CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT.Các phương pháp dự đoán thị trường, chủng kkhoán Việt Nam .Hệ chuyên gia ncuro-[z⁄y.1 Sự kết hợp giữa logic mờ và mạng nơrorL 1.2 lIệ chuyên gia neuro-fuzzy theo kiến trúc ANFTS.3 Mô tả một ứng dụng hệ ANFTIS trong, thị trường, chứng khoán Istanbul .Phân tích kỹ thuật trong thị trường chứng khoán 1.1 Phân tích kỹ thuật.2 Nghiên cứu một số phương pháp phân tích kỹ thuật trong thị trường.Kết chương CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG LÝ THUYET CHO THỦ NGHIỆM HỆ DỰ DOAN TH TRUONG CHUNG KHOAN VIET NAM 2.1 Phát biểu bài toán thử nghiệm.2 Xây dựng bộ chỉ số phân tíchkỹ thuật và kiếm thử.1 Bộ clỉ sö phân lích kỹ thuật dầu vào .2 Tộ tỉ lệ biến động tăng/giảm ngày giao dịch tiếp theo đầu ra.3 Xây đựnphệ chuyên pia neuro-fuzzy theo kiến trúc ANEIS dự đoán giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam.1 Nguyén tic thiét ké.2 Mô hình thiết kế và pidi CHU dt eee cee ccecceeceeescseeteereeeeeeeSB 2. CHƯƠNG 3: THỨ NGHIEM ĐÁNH GIÁ HỆ DỰ ĐOÁN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 3.1 Thứ nghiệm hệ dự doán thị trường chứng khoánV ot Nam -1/71- TRAN ANH TUẦN LUẬN VAN THAC SY KY THUAT 3.1 Mục tiêu xây dung phan mbm ooo.2 Céne nphé str dung. cece eee ete eee SD 3.3 Kiến trúc ứng dụng.4 M6 tá bộ dữ liệu chỉ 3.5 Kết quả thử nghiệm.2 Đánh giá hệ dự đoán thị trường chứng khoán Việt Nam.1 Đánh giá chưng.2 Dánh giá chỉ tiết 3.3 Một số hình ảnh chương trình. «co sex ccsertiieereriesrr.
KET LUẬN VẢ KIỀN NGHỊ G. Hướng phát triền của đê tải. " DANH MỰC TÀI LIỆU THAM KHẢO.E -3/71- TRAN ANH TUAN LUAN VAN THAC SY KY THUAT LOICAM DOAN Tôi cam đoan : -_ Những nội dung trong luận văn này là đo tôi fhực hiện dưới sự hướng dan trực tiếp của PGS.TS Hưỳnh Quyết Thing. - Moi tham khảo dùng trong luận vin déu được trích dẫn rõ rằng tên tác giá, lên công trình, thời gian, địa điểm công bố.
~_ Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Học viên Trần Anh Tuấn -3/71- TRAN ANH TUẦN LUẬN VAN THAC SY KY THUAT Tĩnh 28:Mô hình hệ chuyên gia neuro-fuzzv dự đoángiá chứng khoản tị trường chứng khoan Việt Nam Hình 29: Mô hình kiến trúc ứng dụng. Hình 30: Dữ liệu giá hàng ngày của chúng khoán BVH dược xử lý để tinh toánra các chỉ số kỹ thuật qua ứng đụng Xĩ. 82 Hình 31: Dữ lệu học của chứng khoán BVH sau khi tính toán ra chỉ sö.
63 57c csscsrsrxrrrrrrerrr~ 63 Tĩnh 32: Dữ liệu kiếm tra của chúng khoán BVIT. Hình 33: Bảng mã tả thông số hệ thốn; --- 04 Hình 34: Kết quả hệ thẳng học để kết xuất bộ tham 64 Hình 35: Thông số nhập hệ thống để Dự đoán dữ liệu.2-75--<:©52 6 Tĩnh 36: Kết quá dự đoán dữ liệu. thà 65 -8/71- TRAN ANH TUẦN LUẬN VAN THAC SY KY THUAT MO DAU Việc dự báo lợi nhuận cổ phiếu chính xác trên thị trường chứng khoản trong nhiều năm qua là thách thức không nhỏ của nhiều nhà khoa học tính toán, có rất nhiều bài báoluận văn/đẻ tải về du đoán thi trường chứng khoản của nhiều thị trường trên thế giới. Tuy nhiên tại thị trường, chứng khoản Việt Nam thì chưa có nhiều bài báo đuận văn/để tài dạng này, vì vậy tác giả hi vọng.
thông qua luận án thạc sĩ này để đóng góp một phản tri thức về công nghệ kỹ thuật điện toán. mềm cho việc dự đoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Mỗi ngày thị trường chứng khoán Việt Nam đều có giá đúng cửa của tt cả các mã chứng khoán, đây là một nguồn thông tìn vô cùng hữu ích với phương pháp tính toán kỹ thuật đầu tư, có rất nhiều phương pháp kỹ thuật dự đoán hiện quả và được công nhận rộng khắp trong giới đầu tư chứng khoản trên thd giới. Có thể kế ra rất nhiều phương pháp đầu tư hiệu quả như: Bollinger bands, SMA, EMA, TAZ, RSI, MFI, CCI, ADX, MACD, WILLIAM %R,.
Hign tại các công ty tài chính đa quốc gia, hay các công ty quỹ đầu tư chứng khoản tại Việt Nam đang sử dụng những chương trình tính toán đâu tư chứng khoán theo phương pháp kỹ thuật với giá rất đất đỏ do các công ly nước ngoài sở hữu. hoặc sản xuất như HE C, Reuters, Standard Chartered Rank, Việc có một nghién ciru va thir nghi¢ém mội sé ky thuat dy doan img dung cho thi trường chứng khoản Việt Nam để tạo tiền để hình thành một sản phẩm Việt tuân tha các tiêu chuẩn khoa học tính toán và gia rẻ là thực sự rất cần thiết. Mục đích của luận án thạc sĩ này là để thử nghiệm một bộ chỉ số kỹ thuật thông dựng và hiệu quả được nhiều chuyên gia trong nghành chúng khoán trong nước và nước ngoài công nhân tỉnh hiệu quả (RŠSI, SDK, MEI, CCI, WILLIAM %R), và ứng dụng lính hoạt vào mô hình hệ chuyên gia điều chỉnh neuro-fuzzy cho viéc dy doan thị trường chúng khoán Việt Nam. Kết quả đạt dược của luận án thạc si này là xây dựng thành công một chương trình tuân thủ theo cơ sở lý thuyết vẻ hệ chuyên gia Neuro-Fuzzy theo kiến trúc ANFIS -8/7]- TRAN ANH TUAN LUAN VAN THAC SY KY THUAT DANH MỤC CÁC BẰNG Bang 1: Bảng thông số khởi tao hệ thông.
Bang 2: Bang thông số tối ưu trên bộ đữ - 6771 - TRAN ANH TUAN LUAN VAN THAC SY KY THUAT DANII MUC CAC HINII VE, DO THI Tĩnh 1: Xô hình hệ mờ - nøron. 13) Hình 2: Cầu trúc chung của hệ mờ-nøron.Sccceeiere TẾ Tỉnh 3: Nơron mờ. Sì c7 Sa cneeteererrrrerrrrrrrrree TT Tĩnh 4: Noron mờ AND.cceneneirraiarreio TẾ Hinh 5: Noron mi OR 1a 1 A. Hình 6: Mê hình mạng noron mờ cơ bản.ccccceeeeeeeeeeev 2T Tĩnh 7: Sơ đỗ cấu trúc ANETS.
7) Tlinh 8: Cach thức sử dụng phương pháp kỹ thuật Dollinger Dands. 28 Hình 9: Cách thức sử dụng phương pháp kỹ thuật ADX Hinh 10: Cach sử dụng phương pháp kỹ thuật 12 Tĩnh 11: Cách sử dụng phương pháp kỹ thuậi PSAR. Hinh 12: Cách sử dụng phương pháp kỹ thuật SKI2 Hinh 13: Cach sử dụng phương pháp kỹ thuật R51. 33 Tỉnh 14: Cách sử dụng phương pháp kỹ thuật MFT.
Tĩnh 15: Cách sử dụng phương pháp kỹ thuật CCI. để Hình 16: Cách sử đụng phương pháp kỹ thuật WII. 36 Tĩnh 17: Cách sử dụng phương pháp kỹ thuật MACD Hình 18: Sơ đồ logic các tập mở của phương pháp kỹ thuật Bollingcr Bands. 40 Tĩnh 19: Sơ đỗ các tập mờ của thuộc tính Bollinger Dands.
AL Hình 20: Sơ đỗ các tập mờ của thuộc tính ADX., AZ Hình 21: Sơ đỗ các tập mờ của thuộc tính TAZ. Hình 22: Sơ đỗ các tập mờ của thuộc tính SDK. 4đ Hình 23: Sơ để các tập mở của thuộc tỉnh RSI. để Hình 24: Sơ dỗ các tập mờ của thuộc tính MEI., 46 Hình 25:8ơ để các tập mờ của tfmộc tính ŒCL.vee f7 Hình 26: Sơ đỗ các tập mờ của thuộc tính WILLR.-- 22222cczs2cccccxz 48 Hình 27: Sơ để các tập mở của thuộc tính oufpui.
đỠ -7/71- TRAN ANH TUẦN LUẬN VAN THAC SY KY THUAT MO DAU Việc dự báo lợi nhuận cổ phiếu chính xác trên thị trường chứng khoản trong nhiều năm qua là thách thức không nhỏ của nhiều nhà khoa học tính toán, có rất nhiều bài báoluận văn/đẻ tải về du đoán thi trường chứng khoản của nhiều thị trường trên thế giới. Tuy nhiên tại thị trường, chứng khoản Việt Nam thì chưa có nhiều bài báo đuận văn/để tài dạng này, vì vậy tác giả hi vọng. thông qua luận án thạc sĩ này để đóng góp một phản tri thức về công nghệ kỹ thuật điện toán. mềm cho việc dự đoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Mỗi ngày thị trường chứng khoán Việt Nam đều có giá đúng cửa của tt cả các mã chứng khoán, đây là một nguồn thông tìn vô cùng hữu ích với phương pháp tính toán kỹ thuật đầu tư, có rất nhiều phương pháp kỹ thuật dự đoán hiện quả và được công nhận rộng khắp trong giới đầu tư chứng khoản trên thd giới. Có thể kế ra rất nhiều phương pháp đầu tư hiệu quả như: Bollinger bands, SMA, EMA, TAZ, RSI, MFI, CCI, ADX, MACD, WILLIAM %R,. Hign tại các công ty tài chính đa quốc gia, hay các công ty quỹ đầu tư chứng khoản tại Việt Nam đang sử dụng những chương trình tính toán đâu tư chứng khoán theo phương pháp kỹ thuật với giá rất đất đỏ do các công ly nước ngoài sở hữu. hoặc sản xuất như HE C, Reuters, Standard Chartered Rank, Việc có một nghién ciru va thir nghi¢ém mội sé ky thuat dy doan img dung cho thi trường chứng khoản Việt Nam để tạo tiền để hình thành một sản phẩm Việt tuân tha các tiêu chuẩn khoa học tính toán và gia rẻ là thực sự rất cần thiết.
Mục đích của luận án thạc sĩ này là để thử nghiệm một bộ chỉ số kỹ thuật thông dựng và hiệu quả được nhiều chuyên gia trong nghành chúng khoán trong nước và nước ngoài công nhân tỉnh hiệu quả (RŠSI, SDK, MEI, CCI, WILLIAM %R), và ứng dụng lính hoạt vào mô hình hệ chuyên gia điều chỉnh neuro-fuzzy cho viéc dy doan thị trường chúng khoán Việt Nam. Kết quả đạt dược của luận án thạc si này là xây dựng thành công một chương trình tuân thủ theo cơ sở lý thuyết vẻ hệ chuyên gia Neuro-Fuzzy theo kiến trúc ANFIS -8/7]- TRAN ANH TUAN LUAN VAN THAC SY KY THUAT DANITMỤC CÁC KÝ ITỆU, CÁC CIIỮ VIET TAT Ky hiéu va chit viet (at Y nghia ANFIS H6 m6 -noron Adaptive Neutral Fuzzy Inference System. NEURO-FUAZY HE me -noron SMA Phương pháp phân tích kỹ thuật du doan SMA EMA Phương pháp phân tích kỹ thuật dự đoán EMA. Bollinger Bands Phương pháp phân tích kỹ thuật du doan Bollinger Bands ADX Phương pháp phân tích kỹ thuật dự doin ADX(Average Directional Movement Index) TAZ Phương pháp phân tích kỹ thuật dự đoán TA.
PSAR Phương pháp phân tích kỹ thuật dự đoán. PSAR(PARABOLIC SAR) SED Phương pháp phân tích kỹ thuật dự đoán SDK. (Stochastic %D %K) RSI Phương pháp phân tích kỹ thuật dự đoán RSI( Relative Strength Index) MFI Phuong phap phan tich ky thuat dy doan MFI(Moncy Flow Index) CŒI Phương pháp phân tích kỹ thuật dự đoán CCI(Commodily Channel Index) WILLIAMS%ER hay Phương pháp phân tích kỹ thuật dự đoán WHIR WIIITIAMS%R MACD Phương pháp phân tích kỹ thuit du doan MACD DATE Ngày giao dịch THGH Giả cao nhật trong ngay giao dich TOW Ciiã thân nhất trong ngày giao dịch CLOSE Giá đóng cửa trong ngày giao dịch -4/71- TRAN ANH TUẦN LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUÁT ý hiệu và chữ viÊt tắt.