Cycle Analysis và Seasonal Analysis #23

Trả lời ngắn: Cycle Analysis tìm nhịp lên-xuống có khoảng cách có thể co giãn; Seasonal Analysis gom dữ liệu theo một ô lịch cố định như cùng tháng qua nhiều năm. Cả hai mô tả lịch sử sau khi làm sạch và bỏ xu hướng; chúng không bảo đảm thời điểm đảo chiều hay hướng giá kế tiếp.

Đọc xong, bạn sẽ hiểu:

• Vì sao cycle không phải chiếc đồng hồ chạy đúng một số kỳ.
• Cách tính khoảng đỉnh-đáy, trung bình, trung vị và tỷ lệ lần dương.
• Khi nào dữ liệu ngắn, bẩn hoặc chưa có phần kiểm tra buộc ta ghi STOP.

Lưu ý giáo dục: Nội dung này không phải lời khuyên đầu tư hoặc tín hiệu giao dịch.

1. Cycle và seasonality khác nhau ở chiếc đồng hồ

a. Một bên co giãn, một bên bám lịch

Cycle — chu kỳ là nhịp lên-xuống có thể lặp nhưng khoảng cách và biên độ không nhất thiết bằng nhau. Nhịp thở nhanh hay chậm theo hoạt động là ví dụ dễ nhớ; thị trường không phải cơ thể sống.

Seasonality — tính mùa vụ là khuynh hướng gắn với một ô lịch cố định, chẳng hạn cùng tháng qua nhiều năm. Nó giống lịch khai giảng: ô gom cố định, hoàn cảnh từng năm vẫn đổi.

Hyndman và Athanasopoulos phân biệt mẫu mùa vụ có tần suất cố định, biết trước và liên quan lịch; chuyển động chu kỳ thì không có tần suất cố định (Time Series Patterns).

b. Đừng trộn trend và phần bất thường

Time series — chuỗi thời gian là các giá trị đo theo khoảng đều. U.S. Census yêu cầu khái niệm và cách đo nhất quán qua thời gian (Seasonal Adjustment Q&A).

Một chuỗi có trend — xu hướng dài hạn, trend-cycle — xu hướng-chu kỳ, seasonal component — thành phần mùa vụ, và irregular component — phần bất thường do nhiễu hoặc cú sốc. Thấy giá đi lên nhiều năm chưa đủ để gọi một tháng “mạnh”; chiếc dốc chung có thể che thứ cần đo.

Hình 1 — Cycle đo nhịp có thể co giãn; seasonality gom cùng ô lịch qua nhiều năm.

2. Trước khi đo: khóa series và bỏ chiếc dốc

a. Hộ chiếu dữ liệu

Trước mọi phép tính, ghi: tài sản/biến và nguồn; nhịp ngày-tuần-tháng; múi giờ và lịch giao dịch; dữ liệu gốc hay đã điều chỉnh; cách xử lý sự kiện doanh nghiệp, giá trị thiếu; giai đoạn khám phá và phần để kiểm tra. Đổi quy ước giữa chừng có thể tạo “nhịp” giả.

Calendar effect — hiệu ứng lịch đến từ cơ cấu ngày, độ dài tháng hoặc ngày lễ. Moving holiday — ngày lễ dịch chuyển có thể rơi vào ô tháng/quý khác nhau. Census tách chúng khỏi tính mùa vụ thuần (About Seasonal Adjustment).

b. Detrend trước khi tìm lặp

Detrend — bỏ xu hướng là giảm ảnh hưởng của dốc dài hạn trước khi đo nhịp. Có thể dùng tỷ suất theo kỳ hoặc độ lệch quanh đường nền đã ghi rõ; không có một phép phù hợp cho mọi chuỗi.

Lấy trung bình giá gốc trong thị trường tăng dài hạn dễ nhầm xu hướng với tính mùa vụ. Bài dùng tỷ suất đơn giản; trung bình cộng của chúng không phải mức sinh lời ghép của danh mục.

3. CYC-23: đo khoảng cách, không đoán đáy kế tiếp

CYC-23 là chuỗi mức giả định:

Trough — đáy cục bộ: t2=96, t7=95, t13=94. Peak — đỉnh cục bộ: t4=107, t10=108. Đây là nhãn để học phép đo, không phải thuật toán.

Khoảng đáy đến đáy:

• t2→t7: 7−2 = 5 kỳ.
• t7→t13: 13−7 = 6 kỳ.
• Khoảng trung bình: (5+6)/2 = 5,5 kỳ.

Đỉnh đến đỉnh chỉ có một khoảng: 10−4=6 kỳ.

Biên độ:

• Upswing: 107−96=+11; 108−95=+13.
• Downswing: 95−107=−12; 94−108=−14.

Khoảng và biên độ đều đổi. Với hai khoảng đáy-đáy và một khoảng đỉnh-đỉnh, kết luận phải là:

CYCLE CANDIDATE · CHƯA ĐỦ XÁC NHẬN.

5,5 chỉ mô tả hai khoảng, không hẹn đáy t18 hay t19. Muốn gọi dominant cycle — chu kỳ trội cần chuỗi dài hơn, cách chọn đỉnh/đáy rõ và dữ liệu giữ lại.

4. SEA-23: cùng ô lịch, ba cách tóm tắt

a. Bộ tỷ suất thay đổi năm năm

SEA-23 cũng là dữ liệu giả định, đơn vị phần trăm:

Mean — trung bình cộng là tổng chia số quan sát. Median — trung vị là giá trị giữa sau sắp xếp. Positive hit rate — tỷ lệ lần dương là số giá trị lớn hơn 0 chia tổng; số 0 không tính dương.

Tháng Một có trung bình 4,0% nhưng trung vị 3,0%. Làm stress test — kiểm tra độ nhạy bằng cách tạm bỏ quan sát lớn nhất +12%:

(2+3−1+4)/4 = 2,0%.

Trung bình đổi 4,0%→2,0%. Không xóa Y5 hoặc gọi +12% là outlier — giá trị ngoại lệ khi chưa có quy tắc; mẫu ngắn đang nhạy với một số lớn.

Hình 2 — Khoảng nhịp và thống kê lịch chỉ là mô tả; mẫu ngắn vẫn phải ghi STOP.

b. Sáu lỗi hay gặp

1. Lấy trung bình giá gốc qua nhiều năm, để xu hướng giả thành tính mùa vụ.
2. Trộn dữ liệu đã/chưa điều chỉnh, nguồn, múi giờ hoặc lịch.
3. Ép ngày lễ dịch chuyển vào một tháng cố định.
4. Dùng cùng lịch sử để vừa tìm mẫu vừa tuyên bố xác nhận.
5. Chỉ kể năm dương, bỏ năm bằng 0, năm âm và quan sát lớn.
6. Biến khuynh hướng thành ngày đảo chiều hoặc tín hiệu chắc chắn.

CME nêu mùa gieo trồng/thu hoạch có thể tạo tính mùa vụ ngũ cốc, nhưng thời tiết và sản lượng nơi khác vẫn có thể phá khuynh hướng (Understanding Seasonality in Grains). Nguyên nhân có lý không thay thế kiểm tra dữ liệu.

5. Phiếu kiểm sáu bước và bài tập 15 phút

a. Sáu cửa kiểm

1. SERIES: biến, nguồn, nhịp lấy mẫu, múi giờ, lịch.
2. CLEAN: giá trị thiếu, sự kiện doanh nghiệp, ngày lễ, quan sát bất thường.
3. DETREND: tỷ suất/độ lệch và công thức.
4. LABEL: khoảng đỉnh/đáy hoặc ô lịch.
5. SUMMARIZE: n, trung bình, trung vị, tỷ lệ lần dương, khoảng, giai đoạn con.
6. HOLDOUT/STOP: dữ liệu giữ lại để kiểm tra hoặc dừng.

Holdout — dữ liệu giữ lại không dùng khi khám phá. Không lấy cùng dữ liệu để vừa chọn “tháng đẹp” vừa chứng minh tháng đó ổn.

Hình 3 — Khóa dữ liệu và phương pháp trước khi gọi một nhịp là cycle hay một tháng là seasonal.

b. Bài tập miễn phí

Dùng Google Sheets, LibreOffice Calc hoặc giấy trong 15 phút; chưa dùng tiền thật.

1. Đánh dấu t2/t7/t13 và t4/t10.
2. Tính khoảng cách, biên độ và ba tháng.
3. Điền cửa kiểm và kết luận.

Mẫu đối chiếu đã điền

DỪNG khi mẫu quá ngắn, hộ chiếu dữ liệu không rõ, giai đoạn con đổi mạnh hoặc chưa có holdout. “Chưa xác nhận” là kết quả hợp lệ.

Câu quá chắc là: “Tháng Một sẽ tăng vì trung bình đang dương.” Câu đúng điều kiện là: “Trong mẫu SEA-23, tháng Một có trung bình dương, nhưng chưa có dữ liệu giữ lại để xác nhận.” Nếu phần giữ lại không lặp lại khuynh hướng, ta nhận giả thuyết sai và dừng.

6. Tổng kết

a. Năm ý chính

• Cycle có khoảng cách co giãn; seasonality bám ô lịch cố định.
• Xu hướng và phần bất thường phải tách khỏi mẫu đang xét.
• CYC-23 chỉ là ứng viên vì số khoảng hoàn thành quá ít.
• Trung bình cần đọc cùng trung vị, tỷ lệ lần dương, khoảng và độ nhạy.
• Dữ liệu dùng để khám phá không nên đồng thời làm bằng chứng xác nhận.

b. Câu hỏi tự kiểm tra

• Cycle khác seasonality ở chiếc đồng hồ nào?
• Vì sao khoảng trung bình 5,5 chưa dự báo được đáy kế tiếp?
• Trung bình tháng Một đổi thế nào khi bỏ giá trị lớn nhất?
• Holdout dùng để làm gì?

c. Gợi ý đáp án

Xem gợi ý câu 1

Cycle có khoảng cách biến đổi; seasonality dùng ô lịch cố định. Xem mục 1.

Xem gợi ý câu 2

Chỉ có hai khoảng đáy-đáy và một khoảng đỉnh-đỉnh, chưa đủ xác nhận nhịp bền. Xem mục 3.

Xem gợi ý câu 3

Trung bình tháng Một giảm từ 4,0% xuống 2,0%, cho thấy mẫu nhỏ nhạy với một số lớn. Xem mục 4.

Xem gợi ý câu 4

Holdout là dữ liệu chưa dùng khi khám phá, được giữ để kiểm tra sau. Xem mục 5.

d. Thuật ngữ cần nhớ

e. Nguồn tham khảo

• CMT Association — 2026 Program Guide
• U.S. Census Bureau — Seasonal Adjustment Q&A
• U.S. Census Bureau — About Seasonal Adjustment
• Hyndman & Athanasopoulos — Time Series Patterns
• StockCharts ChartSchool — Seasonality Charts
• CME Group — Understanding Seasonality in Grains

Toàn bộ CYCLE-SEAS-23 do AI79 tự dựng để học cách đo; không phải dữ liệu thị trường, kiểm thử quá khứ hoặc dự báo.

Ôn bài trước: Relative Rotation Graph: RRG #22.

Học tiếp: Statistical Edge trong Technical Analysis #24 · Lộ trình Phân tích Kỹ thuật Chuyên nghiệp.

Nội dung này phục vụ mục đích giáo dục, không phải lời khuyên đầu tư hoặc tín hiệu giao dịch. Mọi thị trường đều có rủi ro mất vốn.