VIX là gì? Với rất nhiều chỉ số ngoài kia, liệu đây có phải là chỉ số để thêm vào không? Giao dịch trên thị trường chứng khoán là điều thú vị khi nghĩ đến. Khi thời điểm khó khăn, biết cách giao dịch có thể cực kỳ có lợi. Kết quả là, rất nhiều người nhảy vào cuộc giao dịch. Nhiều người nghĩ rằng họ sẽ giàu lên nhanh chóng. Nhưng mọi chuyện không diễn ra như vậy. Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu có một cách giúp đo lường sự biến động?
Bài viết này cố gắng trả lời ba câu hỏi chính về chỉ số VIX. Đầu tiên, VIX đáng tin cậy như thế nào? Có nghĩa là cụ thể, một chỉ số đo lường tính không thể đoán trước, trên thực tế, có thể đo lường nó một cách đáng tin cậy không? Có sự khác biệt nào giữa, chẳng hạn như không thể đoán trước, không thể đoán trước và rất khó đoán?
Thứ hai, VIX hữu ích như thế nào? Cụ thể, một sự thay đổi trong chỉ số VIX có cung cấp đủ thông tin để thực hiện hành động trên thị trường hay không? Hay những thay đổi trong VIX được định giá ngay lập tức?
Cuối cùng, làm thế nào để sử dụng chỉ số VIX để điều chỉnh chiến lược trong bối cảnh giao dịch trong ngày? Nếu VIX đáng tin cậy và hữu ích, nó có ứng dụng cho các mẫu không?
Độ tin cậy có nghĩa là gì? Nói một cách nôm na, nếu chỉ số VIX thấp, người ta sẽ kỳ vọng mức độ biến động của thị trường trong vài tháng tới sẽ ở mức thấp.
Nếu chỉ số này cao hơn, dự kiến sẽ có ít biến động trong tương lai. Và nếu chỉ số này rất cao, dự kiến sẽ có sự biến động mạnh.
Vì nó đo lường sự hỗn loạn trong tương lai, nên người ta muốn nó đáng tin cậy. Tuy nhiên, đừng quá đáng tin cậy, vì sự hỗn loạn vốn dĩ không thể đoán trước được.
Để kiểm tra độ tin cậy, chúng tôi xem xét ba phạm vi giá trị cho VIX:1. 0
Giả thuyết của chúng tôi là mức độ biến động thị trường trung bình trong sáu tháng sau khi đo lường VIX sẽ rất hạn chế đối với trường hợp 1, giới hạn trong trường hợp 2 và không giới hạn trong trường hợp 3.
Giả thuyết, nếu không bị bác bỏ, sẽ cung cấp các phép đo biến động cụ thể mà chúng ta có thể sử dụng trong giao dịch.
Cách dễ nhất và tiêu chuẩn nhất để đo độ tin cậy là đo lường lợi tức kết hợp. Chúng tôi đã lấy các giá trị cuối tháng của VIX từ tháng 1 năm 1990 đến tháng 9 năm 2019; vì chúng tôi đang xem xét một vài tháng hoạt động trong tương lai, biến động hàng ngày trong VIX sẽ không thành vấn đề.
Sau đó, chúng tôi lấy lợi nhuận hàng tháng kết hợp của S&P 500 cho cùng một khoảng thời gian và tạo tập dữ liệu so sánh lợi nhuận với mức biến động trong khoảng thời gian sáu tháng, xem xét sáu tháng từ mỗi tháng để chọn và chuẩn hóa lợi nhuận kết hợp của S&P cho từng danh mục VIX , tạo ra vài nghìn điểm dữ liệu.
Chúng tôi đã giả thuyết rằng danh mục VIX sẽ không dự đoán lợi nhuận kết hợp.
Hồi quy lợi nhuận kết hợp chuẩn hóa so với các danh mục VIX cho thấy rằng hệ số của các danh mục là đáng kể với mức độ tin cậy 95% hoặc cao hơn.
Do đó, chúng tôi có thể bác bỏ giả thuyết và tiếp tục với giả định rằng các giá trị VIX trên 19 tương quan với lợi nhuận kết hợp khác nhau so với các giá trị VIX trong khoảng từ 15 đến 19 (các giá trị VIX dưới 15 được cho là có ít hoặc không có biến động thị trường và đã bị bỏ qua) .
Kiểm định giả thuyết cũng đã trả lời câu hỏi về tính hữu dụng. Mặc dù sự biến động được dự đoán bởi VIX có thể được thị trường định giá ngay lập tức, nhưng thực tế là giả thuyết bị bác bỏ cho thấy rằng không phải tất cả sự biến động đều được định giá ngay lập tức.
Do đó, cơ hội kiếm lợi nhuận tồn tại trong vài tháng sau khi VIX thay đổi. Bạn cũng có thể sử dụng một cái gì đó như TTM Squeeze để đưa ra quyết định giao dịch nhanh chóng.
Công cụ sàng lọc mẫu sử dụng một số tham số để quyết định xem một mẫu có xuất hiện (hoặc có khả năng hiện diện) trong giá cổ phiếu hay không. Ví dụ:một kênh tăng dần hoặc giảm dần được xác định bằng khoảng cách giữa các đường xu hướng, số lần đột phá, tiêu chí đầu vào của mô hình (khi giá bắt đầu di chuyển trong đường xu hướng) và tiêu chí thoát (khi giá phân kỳ đủ xa so với các đường xu hướng để được gọi là lối ra).
Nếu bạn xem xét giá cổ phiếu trong vài tháng và áp dụng một công cụ sàng lọc mẫu cụ thể, bạn sẽ xác định được một số trường hợp của mẫu trong dữ liệu.
Nếu bạn lấy cùng một dữ liệu và điều chỉnh giá để phản ánh sự gia tăng biến động trong khi vẫn duy trì xu hướng chung của dữ liệu, người sàng lọc phải tìm thấy ít trường hợp của mô hình hơn vì:
Do đó, nếu VIX tăng ngày hôm nay, số lượng các mẫu được xác định bởi người sàng lọc sẽ giảm và với cùng một số lượng nhà giao dịch mua bán cổ phiếu, các mẫu này sẽ bị giao dịch quá mức và ít sinh lời hơn.
Gợi ý rõ ràng là phản ứng với sự thay đổi trong VIX bằng cách sửa đổi các thông số sàng lọc của bạn để chọn các mẫu không tìm thấy và giao dịch các mẫu đó.
Ví dụ:giả sử VIX tăng lên một phần trăm nhất định và bạn bắt đầu một trình sàng lọc mới, điều chỉnh các thông số cho phù hợp. Sau đó, bạn chạy song song trình sàng lọc cũ và mới.
Bất kỳ mẫu nào được tìm thấy bởi công cụ sàng lọc mới chứ không phải công cụ sàng lọc cũ đều có khả năng được giao dịch nhỏ và có lợi hơn.
Với một thay đổi cụ thể trong VIX, bạn sẽ điều chỉnh các thông số như thế nào? Vì giao dịch theo mô hình là đặc thù của chứng khoán, nên những thay đổi trong VIX sẽ được thể hiện theo giá cổ phiếu riêng lẻ một cách khác nhau. Chúng tôi đề xuất cách tiếp cận sau:
Đầu tiên, chọn cổ phiếu mà bạn quan tâm. Sau đó, lấy dữ liệu giá của vài tháng và tính toán độ lệch chuẩn hàng tháng (hoặc hàng ngày hoặc hàng tuần) trong excel. Trong cột thứ hai, lấy giá trị VIX trong vài tháng (giá trị thực tế hoặc giá trị thay đổi) và so sánh mức độ biến động của cổ phiếu của bạn với VIX.
Kết quả cuối cùng bạn muốn tính toán là:đối với bất kỳ giá trị nhất định hoặc thay đổi giá trị nào trong VIX, độ lệch chuẩn có thể xảy ra trong việc thay đổi giá trong cổ phiếu của bạn. Nó không cần phải khoa học. Cổ phiếu blue chip sẽ có ít biến động về giá hơn so với cổ phiếu vốn hóa nhỏ và bạn chỉ muốn hiểu giá cổ phiếu của bạn biến động bao nhiêu so với thị trường chung.
Sau đó, chọn một khoảng thời gian trong quá khứ, xem VIX, chọn một khoảng thời gian trong tương lai và quyết định khả năng biến động của cổ phiếu của bạn.
Ví dụ:giả sử ký hiệu cổ phiếu của tôi là ABC và độ lệch chuẩn trung bình hàng ngày của nó là 9%. Nhưng tôi đã quyết định, dựa trên việc xem xét các giá trị gần đây của VIX, rằng độ lệch chuẩn có khả năng xảy ra trong tương lai gần có thể gần hơn đến 18%.
Điều này cũng giống như dự đoán rằng các đột phá sẽ lớn gấp đôi (18% chia cho 9% =2), các đường xu hướng sẽ cách xa nhau hơn 9% (18% - 9% =9%). Và các đường thoát ra ngoài đương nhiên sẽ cần lớn hơn các vết đột.
Nếu tôi sử dụng trình sàng lọc tiêu chuẩn của mình, chẳng hạn như kênh tăng dần hoặc giảm dần, tạo một trình sàng lọc mới với các thông số mới, chạy song song cả hai, chỉ chọn các mẫu được tìm thấy bởi trình sàng lọc mới, thì có thể là:
a) các mẫu như vậy sẽ tồn tại (dù sao thì bạn cũng đã tính toán) và b) sẽ có ít thương nhân giao dịch các mẫu mới hơn,
Giúp bạn ít bị cạnh tranh hơn tại những thời điểm cụ thể đó trong thời gian giao dịch cổ phiếu.
VIX là một chỉ báo hàng đầu tuyệt vời cho sự biến động với các tùy chọn. Tùy chọn cũng là một cách tuyệt vời để phát triển một tài khoản nhỏ. Khi bạn học cách VIX với giao dịch của mình, bạn sẽ trở nên tốt hơn nhiều với tư cách là một nhà giao dịch.