Dự Đoán Xu Hướng Giá Tiền Điện Tử Sử Dụng Machine Learning

• Tác giả: Đỗ Hữu Lượng
• Người hướng dẫn: Th.S. Đỗ Thị Minh Phung
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành Hệ thống thông tin
• Đề tài: Dự Đoán Xu Hướng Giá Tiền Điện Tử Bằng Machine Learning
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Mục tiêu đề tài
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Các nghiên cứu liên quan
• 2. CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT VỀ CÁC THUẬT TOÁN NƠ-RO
• 2.1. Mạng nơ-ron nhân tạo
• 2.2. Mô hình mạng RNN
• 2.3. Hồi quy logistic
• 2.4. Mô hình tổng quát
• 2.5. Recurrent Neural Network (RNN)
• 2.6. Long short term memory (LSTM)
• 2.6.1. Ý tưởng cốt lõi của LSTM
• 2.6.2. Bên trong LSTM
• 2.7. Gated recurrent unit (GRU)
• 2.7.1. Nội dung nhớ hiện tại (Current memory content)
• 2.7.2. Bộ nhớ thời điểm hiện tại (Final memory at current time step)
• 2.8. Các công nghệ chính trong dự án
• 2.8.1. Ngôn ngữ lập trình Python
• 2.8.2. Javascript — Framework ReactJS
• 2.8.3. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Danh sách các tác nhân
• 3.2. Danh sách các Use-Case
• 3.3. Xem các thông tin giá tiền điện tử
• 3.4. Lựa chọn hiển thị các chỉ báo lên biểu đồ giá
• 3.5. Xem kết quả dự đoán giá đóng cửa của phiên hiện tại
• 3.6. Hiển thị giá tiền điện tử theo thời gian thực
• 3.7. Xem tin tức tiền điện tử liên quan
• 3.8. Dự đoán và lựa chọn số phiên giao dịch
• 3.9. So sánh độ chính xác giữa các mô hình dự đoán khác nhau
• 3.10. So sánh kết quả dự đoán giữa các mô hình dự đoán khác nhau
• 3.11. Lựa chọn mô hình dự đoán mặc định
• 3.12. Thiết kế hệ thống
• 3.12.1. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 3.12.2. Thiết kế cơ sở dữ liệu NoSQL
• 3.12.3. Mô tả cấu trúc dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: THU THẬP DỮ LIỆU VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN
• 4.1. Thu thập dữ liệu thông qua API
• 4.2. Thu thập dữ liệu sàn Binance qua API
• 4.3. Thao tác dữ liệu
• 4.4. Tiền xử lý dữ liệu
• 4.5. Đánh giá độ chính xác
• 4.6. Dữ liệu dự đoán đầu vào
• 4.7. Dữ liệu dự đoán đầu ra
• 4.8. Huấn luyện dữ liệu
• 4.9. Lựa chọn các tham số
• 4.9.1. Số lượng nơ-ron
• 4.9.2. Tham số Dropout
• 4.9.3. Hàm kích hoạt
• 4.10. Quá trình huấn luyện và cải đặt
• 4.11. Đánh giá các mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG VÀ TRIỂN KHAI HỆ THỐNG
• 5.1. Xây dựng mô-đun thu thập dữ liệu
• 5.1.1. Môi trường phát triển
• 5.2. Xây dựng mô-đun API Server
• 5.2.1. Môi trường phát triển
• 5.3. Xây dựng mô-đun ứng dụng Web
• 5.3.1. Môi trường triển khai
• 5.3.2. Mô tả giao diện người dùng
• 5.4. Triển khai hệ thống
• 5.4.1. Kiến trúc REST
• 5.4.2. Container trong Docker
• 5.4.3. Kiến trúc hạ tầng
• 6. CHƯƠNG 6: KHÓ KHĂN VÀ HẠN CHẾ
• 6.1. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng Quan Về Dự Đoán Giá Tiền Điện Tử Bằng Machine Learning

Dự đoán giá tiền điện tử là một lĩnh vực đang thu hút sự quan tâm lớn từ các nhà đầu tư và nghiên cứu. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, việc áp dụng machine learning vào dự đoán giá tiền điện tử đã trở thành một xu hướng nổi bật. Các mô hình máy học có khả năng phân tích dữ liệu lớn và tìm ra các mẫu ẩn chứa trong dữ liệu, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác hơn về xu hướng giá trong tương lai.

1.1. Khái Niệm Về Tiền Điện Tử Và Machine Learning

Tiền điện tử là một loại tiền tệ kỹ thuật số, hoạt động trên nền tảng công nghệ blockchain. Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này mở ra nhiều cơ hội mới trong việc dự đoán giá tiền điện tử.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Dự Đoán Giá Tiền Điện Tử

Dự đoán giá tiền điện tử giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định giao dịch thông minh hơn. Việc hiểu rõ xu hướng giá có thể giúp giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận. Các mô hình dự đoán chính xác có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn trong thị trường đầy biến động này.

II. Thách Thức Trong Dự Đoán Giá Tiền Điện Tử

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc dự đoán giá tiền điện tử cũng gặp phải nhiều thách thức. Thị trường tiền điện tử rất biến động và chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau như tin tức, sự kiện kinh tế và tâm lý thị trường. Điều này làm cho việc xây dựng mô hình dự đoán trở nên khó khăn hơn.

2.1. Tính Biến Động Cao Của Thị Trường

Thị trường tiền điện tử có tính biến động rất cao, với giá có thể thay đổi nhanh chóng trong thời gian ngắn. Điều này tạo ra khó khăn trong việc dự đoán chính xác giá trong tương lai.

2.2. Thiếu Dữ Liệu Lịch Sử Đáng Tin Cậy

Dữ liệu lịch sử về giá tiền điện tử không phải lúc nào cũng đầy đủ và chính xác. Việc thiếu dữ liệu có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình dự đoán.

III. Phương Pháp Dự Đoán Giá Tiền Điện Tử Bằng Machine Learning

Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để dự đoán giá tiền điện tử, trong đó các mô hình machine learning như hồi quy logistic, mạng nơ-ron và LSTM đang được ưa chuộng. Những phương pháp này cho phép phân tích dữ liệu phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

3.1. Mô Hình Hồi Quy Logistic

Hồi quy logistic là một trong những phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong việc dự đoán giá tiền điện tử. Mô hình này giúp xác định xác suất giá sẽ tăng hay giảm dựa trên các yếu tố đầu vào.

3.2. Mạng Nơ Ron Nhân Tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn và tìm ra các mẫu phức tạp. Đây là một trong những phương pháp mạnh mẽ nhất trong dự đoán giá tiền điện tử.

3.3. Mô Hình LSTM

Mô hình LSTM (Long Short-Term Memory) là một loại mạng nơ-ron hồi tiếp, rất hiệu quả trong việc xử lý chuỗi thời gian. LSTM có khả năng ghi nhớ thông tin lâu dài, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán giá tiền điện tử.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Dự Đoán Giá Tiền Điện Tử

Các mô hình dự đoán giá tiền điện tử không chỉ có giá trị trong nghiên cứu mà còn có ứng dụng thực tiễn trong giao dịch. Nhiều nền tảng giao dịch hiện nay đã tích hợp các công cụ dự đoán giá để hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định đầu tư.

4.1. Hỗ Trợ Quyết Định Đầu Tư

Các mô hình dự đoán giúp nhà đầu tư có cái nhìn rõ hơn về xu hướng giá, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn. Điều này có thể giúp tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

4.2. Tích Hợp Vào Nền Tảng Giao Dịch

Nhiều sàn giao dịch tiền điện tử đã tích hợp các mô hình dự đoán vào nền tảng của họ, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin và đưa ra quyết định giao dịch nhanh chóng.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Dự Đoán Giá Tiền Điện Tử

Dự đoán giá tiền điện tử bằng machine learning đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và có tiềm năng lớn. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các mô hình dự đoán sẽ ngày càng chính xác hơn và có thể hỗ trợ tốt hơn cho các nhà đầu tư.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Trong Nghiên Cứu

Nghiên cứu về dự đoán giá tiền điện tử sẽ tiếp tục phát triển, với nhiều mô hình mới và cải tiến kỹ thuật. Điều này sẽ giúp nâng cao độ chính xác và khả năng dự đoán.

5.2. Tương Lai Của Machine Learning Trong Tài Chính

Machine learning sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong việc dự đoán giá tiền điện tử. Sự kết hợp giữa công nghệ và tài chính sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các nhà đầu tư.