Mô hình học sâu trong dự đoán xu hướng giá Forex

• Tác giả: Trần Gia Phát
• Người hướng dẫn: TS. Kiều My
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm TPHCM
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Dự Đoán Xu Hướng Giá Forex Bằng Mô Hình Học Sâu
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• TÓM TẮT
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan về thị trường Forex
• 1.2. Các thông tin tổng quát
• 1.3. Một số thuật ngữ thường dùng trong Forex
• 1.4. Tình hình nghiên cứu
• 1.4.1. Phân tích kỹ thuật (Technical Analysis)
• 1.4.2. Phân tích cơ bản (Fundamental Analysis)
• 1.4.3. Những thách thức trong việc nghiên cứu và phát triển mô hình
• 1.4.4. Các hướng tiếp cận phát triển
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Các chỉ báo trong thị trường Forex
• 2.1.1. Nhóm chỉ báo 1: Trend-Following Indicators (Các chỉ báo theo dõi xu hướng)
• 2.1.2. Nhóm chỉ báo 2: Trend-Confirmation Indicators (Các chỉ báo xác nhận xu hướng)
• 2.1.3. Nhóm chỉ báo 3: Overbought/Oversold Indicators (Các chỉ báo quá mua, quá bán)
• 2.1.4. Nhóm chỉ báo 4: Profit-Taking Indicators (Các chỉ báo chốt lợi nhuận)
• 2.2. Phép khử nhiễu Wavelets Denoising
• 2.3. Phân tích Wavelets
• 2.3.1. Tín hiệu tĩnh và tín hiệu không tĩnh
• 2.4. Mô hình ARIMA
• 2.4.1. Mô hình tự hồi qui (Auto regression - AR)
• 2.4.2. Mô hình trung bình động (Moving average - MA)
• 2.5. Các kiến trúc Recurrent Neural Networks
• 2.5.1. Giới thiệu mạng Recurrent Neural Networks
• 2.5.2. Giới thiệu mạng Long Short-Term Memory
• 2.5.3. Giới thiệu mạng Gated Recurrent Unit
• 2.6. Luong-style Attention
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG MÔ HÌNH
• 3.1. Hướng tiếp cận đề xuất
• 3.1.1. Mô hình đề xuất
• 3.1.2. Các phương pháp đánh giá
• 3.2. Xây dựng các bộ dữ liệu cho mô hình
• 3.2.1. Các loại dữ liệu và cách thu thập, tổ chức dữ liệu
• 3.2.2. Kết hợp dữ liệu
• 3.2.3. Chuẩn hóa dữ liệu
• 3.3. Phương pháp tiền xử lý dữ liệu Forex
• 3.3.1. Chuyển đổi khung thời gian
• 3.3.2. TA-Lib (Technical Analysis Library): Thư viện mã nguồn mở trích xuất các chỉ báo kỹ thuật
• 3.3.3. Phương pháp xử lý dữ liệu thị trường bằng phép khử nhiễu Wavelets
• 3.4. Phương pháp tiền xử lý dữ liệu Sự kiện kinh tế
• 3.4.1. Các thông tin cơ bản của Sự kiện kinh tế
• 3.4.2. Phương pháp tiền xử lý dữ liệu Sự kiện kinh tế
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.1.1. Môi trường lập trình
• 4.1.2. Tham số huấn luyện mô hình
• 4.2. Kết quả thực nghiệm
• 4.2.1. Phương pháp đánh giá
• 4.2.2. Đánh giá các mô hình ở khung thời gian M15
• 4.2.3. Đánh giá các mô hình ở khung thời gian H1
• 4.2.4. Nhận xét chung về kết quả đánh giá ở các mô hình
• 4.3. Triển khai mô hình chạy thực tế
• 4.3.1. Thu thập dữ liệu Real-time
• 4.3.2. Windows Task Scheduler
• 4.3.3. Trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Plotly
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về dự đoán xu hướng giá Forex bằng mô hình học sâu

Dự đoán xu hướng giá Forex là một trong những thách thức lớn trong lĩnh vực tài chính. Thị trường Forex, với tính biến động cao và khối lượng giao dịch lớn, yêu cầu các nhà đầu tư phải có những công cụ chính xác để đưa ra quyết định. Mô hình học sâu đã trở thành một giải pháp tiềm năng, giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán giá cả. Việc áp dụng các mô hình như LSTM (Long Short-Term Memory) đã cho thấy hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.

1.1. Khái niệm về mô hình học sâu trong Forex

Mô hình học sâu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, sử dụng các mạng nơ-ron để phân tích và dự đoán dữ liệu. Trong Forex, mô hình này giúp nhận diện các mẫu và xu hướng từ dữ liệu lịch sử.

1.2. Tại sao mô hình học sâu lại quan trọng trong Forex

Mô hình học sâu có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và phức tạp, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán xu hướng giá. Điều này rất quan trọng trong môi trường giao dịch biến động như Forex.

II. Những thách thức trong việc dự đoán giá Forex

Dự đoán giá Forex không chỉ đơn thuần là phân tích dữ liệu mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức. Tính biến động của thị trường, sự ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế và chính trị, cùng với sự không chắc chắn trong tương lai, đều là những yếu tố cần xem xét. Các nhà nghiên cứu cần phát triển các mô hình có khả năng thích ứng với những thay đổi này.

2.1. Tính biến động cao của thị trường Forex

Thị trường Forex có tính biến động cao, điều này có thể dẫn đến những rủi ro lớn cho các nhà đầu tư. Việc dự đoán chính xác xu hướng giá trong bối cảnh này là một thách thức lớn.

2.2. Ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế và chính trị

Các yếu tố như lãi suất, tỷ lệ lạm phát và các sự kiện chính trị có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị tiền tệ. Điều này làm cho việc dự đoán trở nên phức tạp hơn.

III. Phương pháp học sâu trong dự đoán giá Forex

Các phương pháp học sâu như LSTM và GRU đã được áp dụng để dự đoán xu hướng giá Forex. Những mô hình này có khả năng học hỏi từ dữ liệu quá khứ và đưa ra dự đoán cho tương lai. Việc tối ưu hóa mô hình cũng là một yếu tố quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

3.1. Mô hình LSTM trong dự đoán giá Forex

Mô hình LSTM giúp xử lý dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả, cho phép dự đoán chính xác hơn về xu hướng giá trong thị trường Forex.

3.2. Tối ưu hóa mô hình học sâu

Tối ưu hóa mô hình là quá trình điều chỉnh các tham số để cải thiện độ chính xác. Việc này bao gồm việc lựa chọn các chỉ số kỹ thuật phù hợp và xử lý dữ liệu hiệu quả.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình học sâu trong Forex

Mô hình học sâu không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn trong giao dịch Forex. Các nhà đầu tư có thể sử dụng các mô hình này để đưa ra quyết định giao dịch thông minh hơn, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

4.1. Cách sử dụng mô hình học sâu trong giao dịch

Các nhà đầu tư có thể áp dụng mô hình học sâu để phân tích dữ liệu lịch sử và đưa ra dự đoán cho các cặp tiền tệ, từ đó đưa ra quyết định giao dịch.

4.2. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình học sâu có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán giá Forex, giúp các nhà đầu tư đạt được lợi nhuận cao hơn.

V. Kết luận và tương lai của dự đoán giá Forex bằng mô hình học sâu

Dự đoán giá Forex bằng mô hình học sâu đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và dữ liệu, tương lai của phương pháp này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho các nhà đầu tư.

5.1. Tương lai của mô hình học sâu trong Forex

Với sự phát triển của công nghệ, mô hình học sâu sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán giá Forex.

5.2. Những hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nhà nghiên cứu có thể tiếp tục khám phá các phương pháp mới và cải tiến mô hình hiện tại để nâng cao hiệu quả dự đoán trong thị trường Forex.