Từ dữ liệu thị trường đến danh mục cổ phiếu có thể giao dịch

Phần 1: Dữ liệu thị trường không phải để nhìn cho vui, mà để lọc bớt nhiễu

Nhiều nhà đầu tư cá nhân mỗi tối mở bảng điện, xem cổ phiếu nào tăng mạnh, mã nào trần, nhóm nào đang được hô nhiều, rồi bắt đầu đưa vào watchlist. Cách đó không sai hoàn toàn, vì thị trường thật sự cũng được phản ánh qua giá và khối lượng. Nhưng nếu chỉ nhìn bằng mắt, nhà đầu tư rất dễ bị cuốn vào những mã đang “ồn” nhất, không phải những mã đáng giao dịch nhất. Một cổ phiếu tăng 6–7% trong ngày nhìn rất hấp dẫn, nhưng nếu thanh khoản bình quân thấp, biên độ dao động quá lớn, giá đã đi quá xa khỏi nền, hoặc sức mạnh chỉ đến từ một phiên bất thường, thì đó chưa chắc là cơ hội tốt.

Dữ liệu thị trường giúp nhà đầu tư chuyển từ cảm giác sang quy trình. Thay vì hỏi “mã nào hôm nay nhìn khỏe?”, mình có thể hỏi rõ hơn: mã nào đang mạnh hơn VN-Index trong 20 phiên gần nhất, mã nào vẫn giữ được xu hướng 60 phiên, mã nào có thanh khoản đủ lớn để mua bán thật, mã nào tăng nhưng không quá rủi ro, mã nào thuộc nhóm ngành đang hút tiền. Khi có dữ liệu giá, khối lượng, giá trị giao dịch, biến động và benchmark như VN-Index, nhà đầu tư có thể lọc ra một danh sách khách quan hơn rất nhiều so với việc nhìn bảng điện theo cảm xúc.

Với dữ liệu từ VNStock hoặc các nguồn dữ liệu thị trường tương tự, phần đầu tiên cần lấy thường là dữ liệu giá lịch sử của cổ phiếu: giá mở cửa, cao nhất, thấp nhất, đóng cửa, khối lượng, giá trị giao dịch. Ngoài cổ phiếu riêng lẻ, nên lấy thêm dữ liệu VN-Index hoặc VN30 để làm benchmark. Lý do rất đơn giản: một cổ phiếu tăng 8% trong 1 tháng nghe có vẻ tốt, nhưng nếu VN-Index tăng 15% thì cổ phiếu đó thực ra đang yếu hơn thị trường. Ngược lại, nếu VN-Index giảm 5% mà cổ phiếu chỉ giảm 1% hoặc vẫn đi ngang, đó có thể là mã đang được dòng tiền giữ nền.

Điểm quan trọng là dữ liệu thô chưa tạo ra danh mục. Dữ liệu thô chỉ giống như nguyên liệu. Muốn biến nó thành danh mục có thể giao dịch, cần đi qua nhiều bước: làm sạch dữ liệu, tính chỉ số, lọc điều kiện tối thiểu, xếp hạng cổ phiếu, kiểm tra thanh khoản, kiểm tra rủi ro, rồi mới đưa vào watchlist hoặc danh mục. Nếu bỏ qua các bước này, nhà đầu tư rất dễ lấy dữ liệu để hợp thức hóa cảm giác sẵn có. Thấy thích một mã rồi mới đi tìm chỉ số để bảo vệ quan điểm, thay vì để dữ liệu tự loại bỏ những mã không đủ điều kiện.

Ví dụ, một bộ dữ liệu thị trường có thể cho thấy 50 cổ phiếu tăng mạnh nhất trong 20 phiên. Nhưng trong 50 mã đó, có thể có nhiều mã thanh khoản rất thấp, nhiều mã tăng vì một phiên trần bất thường, nhiều mã penny khó thoát hàng, nhiều mã đã tăng quá xa so với điểm mua hợp lý. Nếu chỉ lấy top tăng giá, danh mục sẽ rất dễ trở thành danh sách cổ phiếu đã chạy xong. Vì vậy, từ dữ liệu thị trường đến danh mục giao dịch không phải là chọn mã tăng mạnh nhất, mà là chọn mã vừa có sức mạnh, vừa có thanh khoản, vừa có điểm vào, vừa có rủi ro kiểm soát được.

Nói cách khác, mục tiêu của bước dữ liệu không phải là tìm cổ phiếu “chắc chắn tăng”. Không có dữ liệu nào làm được việc đó. Mục tiêu thực tế hơn là giảm số lượng cổ phiếu cần theo dõi từ vài trăm mã xuống còn 20–30 mã đáng quan sát, sau đó chọn ra 5–10 mã có thể giao dịch tùy điều kiện thị trường. Đây mới là cách dùng dữ liệu phù hợp với nhà đầu tư cá nhân: không thay thế hoàn toàn tư duy, nhưng giúp tư duy bớt rối và bớt cảm tính.

Phần 2: Từ dữ liệu VNStock nên tạo những chỉ số nào để lọc cổ phiếu?

Bước đầu tiên nên làm là xây dựng một “universe” cổ phiếu có thể giao dịch. Đây là điểm rất thực tế với thị trường Việt Nam. Không phải mã nào trên sàn cũng nên đưa vào bộ lọc. Có những mã thanh khoản quá thấp, spread rộng, giá dễ bị kéo giật, hoặc chỉ khớp mạnh trong vài phiên có câu chuyện. Nếu đưa tất cả cổ phiếu vào mô hình, kết quả lọc có thể rất đẹp trên giấy nhưng lại khó giao dịch bằng tiền thật. Vì vậy, trước khi tính momentum hay xếp hạng, nên loại các mã có thanh khoản bình quân quá thấp, giá trị giao dịch quá nhỏ, hoặc dữ liệu không ổn định.

Một điều kiện đơn giản có thể là: chỉ xét những cổ phiếu có giá trị giao dịch bình quân 20 phiên trên 10–20 tỷ đồng/ngày, giá không quá thấp, có dữ liệu đủ ít nhất 120–250 phiên, và không nằm trong nhóm bị cảnh báo rủi ro đặc biệt nếu nhà đầu tư không có khả năng theo dõi sát. Con số 10 tỷ, 20 tỷ hay 50 tỷ không phải cố định, mà phụ thuộc quy mô vốn. Nếu tài khoản chỉ vài trăm triệu, cổ phiếu khớp 10–20 tỷ/ngày có thể vẫn giao dịch được. Nhưng nếu tài khoản vài tỷ đến vài chục tỷ, mức thanh khoản này có thể đã quá mỏng. Thanh khoản phải được nhìn theo quy mô vị thế của chính mình.

Sau khi có universe, chỉ số quan trọng đầu tiên là momentum, tức sức mạnh giá trong một khoảng thời gian nhất định. Với dữ liệu giá từ VNStock, có thể tính lợi suất 20 phiên, 60 phiên, 120 phiên. Lợi suất 20 phiên cho biết cổ phiếu đang mạnh trong ngắn hạn, lợi suất 60 phiên cho biết xu hướng trung hạn, còn 120 phiên giúp nhìn bối cảnh dài hơn. Nhưng không nên chỉ chọn mã tăng mạnh nhất 20 phiên, vì nhiều mã tăng quá nhanh trong ngắn hạn thường đi kèm rủi ro đu đỉnh. Một cách hợp lý hơn là kết hợp 20 phiên và 60 phiên: ưu tiên mã đang mạnh ngắn hạn nhưng cũng có nền xu hướng trung hạn tốt.

Chỉ số thứ hai là sức mạnh tương đối so với thị trường. Đây là phần rất đáng dùng ở thị trường Việt Nam. Công thức đơn giản là lấy lợi suất của cổ phiếu trừ đi lợi suất của VN-Index trong cùng kỳ. Ví dụ, trong 20 phiên, VN-Index tăng 3%, cổ phiếu A tăng 12%, thì sức mạnh tương đối của A là +9 điểm phần trăm. Cổ phiếu B tăng 4%, nghe vẫn là tăng, nhưng sức mạnh tương đối chỉ +1 điểm phần trăm. Nếu thị trường đang vào sóng, những mã mạnh hơn thị trường thường đáng chú ý hơn. Nếu thị trường đang giảm, những mã giảm ít hơn thị trường cũng đáng theo dõi vì có thể đang được dòng tiền giữ.

Chỉ số thứ ba là thanh khoản và sự cải thiện thanh khoản. Một cổ phiếu tăng giá mà không có thanh khoản thì tín hiệu chưa chắc đáng tin. Nhưng thanh khoản tăng quá đột biến sau một đoạn tăng dài cũng có thể là dấu hiệu phân phối. Vì vậy, nên tính giá trị giao dịch bình quân 20 phiên, giá trị giao dịch phiên gần nhất so với trung bình 20 phiên, và thanh khoản 5 phiên gần nhất so với 20 phiên. Nếu giá tăng, thanh khoản cải thiện vừa phải, cổ phiếu vượt nền tích lũy, đó là tín hiệu tích cực hơn. Nhưng nếu giá đã tăng 40–60%, sau đó thanh khoản bùng nổ mà giá không tăng thêm được, cần cẩn thận vì có thể dòng tiền lớn đang thoát ra.

Chỉ số thứ tư là biến động giá, hay volatility. Hai cổ phiếu cùng tăng 15% trong 1 tháng nhưng rủi ro rất khác nhau nếu một mã tăng đều, điều chỉnh nhẹ, còn mã kia ngày trần ngày sàn, biên độ rất rộng. Với nhà đầu tư cá nhân, biến động cao không chỉ là rủi ro tài chính mà còn là rủi ro tâm lý. Một mã biến động quá mạnh dễ khiến mình mua đuổi, bán hoảng, hoặc phá kỷ luật. Vì vậy, dashboard hoặc bộ lọc nên có độ lệch chuẩn lợi suất 20 phiên, biên độ dao động trung bình, hoặc đơn giản hơn là mức giảm tối đa từ đỉnh gần nhất. Cổ phiếu mạnh nhưng biến động quá cực đoan chưa chắc phù hợp để đưa vào danh mục.

Chỉ số thứ năm là xu hướng kỹ thuật cơ bản: giá đang nằm trên hay dưới MA20, MA50, MA200. Đây không phải là chỉ báo thần thánh, nhưng rất hữu ích để phân loại trạng thái cổ phiếu. Một mã nằm trên MA20 và MA50, MA20 dốc lên, giá giữ nền tốt, thường khác với một mã chỉ tăng hồi kỹ thuật nhưng vẫn nằm dưới MA50 hoặc MA200. Với dữ liệu thị trường, việc này có thể tự động hóa rất dễ: tính các đường trung bình, đánh dấu trạng thái xu hướng, rồi phân nhóm cổ phiếu thành xu hướng tăng, tích lũy, suy yếu hoặc xu hướng giảm.

Chỉ số thứ sáu là trạng thái ngành. Đây là phần nhiều nhà đầu tư cá nhân bỏ sót. Một cổ phiếu mạnh đơn lẻ có thể tăng được, nhưng xác suất tốt hơn nếu nó nằm trong nhóm ngành đang có dòng tiền. Nếu nhiều cổ phiếu cùng ngành đồng loạt vượt nền, thanh khoản tăng, sức mạnh tương đối cải thiện, đó thường là tín hiệu đáng chú ý hơn một mã tăng đơn độc. Từ dữ liệu thị trường, có thể gom cổ phiếu theo ngành rồi tính hiệu suất trung bình 20 phiên, 60 phiên, thanh khoản ngành, số lượng mã trong ngành đang trên MA20/MA50. Khi một ngành có cả giá và độ rộng cùng cải thiện, watchlist trong ngành đó đáng được ưu tiên hơn.

Từ các chỉ số trên, có thể tạo một bảng xếp hạng đơn giản. Ví dụ, mỗi cổ phiếu được chấm điểm từ 1 đến 5 cho từng yếu tố: momentum 20 phiên, momentum 60 phiên, sức mạnh tương đối, thanh khoản, xu hướng kỹ thuật, biến động rủi ro. Một mã có tổng điểm cao không có nghĩa là mua ngay, nhưng nó xứng đáng được đưa vào danh sách theo dõi. Ngược lại, một mã đang được hô rất nhiều nhưng điểm thanh khoản thấp, biến động quá cao, yếu hơn VN-Index và nằm dưới MA50 thì nên cẩn thận, dù câu chuyện nghe hấp dẫn.

Điểm cần nhấn mạnh là bộ lọc định lượng không thay thế hoàn toàn việc đọc bối cảnh. Nó chỉ giúp loại nhiễu. Sau khi có danh sách top 20–30 mã, nhà đầu tư vẫn cần nhìn chart, đọc thông tin cơ bản, xem ngành, kiểm tra tin tức, kiểm tra thanh khoản thực tế và tìm điểm mua. Dữ liệu giúp mình biết nên nhìn vào đâu trước, chứ không bắt mình mua một cách máy móc.

Phần 3: Biến bộ lọc thành danh mục có thể giao dịch

Sai lầm phổ biến là nghĩ rằng danh sách cổ phiếu điểm cao chính là danh mục đầu tư. Không phải. Một danh sách lọc ra từ dữ liệu mới chỉ là watchlist. Để trở thành danh mục có thể giao dịch, mỗi mã phải đi qua thêm ba câu hỏi: có mua được ở vùng giá hợp lý không, nếu sai thì cắt ở đâu, và tỷ trọng bao nhiêu là vừa. Nếu không trả lời ba câu này, bộ lọc dù đẹp đến đâu cũng chỉ là một bảng xếp hạng.

Ví dụ, sau khi chạy dữ liệu VNStock, nhà đầu tư lọc ra 10 mã có điểm cao nhất. Trong đó, cổ phiếu A tăng 18% trong 20 phiên, tăng 35% trong 60 phiên, thanh khoản bình quân 100 tỷ/ngày, mạnh hơn VN-Index rõ rệt. Nhìn rất đẹp. Nhưng nếu giá đã đi xa khỏi nền tích lũy, khoảng cách đến vùng hỗ trợ gần nhất là 12–15%, thì điểm mua hiện tại không còn hấp dẫn. Mã này có thể rất mạnh, nhưng không phù hợp để mua đuổi nếu nhà đầu tư chỉ chấp nhận rủi ro 5–7% cho mỗi vị thế.

Ngược lại, cổ phiếu B có điểm momentum thấp hơn một chút, tăng 8% trong 20 phiên, tăng 18% trong 60 phiên, nhưng đang tích lũy chặt gần nền, thanh khoản tăng dần, giá vẫn cách vùng hỗ trợ chỉ 5%. Mã B có thể không “nóng” bằng A, nhưng lại dễ thiết kế giao dịch hơn. Đây là điểm khác nhau giữa cổ phiếu mạnh và cổ phiếu có thể giao dịch. Không phải mã mạnh nhất luôn là mã nên mua. Mã tốt hơn là mã có tỷ lệ lợi nhuận/rủi ro rõ ràng.

Một danh mục có thể giao dịch cũng phải kiểm soát số lượng mã. Nếu bộ lọc ra 30 mã và nhà đầu tư mua cả 30 mã, danh mục sẽ rất khó quản lý. Với tài khoản cá nhân, thường chỉ cần 5–10 mã là đủ, tùy quy mô vốn và phong cách. Nếu mua quá nhiều, mỗi mã chiếm tỷ trọng nhỏ, dù đúng cũng không tạo khác biệt. Nếu mua quá ít, rủi ro tập trung lại cao. Vì vậy, dữ liệu nên giúp nhà đầu tư chọn nhóm ưu tiên, còn việc phân bổ phải dựa trên rủi ro danh mục.

Một cách thực tế là chia danh mục thành ba lớp. Lớp thứ nhất là core positions, tức các mã điểm số tốt, thanh khoản cao, ngành thuận lợi, điểm mua rõ và có thể nắm tỷ trọng lớn hơn. Lớp thứ hai là satellite positions, tức các mã có tín hiệu tốt nhưng rủi ro cao hơn, tỷ trọng nhỏ hơn. Lớp thứ ba là watchlist, tức các mã tốt nhưng chưa có điểm mua hoặc giá đã đi quá xa. Cách chia này giúp nhà đầu tư không bị FOMO. Không phải cứ thấy mã tốt là phải mua ngay. Có mã chỉ nên theo dõi chờ điểm vào.

Ví dụ một danh mục 1 tỷ đồng có thể được xây như sau. Nếu thị trường chung đang tích cực, VN-Index trên MA50, độ rộng thị trường tốt, thanh khoản toàn thị trường cải thiện, nhà đầu tư có thể phân bổ 70% vào cổ phiếu, 30% tiền mặt. Trong 70% cổ phiếu, chọn 5 mã chính, mỗi mã 10–15%, và 1–2 mã thử nghiệm, mỗi mã 5%. Nếu thị trường chưa xác nhận, tỷ trọng cổ phiếu có thể chỉ là 40–50%, phần còn lại giữ tiền mặt. Như vậy, dữ liệu thị trường không chỉ dùng để chọn mã, mà còn dùng để quyết định mức độ giải ngân.

Bảng minh họa có thể như sau:

Bảng này cho thấy một điều rất quan trọng: dữ liệu không chỉ để tìm mã tăng mạnh. Dữ liệu còn để loại mã không phù hợp. Mã E tăng rất mạnh, nhưng thanh khoản chỉ 8 tỷ/ngày. Nếu nhà đầu tư mua 1 tỷ, riêng vị thế của mình đã bằng 12,5% thanh khoản bình quân một ngày. Khi thị trường xấu, muốn thoát sẽ rất khó. Vì vậy, dù điểm tăng giá cao, mã này không nhất thiết được đưa vào danh mục có thể giao dịch.

Sau khi chọn mã, bước tiếp theo là position sizing. Đây là phần nhiều nhà đầu tư cá nhân hay bỏ qua. Giả sử tài khoản 1 tỷ, nhà đầu tư chấp nhận rủi ro tối đa 1% tài khoản cho mỗi lệnh, tức 10 triệu. Nếu mua cổ phiếu B ở 50.000 đồng và điểm cắt lỗ là 47.000 đồng, rủi ro mỗi cổ phiếu là 3.000 đồng, tương đương 6%. Với mức rủi ro tối đa 10 triệu, quy mô vị thế hợp lý là khoảng 166 triệu. Nếu mua 300 triệu, rủi ro thực tế sẽ gần 18 triệu, vượt kế hoạch. Như vậy, dữ liệu chọn mã chỉ là bước đầu; quản trị vị thế mới quyết định lệnh đó có phù hợp với tài khoản hay không.

Một danh mục có thể giao dịch cũng cần có điều kiện thị trường chung. Nếu VN-Index đang dưới MA50, số lượng cổ phiếu trên MA20 giảm mạnh, thanh khoản toàn thị trường suy yếu, nhóm ngành dẫn dắt không rõ, thì dù bộ lọc có ra vài mã đẹp, tỷ trọng vẫn nên thấp. Ngược lại, khi thị trường chung xác nhận dòng tiền quay lại, nhiều ngành cùng cải thiện, số lượng cổ phiếu vượt nền tăng lên, nhà đầu tư có thể nâng tỷ trọng. Đây là cách kết hợp dữ liệu thị trường với quản trị danh mục: không chỉ hỏi mua mã nào, mà còn hỏi nên mua bao nhiêu.

Quy trình cuối tuần có thể rất đơn giản. Tối thứ Sáu hoặc cuối tuần, lấy dữ liệu giá và volume bằng VNStock. Tính các chỉ số 20 phiên, 60 phiên, thanh khoản, sức mạnh tương đối, trạng thái MA. Lọc bỏ mã thanh khoản thấp. Xếp hạng cổ phiếu còn lại. Chọn ra top 20 mã để xem chart. Từ top 20, chọn 5–10 mã có điểm mua hợp lý. Sau đó lập kế hoạch cho tuần mới: mã nào mua thăm dò, mã nào chờ điều chỉnh, mã nào loại vì đã quá xa điểm mua, mã nào cần theo dõi nếu ngành tiếp tục hút tiền. Như vậy, bước ra quyết định trong tuần sẽ bớt bị ảnh hưởng bởi cảm xúc trong phiên.

Điều quan trọng nhất là phải hiểu giới hạn của dữ liệu. Dữ liệu quá khứ không đảm bảo tương lai. Một cổ phiếu mạnh 60 phiên không có nghĩa nó sẽ tiếp tục mạnh. Một tín hiệu breakout không đảm bảo thành công. Một mô hình lọc ra cổ phiếu tốt không có nghĩa tất cả lệnh đều thắng. Nhưng dữ liệu giúp nhà đầu tư có quy trình nhất quán hơn. Khi thắng, biết vì sao thắng. Khi thua, biết điều kiện nào không hoạt động. Khi thị trường thay đổi, biết cần chỉnh bộ lọc ở đâu.

Nói ngắn gọn, từ dữ liệu thị trường đến danh mục cổ phiếu có thể giao dịch là một chuỗi gồm 6 bước: lấy dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tính chỉ số, lọc universe, xếp hạng cổ phiếu, rồi mới xây danh mục với điểm mua, điểm bán và tỷ trọng cụ thể. Nếu thiếu bước cuối, dữ liệu chỉ tạo ra danh sách cổ phiếu đẹp trên giấy. Nếu làm đủ, dữ liệu trở thành một hệ thống hỗ trợ quyết định.

Với thị trường Việt Nam, nơi dòng tiền xoay vòng nhanh, thanh khoản phân hóa mạnh và nhiều mã chỉ sôi động trong một giai đoạn ngắn, cách tiếp cận này càng cần thiết. Nhà đầu tư cá nhân không cần xây mô hình quá phức tạp. Chỉ cần có một quy trình đều đặn, biết mã nào mạnh hơn thị trường, mã nào đủ thanh khoản, mã nào có điểm vào hợp lý, mã nào rủi ro quá cao để bỏ qua. Đó đã là một lợi thế lớn so với việc mỗi ngày nhìn bảng điện rồi mua theo cảm giác.

Dữ liệu không làm mình hết sai. Nhưng dữ liệu giúp mình sai có kiểm soát hơn. Và trong đầu tư, nhiều khi chỉ cần bớt sai cảm tính, danh mục đã tốt lên rất nhiều.