Khác với các bộ dao động cổ điển (như RSI hoặc Stochastic), dựa trên việc so sánh giá hiện tại với các mức cao/thấp trong quá khứ, Các Bộ Dao Động Dự Đoán sử dụng phương pháp thống kê hồi quy tuyến tính. Chúng không chỉ cố gắng xác nhận thực tế "bị mua quá mức", mà còn tìm ra sự sai lệch toán học so với xu hướng, mà với xác suất cao sẽ xảy ra trước khi đảo chiều.
1. Cơ bản: Hồi quy Tuyến tính là gì?
Hồi quy tuyến tính là phương pháp tìm kiếm đường thẳng tốt nhất mô tả mối quan hệ giữa thời gian và giá. Công thức chính trông như sau:
Nơi:
• y: Giá dự đoán.
• x: Khoảng thời gian.
• a: Độ dốc của đường (tốc độ xu hướng).
• b: Điểm giao nhau (giá trị khởi đầu).
Dao động tính toán "đường phù hợp tốt nhất" cho cửa sổ dữ liệu (ví dụ, 20 nến gần nhất) và đo lường mức độ mà giá hiện tại đã lệch khỏi chuẩn thống kê này.
2. Cách hoạt động của Dao động Dự đoán
Hầu hết các dao động dự đoán (ví dụ, Dự báo Chuỗi Thời gian hoặc Dao động Hồi quy Tuyến tính) hoạt động theo thuật toán ba bước:
A. Xây dựng kênh hồi quy
Chỉ báo xây dựng đường hồi quy qua mảng giá. Khi giá nằm trên chính đường, thị trường được coi là "cân bằng".
B. Đo lường phần dư (Residuals)
Hiệu ứng dự đoán xảy ra khi chúng ta đo khoảng cách từ giá hiện tại đến đường hồi quy. Nếu giá lệch quá xa về "phía trên" so với đường, xác suất toán học quay lại giá trung bình tăng lên.
B. Dự báo giá trị tương lai
Một số dao động tính toán giá lý thuyết cho nến tiếp theo (t+1). Nếu giá thực tế bắt đầu cong lại sớm hơn dự đoán, điều này báo hiệu sự cạn kiệt động lượng.
3. Các loại chỉ báo dự đoán chính
Đây là cái nhìn tổng quan ngắn gọn về các loại chỉ báo dự đoán chính dựa trên hồi quy tuyến tính:
1. Độ dốc Hồi quy Tuyến tính (Linear Regression Slope)
Đo lường góc độ dốc của đường hồi quy.
• Bản chất: Cho thấy tốc độ thay đổi giá.
• Dự báo: Nếu giá tăng, nhưng độ dốc bắt đầu giảm (phân kỳ) — hãy chờ đợi sự đảo chiều xuống. Đây là "phanh" trước khi dừng xu hướng.
2. Dự báo Dao động (Forecast Oscillator)
Xác định sự khác biệt phần trăm giữa giá thực và dự đoán hồi quy.
• Bản chất: Cho thấy mức độ mà thị trường "bị tách rời" khỏi kỳ vọng toán học.
• Dự báo: Các giá trị cực đoan chỉ ra sự quá nhiệt, và việc quay trở lại 0 — cho thấy sự kết thúc của sự điều chỉnh.
3. R-Squared (Hệ số xác định)
Đo lường mức độ tương quan giữa thời gian và giá (từ 0 đến 1).
• Bản chất: Cho thấy "chất lượng" xu hướng.
• Dự báo: Giá trị trên 0.8 — xu hướng ổn định. Sự sụt giảm chỉ số dưới 0.8 tại đỉnh giá thường báo hiệu sự bẻ gãy nhanh chóng của xu hướng.
4. Đường Hồi quy Tuyến tính (Linear Regression Curve)
Tương tự như trung bình động, nhưng phản ứng ngay lập tức.
• Bản chất: Mỗi điểm trên đường cong là cuối của đường hồi quy trong khoảng thời gian đã chọn.
• Dự báo: Khác với các trung bình thông thường, nó không "trễ". Đảo chiều được dự đoán khi có sự bẻ gãy sắc nét của góc của chính đường cong.
5. Dải Lỗi Chuẩn (Standard Error Bands)
Các kênh xung quanh đường hồi quy.
• Bản chất: Dựa trên độ lệch chuẩn của giá so với mô hình.
• Dự báo: Khi giá vượt quá 2 độ lệch chuẩn, đây là một dị thường thống kê. Đảo chiều được dự đoán là quay trở lại trung tâm.
4. Chiến lược điểm đảo chiều (Mean Reversion)
Lợi thế chính của việc sử dụng hồi quy là phát hiện các vùng nơi giá trở nên "phi logic" từ quan điểm thống kê.
1. Xác định cực trị: Khi dao động hồi quy đạt đến các giá trị quan trọng (ví dụ, 2 độ lệch chuẩn khỏi chuẩn), chúng ta chờ đợi đường cong được làm tròn.
2. Phân kỳ: Nếu giá tạo ra mức cao mới, nhưng Dao động Dự đoán lại tạo ra mức cao thấp hơn, điều này có nghĩa là tốc độ tăng trưởng tuyến tính đang giảm. Đây là "chuông báo sớm" trước khi sụp đổ.
3. Điểm vào: Vào lệnh khi dao động bắt đầu quay trở lại đường trung bình của nó (0).
⚠️Quan trọng: Các Dao động Dự đoán ít "trễ" hơn nhiều so với trung bình động chuẩn (MA), vì hồi quy thích ứng với độ dốc giá nhanh hơn so với trung bình đơn giản.
5. Lợi ích và rủi ro
• Điểm cộng: Độ chính xác cao trong các xu hướng bên (thị trường đi ngang).
• Điểm cộng: Cơ sở toán học rõ ràng cho các mức độ quá mua.
• Điểm trừ: "Vẽ lại" (Repainting). Vì hồi quy phụ thuộc vào cửa sổ dữ liệu, nến mới có thể thay đổi độ dốc của đường cho các khoảng thời gian trước đó.
• Điểm trừ: Trong các xu hướng cơ bản mạnh mẽ, giá có thể ở trạng thái lệch rất lâu hơn mong đợi của mô hình toán học.