dạng ở châu Á cũng đang gánh chịu những vấn đề khác nhau. Một phiên bản khác của “cuộc nghỉ việc quy mô lớn” đang diễn ra tại Trung Quốc, nơi mà thế hệ lao động trẻ có cái nhìn chán nản với triển vọng tương lai và chẳng mấy hào hứng với mức lương tương đối thấp tại các đô thị sản xuất vốn là những vùng thúc đẩy phát triển kinh tế của quốc gia này.

Và tất nhiên là cả Việt Nam, khi khoảng 1,3 triệu lao động rời các thành phố lớn để về quê trong giai đoạn cao điểm của dịch đã không trở lại, theo Tổng cục Thống kê. Nhiều người lao động nghèo ở châu Á cũng đã chọn về quê sống, vì ít nhất họ vẫn có nhà để ở và thức ăn để ăn. Đây cũng là một dạng nghỉ việc.

CBSNews ngày 13-10 dẫn dữ liệu của công ty về dịch vụ quản trị nhân sự Gusto cho biết 5,5% lao động nữ ở Mỹ bỏ việc vào tháng 8, so với tỉ lệ 4,4% của nam. Còn trong tháng 9, Gusto ghi nhận gần 300.000 phụ nữ đã rời bỏ thị trường lao động ở Mỹ; phần lớn vị trí bị bỏ trống được nam giới lấp đầy.

Phụ nữ là đối tượng gặp khó khăn nhiều nhất khi đại dịch diễn ra. Họ phải gánh vác nhiệm vụ chăm sóc con cái khi trường học vẫn chưa mở cửa lại, trong khi các điểm giữ trẻ thì hiếm hoi và đắt đỏ. Thêm vào đó, công việc của họ chủ yếu là các ngành nghề tiếp xúc trực tiếp với khách hàng – vốn bị ảnh hưởng nặng nề bởi đợt bùng phát dịch mới nhất do biến thể Delta.

Tỉ lệ phụ nữ chịu đựng hội chứng “cháy sạch” (burnout) nơi làm việc cũng cao hơn nam giới, theo McKinsey và Tổ chức Lean In – một tổ chức phi lợi nhuận hoạt động với phương châm giúp đỡ phụ nữ thành công hơn trong sự nghiệp.

Theo một báo cáo hồi tháng 9 của Lean In, khoảng 1/3 phụ nữ cho biết họ đã cân nhắc rời khỏi lực lượng lao động hoặc chuyển hướng sự nghiệp của mình trong năm nay, tỉ lệ này cao hơn con số 1/4 khi bắt đầu đại dịch.

Lao động tự do và tự do lao động

Theo báo Wall Street Journal, cuộc bỏ việc quy mô lớn “không phải là cuộc tháo chạy điên cuồng khỏi văn phòng mà là đích đến của một hành trình dài hướng đến tự do”. Sau một thời gian dài khao khát được tự do tự tại trong công việc và thực sự trải nghiệm sự linh hoạt trong thời COVID-19, nhiều người muốn tiếp tục được tự do như thế khi mọi thứ dần trở lại bình thường.

 Ảnh: Inc.com

Thăm dò trên 5.291 thành viên LinkedIn vào đầu tháng 3-2021 cho thấy 50% chọn tính linh hoạt về địa điểm và giờ giấc là ưu tiên hàng đầu khi chọn việc làm, tiếp theo là cân bằng giữa công việc và đời sống (45%), có bảo hiểm y tế (41%), tiền lương (36%) và văn hóa công sở (36%).

Khoảng 10 triệu người Mỹ đang muốn chuyển từ làm việc toàn thời gian sang làm việc tự do, và 73% trong số họ lấy lý do là muốn tiếp tục được làm việc từ xa và linh hoạt, theo một khảo sát gần đây của mạng việc làm Upwork. Đó không phải là ý tưởng tồi. Theo một thăm dò khác của Upwork, 53% doanh nghiệp được hỏi cho biết việc buộc phải chuyển sang làm việc từ xa trong đại dịch đã khiến họ sẵn sàng sử dụng lao động tự do hơn trước đây.

Theo Forbes ngày 15-10, những người bỏ việc thuộc thế hệ bùng nổ trẻ em ở Mỹ có lẽ đã chọn nghỉ hưu sớm vì tích lũy đủ tài sản, những lao động lớn tuổi hơn thì nghỉ vì muốn có cơ hội tốt hơn. Những người trẻ chọn học tập nâng cấp kỹ năng, hoặc chuyển sang ngành mới có nhiều cơ hội và thỏa mãn nghề nghiệp hơn, hoặc “chuyển hướng sang các loại công việc mới và tái định vị bản thân thành chủ doanh nghiệp hoặc nhà kinh doanh chứng khoán”.

Trở thành doanh nhân đang là xu hướng ở Mỹ, và “nói mình đang làm việc cho một startup giờ đây là một biểu tượng của thành công”. Mỹ đã chứng kiến một đợt “bùng nổ startup” và số lượng nộp đơn thành lập doanh nghiệp tăng mạnh; cả năm 2020 có 4,3 triệu hồ sơ được nộp còn 10 tháng đầu năm nay là 3,8 triệu, theo Business Insider.

Xu hướng này đã bắt đầu từ sớm và cuộc bỏ việc quy mô lớn chỉ làm tăng tốc tiến trình này mà thôi. Cụ thể, theo tạp chí chuyên về các doanh nghiệp nhỏ mới nổi Inc, trong những ngày đầu của đại dịch, Mỹ đã có số doanh nghiệp mới thành lập “nhiều hơn bất kỳ quý nào trong lịch sử”, riêng startup thì có 1,4 triệu công ty mới mở.

Trong khi đó, số lượng nhà đầu tư trẻ tuổi, mới chơi lần đầu cũng đã tăng mạnh trên các sàn và nền tảng giao dịch, đầu tư chứng khoán. Robinhood, ứng dụng giao dịch cổ phiếu nhắm đến thế hệ thiên niên kỷ và thế hệ Z, hiện có khoảng 22,5 triệu tài khoản được mở và đa số vẫn đang hoạt động tích cực. Tiền mã hóa và NFT – bỏ tiền để mua quyền sở hữu các tài sản kỹ thuật số – cũng là lựa chọn đầu tư của nhiều người vừa nghỉ việc.

Trong khi đó, làn sóng nghỉ việc ở Trung Quốc vốn đã bắt đầu từ trước, với phong trào “nằm thẳng” của người trẻ, tìm kiếm điều mới mẻ và làm các công việc khiến họ thấy “trọn vẹn”, có ý nghĩa hơn là vùi mình nơi công sở và theo truyền thống công việc, nhà cửa, hôn nhân ổn định. Những người nghỉ việc ở Trung Quốc và các thành viên làn sóng bỏ việc toàn cầu giống nhau ở chỗ cùng tìm kiếm sự tự do và linh hoạt.

Năm 2016, thăm dò của LinkedIn cho biết Trung Quốc có khoảng 30 triệu lao động tự do; năm nay con số do chính phủ cung cấp là hơn 200 triệu, gần 1/4 tổng lực lượng lao động Trung Quốc. Các công ty cũng sử dụng lao động tự do nhiều hơn. Theo báo cáo của Đại học Nhân dân Trung Quốc, 55% công ty ở nước này có dùng lao động tự do trong năm 2020.

South China Morning Post dẫn một báo cáo của nền tảng tuyển dụng online Zhaopin năm 2020 cho biết người Trung Quốc dưới 30 tuổi định nghĩa công việc hoàn hảo là “công việc mang lại sự tự do trong khi vẫn có thể theo đuổi đam mê”. Cũng trong báo cáo này, “chủ cửa hàng độc lập” và “nhiếp ảnh gia tự do” là 2 nghề được giới trẻ mong muốn nhất.

Nền kinh tế số trị giá 6.000 tỉ USD của Trung Quốc cung cấp sẵn nhiều nền tảng khác nhau để người trẻ thử sức với kinh doanh và khởi nghiệp, thay vì cố lấy cho được “bát cơm sắt” – công ăn việc làm với mức thu nhập ổn định và phúc lợi khi về già – như thế hệ trước. “So với thế hệ cha mẹ và ông bà (…) thế hệ trẻ cho rằng họ không cần việc làm chính thức hay một nghề thông thường để kiếm sống” – South China Morning Post nhận xét.

—-

Nguồn bài viết trên cung cấp tại :

https://cuoituan.tuoitre.vn/cuoc-song-muon-mau/cuoc-bo-viec-toan-cau-covid-chi-la-xuc-tac-1612090.html

https://cuoituan.tuoitre.vn/van-de-su-kien/cuoc-bo-viec-quy-mo-lon-ket-thuc-de-khoi-dau-1612089.html

https://cuoituan.tuoitre.vn/van-de-su-kien/lao-dong-tu-do-va-tu-do-lao-dong-1612091.html

Phân tích kỹ thuật trong đầu tư


Bài ngắn gọn:

1. Phân tích kỹ thuật là gì?

Phân tích kỹ thuật (Technical analysis)  là phương pháp dựa vào biểu đồ, đồ thị diễn biến giá cả và khối lượng giao dịch của cổ phiếu nhằm phân tích các biến động cung –  cầu đối với cổ phiếu để giúp cho nhà đầu tư quyết định thời điểm nên mua vào, bán ra hay giữ cổ phiếu trên thị trường.

2. Đặc điểm của phân tích kỹ thuật 

Nếu như phân tích cơ bản (fundmental analysis) – PTCB được sử dụng để đánh giá giá trị của một cổ phiếu dựa trên kết quả kinh doanh của doanh nghiệp thì phân tích kỹ thuật (PTKT) tập trung vào việc nghiên cứu giá cả chứng khoán và khối lượng giao dịch.

Các công cụ được sử dụng trong phân tích kỹ thuật để xem xét các tác động của cung và cầu đối với một cổ phiếu sẽ ảnh hưởng tới giá của cổ phiếu đó như thế nào.

PTKT  thường được sử dụng trong các chiến thuật đầu tư trong ngắn hạn.

3.Ưu và nhược điểm của phân tích kỹ thuật:

Ưu điểm:

Xác định các tín hiệu để phân tích xu hướng giá của chứng khoán là yếu tố quan trọng giúp nhà đầu tư thành công trong các chiến lược đầu tư. Nếu phân tích cơ bản thường được sử dụng để ra quyết định đầu tư thì phân tích kỹ thuật được dùng để xác định điểm mua vào và điểm bán ra của cổ phiếu.

Nhược điểm:

Trên thị trường chứng khoán sẽ có nhiều yếu tố tác động mà chúng không thể lường trước và không thể được phát hiện ra khi phân tích kỹ thuật. Việc sử dụng phân tích kỹ thuật hoặc phân tích cơ bản không đảm bảo sẽ đem lại hiệu quả 100% cho các chiến lược đầu tư.

Bởi vậy. các nhà đầu tư cần có một chiến lược quản lý rủi ro để hạn chế tác động của các biến động bất lợi tác động tới danh mục đầu tư của mình.

4. Vai trò của Phân tích kỹ thuật

PTKT đóng vai trò là công cụ trợ giúp nhà đầu tư với 03 chức năng chính: báo động, xác thực và dự đoán.

  • Công cụ báo động: PTKT cảnh báo sự phá vỡ các ngưỡng an toàn gồm hỗ trợ & kháng cự và thiết lập nên các ngưỡng an toàn mới hay nói cách khác là thiết lập mức giá mới thực sự thay vì dao động quanh một mức giá cũ. Đối với trader, việc nhận biết các dấu hiệu về sự thay đổi mức giá càng sớm sẽ giúp cho họ sớm có hành động mua vào hoặc bán ra kịp thời.
  • Công cụ xác nhận: Mỗi phương pháp PTKT được sử dụng kết hợp với các PTKT khác hoặc các phương pháp PTCB để đánh giá về xu thế của giá chứng khoán. Việc kết hợp và bổ trợ lẫn nhau giữa các phương pháp kỹ thuật khác nhau giúp nhà đầu tư có được kết luận chính xác và tối ưu hơn.
  • Công cụ dự đoán: Nhà đầu tư sử dụng các kết luận của PTKT để dự đoán giá tương lai với kỳ vọng về khả năng dự đoán tốt hơn.

5. Các trường phái và phương pháp Phân tích kỹ thuật

Có rất nhiều trường phái và phương pháp PTKT khác nhau, nhưng sau đây là những trường phái, phương pháp thông dụng nhất:

  1. Trường phái, phương pháp phân tích đồ thị nến Nhật (Candlestick Charting).
  2. Trường phái, phương pháp phân tích nguyên lý sóng Elliott (Elliott Wave Theory).
  3. Trường phái, phương pháp ứng dụng mô hình đảo chiều (Reversal) và mô hình tiếp tục (continues).
  4. Trường phái, phương pháp phân tích lý thuyết Dow (Dow Theory)
  5. Phương pháp ứng dụng xường xu hướng (Trendline Charting).
  6. Phương pháp ứng dụng dãy số fibonacci (Fibonacci Series).
  7. Phương pháp ứng dụng các hệ thống chỉ báo Phân tích kỹ thuật (Technical Indicator).
  8. Phương pháp ứng dụng điểm Pivot (Pivot Point).
  9. Phương pháp đầu tư CANSLIM của Ông William O’Neil
  10. Phương pháp phân tích của Wyckoff – Wyckoff Analysis

Nguồn: tổng hợp

——-

Bài đầy đủ:

Phân tích kỹ thuật

Trong tài chínhphân tích kỹ thuật là một phương pháp phân tích chứng khoán dự báo hướng của giá cả thông qua việc nghiên cứu các dữ liệu thị trường quá khứ, chủ yếu là giá cả và khối lượng.[1] Kinh tế học hành vi và phân tích định lượng sử dụng rất nhiều các công cụ tương tự của phân tích kỹ thuật,[2][3][4][5] là một khía cạnh của quản lý tích cực, đứng trong mâu thuẫn với nhiều lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại. Hiệu quả của cả phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản còn gây tranh cãi bởi Giả thuyết thị trường hiệu quảnói rằng giá cả thị trường chứng khoán về cơ bản là không thể đoán trước.[6]

Lịch sử

Các nguyên tắc của phân tích kỹ thuật xuất phát từ hàng trăm năm dữ liệu thị trường tài chính.[7] Một số khía cạnh của phân tích kỹ thuật đã bắt đầu xuất hiện trong các bản miêu tả của Joseph de la Vega về thị trường Hà Lan trong thế kỷ 17. Tuy nhiên, theo một số di tích cổ được khai quật gần đây tại New Zealand, phân tích kỹ thuật có thể đã được phát minh trước đó 300-500 năm bởi người Māori, những cư dân bản xứ của New Zealand (Phương pháp phân tích MACD được cho là viết tắt của Māori Analysis Chart Design). Ở châu Á, phân tích kỹ thuật được cho là một phương pháp được Homma Munehisaphát triển vào đầu thế kỷ 18, biến hóa thành việc sử dụng các kỹ thuật nến, và ngày nay là một công cụ lập biểu đồ phân tích kỹ thuật.[8][9] Trong những năm 1920 và 1930, Richard W. Schabacker xuất bản một số cuốn sách, là sự tiếp nối công việc của Charles DowWilliam Peter Hamiltontrong các cuốn sách Lý thuyết và thực tiễn thị trường chứng khoánPhân tích thị trường kỹ thuật của họ. Năm 1948, Robert D. Edwards và John Magee xuất bản Phân tích kỹ thuật các xu hướng cổ phiếu, được coi rộng khắp là một trong những công trình có ảnh hưởng sâu rộng của lĩnh vực kiến thức này. Nó chủ yếu liên quan tới phân tích xu hướng và các hình mẫu biểu đồ và vẫn còn được sử dụng cho đến nay. Gần như hiển nhiên, phân tích kỹ thuật ban đầu hầu như chỉ là phân tích các biểu đồ, vì sức mạnh xử lý của máy tính là không có sẵn để phân tích thống kê. Charles Dow được coi là đã khởi thủy một hình thức của phân tích biểu đồ điểm và số.

Lý thuyết Dow dựa trên tập hợp các bài viết của người đồng sáng lập Dow Jones kiêm biên tập viên là Charles Dow, và lấy cảm hứng từ việc sử dụng và phát triển của phân tích kỹ thuật hiện đại vào cuối thế kỷ 19. Những người tiên phong khác của các kỹ thuật phân tích bao gồm Ralph Nelson ElliottWilliam Delbert Gann và Richard Wyckoff, những người đã phát triển các kỹ thuật tương ứng của họ trong những năm đầu thế kỷ 20. Thêm nhiều công cụ kỹ thuật và lý thuyết đã được phát triển và mở rộng trong những thập kỷ gần đây, với sự nhấn mạnh ngày càng tăng về các kỹ thuật được máy tính hỗ trợ, sử dụng phần mềm máy tính được thiết kế chuyên biệt.

Mô tả tổng quát

Các nhà phân tích cơ bản kiểm tra thu nhập, cổ tức, sản phẩm mới, nghiên cứu mới và các thứ tương tự. Các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng nhiều phương pháp, công cụ và kỹ thuật, một trong số đó là việc sử dụng các biểu đồ. Sử dụng biểu đồ, các nhà phân tích kỹ thuật tìm kiếm để xác định các mẫu hình giá cả và các xu hướng thị trườngtrong thị trường tài chính và cố gắng khai thác những hình mẫu này.[10]

Các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng các biểu đồ để tìm kiếm các mẫu hình biểu đồ giá cả nguyên mẫu, chẳng hạn các mẫu hình đảo ngược [xu hướng] như đầu và vai hay đỉnh/đáy kép nổi tiếng, nghiên cứu các chỉ báo kỹ thuậttrung bình động, và tìm kiếm các hình thức như ngưỡng hỗ trợ, ngưỡng kháng cự, các kênh, và nhiều mẫu hình mơ hồ hơn như cờcờ hiệu, các mẫu hình ngày cân bằng và cốc và quai.[11]

Các nhà phân tích kỹ thuật cũng sử dụng rộng rãi nhiều loại chỉ báo thị trường, một vài trong số đó là các biến đổi toán học của giá cả, thường bao gồm cả khối lượng lên xuống, dữ liệu tăng/giảm và các đầu vào khác. Những chỉ số này được sử dụng để giúp đánh giá liệu một tài sản có đang trong xu hướng không, và nếu nó là trong xu hướng, khả năng về hướng và sự tiếp diễn của nó là như thế nào. Nhà phân tích kỹ thuật cũng tìm kiếm các mối quan hệ giữa các chỉ số giá/khối lượng và các chỉ báo thị trường. Ví dụ như RSIvà MACD. Các con đường nghiên cứu khác bao gồm các mối tương quan giữa các thay đổi trong các Quyền chọn (biến động mặc nhiên) và tỷ lệ đặt/gọi với giá. Cũng quan trọng là các chỉ báo cảm tính như tỷ lệ Đặt/Gọi, tỷ lệ bò/gấu, tỷ suất bán khống, biến động mặc nhiên v.v.

Có nhiều kỹ thuật trong phân tích kỹ thuật. Các tín đồ của các kỹ thuật khác nhau (ví dụ: phân tích biểu đồ nếnLý thuyết Dow và lý thuyết sóng Elliott) có thể bỏ qua các phương pháp tiếp cận khác, nhưng nhiều thương nhân kết hợp các yếu tố từ nhiều kỹ thuật. Một số nhà phân tích kỹ thuật sử dụng đánh giá chủ quan để quyết định (những) mẫu hình mà một công cụ cụ thể phản ánh tại một thời điểm nhất định và diễn giải của mẫu hình đó sẽ là gì. Những người khác sử dụng cách tiếp cận hệ thống hoặc hoàn toàn máy móc để nhận dạng và diễn giải mẫu hình.

Phân tích kỹ thuật thường xuyên trái ngược với phân tích cơ bản, là nghiên cứu về các yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến cách thức các nhà đầu tư đánh giá các thị trường tài chính. Phân tích kỹ thuật cho rằng giá cả đã phản ánh tất cả các xu hướng như vậy trước khi các nhà đầu tư nhận thức về chúng. Việc khám phá những xu hướng này là những gì các chỉ báo kỹ thuật được thiết kế để làm, không hoàn hảo như chúng có thể. Hoàn toàn tự nhiên, các chỉ báo cơ bản cũng chịu các hạn chế tương tự. Một số thương nhân chỉ sử dụng phân tích kỹ thuật hoặc phân tích cơ bản, trong khi những người khác sử dụng cả hai loại để đưa ra các quyết định mua bán.[12]

Đặc điểm

Phân tích kỹ thuật sử dụng các mô hình và quy tắc trao đổi dựa trên các biến đổi giá cả và khối lượng, chẳng hạn như chỉ số sức mạnh tương đốitrung bình độnghồi quy, mối tương quan giá cả liên thị trường và nội thị trường, chu kỳ kinh doanhchu kỳ thị trường chứng khoán hoặc, theo cách cổ điển, thông qua sự công nhận của các mẫu hình biểu đồ.

Phân tích kỹ thuật là trái ngược với cách tiếp cận phân tích cơ bản đối với phân tích chứng khoán và cổ phiếu. Phân tích kỹ thuật phân tích giá cả, khối lượng và thông tin thị trường khác, trong khi phân tích cơ bản nhìn vào các sự kiện của công ty, thị trường, tiền tệ hoặc hàng hóa. Hầu hết các nhà môi giới lớn, nhóm hoạt động trao đổi, hoặc tổ chức tài chính thường sẽ có cả hai đội ngũ phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản.

Phân tích kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong các thương nhân và các chuyên gia tài chính và được sử dụng thường xuyên bởi các thương nhân trong ngày tích cực, các nhà tạo lập thị trường và các thương nhân trên sàn. Trong những năm 1960 và 1970 nó đã bị các học giả gạt bỏ rộng khắp. Trong một nghiên cứu gần đây, Irwin và Park[13] báo cáo rằng 56 trong tổng số 95 nghiên cứu hiện đại cho thấy nó tạo ra các kết quả tích cực nhưng lưu ý rằng nhiều kết quả tích cực đã được kết xuất không rõ ràng bởi các vấn đề như can thiệp vào dữ liệu, cho nên bằng chứng hỗ trợ của phân tích kỹ thuật là không thuyết phục; nó vẫn bị nhiều học giả coi là giả khoa học.[14] Các nhà nghiên cứu như Eugene Fama nói rằng bằng chứng cho phân tích kỹ thuật là thưa thớt và không phù hợp với dạng yếu của giả thuyết thị trường hiệu quả.[15][16] Những người sử dụng cho rằng ngay cả khi phân tích kỹ thuật không thể dự đoán tương lai, nó cũng giúp xác định các cơ hội trao đổi.[17]

Trong các thị trường ngoại hối, sử dụng của nó có thể rộng rãi hơn phân tích cơ bản.[18][19] Điều này không có nghĩa là phân tích kỹ thuật là thích hợp hơn tại các thị trường ngoại hối, mà là phân tích kỹ thuật được công nhận hơn do hiệu quả của nó có nhiều hơn tại đây so với những thị trường khác. Trong khi một số nghiên cứu độc lập đã chỉ ra rằng các quy tắc trao đổi kỹ thuật có thể dẫn đến hoàn vốn phù hợp trong giai đoạn trước năm 1987,[20][21][22][23]hầu hết công trình học thuật tập trung vào bản chất của vị trí bất thường của thị trường ngoại hối.[24] Có thể suy đoán rằng sự bất thường này là do sự can thiệp của ngân hàng trung ương, mà rõ ràng là phân tích kỹ thuật không được thiết kế để dự đoán.[25] Nghiên cứu gần đây cho thấy việc kết hợp các tín hiệu kinh doanh khác nhau thành cách tiếp cận tín hiệu tổ hợp có thể tăng khả năng lợi nhuận và giảm sự phụ thuộc vào một quy tắc duy nhất bất kỳ.[26]

Các nguyên lý

Biểu đồ cổ phiếu cho thấy các mức hỗ trợ (4,5,6, 7, và 8) và mức kháng cự (1, 2, và 3); các mức kháng cự có xu hướng trở thành mức hỗ trợ và ngược lại.

Một nguyên tắc cơ bản của phân tích kỹ thuật là giá của thị trường phản ánh tất cả các thông tin có liên quan, do đó phân tích của họ nhìn vào lịch sử của hình mẫu trao đổi của chứng khoán chứ không phải là các điều khiển bên ngoài như sự kiện kinh tế, cơ bản và tin tức. Vì vậy, hoạt động của giá có xu hướng tự lặp lại do các nhà đầu tư có xu hướng chung đối với hành vi được hình mẫu hóa  – do đó phân tích kỹ thuật tập trung vào các xu hướng và điều kiện có thể định danh.[27][28]

Hành động thị trường phản ánh tất cả mọi thứ

Dựa trên tiền đề rằng tất cả các thông tin liên quan đã được phản ánh bởi giá cả, các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng điều quan trọng là phải hiểu các nhà đầu tư nghĩ gì, biết gì và cảm nhận những gì về thông tin đó.

Giá cả di chuyển theo xu hướng

Xem thêm: Xu hướng thị trường

Các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng giá cả có xu hướng một cách trực tiếp, tức là, lên, xuống, hoặc ngang (phẳng) hay kết hợp. Định nghĩa cơ bản của một xu hướng giá ban đầu được đưa ra bởi Lý thuyết Dow.[10]

Một ví dụ về một chứng khoán đã có một xu hướng rõ ràng là AOL từ tháng 11 năm 2001 đến tháng 8 năm 2002. Một nhà phân tích kỹ thuật hoặc người theo xu hướng ghi nhận xu hướng này sẽ có thể tìm kiếm cơ hội để bán chứng khoán này. AOL liên tục di chuyển xuống trong giá. Mỗi lần cổ phiếu này tăng, người bán sẽ gia nhập thị trường và bán cổ phiếu; vì vậy có các chuyển động “dích-dắc” trong giá cả. Các chuỗi “cao thấp hơn” và “thấp thấp hơn” là một dấu hiệu nói cho biết về một cổ phiếu trong một xu hướng giảm.[29] Nói cách khác, mỗi khi cổ phiếu di chuyển thấp hơn, nó giảm xuống dưới giá thấp tương đối trước đó của nó. Mỗi khi cổ phiếu di chuyển cao hơn, nó không thể đạt được mức giá cao tương đối trước đó của nó.

Lưu ý rằng chuỗi các mức thấp thấp hơn và các mức cao thấp hơn đã không bắt đầu cho đến tận tháng Tám. Sau đó, AOL làm một giá thấp mà không xuyên qua bộ thấp tương đối hồi đầu tháng. Sau đó trong cùng một tháng, cổ phiếu này làm một cao tương đối bằng cao tương đối gần nhất. Trong tình thế này một nhà phân tích kỹ thuật nhìn thấy các chỉ báo mạnh mẽ rằng xu hướng giảm giá ít nhất là đang tạm dừng và có thể kết thúc, và có thể sẽ dừng lại bằng cách tích cực bán cổ phiếu tại thời điểm đó.

Lịch sử có xu hướng tự lặp lại

Các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng các nhà đầu tư lặp lại theo cách tập thể các hành vi của các nhà đầu tư trước đó. Đối với một nhà phân tích kỹ thuật, những cảm xúc trên thị trường có thể là không hợp lý, nhưng chúng tồn tại. Vì hành vi nhà đầu tư tự lặp lại thường xuyên, các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng các hình mẫu giá có thể nhận biết (và có thể dự đoán) sẽ phát triển trên một biểu đồ.[10] Sự công nhận các hình mẫu này có thể cho phép các nhà phân tích kỹ thuật chọn các trao đổi mà có một xác suất thành công cao hơn.[30]

Phân tích kỹ thuật là không giới hạn vào hoạt động biểu đồ, nhưng nó luôn luôn xem xét các xu hướng giá. Ví dụ, nhiều nhà phân tích kỹ thuật theo dõi các cuộc điều tra tình cảm nhà đầu tư. Các cuộc điều tra này đánh giá thái độ của những người tham gia thị trường, một cách đặc biệt cho dù chúng là gấu hay . Các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng các cuộc điều tra để xác định xem liệu một xu hướng sẽ tiếp tục hay phát triển có thể đảo ngược; họ có nhiều khả năng dự đoán một sự thay đổi khi các điều tra báo cáo tình cảm nhà đầu tư cực đoan. [31] Các cuộc điều tra cho thấy xu hướng tăng giá áp đảo, ví dụ, là bằng chứng cho thấy một xu hướng tăng có thể đảo ngược; tiền đề này được rằng nếu hầu hết các nhà đầu tư đang “bò” họ đã mua xong thị trường (sự dự đoán giá cao hơn). Và bởi vì hầu hết các nhà đầu tư là  và đã đầu tư, một giả định rằng vài người mua vẫn còn. Điều này khiến người bán tiềm năng hơn người mua, mặc dù tâm lý “bò”. Điều này cho thấy giá sẽ có xu hướng giảm, và là một ví dụ trao đổi trái ngược.[32]

Gần đây, Kim Man Lui, Lun Hu, và Keith C.C. Chan đã gợi ý rằng có bằng chứng thống kê của các mối quan hệ liên quan giữa một số các cổ phiếu chỉ số tổng hợp trong khi không có bằng chứng cho một mối quan hệ như vậy giữa một số cổ phiếu chỉ số tổng hợp khác. Họ cho rằng hành vi giá của các chứng khoán chỉ số tổng hợp Hang Seng là dễ hiểu hơn.[33]

Công nghiệp

Ngành công nghiệp này được đại diện trên toàn cầu bởi Liên đoàn quốc tế các nhà phân tích kỹ thuật (IFTA), là một Liên đoàn của các tổ chức khu vực và quốc gia. Tại Hoa Kỳ, ngành công nghiệp này được đại diện bằng cả Hiệp hội các nhà kỹ thuật thị trường (MTA) lẫn Hiệp hội Các nhà phân tích kỹ thuật chuyên nghiệp (AAPTA). Hoa Kỳ cũng được đại diện bởi Hiệp hội các nhà phân tích chứng khoán kỹ thuật của San Francisco (TSAASF). Ở Vương quốc Anh, ngành công nghiệp được đại diện bởi Hội các nhà phân tích kỹ thuật (STA). Tại Canada ngành công nghiệp được đại diện bởi Hội Các nhà phân tích kỹ thuật Canada.[34] Tại Úc, ngành công nghiệp này được đại diện bởi Hiệp hội các nhà phân tích kỹ thuật Úc (ATAA),[35] (hội viên của IFTA) và tổ chức Các nhà phân tích kỹ thuật chuyên nghiệp Australia[36].

Các hội phân tích kỹ thuật chuyên nghiệp đã làm việc trong việc tạo ra một khối kiến thức mô tả lĩnh vực phân tích kỹ thuật. Một khối kiến thức là trung tâm của lĩnh vực này như một cách để xác định cách thức và lý do tại sao phân tích kỹ thuật có thể làm việc. Nó có thể được sử dụng bởi giới học thuật, cũng như các cơ quan quản lý, trong việc phát triển nghiên cứu thích hợp và các tiêu chuẩn cho lĩnh vực.[37]Hiệp hội các nhà kỹ thuật thị trường(MTA) đã xuất bản khối kiến thức, là một cấu trúc cho kỳ sát hạch Kỹ thuật viên thị trường được công nhận (CMT) của MTA.[38]

Hoạt động trao đổi có tính hệ thống

Mạng thần kinh

Kể từ đầu những năm 1990 khi các loại có thể sử dụng thực tế đầu tiên xuất hiện, các mạng thần kinh nhân tạo(ANN) đã nhanh chóng phát triển về mức độ phổ biến. Chúng là các hệ thống phần mềm thích ứng trí tuệ nhân tạo lấy cảm hứng từ cách các mạng thần kinh sinh học làm việc. Chúng được sử dụng bởi vì chúng có thể học hỏi để phát hiện các hình mẫu phức tạp trong dữ liệu. Trong thuật ngữ toán học, chúng là các bộ xấp xỉ hàm phổ quát,[39][40] có nghĩa là được cấp cho các dữ liệu đúng và cấu hình chính xác, chúng có thể nắm bắt và mô hình hóa bất kỳ mối quan hệ đầu vào-đầu ra nào. Điều này không chỉ loại bỏ sự cần thiết của giải thích con người đối với các biểu đồ hoặc các chuỗi quy tắc để tạo ra các tín hiệu vào/ra, mà còn cung cấp một cầu nối với phân tích cơ bản, do các biến được sử dụng trong phân tích cơ bản có thể được sử dụng như là đầu vào.

Do các ANN về cơ bản là các mô hình thống kê phi tuyến tính, độ chính xác và khả năng dự đoán của chúng có thể được kiểm tra cả về mặt toán học và thực nghiệm. Trong các nghiên cứu khác nhau, các tác giả đã cho rằng các mạng thần kinh được sử dụng để tạo ra các tín hiệu trao đổi với các đầu vào kỹ thuật và cơ bản khác nhau đã tốt hơn đáng kể các chiến lược mua và giữ cũng như các phương pháp phân tích kỹ thuật tuyến tính truyền thống khi được kết hợp với các hệ thống chuyên gia dựa trên quy tắc.[41][42][43]

Trong khi bản chất toán học tiên tiến của các hệ thống thích nghi như vậy đã giữ các mạng thần kinh cho các phân tích tài chính chủ yếu trong giới nghiên cứu học thuật, trong những năm gần đây nhiều phần mềm mạng thần kinhthân thiện người dùng đã làm cho công nghệ này dễ tiếp cận hơn đối với các thương nhân. Tuy nhiên, ứng dụng quy mô lớn là có vấn đề vì vấn đề làm phù hợp cấu trúc liên kết mạng thần kinh chính xác với thị trường được nghiên cứu.

Thử nghiệm ngược

Trao đổi có hệ thống thường được sử dụng sau khi thử nghiệm một chiến lược đầu tư trên dữ liệu lịch sử. Điều này được gọi là thử nghiệm ngược (backtesting). Thử nghiệm ngược thường được thực hiện cho các chỉ số kỹ thuật, nhưng có thể được áp dụng cho hầu hết các chiến lược đầu tư (ví dụ như phân tích cơ bản). Trong khi thử nghiệm ngược truyền thống được thực hiện thủ công, điều này thường chỉ được thực hiện trên các cổ phiếu do con người lựa chọn, và như vậy dễ bị thiên về kiến thức đã biết trong lựa chọn cổ phiếu. Với sự ra đời của máy tính, thử nghiệm ngược có thể được thực hiện trên toàn bộ các trao đổi trong nhiều thập kỷ dữ liệu lịch sử trong một lượng thời gian rất ngắn.

Việc sử dụng các máy tính cũng có nhược điểm của nó, bị giới hạn đối với các thuật toán mà máy tính có thể thực hiện. Một số chiến lược trao đổi dựa vào diễn giải của con người,[44] và không thích hợp đối với xử lý máy tính.[45] Chỉ có các chỉ báo kỹ thuật là thuật toán hoàn toàn có thể được lập trình trên máy tính cho thử nghiệm ngược tự động.

Kết hợp với các phương pháp dự báo thị trường khác

John Murphy nói rằng những nguồn thông tin sẵn có cho các nhà kỹ thuật là giá, khối lượng và hợp đồng mở.[10] Các dữ liệu khác, chẳng hạn như các chỉ báo và phân tích cảm tính, được coi là thứ yếu.

Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích kỹ thuật vươn ra ngoài phân tích kỹ thuật thuần túy, bằng cách kết hợp các phương pháp dự báo thị trường khác với công việc kỹ thuật của họ. Một người ủng hộ cho cách tiếp cận này là John Bollinger, người đã đặt ra thuật ngữ phân tích hợp lý vào giữa những năm 1980 cho dường giao nhau của phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản.[46] Một cách tiếp cận khác như vậy, phân tích hợp nhất,[47]che phủ phân tích cơ bản bằng phân tích kỹ thuật, trong nỗ lực nhằm cải thiện hiệu suất quản lý danh mục đầu tư.

Phân tích kỹ thuật cũng thường được kết hợp với phân tích định lượng và kinh tế học. Ví dụ, các mạng thần kinh có thể được sử dụng để giúp xác định các mối quan hệ liên thị trường.[48] Một vài nhà dự báo thị trường kết hợp chiêm tinh học tài chính với phân tích kỹ thuật. Bài viết của Chris Carolan “Hoảng loạn mùa thu và Hiện tượng lịch”, giành được Giải thưởng Dow của Hiệp hội các nhà kỹ thuật thị trường cho bài báo phân tích kỹ thuật tốt nhất trong năm 1998, trình bày cách phân tích kỹ thuật và các chu kỳ trăng có thể được kết hợp.[49]Hiện tượng lịch, chẳng hạn như hiệu ứng tháng Một trong thị trường chứng khoán, thường được cho là gây ra bởi các nghiệp vụ liên quan đến thuế và kế toán, và không liên quan đến chủ đề của chiêm tinh học tài chính.

Các cuộc thăm dò nhà đầu tư và bản tin, và các chỉ báo cảm tính trên bìa tạp chí, cũng được các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng.[50]

Bằng chứng thực nghiệm

Liệu phân tích kỹ thuật có thực sự hoạt động hay không là một vấn đề tranh cãi. Các phương pháp khác nhau rất nhiều, và các nhà phân tích kỹ thuật khác nhau đôi khi có thể đưa ra các dự đoán trái ngược nhau từ cùng một dữ liệu. Nhiều nhà đầu tư cho rằng họ trải nghiệm hoàn vốn tích cực, nhưng việc đánh giá học thuật thường thấy rằng nó có rất ít sức mạnh dự đoán.[51] Trong 95 nghiên cứu hiện đại, 56 kết luận rằng phân tích kỹ thuật đã có kết quả tích cực, mặc dù thiên vị rình mò dữ liệuvà các vấn đề khác làm cho các phân tích khó khăn.[13] Dự đoán phi tuyến sử dụng mạng thần kinh đôi khi tạo ra các kết quả dự đoán mang ý nghĩa thống kê.[52] Một bài báo của Cục Dự trữ Liên bang[21] liên quan đến các mức hỗ trợ và kháng cự tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn “cung cấp bằng chứng rõ ràng rằng các mức này giúp dự đoán các gián đoạn xu hướng trong ngày,” mặc dù “sức mạnh tiên đoán” của những ngưỡng này đã được “tìm thấy thay đổi theo tỷ giá hối đoái và được kiểm tra ngặt nghèo”.

Các chiến lược trao đổi kỹ thuật đã được thấy có hiệu quả trong thị trường Trung Quốc bởi một nghiên cứu gần đây khẳng định, “Cuối cùng, chúng ta thấy hoàn vốn tích cực đáng kể đối với các trao đổi mua được tạo ra bởi các phiên bản trái ngược của quy luật cắt chéo trung bình động, quy tắc bùng nổ kênh, và quy tắc trao đổi dải Bollinger, sau khi hạch toán chi phí giao dịch 0,50 phần trăm.”[53]

Một nghiên cứu có ảnh hưởng năm 1992 bởi Brock et al. xuất hiện để tìm hỗ trợ cho các quy tắc trao đổi kỹ thuật đã được thử nghiệm đối với can thiệp dữ liệu và các vấn đề khác trong năm 1999;[54] việc lấy mẫu của Brock et al. là đủ mạnh đối với can thiệp dữ liệu.

Sau đó, một nghiên cứu toàn diện về câu hỏi này bởi nhà kinh tế trường phái Amsterdam Gerwin Griffioen kết luận rằng: “đối với các chỉ số thị trường chứng khoán Mỹ, Nhật Bản và Tây Âu hầu hết các thủ tục dự báo không-theo-mẫu đệ quy không cho thấy khả năng có lợi nhuận, sau khi thực hiện các chi phí giao dịch ít. Hơn nữa, đối với chi phí giao dịch đủ cao nó được tìm thấy, bằng cách ước tính các CAPM, mà trao đổi kỹ thuật cho thấy không có sức mạnh dự báo không-theo-mẫu được điều chỉnh rủi ro có ý nghĩa thống kê đối với gần như tất cả các chỉ số thị trường chứng khoán.”[16] Chi phí giao dịch đặc biệt áp dụng đối với “các chiến lược xung lượng”; một đánh giá toàn diện năm 1996 của các dữ liệu và nghiên cứu kết luận rằng ngay cả chi phí giao dịch nhỏ sẽ có thể dẫn đến không có khả năng để nắm bắt bất kỳ dư thừa nào từ các chiến lược như vậy.[55]

Trong một bài báo được công bố trên Tạp chí Tài chính, Tiến sĩ Andrew W. Lo, giám đốc Phòng thí nghiệm Kỹ thuật tài chính của MIT, làm việc với Harry Mamaysky và Giang Wang phát hiện ra rằng “

Phân tích kỹ thuật, còn được gọi là “lập biểu đồ,” đã là một phần của hoạt động tài chính trong nhiều thập kỷ, nhưng môn học này đã không nhận được cùng một mức độ giám sát và chấp nhận học thuật như các phương pháp tiếp cận truyền thống hơn chẳng hạn phân tích cơ bản. Một trong những trở ngại chính là bản chất rất chủ quan của phân tích kỹ thuật – sự hiện diện của các hình dạng hình học trong các biểu đồ giá lịch sử thường là trong mắt của khán giả. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận có hệ thống và tự động tới việc nhận dạng mẫu kỹ thuật bằng cách sử dụng hồi quy hạt nhân phi tham số, và áp dụng phương pháp này cho một số lượng lớn chứng khoán Mỹ từ năm 1962 đến năm 1996 để đánh giá hiệu quả của phân tích kỹ thuật. Bằng cách so sánh phân bố thực nghiệm vô điều kiện của hoàn vốn chứng khoán hàng ngày với phân phối có điều kiện – điều kiện trên các chỉ báo kỹ thuật cụ thể như đầu-và-vai hoặc đáy kép – chúng tôi thấy rằng qua 31 năm giai đoạn lấy mẫu, một số chỉ báo kỹ thuật cung cấp thông tin gia tăng và có thể có giá trị thực tế.[56]

Trong cùng bài báo đó Tiến sĩ Lo đã viết rằng “một số nghiên cứu học thuật cho thấy rằng … phân tích kỹ thuật cũng có thể là một phương tiện hiệu quả để trích xuất thông tin hữu ích từ giá cả thị trường.”[57] Một số kỹ thuật như Hình học Drummond cố gắng khắc phục thiên vị dữ liệu quá khứ bằng cách dự phóng các mức hỗ trợ và kháng cự từ các khung thời gian khác nhau vào tương lai ngắn hạn và bằng cách kết hợp điều đó với đổi trở lại các kỹ thuật ý nghĩa.[58]

Giả thuyết thị trường hiệu quả

Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) mâu thuẫn với các nguyên lý cơ bản của phân tích kỹ thuật bằng cách nói rằng giá quá khứ không thể được sử dụng để dự đoán giá trong tương lai theo cách có thể mang lại lợi nhuận. Do đó nó cho rằng phân tích kỹ thuật không thể có hiệu quả. Nhà kinh tế Eugene Fama đã xuất bản bài báo chuyên đề về EMH trên Journal of Finance trong năm 1970, và cho biết “Trong ngắn hạn, bằng chứng hỗ trợ của mô hình thị trường hiệu quả là rộng lớn, và (phần nào đó duy nhất trong kinh tế học) bằng chứng mâu thuẫn là thưa thớt.”[59]

Các nhà phân tích kỹ thuật nói rằng EMH bỏ qua cách thị trường làm việc, trong đó nhiều nhà đầu tư đặt cơ sở kỳ vọng của họ trên các thu nhập trong quá khứ hay hồ sơ theo dõi, ví dụ. Bởi vì giá cổ phiếu trong tương lai có thể bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những kỳ vọng nhà đầu tư, các nhà kỹ thuật cho rằng nó chỉ theo sau các giá trong quá khứ đó ảnh hưởng đến giá trong tương lai.[60] Họ cũng chỉ tới nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính hành vi, đặc biệt là những người không phải là người tham gia hợp lý mà EMH đã loại họ ra. Các nhà phân tích kỹ thuật từ lâu đã cho rằng hành vi con người không hợp lý ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, và rằng hành vi này dẫn đến kết quả dự đoán được.[61] Tác giả David Aronson nói rằng lý thuyết tài chính hành vi pha trộn với sự thực hành phân tích kỹ thuật:

Bằng cách xem xét tác động của cảm xúc, lỗi nhận thức, ưu tiên không hợp lý, và sự năng động của hành vi nhóm, tài chính hành vi cung cấp các giải thích ngắn gọn của biến động thị trường dư thừa cũng như hoàn vốn vượt quá thu được của các chiến lược thông tin cũ…. lỗi nhận thức cũng có thể giải thích sự tồn tại của các không hiệu quả thị trường đẻ ra các chuyển động giá có tính hệ thống cho phép các phương pháp TA [phân tích kỹ thuật] khách quan làm việc.[60]

Những người ủng hộ EMH trả lời rằng trong khi những người tham gia thị trường cá nhân không phải lúc nào hành động hợp lý (hoặc có thông tin đầy đủ), các quyết định tổng hợp của họ cân bằng lẫn nhau, dẫn đến một kết quả hợp lý (người lạc quan, mua cổ phiếu và mời thầu giá cao hơn bị đối lập bởi những người bi quan, bán cổ phiếu của họ, mà giữ giá trong trạng thái cân bằng).[62] Tương tự như vậy, thông tin đầy đủ được phản ánh trong giá cả bởi vì tất cả người tham gia thị trường mang kiến thức cá nhân của mình, nhưng không đầy đủ, lại với nhau trên thị trường.[62]

Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên

Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên có thể được bắt nguồn từ giả thuyết thị trường hiệu quả dưới hình thức yếu, mà dựa trên giả định rằng những người tham gia thị trường xem xét đầy đủ mọi thông tin chứa trong các biến động giá trong quá khứ (nhưng không nhất thiết là thông tin công cộng khác). Trong cuốn sách A Random Walk Down Wall Street, nhà kinh tế học Princeton Burton Malkiel nói rằng các công cụ dự báo kỹ thuật như phân tích hình mẫu cuối cùng phải tự đánh bại: “Vấn đề là một khi một quy luật như vậy được biết tới những người tham gia thị trường, mọi người sẽ hành động theo cách như vậy để có thể ngăn chặn nó xảy ra trong tương lai.”[63] Malkiel đã tuyên bố rằng trong khi xung lượng có thể giải thích một số biến động giá cổ phiếu, không có đủ xung lượng để làm ra các lợi nhuận siêu ngạch. Malkiel đã so sánh phân tích kỹ thuật với “chiêm tinh học“.[64]

Trong cuối những năm 1980, giáo sư Andrew Lo và Craig McKinlay xuất bản một bài báo nghi ngờ về giả thuyết bước đi ngẫu nhiên. Trong một phản ứng năm 1999 đối với Malkiel, Lo và McKinlay đã thu thập các bài báo thực nghiệm đã hỏi khả năng ứng dụng của giả thuyết[65] mà đề nghị một thành phần không ngẫu nhiên và có thể tiên đoán cho chuyển động giá cổ phiếu, mặc dù họ đã cẩn thận chỉ ra rằng việc từ chối bước đi ngẫu nhiên không nhất thiết phải làm mất hiệu lực EMH, đó là một khái niệm hoàn toàn tách biệt với RWH. Trong một bài báo năm 2000, Andrew Lo phân tích lại dữ liệu của Hoa Kỳ từ 1962-1996 và thấy rằng “một số chỉ báo kỹ thuật cung cấp thông tin gia tăng và có thể có một số giá trị thực tiễn”.[57] Burton Malkiel đã bác bỏ những bất thường được đề cập bởi Lo và McKinlay do là quá nhỏ để có lợi nhuận từ đó.[64]

Các nhà phân tích kỹ thuật nói rằng các lý thuyết EMH và bước đi ngẫu nhiên cả hai đều bỏ qua tính thực tế của thị trường, trong đó những người tham gia không phải là hoàn toàn hợp lý và các di chuyển giá hiện tại không là độc lập của các di chuyển trước đó.[29][66] Một số nhà nghiên cứu xử lý tín hiệu phủ nhận giả thuyết bước đi ngẫu nhiên mà giá cả thị trường chứng khoán tương tự như các quá trình Wiener, bởi vì những khoảnh khắc thống kê của các quá trình như vậy và dữ liệu chứng khoán thực tế thay đổi đáng kể với kích thước cửa sổ liên quan và biện pháp tương tự.[67] Họ cho rằng các biến đổi tính năng được sử dụng cho sự mô tả về âm thanh và các tín hiệu sinh học cũng có thể được sử dụng để dự đoán giá thị trường chứng khoán thành công đó sẽ mâu thuẫn với giả thuyết bước đi ngẫu nhiên.

Chỉ số bước đi ngẫu nhiên (RWI) là một chỉ báo kỹ thuật mà cố gắng để xác định xem liệu biến động giá của một cổ phiếu là ngẫu nhiên trong tự nhiên hay là kết quả của một xu hướng có ý nghĩa thống kê. Chỉ số bước đi ngẫu nhiên cố gắng để xác định khi nào thị trường đang trong xu hướng tăng mạnh hay giảm mạnh bằng cách đo các dao động giá qua N và nó khác với những gì được mong đợi bởi một bước đi ngẫu nhiên (ngẫu nhiên đi lên hoặc xuống) như thế nào. Việc phạm vi lớn hơn cho thấy một xu hướng mạnh hơn.[68]

Phân tích kỹ thuật có tính khoa học

Caginalp và Balenovich vào năm 1994[69] đã sử dụng mô hình các phương trình khác biệt dòng tài sản của họ để cho thấy rằng các hình mẫu chính của phân tích kỹ thuật có thể được tạo ra với một số giả định cơ bản. Một số hình mẫu như một sự tiếp nối tam giác hoặc hình mẫu đảo chiều có thể được tạo ra với giả định của hai nhóm riêng biệt các nhà đầu tư với những đánh giá khác nhau. Các giả thuyết chính của các mô hình này là tính hữu hạn của tài sản và việc sử dụng xu hướng cũng như định giá trong việc ra quyết định. Nhiều trong số các hình mẫu theo như những hậu quả hợp lý toán học của các giả định này.

Một trong những vấn đề với phân tích kỹ thuật thông thường là khó khăn trong việc xác định các hình mẫu trong một cách mà cho phép trắc nghiệm khách quan.

Các hình mẫu nến Nhật Bản liên quan đến các hình mẫu của một vài ngày mà trong một xu hướng tăng hay giảm. Caginalp và Laurent[70] là những người đầu tiên thực hiện một thử nghiệm quy mô lớn thành công của các hình mẫu. Một tập hợp toán học chính xác các tiêu chí đã được thử nghiệm bằng cách đầu tiên sử dụng một định nghĩa của một xu hướng ngắn hạn bằng cách làm mịn dữ liệu và cho phép một độ lệch trong xu hướng trơn. Sau đó, họ đã xem xét tám hình mẫu đảo ngược nến ba ngày chính một cách phi tham số và xác định các hình mẫu này như một tập hợp các bất phương trình. Kết quả là dương tính với một sự tự tin thống kê áp đảo cho mỗi hình mẫu bằng cách sử dụng bộ dữ liệu của tất cả 500 cổ phiếu S&P hàng ngày trong giai đoạn 5 năm 1992-1996.

Trong số những ý tưởng cơ bản nhất của phân tích kỹ thuật thông thường là một xu hướng, một khi được thành lập, có xu hướng tiếp tục. Tuy nhiên, việc thử nghiệm cho xu hướng này thường dẫn các nhà nghiên cứu kết luận rằng cổ phiếu là một bước đi ngẫu nhiên. Một nghiên cứu, được thực hiện bởi Poterba và Summers,[71] tìm thấy một hiệu ứng xu hướng nhỏ mà là quá nhỏ để có thể có giá trị giao dịch. Như Fisher Black lưu ý,[72] “nhiễu” trong dữ liệu giá trao đổi làm cho nó khó khăn để kiểm tra giả thuyết.

Một phương pháp để tránh nhiễu này được phát hiện vào năm 1995 bởi Caginalp và Constantine[73] người sử dụng một tỷ lệ của hai quỹ đóng cơ bản giống nhau để loại bỏ bất kỳ thay đổi trong định giá. Một quỹ đóng (không giống như một quỹ mở) giao dịch độc lập với giá trị tài sản ròng của nó và cổ phần của nó không thể được mua lại, mà chỉ trao đổi giữa các nhà đầu tư như bất cứ cổ phiếu nào trên sàn giao dịch. Trong nghiên cứu này, các tác giả thấy rằng ước tính tốt nhất giá ngày mai không phải là giá của ngày hôm qua (như giả thuyết thị trường hiệu quả có thể cho thấy), cũng không phải là giá xung lượng thuần túy (cụ thể là, sự thay đổi giá tương đối giống nhau từ hôm qua đến hôm nay vẫn tiếp tục từ hôm nay tới ngày mai). Nhưng đúng hơn đó là gần như chính xác nằm giữa hai ngày.

Một cuộc khảo sát nghiên cứu hiện đại của Park và Irwin[74] cho thấy hầu hết tìm thấy một kết quả tích cực từ phân tích kỹ thuật.

Trong những năm gần đây, Caginalp và DeSantis[75] đã sử dụng các bộ dữ liệu lớn của các quỹ đóng, trong đó so sánh với định giá là có thể, để xác định một cách định lượng, liệu những khía cạnh quan trọng của phân tích kỹ thuật như xu hướng và kháng cự có giá trị khoa học hay không. Sử dụng bộ dữ liệu của hơn 100.000 điểm họ chứng minh xu hướng có tác động ít nhất là một nửa quan trọng như định giá. Những ảnh hưởng của khối lượng và biến động, đó là nhỏ hơn, cũng thấy rõ và có ý nghĩa thống kê.

Một khía cạnh quan trọng của công trình của họ liên quan đến hiệu ứng phi tuyến của xu hướng. Các xu hướng tích cực xảy ra trong khoảng độ lệch chuẩn 3,7 có tác động tích cực. Đối với các xu hướng lên mạnh hơn, có tác động tiêu cực trở lại, cho thấy việc chốt lời xảy ra như độ lớn của sự gia tăng xu hướng lên. Đối với các xu hướng xuống tình hình cũng tương tự ngoại trừ việc “mua trên thị trường yếu” không diễn ra cho đến khi xu hướng giảm là một sự kiện độ lệch chuẩn 4.6. Những phương pháp này có thể được sử dụng để kiểm tra hành vi của nhà đầu tư và so sánh các chiến lược cơ bản giữa các lớp tài sản khác nhau.

Đọc băng mã chứng khoán

Bài chi tiết: Băng mã chứng khoán

Trong những thập kỷ gần đây với sự phổ biến của PC và sau đó là internet, và thông qua chúng, giao dịch điện tửphân tích biểu đồ đã trở thành nhánh chính và phổ biến nhất của phân tích kỹ thuật. Nhưng nó không phải là một nhánh duy nhất của loại hình phân tích này.

Một hình thức rất phổ biến của phân tích kỹ thuật cho đến giữa những năm 1960 là “đọc băng”. Nó đã được bao gồm trong việc đọc các thông tin thị trường như giá cả, khối lượng, kích thước đặt lệnh, tốc độ, điều kiện, mời thầu để mua và bán, vv; in trong một dải giấy mà chạy qua một máy được gọi là máy đọc mã chứng khoán (stock ticker). Nó đã được gửi đến các nhà môi giới và các ngôi nhà và văn phòng của hầu hết các nhà đầu cơ hoạt động. Một hệ thống như vậy đã bị bỏ đi với sự ra đời vào cuối những năm 60, của các bảng điện tử.

Bảng báo giá

Một dạng khác của phân tích kỹ thuật được sử dụng cho đến nay là thông qua giải thích của dữ liệu thị trường chứng khoán có trong bảng báo giá, mà trong thời gian trước khi màn hình điện tử, là các bảng phấn rất lớn đặt tại các sàn giao dịch chứng khoán, với dữ liệu của các tài sản tài chính chủ yếu niêm yết trên sàn giao dịch để phân tích các chuyển động của chúng.[76] Nó đã được cập nhật bằng tay với đá phấn, với những cập nhật liên quan đến một số dữ liệu được truyền tới môi trường bên ngoài của sàn giao dịch (chẳng hạn như nhà môi giới, các bucket shop, vv.) thông qua băng đã nói ở trên, điện báođiện thoại và sau đó là telex.[77]

Công cụ phân tích này đã được sử dụng tại chỗ, ​​chủ yếu là bởi các chuyên gia thị trường cho trao đổi trong ngàyvà scalping, cũng như cho công chúng thông qua các phiên bản in trên báo chí cho thấy dữ liệu các cuộc đàm phán của ngày hôm trước, cho trao đổi Swingvà các trao đổi vị trí.[78]

Mặc dù tiếp tục xuất hiện trong in ấn trên báo chí, cũng như các phiên bản được vi tính hóa trong một số trang web, phân tích thông qua bảng báo giá là một dạng khác của phân tích kỹ thuật mà đã rơi vào tình trạng bị đa số mọi người bỏ đi.

Các thuật ngữ và chỉ báo biểu đồ

Xem thêm

Chú thích

  1. ^ Kirkpatrick and Dahlquist. Technical Analysis: The Complete Resource for Financial Market Technicians. Financial Times Press, 2006, page 3. ISBN 0-13-153113-1
  2. ^ “Beating the Quants at Their Own Game”. Seeking Alpha. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  3. ^ “Capco Search” (PDF). Bản gốc (PDF) lưu trữ ngày 12 tháng 5 năm 2013. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  4. ^ “Highs and Lows: A Behavioral and Technical Analysis by Bruce Mizrach, Susan Weerts:: SSRN”. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  5. ^ Paul V. Azzopardi (2010). Behavioural Technical Analysis: An introduction to behavioural finance and its role in technical analysis. Harriman House. ISBN 1905641419.
  6. ^ Andrew W. Lo (2010). The Evolution of Technical Analysis: Financial Prediction from Babylonian Tablets to Bloomberg TerminalsBloomberg Press. tr. 150. ISBN 1576603490. Truy cập ngày 8 tháng 8 năm 2011. Đã bỏ qua tham số không rõ |coauthors= (gợi ý |author=) (trợ giúp)
  7. ^ Joseph de la Vega, Confusión de Confusiones, 1688
  8. ^ Nison, Steve (1991). Japanese Candlestick Charting Techniques. tr. 15–18. ISBN 0-13-931650-7.
  9. ^ Nison, Steve (1994). Beyond Candlesticks: New Japanese Charting Techniques Revealed, John Wiley and Sons, p. 14. ISBN 0-471-00720-X
  10. a b c d Murphy, John J. Technical Analysis of the Financial Markets. New York Institute of Finance, 1999, pp. 1-5, 24-31. ISBN 0-7352-0066-1 Lỗi chú thích: Thẻ <ref> không hợp lệ: tên “Murphy” được định rõ nhiều lần, mỗi lần có nội dung khác
  11. ^ Ibidem Elder 1993, Part III Classical Chart Analysis
  12. ^ Ibidem Elder 1993 Part II “Mass Psychology” Chapter 17 “Managing versus Forecasting” pp. 65 to 68
  13. a b Irwin, Scott H. and Park, Cheol-Ho. (2007). “What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis?” Journal of Economic Surveys, Vol. 21, No. 4, pp. 786-826. Available at SSRNdoi:10.1111/j.1467-6419.2007.00519.x.
  14. ^ Paulos, J.A. (2003). A Mathematician Plays the Stock Market. Basic Books.
  15. ^ Fama, Eugene (May 1970).“Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work,” The Journal of Finance, v. 25 (2), pp. 383-417.
  16. a b Griffioen, Technical Analysis in Financial Markets
  17. ^ Schwager, Jack D. Getting Started in Technical Analysis. Wiley, 1999, p. 2. ISBN 0-471-29542-6
  18. ^ Taylor, Mark P.; Allen, Helen (1992). “The Use of Technical Analysis in the Foreign Exchange Market”. Journal of International Money and Finance11 (3): 304–314. doi:10.1016/0261-5606(92)90048-3.
  19. ^ Cross, Sam Y. (1998). All About the Foreign Exchange Market in the United StatesFederal Reserve Bank of New York chapter 11, pp. 113-115.
  20. ^ Brock, William; Lakonishok, Josef; Lebaron, Blake (1992). “Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns”. The Journal of Finance47 (5): 1731–1764. doi:10.2307/2328994JSTOR 2328994.
  21. a b Osler, Karen (July 2000). “Support for Resistance: Technical Analysis and Intraday Exchange Rates,” FRBNY Economic Policy Review (abstract and paper here).
  22. ^ Neely, Christopher J., and Paul A. Weller (2001). “Technical analysis and Central Bank Intervention,” Journal of International Money and Finance, 20 (7), 949–70 (abstract and paper here)
  23. ^ Taylor, M.P. (1992). “The use of technical analysis in the foreign exchange market”Journal of International Money and Finance11 (3): 304–314. doi:10.1016/0261-5606(92)90048-3. Truy cập ngày 29 tháng 3 năm 2008. Đã bỏ qua tham số không rõ |coauthors= (gợi ý |author=) (trợ giúp)
  24. ^ Frankel, J.A. (1990). “Chartists, Fundamentalists, and Trading in the Foreign Exchange Market”. The American Economic Review80(2): 181–185. JSTOR 2006566.Đã bỏ qua tham số không rõ |coauthors= (gợi ý |author=) (trợ giúp)
  25. ^ Neely, C.J (1998). “Technical Analysis and the Profitability of US Foreign Exchange Intervention”Federal Reserve Bank of St. Louis Review80 (4): 3–17. Truy cập ngày 29 tháng 3 năm 2008.
  26. ^ Lento, Camillo (2008). “A Combined Signal Approach to Technical Analysis on the S&P 500”. Journal of Business & Economics Research6 (8): 41–51.
  27. ^ Ibidem Elder 2008, Chapter 1 – section “Trend vs Counter-Trending Trading”
  28. ^ Stock Market as a Self-Fulfilling Prophecy
  29. a b Kahn, Michael N. (2006). Technical Analysis Plain and Simple: Charting the Markets in Your Language, Financial Times Press, Upper Saddle River, New Jersey, p. 80. ISBN 0-13-134597-4. Lỗi chú thích: Thẻ <ref> không hợp lệ: tên “Kahn” được định rõ nhiều lần, mỗi lần có nội dung khác
  30. ^ Baiynd, Anne-Marie (2011). The Trading Book: A Complete Solution to Mastering Technical Systems and Trading PsychologyMcGraw-Hill. tr. 272. ISBN 9780071766494Bản gốc lưu trữ ngày 25 tháng 3 năm 2012. Truy cập ngày 30 tháng 4 năm 2013.
  31. ^ Kirkpatrick and Dahlquist. Technical Analysis: The Complete Resource for Financial Market Technicians. Financial Times Press, 2006, p. 87. ISBN 0-13-153113-1
  32. ^ Kirkpatrick and Dahlquist. Technical Analysis: The Complete Resource for Financial Market Technicians. Financial Times Press, 2006, p. 86. ISBN 0-13-153113-1
  33. ^ Kim Man Lui, Lun Hu, and Keith C.C. Chan. “Discovering Pattern Associations in Hang Seng Index Constituent Stocks”International Journal of Economics and Finance, Vol. 2, No. 2 (2010)
  34. ^ Technical Analysis: The Complete Resource for Financial Market Technicians, p. 7
  35. ^ “Home”. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  36. ^ Australian Professional Technical Analysts (APTA) Inc.
  37. ^ “Market Technicians Association”Bản gốc lưu trữ ngày 27 tháng 6 năm 2009. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  38. ^ “Bản sao đã lưu trữ” (PDF). Bản gốc (PDF) lưu trữ ngày 20 tháng 3 năm 2012. Truy cập ngày 11 tháng 7 năm 2013.
  39. ^ K. Funahashi, On the approximate realization of continuous mappings by neural networks, Neural Networks vol 2, 1989
  40. ^ K. Hornik, Multilayer feed-forward networks are universal approximators, Neural Networks, vol 2, 1989
  41. ^ R. Lawrence. Using Neural Networks to Forecast Stock Market Prices
  42. ^ B.Egeli et al. Stock Market Prediction Using Artificial Neural Networks
  43. ^ M. Zekić. Neural Network Applications in Stock Market Predictions – A Methodology Analysis Lưu trữ 2012-04-24 tại Wayback Machine
  44. ^ Ibidem Elder 1993, pp. 54 & 116 to 118
  45. ^ Ibidem Elder 1993
  46. ^http://www.researchandmarkets.com/reports/450723/the_capital_growth_letter.htm
  47. ^ “Trading”. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  48. ^ “An Error Occurred Setting Your User Cookie”. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  49. ^ “Bản sao đã lưu trữ” (PDF). Bản gốc (PDF) lưu trữ ngày 7 tháng 1 năm 2010. Truy cập ngày 11 tháng 7 năm 2013.
  50. ^ “SFO”Bản gốc lưu trữ ngày 6 tháng 10 năm 2007. Truy cập 10 tháng 8 năm 2016.
  51. ^ Browning, E.S. (ngày 31 tháng 7 năm 2007). “Reading market tea leaves”. The Wall Street Journal Europe. Dow Jones. tr. 17–18.
  52. ^ Skabar, Cloete, Networks, Financial Trading and the Efficient Markets Hypothesis Lưu trữ2011-07-18 tại Wayback Machine
  53. ^ Nauzer J. Balsara, Gary Chen and Lin Zheng “The Chinese Stock Market: An Examination of the Random Walk Model and Technical Trading Rules” The Quarterly Journal of Business and Economics, Spring 2007
  54. ^ Sullivan, R. (1999). “Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap”. The Journal of Finance54 (5): 1647–1691. doi:10.1111/0022-1082.00163. Đã bỏ qua tham số không rõ |coauthors= (gợi ý |author=) (trợ giúp)
  55. ^ Chan, L.K.C. (1996). “Momentum Strategies”. The Journal of Finance. The Journal of Finance, Vol. 51, No. 5. 51 (5): 1681–1713. doi:10.2307/2329534JSTOR 2329534. Đã bỏ qua tham số không rõ |coauthors=(gợi ý |author=) (trợ giúp)
  56. ^ Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation, with Harry Mamaysky and Jiang Wang, Journal of Finance 55(2000), 1705-1765.
  57. a b Lo, Andrew W.; Mamaysky, Harry; Wang, Jiang (2000). “Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation”Journal of Finance55 (4): 1705–1765. doi:10.1111/0022-1082.00265.
  58. ^ David Keller, “Breakthroughs in Technical Analysis; New Thinking from the World’s Top Minds,” New York, Bloomberg Press, 2007, ISBN 978-1-57660-242-3 pp.1-19
  59. ^ Eugene Fama, “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work,” The Journal of Finance, volume 25, issue 2 (May 1970), pp. 383-417.
  60. a b Aronson, David R. (2006). Evidence-Based Technical Analysis, Hoboken, New Jersey: John Wiley and Sons, pages 357, 355-356, 342. ISBN 978-0-470-00874-4. Lỗi chú thích: Thẻ <ref> không hợp lệ: tên “Aronson” được định rõ nhiều lần, mỗi lần có nội dung khác
  61. ^ Prechter, Robert R., Jr., and Wayne D. Parker (2007). “The Financial/Economic Dichotomy in Social Behavioral Dynamics: The Socionomic Perspective,” Journal of Behavioral Finance, vol. 8 no. 2 (abstract here), pp. 84-108.
  62. a b Clarke, J., T. Jandik, and Gershon Mandelker (2001). “The efficient markets hypothesis,” Expert Financial Planning: Advice from Industry Leaders, ed. R. Arffa, 126-141. New York: Wiley & Sons.
  63. ^ Burton Malkiel, A Random Walk Down Wall Street, W. W. Norton & Company (April 2003) p. 168.
  64. a b Robert Huebscher. Burton Malkiel Talks the Random Walk. ngày 7 tháng 7 năm 2009.
  65. ^ Lo, Andrew; MacKinlay, Craig. A Non-Random Walk Down Wall Street, Princeton University Press, 1999. ISBN 978-0-691-05774-3
  66. ^ Poser, Steven W. (2003). Applying Elliott Wave Theory Profitably, John Wiley and Sons, p. 71. ISBN 0-471-42007-7.
  67. ^ Eidenberger, Horst (2011). “Fundamental Media Understanding”, atpress. ISBN 978-3-8423-7917-6.
  68. ^ “AsiaPacFinance.com Trading Indicator Glossary”Bản gốclưu trữ ngày 1 tháng 9 năm 2011. Truy cập ngày 11 tháng 7 năm 2013.
  69. ^ “A Theoretical Foundation for Technical Analysis,” Journal of Technical Analysis, 59, 5-22, 2003 (University of Pittsburgh preprint 1994).
  70. ^ G. Caginalp and H. Laurent, “The Predictive Power of Price Patterns.” Applied Mathematical Finance, Vol. 5, pp. 181-206, 1998.
  71. ^ J.M. Poterba and L.H. Summers, “Mean reversion in stock prices: Evidence and Implications,” Journal of Financial Economics 22, 27-59, 1988.
  72. ^ Black, F. 1986. Noise. Journal of Finance 41:529-43.
  73. ^ G. Caginalp and G. Constantine, “Statistical inference and modeling of momentum in stock prices,” Applied Mathematical Finance 2, 225-242, 1995.
  74. ^ C-H Park and S.H. Irwin, “The Profitability of Technical Analysis: A Review” AgMAS Project Research Report No. 2004-04
  75. ^ G. Caginalp and M. DeSantis, “Nonlinearity in the dynamics of financial markets,” Nonlinear Analysis: Real World Applications, 12(2), 1140-1151, 2011.
  76. ^ Lefèvre; Edwin Reminiscences of a Stock Operator; With new Commentary and Insights on the Life and Times of Jesse Livermore” John Wiley & Sons 2000 (1st edition 1923), page 01 & 18 ISBN 9780470481592
  77. ^ Ibidem Lefèvre – reprint 2000, page 17
  78. ^ Livermore; Jesse “How to Trade in Stocks” Duell, Sloan & Pearce NY 1940, pp. 17-18

Đọc thêm

  • Covel, Michael. The Complete Turtle Trader. HarperCollins, 2007. ISBN 9780061241703
  • Douglas, Mark. The Disciplined Trader. New York Institute of Finance, 1990. ISBN 0-13-215757-8
  • Edwards, Robert D.; Magee, John; Bassetti, W.H.C. Technical Analysis of Stock Trends, 9th Edition (Hardcover). American Management Association, 2007. ISBN 0-8493-3772-0
  • Fox, Justin. The Myth of the Rational Market. HarperCollings, 2009. ISBN 9780060598990
  • Hurst, J. M. The Profit Magic of Stock Transaction Timing. Prentice-Hall, 1972. ISBN 0-13-726018-0
  • Neill, Humphrey B. Tape Reading & Market Tactics. First edition of 1931. Market Place 2007 reprint ISBN 10: 1592802621 / 1-59280-262-1
  • Neill, Humphrey B. The Art of Contrary Thinking. Caxton Press 1954.
  • Pring, Martin J. Technical Analysis Explained: The Successful Investor’s Guide to Spotting Investment Trends and Turning Points. McGraw Hill, 2002. ISBN 0-07-138193-7
  • Raschke, Linda Bradford; Connors, Lawrence A. Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. M. Gordon Publishing Group, 1995. ISBN 0-9650461-0-9
  • Rollo Tape & Wyckoff, Richard D. Studies in Tape Reading The Ticker Publishing Co. NY 1910.
  • Tharp, Van K. Definitive Guide to Position Sizing International Institute of Trading Mastery, 2008. ISBN 0935219099
  • Wilder, J. Welles. New Concepts in Technical Trading Systems. Trend Research, 1978. ISBN 0-89459-027-8
  • Ladis Konecny, Stocks and Exchange – the only Book you need, 2013, ISBN 9783848220656, technical analysis = chapter 8.

Theo: wikipedia

Phân tích cơ bản là gì?


Phân tích cơ bản là gì? Các yếu tố phân tích chứng khoán bạn nên biết

Phân tích cơ bản chứng khoán – một khái niệm nghe tưởng chừng cơ bản nhưng lại là một hệ thống phân tích kĩ lưỡng đem đến những khoản đầu tư cổ phiếu vô cùng thành công của những huyền thoại Warren Buffett, Peter Lynch. Vậy phân tích cơ bản là gì?

Nội dung chính

  • Phân tích cơ bản là gì?
  • Phân tích cơ bản phù hợp với những ai?
  • Các yếu tố quan trọng trong phân tích cơ bản
    • Phân tích định tính
    • Phân tích định lượng
  • Bắt đầu học phân tích cơ bản từ đâu?

Phân tích cơ bản là gì?

Phân tích cơ bản (fundamental analysis) là một trong số những phương pháp phân tích chứng khoán (security analysis) cổ điển và lâu đời nhất cho đến ngày nay. Phân tích cơ bản tập trung phân tích những yếu tố như triển vọng ngành, giá trị nội tại và năng lực tài chính của doanh nghiệp.

Peter Lynch – nhà quản lý quỹ thành công bậc nhất mọi thời đại với lãi suất kép xấp xỉ 29% trong 13 năm liên tiếp từng có câu châm ngôn nổi tiếng: “Đằng sau mỗi cổ phiếu luôn là một doanh nghiệp đang kinh doanh. Và chỉ có 1 lý do khiến cổ phiếu tăng: doanh nghiệp đứng sau làm ăn tốt hơn, hoặc tăng trưởng mạnh từ công ty nhỏ lên quy mô khổng lồ.”

Dựa vào phân tích cơ bản cổ phiếu, bạn có thể tìm ra những doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh hiệu quả, tiềm lực tài chính tốt và tiềm năng tăng trưởng quy mô trong tương lai. Đó cũng là cách đem lại những khoản đầu tư vô cùng thành công cho Warren Buffett, Benjamin Graham.

Phân tích cơ bản thường gắn liền với triết lý đầu tư giá trị và đầu tư dài hạn giúp nhà đầu tư đảm bảo 3 yếu tố kĩ lưỡng, an toàn vốn và hứa hẹn mức lợi nhuận đạt yêu cầu.

Phân tích cơ bản phù hợp với những ai?

Nếu như bạn có tư duy chuẩn đầu tư và tầm nhìn dài hạn thì xin chúc mừng, phân tích cơ bản chính là phương pháp tuyệt vời dành cho bạn.

“Nhưng tôi không giỏi toán, vậy phân tích cơ bản có phù hợp với tôi không?”

Có thể bạn đã nhìn thấy những mô hình định giá chứng khoán phức tạp, những biểu đồ xanh đỏ chằng chịt và cho rằng chứng khoán cần rất nhiều kiến thức về toán học? Không phải vậy đâu! Đa số chúng ta đang phức tạp hóa vấn đề, kì thực phân tích chứng khoán càng đơn giản càng tốt. Phân tích cơ bản không phải là một thứ toán học gì đó cao siêu.

Ngài Peter Lynch đã từng nói: “Tất cả các thứ toán học mà bạn cần trên thị trường chứng khoán, bạn đều đã học từ năm lớp 4 rồi!”.

Ngài Peter Lynch thừa nhận là chưa học nhiều lớp kế toán, kiểm toán, cũng chẳng học MBA hay thạc sĩ tài chính. Để tham gia thị trường chứng khoán, theo ông thì nhà đầu tư cá nhân không cần phải có bộ óc tính toán phi thường, chẳng cần phải hiểu biểu đồ phức tạp, mô hình CAPM, giả thuyết thị trường hiệu quả,…

Do đó bạn hãy tự tin học phân tích cơ bản, vì thực ra các phép toán cần thiết để đầu tư chứng khoán chúng ta đã học từ hồi tiểu học rồi!

Các yếu tố quan trọng trong phân tích cơ bản

Nhiều nhà đầu tư cá nhân nhận thức được tầm quan trọng của phân tích cơ bản, nhưng họ thực hiện nó một cách hời hợt khi thứ họ quan tâm chỉ là lợi nhuận. Họ chú trọng vào lợi nhuận ngắn hạn, tăng trưởng lợi nhuận ròng trên mỗi cổ phiếu (EPS) mỗi quý nên kết quả phân tích thiếu tầm nhìn dài hạn. Đáng buồn thay, nhiều cá nhân lại thích đầu cơ lướt sóng dựa trên những thông tin như vậy (!)

“Vậy nếu không chỉ nhìn vào lợi nhuận thì chúng ta sẽ cần nhìn vào những yếu tố nào?”.

Nền tảng của đầu tư chứng khoán là kiến thức cơ bản về tài chính. Bạn đừng lo lắng quá, chỉ cần dừng ở mức độ cơ bản là đủ, thậm chí bạn có thể bắt đầu đầu tư mà chẳng cần đến những mô hình định giá phức tạp. Nhưng dù là cơ bản thì cái bạn cần chính là một hệ thống phân tích kĩ lưỡngđể hiểu được mô hình kinh doanh, triển vọng ngành, lợi thế cạnh tranh, năng lực tài chính và rủi ro của doanh nghiệp. Chỉ khi nắm rõ những vấn đề trên, bạn mới có thể yên tâm xuống tiền mua cổ phiếu.

Các tiêu chí trong hệ thống phân tích cơ bản của mỗi người là khác nhau. Benjamin Graham, cha đẻ của triết lý đầu tư giá trị đã đề xuất một hệ thống bao gồm hai nhóm nhân tố định lượng (quantitative) và nhân tốđịnh tính trong cuốn sách Security Analysis (1934). Chúng ta sẽ cùng đến với một vài nhân tố – theo cá nhân tôi là quan trọng.

Phân tích định tính

Các nhân tố định tính(qualitative) bao gồm những yếu tố dưới đây.

Kỳ vọng ngành (prospect): đầu ra của ngành có triển vọng để doanh nghiệp tăng trưởng doanh thu, lợi nhuận trong vài năm tới hay không?

Mô hình kinh doanh (business): các doanh nghiệp hoạt động trong từng ngành sẽ có mô hình kinh doanh khác nhau, tường tận về mô hình kinh doanh sẽ giúp bạn hiểu thêm về lợi thế cạnh tranh và cơ cấu tài chính của doanh nghiệp.

Lợi thế cạnh tranh (moat): đó có thể là lợi thế về nhãn hiệu (branding), bí quyết kinh doanh, độc quyền sản phẩm, chi phí sản xuất thấp (low-cost) nhờ quy mô lớn, bằng sáng chế (license), khả năng đàm phán với nhà cung cấp, khả năng huy động vốn. Lợi thế này có bền vững hay không? Và trong tương lai ban lãnh đạo có kế hoạch gì để cải thiện lợi thế cạnh tranh?

Rủi ro (risk): rủi ro đến từ chu kỳ kinh doanh, biến động nền kinh tế, chính sách vĩ mô. Ban lãnh đạo có biện pháp khống chế rủi ro hay không?

Ban lãnh đạo và quản trị (management): ban lãnh đạo có đáng tin cậy, có tầm nhìn tốt, có tư duy “win-win” với cổ đông hay không?

Các nhân tố trên bạn có thể tham khảo trên vietstock.vn hay cafef.vn hoặc thông qua các báo cáo phân tích ngành và doanh nghiệp của các công ty chứng khoán. Vì định tính nên bạn không cần tìm kiếm kết quả chính xác nhất. Ngay cả những chuyên viên phân tích chứng khoán cũng chỉ có thể đưa ra dự báo tăng trưởng ngành dựa trên cảm quan cá nhân. Trường hợp này, bạn hãy cẩn trọng điều chỉnh lại con số dự phóng dựa trên kiến thức và phán đoán của bạn, thay vì tin tưởng hoàn toàn tuyệt đối vào họ.

Phân tích định lượng

Các nhân tố định lượng(quantitative) bao gồm những chỉ tiêu tài chính (financials) bạn có thể tìm thấy trong báo cáo tài chính được doanh nghiệp công bố hàng quý và hàng năm.

Doanh thu và lợi nhuận: tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận, tỷ suất sinh lời ROE, ROA, ROIC, biên lợi nhuận, các khoản thu nhập bất thường, chỉ số EPS.

Tài sản và nguồn vốn: cấu trúc vốn, tỷ lệ nợ vay, cơ cấu tài sản, vốn lưu động, tiền mặt, hệ số thanh toán.

Dòng tiền: dòng tiền tự do, chi phí vốn CAPEX, chính sách cổ tức.

Chỉ số giá thị trường: P/E và P/B.

Những chỉ tiêu trên là những “con số biết nói” và đều có mối liên kết với nhau, cơ bản nhất bạn cần kiểm tra số liệu giữa báo cáo kinh doanh, bảng cân đối kế toán và lưu chuyển tiền tệ (3 bộ phận của báo cáo tài chính). Ngoài ra, việc so sánh các chỉ tiêu giữa các doanh nghiệp cùng ngành là điều nên làm.

Bắt đầu học phân tích cơ bản từ đâu?

Để nắm bắt toàn bộ hệ thống phân tích cơ bản cổ phiếu thật không hề dễ dàng với những nhà đầu tư F0. Nhưng bạn không nhất thiết phải phân tích tất cả.

Tôi nhận thấy một điều kì cục mà nhiều bạn mới đầu tư thường nóng lòng muốn thực hiện đó là định giá cổ phiếu. Đúng là định giá quan trọng thật, nhưng không đơn thuần là phép tính cơ bản mà nó cần nhiều kiến thức, nhiều cảm tính hơn.

Hãy bắt đầu phân tích một vài nhân tố cơ bản định tính như triển vọng ngành, mô hình kinh doanh, lợi thế cạnh tranh và nhân tố định lượng như tỷ suất sinh lời ROE, biên lợi nhuận, tỷ lệ nợ vaydòng tiền tự do. Vậy là bạn đã sẵn sàng để đầu tư rồi.

Liệu ai có thể dự đoán chính xác tốc độ tăng trưởng ngành và doanh nghiệp khi tương lai có quá nhiều biến động, liệu ai có thể đưa ra kết quả định giá chính xác từng đồng.

Câu trả lời là không! Đối với nhà đầu tư mới, các bạn nên tập trung phân tích những yếu tố cơ bản của doanh nghiệp, đưa ra một khoảng giá an toàn để mua cổ phiếu. Khoảng giá an toàn tất nhiên vẫn phụ thuộc vào cảm tính của mỗi người.

Tôi thường tham khảo mức giá thấp – cao trong 52 tuần trở lạicủa một cổ phiếu, ví dụ như cổ phiếu CTCP Tập đoàn Địa ốc Nova (NVL) có mức giá thấp – cao trong 52 tuần trở lại (lấy mốc ngày 31/5/2021) là 39.700 đồng – 106.300 đồng. Thị trường đang trong giai đoạn tăng (uptrend) nên giá cổ phiếu NVL tăng chóng mặt, tuy nhiên dịch bệnh Covid-19 và vướng mắc pháp lý đã làm tắc nghẽn việc triển khai dự án của NVL. Tôi cho rằng ngành bất động sản sẽ còn lao đao trong năm 2022 và cổ phiếu NVL đang được trả mức giá quá cao. Nếu mua cổ phiếu NVL để nắm giữ lâu dài thì tôi sẽ mua vào với mức giá dưới 80.000 đồng.

Tuy nhiên, định giá cổ phiếu vẫn luôn là chủ đề hot. Chúng ta sẽ hẹn gặp lại nhau trong một bài viết giới thiệu các phương pháp định giá cổ phiếu. Hi vọng bài viết này sẽ giải đáp câu hỏi phân tích cơ bản trong chứng khoán là gì cho bạn đọc. Thành công sẽ đến với bạn từ những điều cơ bản nhất!

Theo: doclaptaichinh

[Câu hỏi] Tại sao nhân viên công ty chứng khoán không tự đầu tư làm giàu ?


Môi giới chứng khoán, đầu tư được không?

Một số công ty chứng khoán đã tuyên bố không hoạt động tự doanh để toàn tâm phát triển mảng việc môi giới, tư vấn cho khách hàng. Tuy nhiên, với những người hành nghề môi giới chứng khoán thì sao? Việc ông Chu Trường Giang, cựu nhân viên môi giới DAS bị phạt nặng và thu hồi chứng chỉ hành nghề đang thu hút sự quan tâm của nhiều thành viên thị trường.

Thời gian, chuyên môn, kiến thức và kinh nghiệm là những lợi thế của môi giới chứng khoán để thuyết phục nhà đầu tư.

Lợi thế của nghề môi giới chứng khoán

Khi mà Internet ngày càng phổ biến, mỗi nhà đầu tư không khó để sở hữu một chiếc điện thoại di động, máy tính bảng hay máy tính xách tay nhỏ gọn cũng là lúc sàn giao dịch của các công ty chứng khoán ngày càng vắng bóng.

Tất nhiên, nguyên nhân không phải do nhà đầu tư rời bỏ “cuộc chơi” như những năm sau cuộc khủng hoảng 2008 mà bởi giờ đây, họ có thể ngồi bất cứ đâu để đặt lệnh, từ văn phòng làm việc, quán café hay tại nhà… Sàn giao dịch chỉ còn dành cho số ít nhà đầu tư lớn tuổi, khó làm quen với các thiết bị công nghệ hay có thói quen lên sàn thảo luận, hàn huyên.

Bối cảnh thay đổi, công việc của những chuyên viên môi giới chứng khoán cũng thay đổi. Không còn vai trò kết nối người mua, người bán, đặt lệnh như thời giao dịch OTC sôi động, Internet và thiết bị di động chưa phổ biến, công việc của chuyên viên môi giới hướng đến hàm lượng “chất xám” nhiều hơn như tư vấn danh mục đầu tư cho khách hàng.

Phần lớn chuyên viên môi giới hiện nay đều có xuất phát điểm từ chuyên ngành kinh tế, tài chính. Một số khác là những “tay ngang” không thuộc ngành kinh tế nhưng nhanh nhạy với thời cuộc, trong quá trình làm việc cũng liên tục được đào tạo từ kiến thức phân tích cơ bản, phân tích kỹ thuật đến các chiến thuật giao dịch…, tạo ra nền tảng kiến thức phân tích, đánh giá doanh nghiệp tốt hơn nhiều so với những nhà đầu tư cá nhân thường làm những công việc ít tiếp xúc với sổ sách kế toán.

Bên cạnh đó, chuyên viên trong các công ty chứng khoán có lợi thế về thông tin khi hầu hết các công ty chứng khoán đều có bộ phận phân tích đi sâu tìm hiểu, đánh giá ngành nghề, mô hình kinh doanh, tình hình tài chính của từng doanh nghiệp, có mối quan hệ tốt với nhiều doanh nghiệp niêm yết và một số công ty chứng khoán có cả bộ phận tự doanh mà quy mô giao dịch đủ tác động đáng kể đến thị trường.

Thời gian, chuyên môn, kiến thức và kinh nghiệm là những lợi thế của một môi giới chứng khoán để thuyết phục nhà đầu tư tìm đến sự tự vấn của họ, nhất là những nhà đầu tư mới, không chuyên giữa một thị trường có tới hơn 1.500 cổ phiếu niêm yết, đăng ký giao dịch và một khối lượng thông tin đa chiều khổng lồ mỗi ngày.

Tư vấn, giới thiệu, tìm kiếm những cơ hội đầu tư hiệu quả cho khách hàng, lẽ dĩ nhiên cũng là yêu cầu công việc, khiến chuyên viên môi giới không tận dụng những lợi thế này để tìm kiếm cơ hội sinh lời cho chính mình.

Môi giới chứng khoán, đầu tư được không?

Một chuyên viên môi giới chứng khoán chia sẻ, anh đã bày tỏ sự ngạc nhiên khi trong buổi phỏng vấn tuyển dụng vào làm việc tại một công ty chứng khoán thuộc Top 10 thị phần môi giới, vị sếp trực tiếp phỏng vấn đặt câu hỏi: Nếu được nhận vào làm nhưng công ty quy định nhân viên không được phép thực hiện đầu tư cho chính mình, có làm được không?

Ngạc nhiên là bởi nếu bản thân mình không thể đầu tư thành công thì làm sao có thể giúp khách hàng tìm kiếm lợi nhuận. Xưa nay người ta chỉ tìm cách học hỏi kiến thức, kinh nghiệm đầu tư của W. Buffett, P. Fisher, B. Graham – những nhà đầu tư chiến thắng thị trường, mấy ai làm ngược lại, nghe người nghèo dạy cách làm giàu. 

Ngay cả khi giới thiệu cho khách hàng một cổ phiếu, sự tin cậy sẽ giảm đi phần nào nếu khách hàng hỏi tại sao cổ phiếu giới thiệu tốt, mà chính chuyên viên lại không đầu tư. Tuy nhiên, sau đó anh đã phần nào hiểu ra nguyên nhân sâu xa mà những người lãnh đạo công ty chứng khoán này lo ngại. 

Chẳng hạn, nếu một chuyên viên chỉ tập trung vào việc đầu tư cho chính mình, liệu có thể giành thời gian, toàn tâm chăm sóc, tư vấn, đem lại những lợi ích tốt nhất cho khách hàng? Liệu có hay không rủi ro khi chuyên viên tư vấn cho khách hàng những thông tin không chính xác, khuyến nghị khách hàng mua cổ phiếu xấu để tìm cách thoát sau khi mình lỡ “mắc kẹt”?

Ngày 10/5/2019, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước đã ban hành quyết định xử phạt hành chính 600 triệu đồng và thu hồi Chứng chỉ hành nghề chứng khoán đối với ông Chu Trường Giang – cựu nhân viên môi giới của Công ty TNHH MTV Chứng khoán Ngân hàng Đông Á (DAS), bởi quá trình điều tra cho thấy, ông Giang đã sử dụng 43 tài khoản để liên tục mua, bán, tạo cung cầu giả tạo, thao túng cổ phiếu của Công ty cổ phần VT Vạn Xuân (VAT).

Ngay sau quyết định này, DAS cũng công bố thông tin cho biết, ông Chu Trường Giang đã thôi việc tại DAS từ đầu năm 2017 và các hoạt động liên quan đến giao dịch cổ phiếu VAT ông Giang thực hiện với tư cách là nhà đầu tư cá nhân, không phải với vai trò nhân viên môi giới của DAS. 

Quyết định xử phạt của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước không nêu thời gian cổ phiếu VAT bị thao túng.  Dù vậy, giả định việc thao túng cổ phiếu được thực hiện khi ông Giang còn làm công việc môi giới, liệu có thể khẳng định, ông không giới thiệu những khách hàng của mình đầu tư vào cổ phiếu này?

Trên thị trường, không khó để tìm thấy những “room” phím cổ phiếu đang được đánh lên, đè xuống. Cũng có một bộ phận những môi giới tự giới thiệu mình có quen với “đội lái” biết “game” và “phím” nhà đầu tư có thể yên tâm mua cổ phiếu này, kia với mức sinh lời cao trong ngắn hạn.

Thực hư của những thông tin này chẳng thể kiểm chứng. Nếu kết quả có lời sẽ tiếp tục là những lời mời chào mở tài khoản, tăng giá trị danh mục đầu tư. Nếu thua sẽ là những dòng tin nhắn không hồi đáp, đôi khi là những lời xin lỗi “em cũng bị đội lái đánh úp!”. Điều này phần nào khiến nghề môi giới “xấu đi” trong mắt nhà đầu tư.

Ở một khía cạnh khác, khi nhà đầu tư tìm đến nhà tư vấn, họ luôn kỳ vọng nhận được những tư vấn khách quan, không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, vốn được xem là kẻ thù số 1 với đầu tư chứng khoán và thường khiến góc nhìn kém chính xác. Điều này liệu có còn tồn tại khi chính chuyên viên tư vấn cũng đang nắm giữ chung cổ phiếu, chung tâm trạng với khách hàng?

Khi kết quả đầu tư, cảm nhận dịch vụ của khách hàng không tốt, dĩ nhiên cả công việc của chuyên viên và công ty chứng khoán sẽ bị ảnh hưởng.

Hiện nay, người hành nghề môi giới chứng khoán có thể bị phạt nếu gian lận, lừa đảo, công bố thông tin sai sự thật, giao dịch nội gián, thao túng cổ phiếu, cung cấp dịch vụ chưa cấp phép, sử dụng tài khoản, tài sản khách hàng trái quy định…, nhưng không có quy định pháp lý nào cấm họ đầu tư chứng khoán.

Về yêu cầu đạo đức nghề nghiệp, một số công ty chứng khoán quy định nhân viên không được đầu tư, việc tuân thủ chủ yếu cũng nằm ở sự tự nguyện, bởi không có quy định nào yêu cầu bạn bè, người thân… của người hành nghề chứng khoán cũng không được đầu tư và dĩ nhiên, họ có thể dễ dàng nhờ đứng tên để giao dịch trên những tài khoản này nếu muốn, hay thậm chí giao dịch tại công ty chứng khoán khác nơi làm việc.

Người làm nghề môi giới chứng khoán có nhiều lợi thế để có thể tự đầu tư sinh lợi cho chính mình và cũng không có gì sai khi làm giàu bằng chính năng lực của mình. Thực tế, không ít môi giới chứng khoán đã thành công, không chỉ làm giàu cho bản thân, mà còn đem lại lợi ích cho khách hàng, công ty mình làm việc. 

Nhưng nghề môi giới chứng khoán cũng không ít khốc liệt và cám dỗ, để tồn tại và phát triển được lâu dài, có những quy tắc đạo đức nghề nghiệp, những quy định pháp luật mà họ cần tuân thủ. Nếu làm sai, việc bị đào thải là tất yếu.

Khắc Lâm / TNCK

—-

Nhúng chuyện làm giá, môi giới sẽ mất nghiệp

Khi vi phạm luật giao thông, bạn có thể bị thu giữ bằng lái, sau đó có thể nộp phạt để lấy bằng ra, hoặc thi lại để cấp bằng. Nhưng với lĩnh vực chứng khoán, người vi phạm nghiêm trọng có thể sẽ “mất nghiệp” do bị thu hồi chứng chỉ hành nghề vĩnh viễn.

Nhúng chuyện làm giá, môi giới sẽ mất nghiệp

Từ câu chuyện thu hồi chứng chỉ môi giới của cựu nhân viên DAS…

Ngày 10/5/2019, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước đã ban hành quyết định xử phạt vi phạm hành chính đối với ông Chu Trường Giang – một cựu nhân viên môi giới của Công ty TNHH MTV Chứng khoán Ngân hàng Đông Á (DAS) và quyết định thu hồi Chứng chỉ hành nghề chứng khoán của vị này do hành vi thao túng chứng khoán.

Quá trình điều tra cho thấy, ông Chu Trường Giang đã sử dụng 43 tài khoản để liên tục mua, bán, tạo cung cầu giả tạo, thao túng cổ phiếu của Công ty cổ phần VT Vạn Xuân (mã VAT). Cá nhân này bị phạt tiền 600 triệu đồng theo quy định tại Điểm b, Khoản 1, Điều 3 và Khoản 3, Điều 29 – Nghị định số 108/2013/NĐ-CP ngày 23/9/2013 của Chính phủ quy định xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực chứng khoán và thị trường chứng khoán được sửa đổi tại Khoản 1 và Khoản 36, Điều 1 – Nghị định số 145/2016/NĐ-CP ngày 1/11/2016 của Chính phủ sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 108/2013/NĐ-CP.

Căn cứ kết quả kiểm tra và các tài liệu có trong hồ sơ, xem xét tính toán số lợi bất hợp pháp từ việc thực hiện hành vi vi phạm cho thấy, không có số lợi bất hợp pháp từ hành vi vi phạm của ông Chu Trường Giang.

Theo pháp luật chứng khoán hiện hành, việc thu hồi chứng chỉ hành nghề chứng khoán khi người hành nghề chứng khoán không còn đáp ứng điều kiện cấp Chứng chỉ hành nghề chứng khoán quy định tại Luật Chứng khoán.

Đã có nhiều trường hợp cá nhân đã bị xử phạt bởi hành vi thao túng chứng khoán, nhưng ông Chu Trường Giang là trường hợp đầu tiên bị thu hồi chứng chỉ hành nghề do hành vi này. 

Trước đó, năm 2012, một cá nhân là ông Nguyễn Viết Xuân từng bị thu hồi chứng chỉ hành nghề do cá nhân này đã cùng với bà Phạm Thị Sương, nhân viên môi giới của Công ty Chứng khoán TP.HCM (HSC) cho khách hàng mượn chứng khoán trên tài khoản của khách hàng khác để bán.

… Đến việc “mất nghiệp” khi thao túng, trục lợi chứng khoán

Theo quy định tại Luật Chứng khoán, cá nhân bị thu hồi chứng chỉ hành nghề trong các trường hợp: Không còn đáp ứng được điều kiện cấp chứng chỉ hành nghề; vi phạm các quy định pháp luật trong lĩnh vực theo quy định tại Điều 9 và khoản 2 Điều 97; hoặc không hành nghề trong 3 năm liên tục.

Trong đó, điểm đặc biệt lưu ý là người vi phạm các quy định tại Điều 9 Luật Chứng khoán về các hành vi bị cấm và Khoản 2, Điều 97 – Luật Chứng khoán về trách nhiệm người hành nghề chứng khoán sẽ không được cấp lại chứng chỉ hành nghề chứng khoán.

Cụ thể, Điều 9 – Luật Chứng khoán quy định, người trực tiếp hoặc gián tiếp thực hiện các hành vi gian lận, lừa đảo, làm giả tài liệu, công bố thông tin sai sự thật… gây ảnh hưởng đến hoạt động chào bán, niêm yết, giao dịch, kinh doanh, đầu tư chứng khoán, dịch vụ chứng khoán trên thị trường chứng khoán; các hành vi giao dịch, cung cấp thông tin nội bộ; thao túng hoặc kết hợp thao túng; cung cấp dịch vụ chưa cấp phép trên thị trường chứng khoán hoặc sử dụng tài khoản, tài sản khách hàng trái quy định… sẽ đều bị tịch thu vĩnh viễn chứng chỉ hành nghề.

Một quy định khác có thể khiến nhiều người bị thu chứng chỉ hành nghề chứng khoán vĩnh viễn là tại Khoản 2 – Điều 97, bao gồm: Làm việc đồng thời cho từ 2 công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ trở lên; mở tài khoản, quản lý giao dịch chứng khoán tại công ty chứng khoán mình không làm việc (trừ trường hợp công ty này không có nghiệp vụ môi giới); thực hiện vượt quá phạm vi uỷ quyền của công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ nơi mình làm việc.

Theo TNCK

Kinh tế thế giới tăng trưởng 5,9%, chứng khoán sẽ vượt trội so với tài sản khác


Tăng trưởng toàn cầu sẽ tăng tốc trong những tháng tới, khi các quốc gia dần mở cửa trở lại nền kinh tế, tạo động lực cho phục hồi tăng trưởng doanh thu và nhu cầu tuyển dụng, theo Credit Suisse.

Kinh tế thế giới tăng trưởng 5,9%, chứng khoán sẽ vượt trội so với tài sản khác

Dự đoán triển vọng đầu tư cho nửa sau của năm 2021, Ngân hàng Thụy Sĩ Credit Suisse cho rằng, nền kinh tế thế giới sẽ đạt mức tăng trưởng 5,9% trong năm nay, và 4% vào năm sau. Mức tăng trưởng này sẽ được dẫn dắt bởi các chiến dịch tiêm vaccine, các gói kích thích tài chính và sự phục hồi ngày một tăng của ngành dịch vụ.

Báo cáo của ngân hàng này cũng cho biết, nước Mỹ sẽ tăng trưởng với tốc độ khoảng 6,9% trong năm nay, trong khi con số đối với Khu vực Đồng tiền chung châu Âu (Eurozone) là 4,2%, và châu Á (trừ Nhật Bản) là 7,5%. Theo Giám đốc đầu tư khu vực Nam Á tại Credit Suisse, Ray Farris, tăng trưởng kinh tế có thể sẽ dẫn đến sự phục hồi mạnh mẽ của lợi nhuận toàn cầu – động lực thúc đẩy thị trường chứng khoán.

“Chúng tôi tin rằng, chứng khoán sẽ trở thành loại tài sản sở hữu sức tăng trưởng tốt hơn trong 6 tháng đến 1 năm tới. Miễn là lợi nhuận tiếp tục đi lên, lịch sử cho thấy chứng khoán sẽ tiếp tục đi lên”, ông Farris bình luận, đồng thời lưu ý rằng, “thỉnh thoảng sẽ có những điều chỉnh, nhưng những điều chỉnh đó thực sự sẽ là cơ hội”.

Đối với thị trường chứng khoán, Credit Suisse đánh giá cao cổ phiếu của các ngành mang tính chu kỳ, như tài chính và nguyên vật liệu. Cổ phiếu chu kỳ là cổ phiếu của các công ty có hoạt động kinh doanh cơ bản, có xu hướng tăng – giảm tương ứng theo chu kỳ mở rộng và suy thoái của nền kinh tế.

Trong đó, các thị trường có tính chu kỳ ở châu Âu là Vương quốc Anh, Đức, và Tây Ban Nha. Theo ông Farris, thị trường chứng khoán châu Âu sẽ tạo ra tăng trưởng lợi nhuận tương tự như Mỹ vào năm 2021, dù đang hoạt động ở “mức định giá thực sự thấp nhất trong nhiều thập kỷ”.

Còn tại châu Á, Credit Suisse quan tâm đến thị trường chứng khoán Hàn Quốc và Thái Lan, do đây là 2 thị trường có thể hưởng lợi từ sự thiếu hụt chip trên toàn cầu và xu hướng tăng phát (tăng cung tiền hoặc giảm thuế).

Bên cạnh đó, thị trường chứng khoán Thái Lan nhiều khả năng cũng sẽ hưởng lợi từ đà tăng của giá dầu. Riêng với thị trường Trung Quốc, ngân hàng Thuỵ Sĩ này giữ quan điểm trung lập, khi đà tăng trưởng kinh tế tại đây đã chững lại sau đại dịch, và rủi ro về các quy định pháp lý đang tạo áp lực tâm lý lên giới đầu tư.

Về chính sách tiền tệ, vị Giám đốc đầu tư khu vực Nam Á của Credit Suisse cho rằng, thị trường tài sản và giá tài sản vẫn sẽ hưởng lợi từ chính sách tiền tệ của Mỹ, châu Âu, Nhật Bản, và nhiều quốc gia khác.

“Các ngân hàng trung ương, và cả các ngân hàng trung chủ chốt, nhiều khả năng sẽ tiếp tục mở rộng bảng cân đối kế toán, bơm thêm thanh khoản vào hệ thống cho đến cuối năm nay”, ông Farris nói.

Dù áp lực lạm phát và rủi ro lạm phát đã tăng trong những tháng gần đây, song Credit Suisse kỳ vọng, lạm phát sẽ chỉ tạm thời vượt qua mục tiêu mà ngân hàng trung ương thuộc các nền kinh tế lớn đã đề ra khi ngành dịch vụ mở cửa trở lại. Đồng thời, áp lực tăng giá liên tục sẽ khiến Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) phải thu hẹp chương trình mua tài sản sớm hơn dự kiến.

Lập luận cho việc tạm thời vượt mục tiêu của ngân hàng trung ương tương tự với những gì được đề cập trong cuộc họp lãi suất của Ủy ban Thị trường mở Liên bang (FOMC) vào tháng 6.

Áp lực tăng giá liên tục sẽ khiến Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) phải thu hẹp chương trình mua tài sản sớm hơn dự kiến.

Áp lực tăng giá liên tục sẽ khiến Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) phải thu hẹp chương trình mua tài sản sớm hơn dự kiến

Cụ thể, FOMC sẽ phấn đấu đạt toàn dụng lao động và thúc đẩy tỷ lệ lạm phát dài hạn hơn ở mức 2%. Vì tỷ lệ lạm phát luôn thấp hơn mục tiêu dài hạn này, nên mục tiêu của FOMC là làm cho tỷ lệ lạm phát ở mức vừa phải vượt quá 2% trong một khoảng thời gian, để tỷ lệ lạm phát sẽ đạt mức trung bình 2% trong một khoảng thời gian và kỳ vọng lạm phát dài hạn giữ ở mức 2%.

Theo ông Farris, FED sẽ không công bố bất cứ quyết định nào cho đến cuối quý III/2021 và sau đó, đồng thời việc rút lại chính sách tiền tệ nới lỏng sẽ không xảy ra cho đến năm 2022. Ngoài ra, vị chuyên gia dự báo FED sẽ giữ lãi suất ổn định cho đến năm 2023. “Cho nên, đây là bối cảnh chính sách tiền tệ rất có lợi cho các tài sản rủi ro”, ông nói.

Đề cập đến những điều bản thân đã nói vào giữa tháng 5, Farris cho rằng, tăng trưởng toàn cầu đang đạt đến đỉnh, dữ liệu trở nên biến động hơn và thị trường chứng khoán toàn cầu có thể trải qua các đợt điều chỉnh sâu hơn, nhưng làn sóng điều chỉnh này có thể mang lại cơ hội lớn cho nhà đầu tư.

“Vấn đề là không mua đuổi thị trường chứng khoán đã tăng mạnh trong vài tháng qua, và duy trì tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục một cách thận trọng, hy vọng rằng sẽ có đủ nguồn lực để tận dụng làn sóng này”, vị Giám đốc khuyên.

Khởi Vũ / Doanhnhansaigon

Lạm phát trong lịch sử – Các chỉ số kinh tế cần quan tâm khi đầu tư


Đây là những bài học mà nhà đầu tư có thể rút ra từ các đợt lạm phát trong lịch sử

Sau Chiến tranh thế giới thứ hai, thị trường chứng khoán đã diễn biến tốt bất chấp nền kinh tế phải vật lộn với lạm phát.

Đây là những bài học mà nhà đầu tư có thể rút ra từ các đợt lạm phát trong lịch sử

Gần đây lạm phát ở Mỹ đang tăng lên nhanh chóng, gợi nhớ về thời kỳ đầu những năm 1980. Khi đó, người đang ngồi ghế Chủ tịch Cục dự trữ liên bang (Fed) là Paul Volcker đã tung ra những biện pháp quyết liệt nhằm dập tắt lạm phát. Ban đầu nền kinh tế bị tổn hại nghiêm trọng, nhưng đó cũng chính là cơ sở để mở ra nhiều thập kỷ thăng hoa của thị trường chứng khoán.

Nếu như làn sóng lạm phát hậu đại dịch Covid-19 kéo dài dai dẳng, liệu lịch sử có lặp lại? Nhìn lại những lần Mỹ trải qua lạm phát trong quá khứ như thời Volcker hay trước đó là hậu thế chiến thứ hai, nhà đầu tư sẽ tìm thấy một vài manh mối về cách phản ứng của thị trường tài chính.

Đây là những bài học mà nhà đầu tư có thể rút ra từ các đợt lạm phát trong lịch sử - Ảnh 1.
Lạm phát và lãi suất ở Mỹ từ 1940 đến nay.

Vì sao chứng khoán vẫn tăng tốt bất chấp lạm phát?

Sau Chiến tranh thế giới thứ hai, thị trường chứng khoán đã diễn biến tốt bất chấp nền kinh tế phải vật lộn với lạm phát. Tuy nhiên điều đó chỉ kéo dài đến giữa những năm 1960. Sau đó cổ phiếu và trái phiếu kho bạc đã có quãng thời gian ảm đạm cho đến tận sau khi lạm phát bị “tiêu diệt” vào những năm 1970.

Một trong những nguyên nhân lý giải tại sao chứng khoán lại tăng tốt trong những năm 1950 là do dòng tiền chảy mạnh vào thị trường sau khi các quỹ hưu trí và một số định chế tài chính khác lần đầu tiên mua cổ phiếu, theo Ian Harnett, chuyên gia của Absolute Strategy Research. Điều đó làm giảm phần bù rủi ro – chỉ số đo lường phần thưởng mà các nhà đầu tư sẽ nhận được vì họ đã dám chấp nhận một mức rủi ro cao hơn khi đầu tư vào cổ phiếu thay vì đầu tư vào tài sản phi rủi ro như trái phiếu chính phủ.

Sang đến những năm 1970, chỉ số phần bù rủi ro tăng trở lại và cổ phiếu giảm điểm mạnh trước làn sóng lạm phát. Nguyên nhân lý giải cho điều này nằm ở bối cảnh nền kinh tế. Sau chiến tranh, lạm phát xuất hiện nhưng tăng trưởng kinh tế thực vẫn đủ mạnh để bắt kịp đà tăng giá cả. Các nguồn lực từng được sử dụng cho chiến tranh giờ đây được quay sang đầu tư vào hoạt động sản xuất trong thời bình.

Tuy nhiên từ giữa những năm 1960, khoảng cách giữa tăng trưởng thực và những ảnh hưởng của lạm phát bắt đầu được mở ra. Richard Sylla, giáo sư kinh tế công tác tại NYU Stern, người chuyên nghiên cứu về lịch sử lãi suất, miêu tả lạm phát thời hậu thế chiến thứ hai là giá cả bắt kịp với thực tế sau khi các biện pháp kiểm soát giá trong thời chiến được dỡ bỏ.

Câu chuyện đã thay đổi vào những năm 1960. Núi tiền mà Chính phủ Mỹ đổ vào chiến tranh ở Việt Nam và chương trình trợ cấp hào phóng của Tổng thống Lyndon Johnson được tung ra trong bối cảnh lãi suất thấp. Cung tiền tăng mạnh và giai đoạn mà Sylla gọi là Đại lạm phát bắt đầu.

Nền kinh tế trở nên quá nóng. Ban đầu, cầu vượt quá cung nhưng đến cuối những năm 1960 tình trạng đã đảo ngược, trở thành cung dư thừa. Lạm phát tăng khiến người lao động cũng đòi hỏi mức lương cao hơn. Trong khi đó Fed lại chịu ảnh hưởng nhiều hơn từ hệ thống chính trị: Chủ tịch Fed Arthur Burns đã giúp sức bằng chính sách tiền tệ để Tổng thống Richard Nixon có thể tái đắc cử.

Đồng USD đã biến động rất mạnh sau khi Nixon ngừng chế độ quy đổi USD sang vàng vào năm 1971, “giết chết” thỏa thuận Bretton Woods vốn giúp các đồng tiền trên thế giới gắn kết với nhau. Một đồng USD trồi sụt thất thường hơn đã dẫn đến giá cả các hàng hóa nhập khẩu tăng lên, làm cho lạm phát biến động mạnh hơn và khó đoán hơn. Và sự bấp bênh chính là điều tồi kỵ với các nhà đầu tư.

Sau đó thị trường tiếp tục bị giáng thêm 1 đòn nữa khi cú sốc giá dầu ập đến. Nhiều nước Arab đồng loạt ngừng xuất khẩu dầu sang Mỹ để phản đối việc Mỹ hậu thuẫn Israel.

Đây là những bài học mà nhà đầu tư có thể rút ra từ các đợt lạm phát trong lịch sử - Ảnh 2.
Tỷ lệ lạm phát và lợi suất mà S&P 500, trái phiếu Mỹ kỳ hạn 5 năm mang lại.

Câu chuyện của ngày nay

Ngày nay chúng ta đang ở đâu? Thị trường chứng khoán không có nhiều đệm đỡ trước những bất ổn. Trong khi đó, Chính phủ Mỹ đang quyết tâm kích thích nền kinh tế, giảm tỷ lệ thất nghiệp. Tuy nhiên không giống như thời kỳ giữa những năm 1960, cầu vẫn đang vượt quá cung. Vai trò của Fed có ý nghĩa quan trọng. Hiện Fed đang để cho nền kinh tế phát triển hết mức, thả lỏng lạm phát nhằm đạt được trạng thái toàn dụng lao động và phục hồi nền kinh tế sau đại dịch.

Dẫu vậy nền kinh tế phát triển quá nóng là 1 triển vọng bất ổn mà nhà đầu tư sẽ lo sợ, đặc biệt là nếu như tốc độ tăng trưởng cung tiền như hiện nay nhanh chóng sụt giảm xuống mức thấp hơn đáng kể giống như những gì đã diễn ra sau thế chiến.

Trong quá khứ, nhà đầu tư đã quay sang những kim loại quý như vàng. Nếu như thời kỳ những năm 1970 vàng là hầm trú ẩn hoàn hảo trước bão lạm phát thì thời hậu chiến Mỹ đã cấm giao dịch vàng.

Còn trên thị trường chứng khoán, trong thời kỳ cuối những năm 1970 – đầu những năm 1980 cổ phiếu của các công ty hoạt động trong những ngành có tính chu kỳ (như hóa chất, khai mỏ hay hàng không) đã diễn biến tốt hơn so với các ngành mang tính phòng thủ cao như tiêu dùng thiết yếu hay điện nước. Kể từ đó đến nay, cổ phiếu chu kỳ lại diễn biến tệ hơn nếu như không tính đến các công ty công nghệ. Do đó, tránh các cổ phiếu công nghệ, hoặc ít nhất là những cổ phiếu có lợi nhuận trong tương lai phải dựa vào lãi suất thấp sẽ là 1 lựa chọn hợp lý.

Tham khảo Wall Street Journal

Thu Hương / Theo Doanh nghiệp & Tiếp thị

—-

Đây là những chỉ số kinh tế vĩ mô mà nhà đầu tư cần đặc biệt quan tâm

Các chỉ số kinh tế là một trong những vũ khí có giá trị nhất của các nhà đầu tư.

Đây là những chỉ số kinh tế vĩ mô mà nhà đầu tư cần đặc biệt quan tâm
Chỉ số chứng khoán – Ảnh: Reuters

Chỉ số kinh tế là gì?

Chỉ số kinh tế (Economic indicator) là một phần của dữ liệu kinh tế, thường có quy mô kinh tế vĩ mô, được các nhà phân tích sử dụng để giải thích các khả năng đầu tư hiện tại hoặc trong tương lai. Đồng thời, chỉ số kinh tế cũng được dùng trong việc đánh giá sức khỏe tổng thể của một nền kinh tế.

Nền kinh tế, về cơ bản cũng giống như một cơ thể sống. Tại bất kỳ thời điểm nào, cũng có hàng tỷ tế bào đang chuyển động – một số thì tự vận động, một số khác thì phản ứng với các tác nhân bên ngoài. Điều đó khiến cho việc dự đoán biến động của nền kinh tế trở nên vô cùng khó khăn. Vì mỗi dự báo lại liên quan đến một lượng lớn các giả định.

Nhưng với sự trợ giúp của một loạt các chỉ số kinh tế, các nhà đầu tư có thể hiểu rõ hơn về các bối cảnh, mô hình kinh tế khác nhau. 

Vì sao lạm phát và các chỉ số liên quan đến nó lại quan trọng?

Nhiều nhà đầu tư, đặc biệt là nhà đầu chứng khoán, nên quan tâm đến lạm phát. Lạm phát hiện tại, và lạm phát có thể xảy ra trong tương lai đều rất quan trọng trong việc xác định lãi suất hiện hành và chiến lược đầu tư. 

Có một số chỉ số cũng quan trọng liên quan đến áp lực lạm phát. Đáng chú ý nhất trong nhóm này là Chỉ số giá sản xuất (PPI) và Chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Nhiều nhà đầu tư thường sử dụng PPI để thử dự đoán CPI sắp tới.

Có một mối quan hệ đã được chứng minh là có ý nghĩa thống kê giữa hai yếu tố này. Lý thuyết kinh tế cho rằng, nếu người sản xuất hàng hóa bị buộc phải trả nhiều tiền hơn trong sản xuất, thì một phần giá tăng sẽ được chuyển cho người tiêu dùng. 

Các chỉ số liên quan đến lạm phát quan trọng khác bao gồm mức độ và tốc độ tăng trưởng của cung tiền, và Chỉ số chi phí việc làm (ECI).

Đây là những chỉ số kinh tế vĩ mô mà nhà đầu tư cần đặc biệt quan tâm - Ảnh 1.

Tăng trưởng GDP thì sao?

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tất nhiên, có thể được coi là chỉ số quan trọng nhất, đặc biệt là đối với các nhà đầu tư tập trung vào những nền kinh tế đang tăng trưởng. 

Tăng trưởng GDP tác động đến cả tài chính cá nhân, đầu tư và tăng trưởng việc làm. Các nhà đầu tư có thể nhìn vào tốc độ tăng trưởng của một quốc gia, hoặc nền kinh tế, để quyết định xem họ có nên điều chỉnh mức đầu tư của mình hay không. Nhà đầu tư cũng có thể so sánh tốc độ tăng trưởng của các quốc gia với nhau, để quyết định nơi nào có cơ hội tốt nhất. Chiến lược này thường tập trung vào việc mua cổ phần của các công ty đang ở các nước đang phát triển nhanh chóng.

Ngoài GDP, Chỉ số Quản lý mua hàng (PMI) hay báo cáo lao động đều có thể cho thấy một nền kinh tế đang hoạt động tốt ở mức nào. 

Đây là những chỉ số kinh tế vĩ mô mà nhà đầu tư cần đặc biệt quan tâm - Ảnh 2.

Lãi suất có phải một chỉ số cần quan tâm?

Lãi suất là một trong những yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đối với thị trường ngoại hối, do tác động của chúng đến giá trị của tiền tệ. Lãi suất cao thường cho thấy một nền kinh tế ổn định, và cũng có nghĩa là tỷ lệ hoàn vốn của các khoản tiết kiệm trong tài khoản ngân hàng cao hơn, điều này có thể khuyến khích mọi người tiết kiệm thay vì đồ tiền vào các khoản đầu tư có rủi ro cao hơn.

Ngược lại, nếu lãi suất đối với tài khoản tiết kiệm thấp, các nhà đầu tư sẽ ưu tiên các khoản đầu tư rủi ro cao hơn.

Thất nghiệp và tiền lương nói lên điều gì?

Dữ liệu thất nghiệp và tiền lương là số liệu thống kê xem xét số lượng việc làm trong nền kinh tế và số tiền mà mỗi cá nhân đang được trả cho công việc của họ. Dữ liệu này thường chỉ được công bố một vài lần trong năm.

Tỷ lệ thất nghiệp cao cùng với mức lương thấp là dấu hiệu của một thời kỳ suy thoái. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp thấp và mức lương ngày càng tăng cho thấy nền kinh tế đang phát triển. Số liệu thất nghiệp được các thương nhân và nhà đầu tư trên toàn thế giới theo dõi chặt chẽ vì thời kỳ thất nghiệp cao thường có sự tương quan với quan đến giá cổ phiếu thấp.

Thái Quỳnh / Theo Nhịp sống kinh tế

CEO SGI Capital chia sẻ bí kíp đầu tư chứng khoán thành công


CEO SGI Capital chia sẻ bí kíp đầu tư chứng khoán thành công: “Cần hạn chế trading, chỉ cần thực hiện một nửa những quyết định cảm thấy tự tin nhất”

Theo chia sẻ của ông Phúc, khi thị trường đã đi lên theo xu hướng dài, định giá cổ phiếu tương đối đắt so với giá trị nội tại có thể được thể hiện qua một số tín hiệu như việc lãnh đạo sẽ sẵn sàng bán cổ phiếu, doanh nghiệp thoái cổ phiếu quỹ và đặc biệt là việc phát hành thêm cổ phiếu mới.

CEO SGI Capital chia sẻ bí kíp đầu tư chứng khoán thành công:
Tổng Giám đốc SGI Capital Lê Chí Phúc

Trong nền lãi suất thấp như hiện nay, nhà đầu tư đang có xu hướng tìm kiếm những cơ hội khác tốt hơn để bỏ tiền vào nhằm mục tiêu sinh lời cao nhất, và thị trường chứng khoán chính là kênh đầu tư đang được quan tâm nhiều nhất.

Tổng Giám đốc SGI Capital Lê Chí Phúc đưa ra thống kê, vốn hóa của TTCK Việt Nam đã chiếm đến 95% GPD cả nước. Con số này chứng tỏ sự phát triển của thị trường vốn Việt Nam đã đến mức cao, tương đồng với các thị trường khác trong khu vực. Sự gia tăng mạnh mẽ của các nhà đầu tư F0 cho thấy sức hấp dẫn của thị trường rất lớn và TTCK hiện đã có khả năng đại diện cho một kênh tài sản.

Ông Phúc cho rằng, động lực mạnh mẽ nhất tác động đến đà tăng hay sụt giảm của giá cổ phiếu sẽ đến từ sự tăng trưởng của doanh nghiệp, trong đó thước đo quan trọng nhất là về lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh cốt lõi.

Cụ thể, nếu xét thêm các tác động từ bên ngoài như yếu tố vĩ mô, trong trường hợp lãi suất tăng mà lợi nhuận doanh nghiệp không giảm, thậm chí tiếp tục tăng theo chu kỳ kinh tế bình thường thì giá cổ phiếu sẽ không giảm, có thể xuất hiện vài nhịp điều chỉnh và vẫn theo xu hướng đi lên.

Chỉ trong bối cảnh nền lãi suất tăng lên, mà lợi nhuận và doanh thu của doanh nghiệp suy giảm, khi đó sẽ tác động kéo giá cổ phiếu đi xuống.

“Đà tăng của thị trường Việt Nam không hề phi lý”

Nhận định về TTCK Việt Nam, P/E thị trường Việt Nam hiện trong khoảng 18.2 – 18.5 lần là mức trung bình, không hề đắt khi so sánh với quá khứ cũng như mặt bằng chung của toàn khu vực. Bên cạnh đó, tăng trưởng trong giai đoạn tới của doanh nghiệp niêm yết sẽ rất tốt, được hỗ trợ bởi nền tảng nội lực mạnh hơn trước rất nhiều và điều kiện vĩ mô tốt.

Với tầm nhìn trung và dài hạn, ông Phúc định giá thị trường Việt Nam đang rất hấp dẫn.

Trả lời thắc mắc liên quan đến việc liệu chứng khoán có đang tăng trưởng quá nóng và đi xa với thực tế của nền kinh tế, ông Phúc cho rằng, nếu so sánh với đáy Covid-19 khi Vn-Index giảm xuống mức 650 điểm trong tháng 4/2020 thì thị trường hiện tại đúng là đã tăng trưởng rất cao đến 100% .

Tuy nhiên, nếu chuyển thước đo về 2 tháng trước đại dịch, khi VN-Index đã đạt ngưỡng 1.000 điểm thì mức điểm hiện tại tăng trưởng hơn 30%. Trong hơn 1 năm thì đây là mức tăng không phải là quá nóng. P/E hiện tại đang ở ngưỡng 18.5 lần là không quá cao.

Ông Phúc nhấn mạnh, thị trường chứng khoán là những đại diện ưu tú của nền kinh tế, có khả năng để chống đỡ và sẽ bật tăng mạnh mẽ so với cả thời điểm trước dịch, sẽ không đại diện cho khó khăn ngoài kia của nền kinh tế. Do vậy, đà tăng hiện tại của TTCK là không hề phi lý.

Tín hiệu của việc định giá cổ phiếu trở nên tương đối đắt với giá trị nội tại

Theo chia sẻ của ông Phúc, khi thị trường đã đi lên theo xu hướng dài, định giá cổ phiếu tương đối đắt so với giá trị nội tại có thể được thể hiện qua một số tín hiệu như việc lãnh đạo sẽ sẵn sàng bán cổ phiếu, doanh nghiệp thoái cổ phiếu quỹ và đặc biệt là việc phát hành thêm cổ phiếu mới. Hàng loạt hoạt động trên sẽ gây tăng lượng cung và làm hao hụt lượng cầu trong ngắn hạn, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến giá cổ phiếu. Đây cũng là yếu tố mà nhà đầu tư cần lưu ý.

Chia sẻ về phương pháp đầu tư, ông Phúc và đội ngũ của mình lựa chọn việc tìm kiếm cổ phiếu xuất sắc và đại diện cho sự đi lên của thị trường, sau đó sẽ sử dụng hệ thống để đo lường các chỉ tiêu mà quan trọng nhất là về trình độ quản trị. Điều này theo ông Phúc chia sẻ sẽ liên quan đến sự minh bạch tài chính, khả năng lãnh đạo, và lịch sử đối xử với cổ đông của công ty. Từ đó, lựa chọn ra danh sách phù hợp nhất, tiềm năng trong ngành đồng thời đồng hành với lợi ích của cổ đông.

Bên cạnh đó, việc đầu tư dựa trên việc xem xét danh mục cổ phiếu nắm giữ của 1 số quỹ lớn hay các ETFs lớn để lựa chọn mã cổ phiếu cũng sẽ thích hợp với các nhà đầu tư nhỏ lẻ không có nhiều khả năng theo dõi và đánh giá thị trường.

Lời khuyên cuối cùng cho nhà đầu tư cá nhân, ông Phúc nhấn mạnh cần ra quyết định mà nhà đầu tư chắc chắn và hiểu rõ ràng nhất. Cần thật sự giảm số lần trading và chỉ chọn lọc, thực hiện một nửa những quyết định mà cảm thấy tự tin nhất. Đây chính là những yếu tố quyết định cho sự thành công của việc tham gia vào thị trường.

Phương Linh / Theo Doanh nghiệp & Tiếp thị