BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC HOA SEN KHOA KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Tên đề tài: Xây Dựng Hệ Thống Phân Tích Và Dự Báo Thị Trường Chứng Khoán Giảng viên hướng dẫn : Nguyễn Thị Phương Liên Nhóm sinh viên thực hiện : Nguyễn Minh Huy – 081667 Nguyễn Anh Khoa – 080835 Lương Ngọc Lan – 080838 Lớp : QL081 Tháng 12/2011 PHIẾU GIAO ĐỀ TÀI KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP 1. Mỗi sinh viên phải viết riêng một báo cáo 2. Phiếu này phải dán ở trang đầu tiên của báo cáo 1. Họ và tên sinh viên/ nhóm sinh viên được giao đề tài (sĩ số trong nhóm: 3) (1) Nguyễn Minh Huy.
(2) Nguyễn Anh Khoa. (3) Lương Ngọc Lan. Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm. Khoa: Khoa học và Công nghệ.
Tên đề tài : Xây dựng hệ thống phân tích và dự báo thị trường chứng khoán 3. Các dữ liệu ban đầu: - Xây dựng đề tài tiếp theo của đồ án chuyên ngành. - Có kiến thức về xác suất thống kê, kiến thức về cơ sở dữ liệu, và Timeseries database 4. Các yêu cầu đặc biệt: - Xây dựng hệ thống phân tích rõ ràng, chi tiết, và tính hữu ích cao - Xây dựng hệ thống dự báo có tính chính xác cao - Hệ thống dễ sử dụng, xử lý dữ liệu tốt 5.
Kết quả tối thiểu phải có: - File báo cáo về đề tài - Có hệ thống phân tích dữ liệu - Hệ thống dự báo - Xây dựng trên hệ thống trên website Ngày giao đề tài:……. Họ tên GV hướng dẫn 1: Nguyễn Thị Phương Liên .………………Chữ ký: ……………… Họ tên GV hướng dẫn 2: …………………………………. Ngày tháng năm 2011 II TRÍCH YẾU Trong phạm vi khóa luận, nhóm chúng tôi tìm hiểu về lĩnh vực thị trường chứng khoán. Trong đó gồm có các khái niệm cơ bản và những phương pháp phân tích, dự báo được phổ biến rộng rãi hiện nay, chẳng hạn như phân tích biểu đồ giá kỹ thuật, phân tích tài chính cơ bản và dự báo giá bằng mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt (ARIMA).
Sau khi đã nắm vững những kiến thức nền tảng, nhóm bắt tay vào hiện thực một hệ thống phân tích và dự báo thị trường chứng khoán nhằm mục tiêu cung cấp những thông tin hữu ích và cần thiết cho các nhà đầu tư. Hệ thống phân tích và dự báo thị trường chứng khoán được chúng tôi xây dựng như là một website để cung cấp những thông tin cần thiết và hữu ích về các loại mã chứng khoán. Dựa trên thông tin đầu vào là báo cáo tài chính, giá cổ phiếu niêm yết, hệ thống sẽ tính toán các thông số dẫn xuất thể hiện sức mạnh tài chính, khả năng sinh lợi nhuận của công ty. Xác định xu hướng giá trên thị trường và tín hiệu mua / bán từ đó thiết lập mô hình để dự báo giá cổ phiếu trong các phiên giao dịch sắp tới.
Người dùng khi truy cập vào website có thể xem các thông tin chi tiết về công ty và sử dụng các công cụ được hệ thống hỗ trợ để tìm hiểu và phân tích thông tin về các mã chứng khoán. Ngoài ra, hệ thống còn cung cấp thêm bộ lọc cổ phiếu để người dùng có thể nhanh chóng tìm ra mã cổ phiếu với những thông tin nhất định và tin tức liên quan đến thị trường chứng khoán nói chung và từng mã cổ phiếu nói riêng. Thông qua việc nghiên cứu, tìm hiểu và so sánh giữa các phương pháp phân tích, dự báo. Nhóm chúng tôi đã nhận ra rằng mặc dù giữa những phương pháp này có một số điểm bất đồng.
Tuy nhiên, những sự bất đồng đó không đối nghịch, bác bỏ lẫn nhau mà ngược lại mang mối quan hệ tương hỗ, bù trừ. Vì vậy, chúng tôi cho rằng sự kết hợp giữa các phương pháp phân tích sẽ cho cái nhìn tổng quát và đáng tin cậy hơn so với việc chỉ tập trung vào một phương pháp nhất định. III MỤC LỤC PHIẾU GIAO ĐỀ TÀI KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP. II TRÍCH YẾU.
III MỤC LỤC – BẢNG VÀ HÌNH ẢNH. IX LỜI CẢM ƠN. X NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI HƯỚNG DẪN. Phân tích kỹ thuật.
Trung bình trượt. Trung bình trượt giản đơn (Simple moving average). Trung bình trượt cấp số nhân (Exponential moving average). Cách sử dụng.
Giải biên độ biến động giá Bollinger (Bollinger bands). Cách sử dụng. Tỉ lệ thay đổi (Rate of change). Cách sử dụng.
Trung bình trượt hội tụ và phân kỳ (Moving average convergence and divergence - MACD). Cách sử dụng. Chỉ số sức mạnh tương đối (Relative strength index - RSI). Cách sử dụng.
Chỉ số lưu lượng tiền tệ (Money flow index - MFI). Cách sử dụng. Chỉ số stochastic. Cách sử dụng.
Chỉ số Williams %R. Cách sử dụng. Phân tích cơ bản. Các chỉ số tài chính của công ty niêm yết.
Chỉ số EPS (Earning per Share). Vốn hóa thị trường – Market Capitalization. Đòn bẩy tài chính – Financial Leverage. Tỷ số thanh khoản nhanh – Quick Ratio.
Hệ số biên lợi nhuận ròng – Net Profit Margin. Mô hình ARIMA. Các dạng mô hình. Mô hình tự hồi quy (AR).
Mô hình trung bình trượt (MA). Mô hình tự hồi quy trung bình trượt (ARMA). Mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt (ARIMA). Phương pháp lập mô hình ARIMA.
Xác định mô hình (Model Identification). Sử dụng SACF và SPACF. Độ lệch chuẩn của SACF và SPACF. Một vài lưu ý quan trọng.
Một số công cụ xác định mô hình khác. Ước lượng tham số sơ bộ. Ước lượng mô hình (Model Estimation). Hàm hợp lý hóa và hàm tổng bình phương.
Ước lượng phi tuyến. Ước lượng số học của đạo hàm. Thuật toán tổng quát cho mô hình có điều kiện. Kiểm định mô hình (Model Diagnostic).
Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation Check). Kiểm định Portmanteau Lack-of-Fit. Tính toán giá trị dự báo. Khoảng tin cậy.
Phân tích - Hiện thực. Phân tích thiết kế hệ thống. Data Flow Diagram (DFD). Đặc tả Use case.
Xem tin tức. Xem thông tin phân tích và dự báo. Phân tích kỹ thuật trên biểu đồ. Xem báo cáo tài chính đầy đủ.
Tìm kiếm mã cổ phiếu. Lọc cổ phiếu. Lập mô hình. Cấu trúc cơ sơ dữ liệu.
Thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu tài chính. Dữ liệu giá. Giải pháp công nghệ.
Giới thiệu chương trình. Cấu trúc trang web. Chức năng chính. Giao diện hoàn chỉnh.
Hướng dẫn sử dụng. Phân tích kỹ thuật. Thêm chỉ số kỹ thuật. Bỏ một chỉ số kỹ thuật.
Tìm kiếm công ty. Lọc mã cổ phiếu. Xem thông tin chi tiết công ty. Đánh giá tổng quan.
Hướng phát triển. 78 TỪ ĐIỂN THUẬT NGỮ. 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 85 VIII MỤC LỤC – BẢNG VÀ HÌNH ẢNH Bảng 1.
Đặc điểm của biểu đồ tương quan tương ứng với các loại mô hình. Công thức tính giá trị tham số sơ bộ và miền giá trị. Mẫu biểu đồ W-Bottom. Mẫu biểu đồ M-Top.
Failure swing trên và dưới. Phân phối Chi bình phương. Use Case Diagram. SD – Xem tin tức.
SD – Xem thông tin và phân tích dự báo. SD – Phân tích kỹ thuật trên biểu đồ. SD – Xem báo cáo tài chính đầy đủ. SD – Tìm kiếm mã cổ phiếu.
SD – Lọc cổ phiếu. SD – Nhập liệu. SD – Lấy tin. SD – Lập mô hình.
Cấu trúc trang web. Giao diện trang phân tích dự báo. 75 IX LỜI CẢM ƠN Trong khoảng thời gian làm khóa luận tốt nghiệp, từ ngày 09/09/2011 đến ngày 18/12/2011, chúng tôi đã học được rất nhiều điều, từ kiến thức về chứng khoán, phương pháp phát triển một dự án, cách tiếp cận người dùng và cách thức giải quyết những vấn đề nảy sinh. Nhóm chúng tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn đến cô Nguyễn Thị Phương Liên – Giảng viên khoa Khoa Học và Công Nghệ trường Đại Học Hoa Sen.
Người đã tận tâm định hướng, theo sát và hỗ trợ nhóm xuyên suốt thời gian vừa qua. Cô đã đóng vai trò là người hướng dẫn, người tư vấn, người đi trước để giúp chúng tôi hoàn tất khóa luận thành công. Ngoài ra, nhóm cũng xin gửi lời cảm ơn đến toàn bộ tập thể giảng viên khoa Khoa Học và Công Nghệ và các bạn sinh viên cùng khóa QL081, những người đã khích lệ và đưa ra nhiều lời khuyên, lời góp ý bổ ích cho nhóm. X NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI HƯỚNG DẪN Trong suốt quá trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp, tôi đánh giá cao các thành viên trong nhóm.
Các bạn làm việc với thái độ nghiêm túc, chịu khó tìm tòi, nghiên cứu, thông minh và sáng tạo. Các thành viên trong nhóm hỗ trợ và phối hợp với nhau tốt, đồng thời mỗi cá nhân có thể phát huy được khả năng và thế mạnh của mình. Đây là một khóa luận tốt nghiệp được hoàn thành xuất sắc. Người hướng dẫn ký tên Nguyễn Thị Phương Liên XI NHẬP ĐỀ Đầu tư chứng khoán được xem là một hoạt động mang tính rủi ro cao.
Tuy nhiên, nó vẫn có sức hấp dẫn lớn đối với giới đầu tư vì tỷ suất sinh lợi khổng lồ mà hiếm có phương án đầu tư nào có thể so sánh được nếu như biết lựa chọn thời điểm xuất nhập thị trường. Hiện nay, cùng với sự phát triển của thị trường chứng khoán tại Việt Nam, nhu cầu sử dụng công cụ phân tích dự báo thị trường để tìm hiểu giá trị thực sự của cổ phiếu, xu hướng biến động giá… cũng ngày một tăng cao. Trước thực tế đó, nhóm đã quyết định nghiên cứu và phát triển hệ thống phân tích và dự báo thị trường chứng khoán dựa trên nền tảng công nghệ web. Mọi dữ liệu về chứng khoán sẽ được tập trung và xử lý.
người dùng chỉ cần tra cứu và xem kết quả trực tuyến. Cấu trúc của hệ thống được phân ra làm ba thành phần chính: • Phân tích cơ bản: phân tích và tính toán các chỉ số trong báo cáo tài chính. • Phân tích kỹ thuật: vẽ biểu đồ giá, hỗ trợ công cụ để xác định tín hiệu mua/ bán. • Dự báo: đưa ra mức giá tham khảo cho các phiên giao dịch sắp tới theo mô hình ARIMA.
Hệ thống gồm có các trang nội dung như sau: • Trang chủ: thể hiện tin tức thị trường mới nhất, biến động của các sàn giao dịch và đề cử các mã cổ phiếu có tính thanh khoản cao. • Trang trợ giúp:giải thích một số thuật ngữ chuyên môn và cách sử dụng những công cụ do hệ thống hỗ trợ.