Đồ Án Tốt Nghiệp: Dự Đoán Giá Chứng Khoán Việt Nam Bằng Mô Hình Học Máy

• Tác giả: Nguyễn Văn Nghĩa
• Người hướng dẫn: ThS. Đinh Xuân Trường
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Áp Dụng Mô Hình Học Máy Xây Dựng Ứng Dụng Dự Đoán Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TÌM HIỂU VỀ BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN GIÁ CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Ngữ cảnh của bài toán và bài toán Time Series Forecasting
• 1.3. Các giải pháp hiện tại và hạn chế
• 1.4. Những khó khăn của việc dự đoán giá cổ phiếu
• 1.5. Mục tiêu và định hướng giải pháp
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.7. Cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.7.1. Kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.7.2. Hoạt động của mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.8. Mạng nơ-ron hồi quy Recurrent Neural Network (RNN) và ứng dụng
• 1.8.1. Mạng nơ-ron hồi quy Recurrent Neural Network (RNN)
• 1.8.2. Các ứng dụng của Recurrent Neural Network (RNN)
• 1.8.3. Huấn luyện mạng
• 1.8.4. Mở rộng mạng RNN
• 1.9. Bộ nhớ dài – ngắn hạn Long short-term memory (LSTM)
• 1.9.1. Ưu nhược điểm của RNN và lý do chọn LSTM
• 1.9.2. Mô hình, ý tưởng và bên trong của mô hình LSTM [7]
• 1.9.3. Các biến thể của mô hình LSTM[7]
• 1.10. Các công nghệ sử dụng
• 1.10.1. Ngôn ngữ lập trình Python
• 1.10.2. Ngôn ngữ lập trình Kotlin
• 1.11. Kết luận chương
• 2. LẤY DỮ LIỆU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH
• 2.1. Thu thập dữ liệu
• 2.1.1. Crawl dữ liệu là gì và dữ liệu chứng khoán được crawl như thế nào
• 2.2. Xử lý dữ liệu
• 2.3. Lưu trữ dữ liệu
• 2.4. Mô hình LSTM được xây dựng
• 2.5. Chia tập dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá mô hình
• 2.6. Đánh giá mô hình dự đoán
• 2.7. Kết luận chương
• 3. PHÂN TÍCH THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI HỆ THỐNG
• 3.1. Phân tích hệ thống
• 3.1.1. Tên hệ thống
• 3.1.2. Mục tiêu của hệ thống
• 3.1.3. Các tác nhân của hệ thống
• 3.1.4. Yêu cầu của hệ thống
• 3.1.5. Phạm vi của hệ thống
• 3.2. Thiết kế hệ thống
• 3.2.1. Usecase tổng quan
• 3.2.2. Biểu đồ lớp thực thể
• 3.2.3. Module dự đoán giá chứng khoán
• 3.2.4. Module xem thông tin chi tiết về app
• 3.3. Yêu cầu hệ thống
• 3.4. Một số công cụ, thư viện hỗ trợ
• 3.4.1. Cài đặt phân tích dữ liệu và crawl dữ liệu
• 3.4.2. Cài đặt mã nguồn ứng dụng
• 3.4.3. Chạy ứng dụng trên máy ảo
• 3.5. Kết quả cài đặt
• 3.5.1. Kết quả cài đặt dữ liệu
• 3.5.2. Kết quả cài đặt app
• 3.6. Kết luận chương
• PHẦN TỔNG KẾT
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Dự Đoán Giá Chứng Khoán Việt Nam Bằng Học Máy

Dự đoán giá chứng khoán là một lĩnh vực quan trọng trong tài chính, đặc biệt tại Việt Nam. Với sự phát triển của công nghệ, mô hình học máy đã trở thành công cụ hữu ích trong việc phân tích và dự đoán xu hướng giá cổ phiếu. Việc áp dụng các thuật toán học máy giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán, từ đó hỗ trợ các nhà đầu tư đưa ra quyết định thông minh hơn.

1.1. Khái Niệm Dự Đoán Giá Chứng Khoán

Dự đoán giá chứng khoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử để ước lượng giá trị tương lai của cổ phiếu. Các mô hình học máy như LSTM giúp phân tích chuỗi thời gian và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Dự Đoán Giá Chứng Khoán

Dự đoán giá chứng khoán không chỉ giúp nhà đầu tư tối ưu hóa lợi nhuận mà còn giảm thiểu rủi ro. Việc hiểu rõ xu hướng thị trường là rất cần thiết trong bối cảnh biến động hiện nay.

II. Những Thách Thức Trong Dự Đoán Giá Chứng Khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc dự đoán giá cổ phiếu. Sự biến động của thị trường, chất lượng dữ liệu và các yếu tố bên ngoài đều ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình dự đoán.

2.1. Biến Động Kinh Tế Và Tác Động Đến Giá Cổ Phiếu

Sự biến động của nền kinh tế có thể ảnh hưởng lớn đến giá cổ phiếu. Các yếu tố như lạm phát, chính sách tài chính và tình hình chính trị đều có thể làm thay đổi xu hướng giá.

2.2. Chất Lượng Dữ Liệu Trong Dự Đoán

Dữ liệu chính xác là yếu tố quyết định trong việc dự đoán giá cổ phiếu. Việc thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy của mô hình.

III. Phương Pháp Dự Đoán Giá Chứng Khoán Bằng Mô Hình Học Máy

Mô hình học máy, đặc biệt là LSTM, đã được áp dụng rộng rãi trong việc dự đoán giá chứng khoán. Các phương pháp này cho phép xử lý dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu trong chuỗi thời gian.

3.1. Mô Hình LSTM Trong Dự Đoán Giá Cổ Phiếu

Mô hình LSTM giúp xử lý các chuỗi dữ liệu dài và phát hiện các mối quan hệ phức tạp giữa các biến. Điều này rất hữu ích trong việc dự đoán giá cổ phiếu trong ngắn hạn.

3.2. Các Thuật Toán Học Máy Khác

Ngoài LSTM, còn có nhiều thuật toán học máy khác như hồi quy logistic, cây quyết định, và mạng nơ-ron nhân tạo có thể được áp dụng để dự đoán giá cổ phiếu.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Dự Đoán Giá Chứng Khoán

Mô hình dự đoán giá chứng khoán không chỉ giúp nhà đầu tư cá nhân mà còn hỗ trợ các tổ chức tài chính trong việc ra quyết định đầu tư. Các ứng dụng này có thể được triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau.

4.1. Phần Mềm Dự Đoán Giá Chứng Khoán

Phần mềm dự đoán giá chứng khoán giúp người dùng theo dõi và phân tích giá cổ phiếu theo thời gian thực, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

4.2. Tích Hợp Công Nghệ AI Trong Đầu Tư

Công nghệ AI có thể được tích hợp vào các ứng dụng đầu tư để tự động hóa quy trình phân tích và dự đoán, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả đầu tư.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Dự Đoán Giá Chứng Khoán

Dự đoán giá chứng khoán bằng mô hình học máy đang trở thành xu hướng trong ngành tài chính. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến và ứng dụng mới, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định thông minh hơn.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Trong Dự Đoán Giá

Các công nghệ mới như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ tiếp tục được phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới trong việc dự đoán giá chứng khoán.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Đào Tạo Và Nâng Cao Kiến Thức

Để tận dụng tối đa các mô hình dự đoán, nhà đầu tư cần nâng cao kiến thức về thị trường chứng khoán và các công nghệ mới, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả.