Cách dùng luân chuyển ngành crypto

Hiểu bản đồ nhiệt 51 ngành được tính ra sao, màu sắc nghĩa là gì và ba cách đọc sai thường gặp.

Cùng một ngày, có ngành xanh cả mảng, có ngành đỏ cả mảng. Nhưng làm sao biết cả ngành đang tăng hay chỉ một hai mã dẫn dắt kéo lên? Bản đồ nhiệt này so sánh 51 ngành trên 7 khung thời gian, và cả màu lẫn số đều đi kèm điều kiện — hiểu cách tính trước rồi hãy đọc màu.

Luân chuyển ngành là gì?

Luân chuyển ngành (Sector Rotation) là bản đồ nhiệt hiệu suất ngành của Blave: mỗi mã perpetual ký quỹ USDT trên Binance được gắn nhãn ngành, mức tăng giảm của từng ngành được tính trên 7 khung thời gian rồi vẽ thành bảng theo độ đậm nhạt của màu. Trục dọc là ngành, trục ngang là 1 giờ, 8 giờ, 24 giờ, 3 ngày, 7 ngày, 30 ngày và 90 ngày.

Phép tính gồm ba bước:

Hai điều cần biết trước. Thứ nhất, ngành không phải phân loại loại trừ nhau: một coin có thể thuộc nhiều ngành, ví dụ ETH vừa ở ETH vừa ở Layer 1, SOL vừa ở Layer 1 vừa ở SOL Eco. Thứ hai, bảng ngành không chỉ có tiền mã hóa: các hợp đồng perpetual của cổ phiếu Mỹ, cổ phiếu Hồng Kông, ETF và hàng hóa (vàng, bạc, dầu thô) được token hóa trên Binance cũng nằm trong đó, và chúng phản ánh giá của chính các hợp đồng perpetual ấy, không phải phiên giao dịch hay giá đóng cửa của thị trường gốc.

Bảng phân loại được duy trì thủ công, trong một năm qua cập nhật khoảng 1 đến 3 tháng một lần, nên thành phần ngành trong ảnh chụp cũ chưa chắc giống hiện tại.

Ba điều cần kiểm tra trước khi đọc màu

Ba điểm này là nguồn gốc chính của việc đọc sai bản đồ nhiệt — hãy xem qua trước khi nhìn màu.

1. Ngành xanh không có nghĩa cả ngành đang tăng

Giá trị ngành lấy trọng số theo giá trị danh nghĩa OI, mà OI lại rất tập trung trong từng ngành. Đo lúc 2026-09-15 16:15 UTC:

Gần bốn phần năm màu của ô Layer 1 là do ETH quyết định. Để phân biệt cả ngành tăng hay chỉ mã dẫn dắt tăng, hãy nhấp vào ngành để mở trang mã: đa số thành viên đều xanh là một thị trường hoàn toàn khác với chỉ mã đứng đầu xanh còn lại đỏ.

2. Nó đo giá, không đo dòng tiền

Bạn sẽ thường nghe mô tả bản đồ nhiệt như dòng tiền luân chuyển giữa các ngành. Nó không trả lời được điều đó — phép tính không có khối lượng, không có dòng vào ra, chỉ có lợi suất giá và giá trị vị thế mở dùng làm trọng số. Giá tăng thường đi kèm lực mua, nhưng hai thứ đó không giống nhau, và ở đây không có gì phân biệt được tiền mới vào với việc đóng vị thế bán.

3. Cùng một sắc xanh không phải cùng một mức tăng ở mọi cột

Có 13 bậc màu, và ngưỡng không phải là phần trăm cố định. Một mức biến động năm giả định được quy đổi về từng khung thời gian, rồi các bậc đặt tại 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5 và 3 lần con số đó; vượt quá 3 lần đều là sắc đậm nhất. Vì vậy mỗi cột có ngưỡng riêng:

Ngưỡng của trang tổng quan ngành, quy đổi từ hằng số trong trang chứ không phải giá trị đo. Trang mã dùng mức biến động giả định lớn hơn nên ngưỡng khoảng 1.33 lần bảng trên, vì vậy cùng một mức tăng sẽ hiển thị đậm nhạt khác nhau ở hai trang.

Đọc ngang một hàng là so sánh xem ngành đó đã đi bao xa so với trạng thái bình thường của chính nó trong các cửa sổ dài ngắn khác nhau — không phải so mức tăng lớn hay nhỏ.

Các con số trên bản đồ nhiệt từ đâu ra?

Giá trị ngành được dựng từ tổng các lợi suất 5 phút, không phải từ "giá hiện tại ÷ giá N ngày trước − 1". Với các đồng lớn trong khung ngắn và trung, hai cách gần như trùng nhau; khung dài thì lệch; với các đồng nhỏ biến động mạnh trong khung dài thì sai lệch nghiêm trọng.

Đo lúc 2026-09-15 16:15 UTC, các đồng lớn chênh khoảng 1 đến 2 điểm phần trăm:

Nhưng cũng thời điểm đó, ô 90 ngày của một đồng nhỏ tính ra −390%, mức mà lợi suất thật không thể đạt tới: đó chính là hệ quả của việc cộng dồn trong một cửa sổ dài và biến động mạnh.

Có hai hệ quả thực tế. Một là chính bản đồ nhiệt không cho thấy điều đó, vì màu đã chạm trần ở mức 3 lần biến động. Hai là sai lệch ấy được mang vào trung bình của ngành, nhất là ở ngành có đồng nhỏ biến động mạnh mà trọng số lại không nhỏ.

Còn một hiệu ứng nữa đẩy cùng chiều: trọng số là giá trị vị thế mở tại thời điểm hiện tại, mà giá trị OI lại biến động theo giá. Đồng vừa tăng mạnh đồng thời được khuếch đại trọng số — tức là lấy kết quả để đi ngược lại làm trọng số, khung thời gian càng dài thì càng rõ.

Vì vậy hãy coi các cột dài hạn như một cách xếp thứ tự xem ngành nào đang chuyển động, đừng đọc chúng như con số lợi suất.

Đưa vào chiến lược thế nào?

Cả ba phác thảo dưới đây đều chưa có chiến lược chính thức và chưa qua backtest. Chúng chỉ là điểm khởi đầu, bạn phải tự kiểm chứng. Dữ liệu lấy từ GET /sector_rotation/get_overview_data (cần gói API), trả về mức tăng giảm của từng ngành trên 7 khung thời gian kèm danh sách thành viên.

1. Xem độ lan tỏa trước khi vào theo

Bản đồ nhiệt cho biết ngành đang tăng; trang mã cho biết bao nhiêu thành viên đang tăng. Yêu cầu đồng thời "ngành dương" và "quá nửa thành viên dương" sẽ lọc bỏ trường hợp chỉ mã dẫn dắt tăng.

import requests
r = requests.get("https://api.blave.org/sector_rotation/get_overview_data", headers=hdrs)
sectors = r.json()["data"]
s = sectors["Layer 1"]
tf = "24h"
# ngành có dương trong 24 giờ không
sector_up = s["data"][tf]["pct_change"] > 0
# bao nhiêu phần trăm thành viên dương (độ lan tỏa)
ups = [t for t in s["symbols"].values() if t["data"][tf]["pct_change"] > 0]
breadth = len(ups) / len(s["symbols"])
print(sector_up, round(breadth, 2))  # ngành xanh nhưng độ lan tỏa 0.3 → chỉ mã dẫn dắt tăng

2. Lấy phân kỳ ngắn hạn/dài hạn làm ứng viên luân chuyển

Một ngành đỏ ở 30 ngày nhưng xanh ở 24 giờ là một dạng "ngành tụt hậu bắt đầu chuyển động"; ngược lại, xanh đậm ở 30 ngày và đỏ ở 24 giờ là ngành mạnh đang nguội đi. Đây là cách đọc, không phải quy tắc — và nhớ phần sai lệch ở trên: các con số 30 ngày và 90 ngày chỉ dùng để xếp thứ tự.

short_tf, long_tf = "24h", "30d"
rows = []
for name, s in sectors.items():
    short = s["data"][short_tf]["pct_change"]
    long_ = s["data"][long_tf]["pct_change"]
    if short > 0 and long_ < 0:          # dài hạn tụt hậu, ngắn hạn quay đầu tăng
        rows.append((name, short, long_))
rows.sort(key=lambda x: -x[1])
print(rows[:5])

3. Dùng làm bộ lọc cho tín hiệu của từng coin

Nếu bạn đã có một chiến lược chạy trên một coin, bạn có thể thêm điều kiện "ngành của coin đó dương ở khung ngắn" và chỉ chấp nhận tín hiệu vào lệnh khi ngành cùng chiều. Cách này không đổi logic vào ra của chiến lược gốc, chỉ giảm số lần giao dịch — có đáng hay không phải do backtest của chính bạn trả lời, đừng mặc định thêm bộ lọc là tốt hơn. Tâm lý thị trường là một bộ lọc cùng loại: nó đọc mức chênh của một coin so với chỉ số, chứ không phải sức mạnh tương đối của cả nhóm.

def sector_ok(sectors, token, tf="8h"):
    # một coin có thể thuộc nhiều ngành; chỉ cần một ngành dương là qua
    for s in sectors.values():
        if token in s["symbols"] and s["data"][tf]["pct_change"] > 0:
            return True
    return False

Chọn khung thời gian nào?

Các ví dụ ở đây dùng 24 giờ và 8 giờ vì hai cột này bám sát lợi suất thật nhất và cũng tương ứng với khoảng thời gian bạn thực sự nắm giữ.

Còn trang lịch sử (đường một năm của lợi suất tích lũy theo ngành) lại chạy trên một cách tính khác: lợi suất ngày được ghép lãi kép, trọng số OI của hôm nay áp cho cả năm, thành viên chỉ gồm những coin còn tồn tại (coin đã hủy niêm yết vắng mặt trên toàn bộ đường), và những ngày trước khi niêm yết tính là lợi suất 0%. Vì thế các ngành mới bắt đầu bằng đường thẳng; ví dụ các ngành cổ phiếu token hóa gần như không có dữ liệu trước đầu năm 2026. Hãy đọc nó như chuyển động tương đối giữa các ngành, không phải thành tích bạn có thể đã đạt được.

Kết hợp với chỉ báo nào?

Đây là ý tưởng kết hợp, không phải kết luận đã kiểm chứng: