I. Tổng quan về giao dịch hàng hóa tương lai
Trong phần này, tác giả trình bày khái quát về hàng hóa tương lai và sàn giao dịch hàng hóa tương lai. Hàng hóa tương lai là hàng hóa được sử dụng trong giao dịch của tương lai, ký kết qua hợp đồng tương lai với các thông tin như loại hàng hóa, khối lượng, ngày giao nhận đã được quy định trước. Sàn giao dịch hàng hóa tương lai giúp các giao dịch diễn ra dễ dàng hơn, cho phép các nhà đầu tư thực hiện các hợp đồng với chi phí thấp và nhanh chóng. Thị trường tương lai còn cho phép các cá nhân và tổ chức phòng ngừa rủi ro do biến động giá. Các nhà đầu tư thường sử dụng phân tích kỹ thuật để dự đoán xu hướng giá, tuy nhiên, việc này gặp nhiều hạn chế do tính chủ quan và tốn thời gian. Do đó, việc dự báo giá trở thành một nhu cầu thiết yếu cho các nhà đầu tư.
1.1. Hàng hóa tương lai
Hàng hóa tương lai được giao dịch qua hợp đồng tương lai, nơi các bên chỉ cần thỏa thuận giá để thực hiện giao dịch. Khác với hợp đồng kỳ hạn, hợp đồng tương lai được tiêu chuẩn hóa, giúp các bên giao dịch dễ dàng hơn. Việc phân tích sự khác biệt giữa hợp đồng kỳ hạn và hợp đồng tương lai cho thấy rằng hợp đồng tương lai có tính linh hoạt và an toàn hơn. Các nhà đầu tư có thể nhanh chóng kết thúc trạng thái của mình mà không gặp nhiều khó khăn. Điều này làm cho sàn giao dịch hàng hóa tương lai trở thành một công cụ quan trọng trong việc quản lý rủi ro và tối ưu hóa sản xuất tiêu dùng.
1.2. Sàn giao dịch hàng hóa tương lai
Sàn giao dịch hàng hóa tương lai đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thị trường tương lai. Nó cho phép các nhà đầu tư thực hiện các hợp đồng với chi phí thấp và nhanh chóng. Thị trường tương lai không chỉ giúp các cá nhân và tổ chức phòng ngừa rủi ro mà còn tạo điều kiện cho việc lập kế hoạch kinh doanh phù hợp với biến động giá. Các sàn giao dịch lớn như Chicago Mercantile Exchange (CME) và New York Mercantile Exchange (NYMEX) là những ví dụ điển hình cho sự phát triển của thị trường này. Việc hiểu rõ về các chủ thể tham gia và cách thức hoạt động của sàn giao dịch là rất cần thiết để có thể áp dụng hiệu quả các phương pháp khai phá dữ liệu trong dự báo giá.
II. Cơ sở lý thuyết về mạng nơ ron
Mạng nơ ron được phát triển từ những năm 1940 và đã có những bước tiến lớn trong việc ứng dụng vào các bài toán dự báo. Mạng nơ ron mô phỏng cách thức hoạt động của các nơ ron thần kinh trong bộ não con người, cho phép tính toán sự tương quan giữa dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra. Việc sử dụng mạng nơ ron trong khai phá dữ liệu giúp cải thiện độ chính xác trong dự báo giá. Các mô hình mạng nơ ron hiện nay như mạng Perceptron và mạng hồi quy đã chứng minh được hiệu quả trong việc xử lý các bài toán phức tạp. Việc huấn luyện mạng nơ ron thông qua các thuật toán như lan truyền ngược đã giúp tối ưu hóa quá trình dự đoán giá hàng hóa trên sàn giao dịch.
2.1. Lịch sử phát triển của mạng nơ ron
Mạng nơ ron đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển từ những năm 1940 với công trình của Warren McCulloch và Walter Pitts. Các nghiên cứu tiếp theo đã chỉ ra khả năng của mạng nơ ron trong việc nhận dạng mẫu và tính toán các hàm số học. Sự phát triển của mạng Perceptron vào cuối những năm 50 đã mở ra một kỷ nguyên mới cho việc ứng dụng mạng nơ ron trong các lĩnh vực khác nhau. Các mô hình mới như mạng hồi quy và mạng nhiều lớp đã được phát triển, cho phép xử lý các bài toán phức tạp hơn. Việc áp dụng mạng nơ ron trong dự báo giá hàng hóa trên sàn giao dịch đã mang lại nhiều lợi ích cho các nhà đầu tư.
2.2. Cơ sở sinh học
Mạng nơ ron được xây dựng dựa trên cấu trúc và nguyên lý hoạt động của nơ ron sinh học trong bộ não con người. Mỗi nơ ron sinh học có cấu trúc gồm thân nơ ron, đầu dây thần kinh và hệ thống phân nhánh để nhận tín hiệu. Sự kết nối giữa các nơ ron cho phép xử lý thông tin một cách hiệu quả. Việc mô phỏng cách thức hoạt động của nơ ron sinh học trong mạng nơ ron nhân tạo đã giúp cải thiện khả năng dự đoán trong các bài toán khai phá dữ liệu. Điều này cho thấy rằng việc hiểu rõ về cơ sở sinh học của mạng nơ ron là rất quan trọng trong việc phát triển các mô hình dự báo giá hàng hóa.
III. Mô hình xử lý
Mô hình xử lý trong dự báo giá hàng hóa bao gồm nhiều bước từ việc lựa chọn biến số, thu thập dữ liệu đến tiền xử lý và phân tích dữ liệu. Việc lựa chọn các biến số phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác trong dự báo giá. Dữ liệu cần được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và được tiền xử lý để loại bỏ các nhiễu loạn. Phân tích dữ liệu giúp xác định các xu hướng và mẫu trong dữ liệu, từ đó xây dựng mô hình mạng nơ ron phù hợp. Cấu trúc mạng, số lớp ẩn và số nơ ron trong mỗi lớp cũng cần được xác định rõ ràng để tối ưu hóa quá trình huấn luyện mạng. Việc xác định tiêu chí đánh giá mô hình là cần thiết để đảm bảo rằng mô hình có thể dự đoán chính xác giá hàng hóa trong tương lai.
3.1. Lựa chọn các biến số
Lựa chọn biến số là bước đầu tiên trong quá trình xây dựng mô hình dự báo. Các biến số cần phải có mối liên hệ chặt chẽ với giá hàng hóa mà nhà đầu tư quan tâm. Việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá như cung cầu, thông tin thị trường và các yếu tố kinh tế vĩ mô là rất quan trọng. Các biến số này sẽ được sử dụng làm đầu vào cho mạng nơ ron, giúp cải thiện độ chính xác trong dự báo giá. Việc lựa chọn biến số không chỉ dựa trên kinh nghiệm mà còn cần có sự phân tích dữ liệu để xác định các yếu tố quan trọng nhất.
3.2. Tiền xử lý và phân tích dữ liệu
Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào cho mô hình là chính xác và đầy đủ. Các bước tiền xử lý bao gồm loại bỏ các giá trị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu về định dạng phù hợp. Sau khi tiền xử lý, dữ liệu sẽ được phân tích để xác định các xu hướng và mẫu. Việc phân tích dữ liệu giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về thị trường và đưa ra các quyết định chính xác hơn. Các kỹ thuật phân tích như phân tích hồi quy và phân tích chuỗi thời gian có thể được áp dụng để dự đoán giá hàng hóa trong tương lai.
IV. Thực nghiệm và đánh giá
Trong phần này, tác giả trình bày về các bước thực nghiệm để xác định các thông số và mô hình mạng dự đoán. Việc so sánh mô hình mạng học thêm và mạng không học thêm trên bộ dữ liệu 2013 của các mã giao dịch giúp đánh giá hiệu quả của từng mô hình. Kết quả đánh giá dựa trên hệ số lỗi quân phương và hệ số tương quan trên đồ thị tương quan. Việc đánh giá mô hình là rất quan trọng để đảm bảo rằng mô hình có thể dự đoán chính xác giá hàng hóa trong tương lai. Các ứng dụng thực tế của mô hình dự đoán giá cũng được trình bày, cho thấy giá trị thực tiễn của việc ứng dụng mạng nơ ron trong dự báo giá hàng hóa.
4.1. Giới thiệu về thư viện cài đặt nơ ron
Thư viện cài đặt nơ ron cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng và huấn luyện mạng nơ ron. Việc sử dụng các thư viện này giúp đơn giản hóa quá trình phát triển mô hình và tiết kiệm thời gian. Các thư viện phổ biến như TensorFlow và Keras đã được sử dụng rộng rãi trong việc xây dựng các mô hình dự đoán giá hàng hóa. Việc hiểu rõ về các thư viện này là rất cần thiết để có thể áp dụng hiệu quả trong khai phá dữ liệu và dự báo giá.
4.2. Đánh giá mô hình mạng
Đánh giá mô hình mạng là bước quan trọng để xác định hiệu quả của mô hình trong việc dự đoán giá hàng hóa. Các chỉ số như hệ số lỗi quân phương và hệ số tương quan được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Việc so sánh kết quả của mạng với mô hình tương đương giúp xác định mô hình nào hoạt động tốt hơn. Kết quả đánh giá sẽ cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà đầu tư trong việc ra quyết định mua bán hàng hóa trên sàn giao dịch.
