Học phân tích thị trường từ Stockcharts (Bài 323): Kênh Keltner (phần i)

Tóm tắt bài trước:

• Được phát triển bởi Perry Kaufman, Chỉ báo đường trung bình động thích ứng Kaufman (KAMA) là một đường trung bình động được thiết kế để tính đến sự nhiễu loạn hoặc biến động của thị trường. KAMA sẽ bám sát giá khi biên độ dao động giá tương đối nhỏ và nhiễu loạn thấp. KAMA sẽ điều chỉnh khi biên độ dao động giá mở rộng và nằm cách xa giá hơn. Chỉ báo theo xu hướng này có thể xác định xu hướng tổng thể, điểm đảo chiều và lọc các chuyển động giá.
• Có một số bước cần thiết để tính toán Đường trung bình động thích ứng Kaufman. Trước tiên, hãy bắt đầu với các thiết lập được Perry Kaufman khuyến nghị: KAMA(10,2,30).
  10 là số kỳ cho Tỷ lệ hiệu quả (ER).
  2 là số kỳ cho EMA nhanh.
  30 là số kỳ cho EMA chậm.
  Trước khi tính toán KAMA, chúng ta cần tính Tỷ lệ Hiệu quả (ER) và Hằng số Làm mịn (SC). Việc chia nhỏ công thức thành các phần dễ hiểu sẽ giúp bạn dễ dàng nắm bắt phương pháp luận đằng sau chỉ báo này.
• Bước 1: Tỷ lệ Hiệu quả (ER)
  ER về cơ bản là sự thay đổi giá được điều chỉnh theo biến động hàng ngày.
  ER = Thay đổi / Biến động
  Thay đổi = ABS (Giá đóng cửa - Giá đóng cửa (10 kỳ trước))
  Biến động = Sum10 (ABS (Giá đóng cửa - Giá đóng cửa trước đó))
  Biến động là tổng giá trị tuyệt đối của mười lần thay đổi giá gần nhất (Giá đóng cửa - Giá đóng cửa trước đó).
  Lưu ý: ABS là viết tắt của Giá trị Tuyệt đối; Sum10 thường là cách viết tắt hoặc ví dụ đơn giản cho hàm SUM(A1:A10) trong Excel
  Về mặt thống kê, Tỷ lệ Hiệu quả cho chúng ta biết hiệu quả phân dạng của sự thay đổi giá. ER dao động giữa 1 và 0, nhưng những giá trị cực đoan này là ngoại lệ, không phải là quy luật. ER sẽ bằng 1 nếu giá tăng trong 10 kỳ liên tiếp hoặc giảm trong 10 kỳ liên tiếp. ER sẽ bằng 0 nếu giá không thay đổi trong 10 kỳ.
• Bước 2: Hằng số làm mịn (SC)
  Hằng số làm mịn sử dụng Tỷ lệ hiệu quả (ER) và hai hằng số làm mịn dựa trên trung bình động hàm mũ.
  SC = [ER x (SC nhanh - SC chậm) + SC chậm]2
  Ví dụ với KAMA(10,2,30): SC = [ER x (2/(2+1) - 2/(30+1)) + 2/(30+1)]2
  Như bạn có thể thấy, Hằng số làm mịn đang sử dụng các hằng số làm mịn cho trung bình động hàm mũ trong công thức của nó. (2/30+1) là hằng số làm mịn cho EMA 30 kỳ. SC nhanh là hằng số làm mịn cho EMA ngắn hơn (2 kỳ). SC chậm là hằng số làm mịn cho EMA chậm (30 kỳ). Lưu ý rằng số “2” ở cuối là để bình phương phương trình.
• Bước 3: KAMA
  Với Tỷ lệ hiệu quả (ER) và Hằng số làm mịn (SC), chúng ta đã sẵn sàng tính toán Trung bình động thích ứng của Kaufman (KAMA). Vì chúng ta cần một giá trị ban đầu để bắt đầu tính toán, KAMA đầu tiên chỉ đơn giản là một đường trung bình động. Các phép tính tiếp theo dựa trên công thức bên dưới.
  KAMA hiện tại = KAMA trước đó + SC x (Giá - KAMA trước đó)
• Các nhà phân tích biểu đồ có thể sử dụng KAMA giống như bất kỳ chỉ báo theo xu hướng khác, chẳng hạn như đường trung bình động. Họ có thể tìm kiếm các điểm giao cắt giá, sự thay đổi hướng và các tín hiệu được lọc. Đầu tiên, một điểm giao cắt trên hoặc dưới KAMA cho thấy sự thay đổi hướng của giá. Cũng như bất kỳ đường trung bình động nào, một hệ thống giao cắt đơn giản sẽ tạo ra rất nhiều tín hiệu nhiễu và rất nhiều biến động mạnh. Các nhà phân tích biểu đồ có thể giảm thiểu biến động mạnh bằng cách áp dụng bộ lọc giá hoặc thời gian cho các điểm giao cắt. Có thể yêu cầu giá giữ nguyên điểm giao cắt trong một số ngày nhất định hoặc yêu cầu điểm giao cắt vượt quá KAMA một tỷ lệ phần trăm nhất định.
• Thứ hai, các nhà phân tích biểu đồ có thể sử dụng hướng của KAMA để xác định xu hướng tổng thể. Điều này có thể yêu cầu điều chỉnh tham số để làm mượt chỉ báo hơn nữa. Các nhà phân tích biểu đồ có thể thay đổi tham số ở giữa, là hằng số EMA nhanh nhất, để làm mượt KAMA và tìm kiếm sự thay đổi hướng. Xu hướng giảm khi KAMA đang giảm và tạo ra các đáy thấp hơn. Xu hướng tăng khi KAMA đang tăng và tạo ra các đỉnh cao hơn. Ví dụ về Kroger bên dưới cho thấy KAMA(10,5,30) với xu hướng tăng mạnh từ tháng 12 đến tháng 3 và xu hướng tăng ít mạnh hơn từ tháng 5 đến tháng 8.
• Cuối cùng, các nhà phân tích biểu đồ có thể kết hợp nhiều KAMA để xác định tín hiệu. Họ có thể sử dụng KAMA dài hạn để xác định xu hướng lớn hơn và KAMA ngắn hạn để xác định tín hiệu giao dịch. Ví dụ, KAMA (10,5,30) có thể được sử dụng như một bộ lọc xu hướng và được coi là tăng giá khi giá tăng. Khi giá tăng, các nhà phân tích biểu đồ có thể tìm kiếm các tín hiệu giao cắt tăng giá khi giá di chuyển trên KAMA (10,2,30). Ví dụ bên dưới cho thấy MMM với KAMA dài hạn tăng và các tín hiệu giao cắt tăng giá vào tháng 12, tháng 1 và tháng 2. KAMA dài hạn giảm vào tháng 4 và có các tín hiệu giao cắt giảm giá vào tháng 5, tháng 6 và tháng 7.

Kênh Keltner là gì?

Kênh Keltner là các đường bao dựa trên biến động được thiết lập phía trên và phía dưới đường trung bình động hàm mũ. Chỉ báo này tương tự như Dải Bollinger, sử dụng độ lệch chuẩn để thiết lập các dải. Thay vì sử dụng độ lệch chuẩn, Kênh Keltner sử dụng Phạm vi Thực Trung bình (ATR) để thiết lập khoảng cách kênh. Các kênh thường được thiết lập hai giá trị ATR phía trên và phía dưới đường EMA 20 ngày. Đường trung bình động hàm mũ xác định hướng và ATR xác định độ rộng kênh. Kênh Keltner là một chỉ báo theo xu hướng được sử dụng để xác định sự đảo chiều với sự phá vỡ kênh và hướng kênh. Các kênh cũng có thể được sử dụng để xác định các mức quá mua và quá bán khi xu hướng đi ngang.


Trong cuốn sách năm 1960 của mình, "Cách kiếm tiền trên thị trường hàng hóa", Chester Keltner đã giới thiệu "Quy tắc giao dịch đường trung bình động 10 ngày", được coi là phiên bản gốc của Kênh Keltner. Phiên bản gốc này bắt đầu với đường trung bình động 10 ngày ( SMA) của giá điển hình {(H+L+C)/3)} làm đường trung tâm. Đường SMA 10 ngày của phạm vi Cao-Thấp được cộng và trừ để thiết lập các đường kênh trên và dưới. Linda Bradford Raschke đã giới thiệu phiên bản mới hơn của Kênh Keltner vào những năm 1980. Giống như Dải Bollinger, phiên bản mới này sử dụng chỉ báo dựa trên biến động, Phạm vi Thực Trung bình (ATR), để thiết lập độ rộng kênh. StockCharts.com sử dụng phiên bản mới hơn này của Kênh Keltner.

Cách tính Kênh Keltner

Có ba bước để tính toán Kênh Keltner. Đầu tiên, chọn độ dài cho đường trung bình động hàm mũ. Thứ hai, chọn khoảng thời gian cho Phạm vi Thực Trung bình (ATR). Thứ ba, chọn hệ số nhân cho Phạm vi Thực Trung bình.


Vì đường trung bình động có độ trễ so với giá, nên đường trung bình động dài hơn sẽ có độ trễ lớn hơn và đường trung bình động ngắn hơn sẽ có độ trễ nhỏ hơn. ATR là chỉ báo biến động cơ bản. Khung thời gian ngắn, chẳng hạn như 10, tạo ra ATR biến động mạnh hơn, dao động theo sự lên xuống của biến động 10 kỳ. Khung thời gian dài hơn, chẳng hạn như 100, làm mượt các dao động này để tạo ra chỉ số ATR ổn định hơn. Hệ số nhân có ảnh hưởng lớn nhất đến chiều rộng kênh. Chỉ cần thay đổi từ 2 thành 1 sẽ giảm chiều rộng kênh xuống một nửa. Tăng từ 2 lên 3 sẽ tăng chiều rộng kênh lên 50%.

Đây là biểu đồ hiển thị ba kênh Keltner được đặt cách đường trung bình động trung tâm ở mức 1, 2 và 3 ATR. Kỹ thuật cụ thể này đã được Kerry Lovvorn của SpikeTrade.com sử dụng trong nhiều năm.


Biểu đồ trên hiển thị các kênh Keltner mặc định màu đỏ, một kênh rộng hơn màu xanh lam và một kênh hẹp hơn màu xanh lục. Các kênh màu xanh lam được thiết lập với ba giá trị Average True Range (ATR) ở trên và dưới (3 x ATR). Các kênh màu xanh lục sử dụng một giá trị ATR. Cả ba đều dùng chung đường EMA 20 ngày, là đường chấm chấm nét đứt ở giữa. Các cửa sổ chỉ báo hiển thị sự khác biệt về Average True Range (ATR) cho 10 kỳ, 50 kỳ và 100 kỳ. Lưu ý rằng ATR ngắn hạn (10) biến động mạnh hơn và có phạm vi rộng nhất. Ngược lại, ATR 100 kỳ mượt mà hơn nhiều với phạm vi ít biến động hơn.