I. Giới thiệu về Dự đoán VNIndex bằng Machine Learning tại HCMUTE
Bài viết tập trung vào việc ứng dụng Machine Learning để dự đoán chỉ số chứng khoán VNIndex, một nghiên cứu được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (HCMUTE).
1.1 Bối cảnh và Sự cần thiết
Trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng phức tạp và biến động, việc dự đoán chỉ số chứng khoán như VNIndex đóng vai trò quan trọng cho các nhà đầu tư. Machine learning, với khả năng phân tích dữ liệu lớn và nhận dạng xu hướng, nổi lên như một công cụ hữu ích cho mục tiêu này.
1.2 Mục tiêu của Nghiên cứu
Nghiên cứu tại HCMUTE nhắm đến việc xây dựng mô hình dự đoán VNIndex dựa trên Machine Learning, sử dụng dữ liệu lịch sử của thị trường chứng khoán. Mục tiêu là tạo ra một công cụ hỗ trợ đầu tư hiệu quả, giúp dự báo xu hướng thị trường.
II. Phương pháp Machine Learning được sử dụng
Bài viết tập trung vào thuật toán K Nearest Neighbors (KNN), một phương pháp học máy có giám sát, để dự đoán VNIndex.
2.1 Giới thiệu về KNN
KNN là một thuật toán đơn giản và hiệu quả, hoạt động dựa trên việc tìm kiếm các điểm dữ liệu gần nhất trong không gian đặc trưng. Trong dự đoán VNIndex, KNN sử dụng dữ liệu lịch sử của các chỉ số tài chính để tìm ra các mẫu và xu hướng tương tự, từ đó dự đoán giá trị VNIndex trong tương lai.
2.2 Các bước thực hiện
Nghiên cứu thực hiện các bước thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình KNN và đánh giá hiệu suất mô hình. Việc lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp, bao gồm các chỉ số kinh tế vĩ mô và chỉ số thị trường chứng khoán, đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mô hình dự đoán chính xác.
III. Kết quả và Ứng dụng
Nghiên cứu đã đạt được kết quả khả quan trong việc dự đoán VNIndex bằng thuật toán KNN.
3.1 Hiệu suất Mô hình
Mô hình KNN được đánh giá dựa trên các chỉ số như MSE (Mean Squared Error). Kết quả cho thấy mô hình có khả năng dự đoán xu hướng của VNIndex với độ chính xác cao.
3.2 Ứng dụng thực tế
Mô hình dự đoán VNIndex được xây dựng có thể ứng dụng trong đầu tư chứng khoán, hỗ trợ các nhà đầu tư đưa ra quyết định mua hoặc bán cổ phiếu. Kết quả nghiên cứu cũng có thể được sử dụng để phân tích thị trường tài chính và dự báo xu hướng kinh tế.
