Toàn bộ bài học
Cùng một chuỗi giá có thể vẽ theo nhiều cách. Biểu đồ đường nối các giá đóng cửa lại với nhau: gọn, đơn giản, rất hợp để nhìn bức tranh lớn và so sánh các thị trường.
Biểu đồ thanh (OHLC) thể hiện giá mở cửa, cao nhất, thấp nhất và đóng cửa bằng một vạch dọc và hai vạch ngang nhỏ: vạch bên trái = giá mở cửa, vạch bên phải = giá đóng cửa.
Biểu đồ nến thể hiện bốn mức giá đó với thân nến có màu. Đa số nhà giao dịch dùng loại này vì chỉ cần liếc qua là thấy phe nào thắng trong từng khoảng thời gian.
Chuỗi dữ liệu dài cần xem kỹ. Giá vàng tăng từ khoảng 38 USD năm 1971 lên hơn 4.000 USD năm 2025. Trên thang đo thông thường, đợt tăng lên hơn 600 USD vào năm 1980, gấp hơn 15 lần, trông chỉ như một gợn nhỏ.
Thang logarit khắc phục điều đó: các biến động % bằng nhau trông bằng nhau. Đi từ 10 lên 20 trông lớn ngang từ 100 lên 200, vì cả hai đều là +100%.
- Sai lầm thường gặp
Sai lầm: so sánh hai biểu đồ mà không kiểm tra thang đo và mốc thời gian. Cùng một dữ liệu có thể trông êm đềm hay kịch tính, tùy cách vẽ.
- Điều cần nhớ
Biểu đồ đường cho bức tranh lớn, biểu đồ nến cho chi tiết, thang logarit cho chuỗi dữ liệu dài.
Kiểm tra nhanh
- Biểu đồ đường thường nối... Giá đóng cửaMỗi khoảng thời gian lấy một mức giá, thường là giá đóng cửa, rồi nối thành đường.
- Biểu đồ nào thể hiện giá mở cửa, cao nhất, thấp nhất và đóng cửa bằng thân có màu? Biểu đồ nếnMàu thân nến cho thấy ngay giá đóng cửa tăng hay giảm.
- Thang logarit phù hợp nhất với... Chuỗi dữ liệu dài, biến động % lớnThang logarit thể hiện công bằng các biến động phần trăm, nên những thập kỷ đầu không còn trông phẳng lì.
- Trên thang logarit, hai biến động nào trông bằng nhau? Từ 10 lên 20 và từ 100 lên 200Cả hai đều là +100%, và thang logarit vẽ các biến động % bằng nhau với cùng độ lớn.
Đọc biểu đồ
- Nến Nhật thật ra là gì?
- Biểu đồ đường, thanh và nến
- Xu hướng: những bước đi của giá
- Hỗ trợ và kháng cự
- Phá vỡ thật và phá vỡ giả
- Khung thời gian: nhìn gần, nhìn xa
- Ba mô hình nến nên biết
- Đường trung bình động (MA)
- Động lượng và chỉ báo RSI
- Khối lượng: bao nhiêu người bỏ phiếu