với R , quantmod …

OHLC là gì?

OHLC là viết tắt của Open, High, Low, Close, là bốn điểm dữ liệu được sử dụng để mô tả biến động giá của chứng khoán tài chính trong một khoảng thời gian xác định, thường là một ngày.

Làm thế nào để chúng tôi có được dữ liệu?

Trong R, bạn có thể truy xuất các ký hiệu tài chính bằng gói quantmod. Gói quantmod cung cấp nhiều chức năng để truy xuất và phân tích dữ liệu tài chính, chẳng hạn như giá cổ phiếu, hợp đồng tương lai, quyền chọn và tỷ giá hối đoái.

Hãy xem xét một ví dụ:

Cài đặt gói như thế này:

install.packages(“quantmod”)

library(tidyverse)
library(quantmod)

getSymbols("GOOGL", from = "2023-01-01", to = Sys.Date(), auto.assign = TRUE)

GOOGL <- tail(GOOGL, n=30)

GOOGL

So sánh điều này với dữ liệu thực tế:

Tôi cũng có thể vẽ những chi tiết này:

plot(GOOGL$GOOGL.Close)

      
                

                    
                    
                
            

barChart(GOOGL)

      
                

                    
                    
                
            

chỉ báo kỹ thuật

Các chỉ số kỹ thuật là các tính toán toán học dựa trên giá và/hoặc khối lượng của một cổ phiếu hoặc biểu tượng tài chính khác. Chúng được sử dụng để giúp các nhà giao dịch và nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt về việc mua, bán hoặc nắm giữ một chứng khoán cụ thể.

Có một số chỉ báo kỹ thuật mà chúng tôi có thể sử dụng trên dữ liệu đã truy xuất.

Một số chỉ báo kỹ thuật phổ biến bao gồm RSI, MACD, Dải bollinger, Đường trung bình động…

Đường trung bình động đơn giản

Đường trung bình động đơn giản (SMA) được tính bằng cách tính tổng giá đóng cửa của chứng khoán trong một số khoảng thời gian xác định (N), sau đó chia tổng cho N. Giá trị thu được là giá đóng cửa trung bình trong N khoảng thời gian.

SMA = (Giá1 + Giá2 + … + GiáN) / N

library(quantmod)
getSymbols('AAPL')
sma <-SMA(Cl(AAPL),n=20)
tail(sma,n=20)

      
                

                    
                    
                
            

Dải bollinger là một loại chỉ báo biến động được sử dụng trong phân tích kỹ thuật của thị trường tài chính. Chúng bao gồm một bộ ba đường được vẽ trên biểu đồ chứng khoán: đường trung bình động ở trung tâm và hai đường lệch chuẩn ở trên và dưới đường MA. Các đường độ lệch chuẩn là giới hạn trên và dưới, và khi giá đạt hoặc vượt quá các mức này, nó được coi là dấu hiệu của sự biến động gia tăng hoặc khả năng đảo ngược xu hướng.

Dải trên = SMA + (2 * Độ lệch chuẩn)

Dải dưới = SMA — (2 * Độ lệch chuẩn)

getSymbols('AAPL')
AAPL<-tail(AAPL,60)
chartSeries(AAPL)

Bây giờ là Dải bollinger

chartSeries(AAPL,TA=c(addVo(),addBBands()))

      
                

                    
                    
                
            

Đường trung bình động hội tụ phân kỳ (MACD) là một chỉ báo kỹ thuật phổ biến được sử dụng để xác định những thay đổi xu hướng tiềm ẩn trong các biểu tượng tài chính.

Đường trung bình động hội tụ phân kỳ (MACD) được tính bằng chênh lệch giữa hai đường trung bình động hàm mũ (EMA) của giá chứng khoán:

1. EMA đầu tiên là EMA nhanh với khoảng thời gian ngắn hơn, thường là 12 khoảng thời gian.
2. EMA thứ hai là EMA chậm với khoảng thời gian dài hơn, thường là 26 khoảng thời gian.

Đường trung bình động hàm mũ (EMA) là một loại đường trung bình động mang lại nhiều trọng lượng hơn cho các mức giá gần đây và ít trọng số hơn cho các mức giá cũ hơn. Điều này làm cho nó trở thành một chỉ báo nhạy bén hơn so với đường trung bình động đơn giản (SMA).

EMA = (giá hôm nay * j) + (EMA trước đó * (1-j))

“j” là hằng số làm mịn, được tính như sau:

j = 2 / (khoảng thời gian + 1)

getSymbols('AAPL')
AAPL<-tail(AAPL,90)
chartSeries(AAPL)
chartSeries(AAPL,theme=chartTheme('white'),up.col='green',dn.col='red',
addRSI.col='red',major.ticks='auto', minor.ticks=TRUE)
chartSeries(AAPL,theme=chartTheme('white'),TA=c(addVo(),addBBands()))
addMACD()

      
                

                    
                    
                
            

Đường MACD được tính bằng cách trừ EMA chậm khỏi EMA nhanh.

Đường MACD = EMA nhanh — EMA chậm

Đường Tín hiệu = Đường EMA 9 ngày(Đường trung bình động hàm mũ) của Đường MACD

Biểu đồ MACD được tính bằng sự khác biệt giữa đường MACD và đường tín hiệu.

Biểu đồ MACD = Đường MACD — Đường tín hiệu

Khi vẽ đồ thị đường MACD, đường tín hiệu và biểu đồ trên biểu đồ, chúng ta có thể xác định các thay đổi xu hướng tiềm năng, động lượng và các điều kiện mua quá mức/bán quá mức.

RSI

Chỉ số sức mạnh tương đối (RSI) là một bộ dao động động lượng phổ biến được sử dụng trong phân tích kỹ thuật để đo lường sức mạnh của hành động giá của chứng khoán. Nó được tính toán bằng cách so sánh mức độ lợi nhuận gần đây của chứng khoán với mức độ tổn thất gần đây của nó trong một số khoảng thời gian xác định. Thường 14 khoảng thời gian.

getSymbols('AAPL')
AAPL<-tail(AAPL,90)
chartSeries(AAPL)
chartSeries(AAPL,theme=chartTheme('white'),up.col='green',dn.col='red',
addRSI.col='red',major.ticks='auto', minor.ticks=TRUE)
chartSeries(AAPL,theme=chartTheme('white'),TA=c(addVo(),addBBands()))
addMACD()
addRSI(n=12,maType="EMA", wilder = TRUE)

      
                

                    
                    
                
            

"Thay đổi giá tăng" liên quan đến mức trung bình của các thay đổi giá dương (tăng) trong khoảng thời gian và "Thay đổi giá giảm" liên quan đến mức trung bình của các thay đổi giá âm (lỗ) trong cùng một số khoảng thời gian.

Chỉ báo RSI có thể được sử dụng để xác định các biến động giá tiềm năng, cũng như các điều kiện mua quá mức và bán quá mức.

Quán tính

Động lượng mô tả tốc độ thay đổi giá của chứng khoán. Nó là thước đo vận tốc của chuyển động giá và có thể được sử dụng để xác định các thay đổi xu hướng tiềm năng, các điều kiện mua/bán quá mức và để tạo ra các tín hiệu mua/bán.

Để tính động lượng, chúng ta có thể trừ giá đóng cửa của chứng khoán “n” khoảng thời gian trước khỏi giá đóng cửa hiện tại của nó. Kết quả thể hiện sự thay đổi về giá trong khoảng thời gian đã chỉ định và có thể được sử dụng làm chỉ báo động lượng.

Giá trị động lượng dương cho biết giá của chứng khoán đã tăng trong khoảng thời gian và giá trị động lượng âm cho biết giá đã giảm.

getSymbols('AAPL')
AAPL<-tail(AAPL,90)
chartSeries(AAPL)
chartSeries(AAPL,theme=chartTheme('white'),up.col='green',dn.col='red',addRSI.col='red',major.ticks='auto', minor.ticks=TRUE)
chartSeries(AAPL,theme=chartTheme('white'),TA=c(addVo(),addBBands()))
addMACD()
addRSI(n=12,maType="EMA", wilder = TRUE)
addMomentum(n=1)

      
                

                    
                    
                
            

Một số thẩm mỹ

Tôi có thể sử dụng DT để xem giá một cách tương tác, cài đặt qua: install.packages(“DT”)

library(DT)

datatable(AAPL,caption = htmltools::tags$caption(
    style = 'caption-side: bottom; text-align: center;color: grey;',
    'Table: ', htmltools::em('Amazon ohlc')
  )
)

Chúng tôi cũng có thể thay đổi màu sắc của biểu đồ:

getSymbols('TSLA')
TSLA<-tail(TSLA,90)
chartSeries(TSLA)
chartSeries(TSLA,theme=chartTheme('black'),
up.col='blue',
dn.col='green',
major.ticks='auto', 
minor.ticks=TRUE)

      
                

                    
                    
                
            

Nếu chúng tôi đang theo dõi bất kỳ chỉ số nào, đây là một cách dễ dàng và hiệu quả để có được dữ liệu cập nhật và thực hiện một số phân tích của riêng chúng tôi.

Chúng tôi có thể quan tâm đến việc thêm một công cụ tài chính bổ sung vào danh mục đầu tư của mình hoặc chúng tôi có thể muốn cắt bớt và/thay thế, và trên đây là một cách dễ dàng để một người theo dõi công cụ tài chính đó.

Có nhiều chỉ số kỹ thuật hơn, nhưng những chỉ báo ở trên đủ tốt để thực hiện một số phân tích toàn diện về các công cụ tài chính hoặc chứng khoán mà chúng ta có thể quan tâm.

Có một số cổ phiếu và chứng khoán để lựa chọn:

Tôi hy vọng bạn thích bài viết của tôi!

Hãy kết nối trên Linkedin hoặc github hoặc theo dõi tôi để biết thêm các bài viết về R, Python, Julia và thống kê ứng dụng!