8.7. Money Flow Indicators (Chỉ báo dòng tiền)

8.7.1. Multi Color Dragon Extended (MCDX)

Chỉ báo MCDX (Multi Color Dragon Extended) là một công cụ phân tích kỹ thuật giúp nhà đầu tư nhận diện dòng tiền tạo lập và xu hướng đầu tư trên thị trường chứng khoán. Chỉ báo này sử dụng các màu sắc khác nhau để phân biệt các nhóm nhà đầu tư: màu đỏ đại diện cho nhà đầu tư lớn (Banker), màu xanh cho nhà đầu tư nhỏ lẻ (Retailer) và màu vàng cho nhà đầu cơ (Hot Money). Nhà đầu tư có thể sử dụng MCDX để theo dõi dòng tiền và đưa ra quyết định mua bán cổ phiếu phù hợp.

def mcdx_banker(close: pandas.Series, rsi_base_banker: int = 50, rsi_period_banker: int = 50, rsi_base_hot_money: int = 30, rsi_period_hot_money: int = 40, sensitivity_banker: float = 1.5, sensitivity_hot: float = 0.7, banker_ma: int = 10)
def mcdx_hot_money(close: pandas.Series, rsi_base_banker: int = 50, rsi_period_banker: int = 50, rsi_base_hot_money: int = 30, rsi_period_hot_money: int = 40, sensitivity_banker: float = 1.5, sensitivity_hot: float = 0.7, banker_ma: int = 10)
def mcdx_retail(close: pandas.Series, rsi_base_banker: int = 50, rsi_period_banker: int = 50, rsi_base_hot_money: int = 30, rsi_period_hot_money: int = 40, sensitivity_banker: float = 1.5, sensitivity_hot: float = 0.7, banker_ma: int = 10)

Tham số

Tên tham số	Mô tả	Kiểu dữ liệu	Giá trị mặc định
close	Cột chứa giá đóng cửa.	pandas.Series
rsi_base_banker	Mức ngưỡng RSI nền (base) của dòng tiền Banker (smart money). Đại diện cho mức “trung hòa” mà trên đó được coi là dòng tiền lớn đang vào.	int	50
rsi_period_banker	Chu kỳ RSI dùng để tính dòng tiền Banker. Chu kỳ dài → đo động lượng dài hạn → phản ánh tích lũy/phân phối dài.	int	50
rsi_base_hot_money	Ngưỡng RSI nền cho dòng tiền Hot money (đầu cơ ngắn hạn, lướt sóng). Thấp hơn rsi_base_banker vì hot money nhạy hơn, vào sớm, rút sớm.	int	30
rsi_period_hot_money	Chu kỳ RSI cho dòng tiền Hot money (ngắn hơn banker). Mặc định = 40 → phản ứng nhanh hơn, phù hợp nhịp trading ngắn hạn.	int	40
sensitivity_banker	Hệ số nhạy điều chỉnh độ mạnh của dòng tiền Banker. Càng lớn → đường Banker tăng nhanh khi RSI vượt ngưỡng → dễ thấy khi dòng tiền lớn thật sự vào (thường trong khoảng 1.2 – 1.8).	float	1.5
sensitivity_hot	Hệ số nhạy cho dòng tiền Hot money. Vì dòng này biến động nhanh, nên hệ số < 1 để tránh nhiễu quá mức (thường từ 0.5 – 0.8).	float	0.7
banker_ma	Độ dài trung bình động (Moving Average) để làm mượt đường Banker. Giúp loại bỏ nhiễu ngắn hạn, dễ nhìn xu hướng dòng tiền lớn.	int	10

Ví dụ:

fi = client.FiinIndicator()
df["banker"] = fi.mcdx_banker(df["close"], rsi_base_banker=50, rsi_period_banker=50, rsi_base_hot_money=30, rsi_period_hot_money=40, sensitivity_banker=1.5, sensitivity_hot=0.7, banker_ma=10)
df["hotmoney"] = fi.mcdx_hot_money(df["close"], rsi_base_banker=50, rsi_period_banker=50, rsi_base_hot_money=30, rsi_period_hot_money=40, sensitivity_banker=1.5, sensitivity_hot=0.7, banker_ma=10)
df["retail"] = fi.mcdx_retail(df["close"], rsi_base_banker=50, rsi_period_banker=50, rsi_base_hot_money=30, rsi_period_hot_money=40, sensitivity_banker=1.5, sensitivity_hot=0.7, banker_ma=10)
print(df)

Biểu đồ trực quan:

Source code:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf

from FiinQuantX import FiinSession

username = "REPLACE_WITH_YOUR_USERNAME"
password = "REPLACE_WITH_YOUR_PASSWORD"

client = FiinSession(username=username, password=password).login()

df = client.Fetch_Trading_Data(
    realtime=False,
    tickers=["MWG"],
    fields=["open","high","low","close"],
    adjusted=True,
    by="1d",
    from_date="2024-10-23",
    lasted=True
).get_data()

fi = client.FiinIndicator()
df["banker"] = fi.mcdx_banker(df["close"])
df["hotmoney"] = fi.mcdx_hot_money(df["close"])
df["retail"] = fi.mcdx_retail(df["close"])

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# --- Vẽ biểu đồ ---
fig = mpf.figure(style='yahoo', figsize=(12, 8))

# Biểu đồ nến (trên)
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
mpf.plot(df, type='candle', ax=ax1)
ax1.set_title('Biểu đồ nến MWG')

# Biểu đồ MCDX (dưới)
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2, sharex=ax1)

# Dùng numeric index để khớp trục với mplfinance
x = range(len(df))

# Bar chart đè nhau
width = 0.5
ax2.bar(x, df['banker'] + df['hotmoney'] + df['retail'], width=width, color='green', label='Retail')
ax2.bar(x, df['banker'] + df['hotmoney'], width=width, color='gold', label='Hot Money')
ax2.bar(x, df['banker'], width=width, color='red', label='Banker')

ax2.set_title('MCDX - Dòng tiền thông minh')
ax2.legend()
ax2.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

8.7.2. Chaikin Money Flow (CMF)

Chaikin Money Flow (CMF) là một chỉ báo kỹ thuật đo lường mức độ dòng tiền chảy vào (buying pressure) hoặc chảy ra (selling pressure) khỏi một cổ phiếu trong một khoảng thời gian nhất định. Chỉ báo này kết hợp vị trí giá đóng cửa trong biên độ dao động giá của phiên (High–Low range) và khối lượng giao dịch, từ đó đánh giá xem dòng tiền “thông minh” đang tích lũy hay phân phối.

def cmf(high: pd.Series, low: pd.Series, close: pd.Series, volume: pd.Series, window: int = 20) -> pd.Series: ...

Tham số

Tên tham số	Mô tả	Kiểu dữ liệu	Giá trị mặc định
high	Cột giá cao nhất.	pandas.Series
low	Cột giá thấp nhất.	pandas.Series
close	Giá đóng cửa.	pandas.Series
volume	Khối lượng khớp lệnh.	pandas.Series
window	Số phiên tính CMF (rolling window)	int	20

Ví dụ:

fi = client.FiinIndicator()
df['cmf_20'] = fi.cmf(high=df['high'], low=df['low'], close=df['close'], volume=df['volume'], window=20)
print(df)