Luận Văn Tìm Hiểu Ngôn Ngữ Lập Trình Python Và Viết Chương Trình Dự Báo Biến Động Giá Chứng Khoán

• Tác giả: Lê Gia Tiến
• Người hướng dẫn: Ths. Nguyễn Thị Xuân Hương
• Trường học: Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng
• Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
• Đề tài: Tìm hiểu ngôn ngữ lập trình Python, viết chương trình thử nghiệm dự báo sự biến động của giá chứng khoán
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hải Phòng

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Tại Sao Nên Học Lập Trình Python?
• 1.3. Cài đặt môi trường làm việc “cài đặt PyCharm”
• 1.4. Cài đặt python
• 1.5. Tạo file và viết mã Python trên PyCharm
• 1.6. Các Khái Niệm Cơ Bản Trong Lập Trình Python
• 1.6.1. Comments trong python
• 1.7. Cấu trúc dữ liệu là gì, các kiểu cấu trúc dữ liệu trong python
• 1.7.1. So sánh list và tuple
• 1.8. Cấu trúc điều khiển trong python
• 1.9. Cài đặt các gói thư viện cơ bản trong python
• 1.9.1. Cài đặt pip
• 1.9.2. Một số gói thư viện thông dụng cho Python
• 1.10. Sử Dụng Hàm Trong Python
• 1.10.1. Các thông số của Hàm (Function Parameters)
• 1.10.2. Câu lệnh return trong Python
• 1.10.3. DocStrings trong Python
• 1.10.4. Ví dụ về hàm DocStrings trong Python
• 1.11. Đọc file CSV trong python
• 1.11.1. Tệp CSV là gì?
• 1.11.2. Các hàm của module CSV trong Python
• 1.11.3. Cách đọc tệp CSV
• 1.11.4. Cách viết tệp CSV
• 1.12. Sử dụng thư viện pandas trong Python
• 1.12.1. Thư viện pandas python là gì?
• 1.12.2. Tại sao lại dùng thư viện pandas?
• 1.12.3. Đọc file csv sử dụng thư viện pandas
• 1.12.4. Thao tác với dataframe trong pandas
• 1.13. Vẽ biểu đồ trong python
• 1.13.1. Khái niệm chung
• 1.13.2. Ví dụ tạo một biểu đồ đơn giản
• 2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN DỰ BÁO
• 2.1. Bài toán dự báo
• 2.1.1. Dự báo hỗ trợ quá trình ra quyết định trong các tình huống
• 2.1.2. Chuỗi thời gian (Time Series)
• 2.2. Tiến trình của một bài toán dự báo
• 2.2.1. Tiêu chuẩn dự báo
• 2.2.2. Các đặc tính định dạng
• 3. CHƯƠNG 3: BÀI TOÁN DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU VÀ THỰC NGHIỆM
• 3.1. Giới thiệu bài toán dự báo giá cổ phiếu
• 3.2. Phát biểu bài toán
• 3.3. Một số mô hình dự báo thống kê
• 3.3.1. Mô hình trượt đơn Moving Average (MA) để phân tích dự báo giá chứng khoán
• 3.3.2. Mô hình làm mịn theo cấp số nhân (exponential smoothing)
• 3.3.3. Mô hình làm mịn hàm mũ kép “Double exponential smoothing”
• 3.4. Chương trình thực nghiệm
• 3.4.1. Kết quả mô hình trượt đơn Moving Average (MA)
• 3.4.2. Kết quả thực nghiệm mô hình làm mịn theo cấp số nhân (exponential smoothing)
• 3.4.3. Kết quả thực nghiệm mô hình làm mịn hàm mũ kép “Double exponential smoothing”
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Ngôn ngữ Python

Ngôn ngữ Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như phát triển web, khoa học dữ liệu, và Machine Learning. Python có cú pháp đơn giản, dễ học, và hỗ trợ nhiều mô hình lập trình như hướng đối tượng, cấu trúc, và chức năng. Đồ án này tập trung vào việc tìm hiểu sâu về Python và ứng dụng của nó trong việc dự báo biến động giá chứng khoán.

1.1. Giới thiệu về Python

Python được phát triển bởi Guido van Rossum vào cuối những năm 1980. Ngôn ngữ này nổi bật với tính đơn giản và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Python hỗ trợ nhiều nền tảng và có cộng đồng phát triển mạnh mẽ, giúp nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay.

1.2. Cài đặt môi trường Python

Để bắt đầu với Python, cần cài đặt môi trường phát triển như PyCharm và Python từ trang chủ. PyCharm là một IDE mạnh mẽ, hỗ trợ nhiều tính năng như gỡ lỗi, quản lý thư viện, và tích hợp với các công cụ khác.

1.3. Cấu trúc dữ liệu trong Python

Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu tích hợp như List, Dictionary, Tuple, và Set. Những cấu trúc này giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả, đặc biệt trong các bài toán phân tích dữ liệu và Machine Learning.

II. Bài toán dự báo

Bài toán dự báo là một trong những ứng dụng quan trọng của khoa học dữ liệu và Machine Learning. Trong đồ án này, bài toán dự báo được áp dụng để dự đoán biến động giá chứng khoán, giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn.

2.1. Khái niệm bài toán dự báo

Bài toán dự báo liên quan đến việc sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán các giá trị tương lai. Trong tài chính, dự báo biến động giá là một bài toán phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa phân tích thống kê và Machine Learning.

2.2. Chuỗi thời gian trong dự báo

Chuỗi thời gian là một dạng dữ liệu quan trọng trong bài toán dự báo. Các mô hình như Moving Average và Exponential Smoothing được sử dụng để phân tích và dự đoán các xu hướng trong chuỗi thời gian.

III. Ứng dụng dự báo giá chứng khoán

Đồ án này tập trung vào việc áp dụng Python để xây dựng các mô hình dự đoán giá chứng khoán. Các mô hình được thử nghiệm bao gồm Moving Average, Exponential Smoothing, và Double Exponential Smoothing.

3.1. Mô hình Moving Average

Mô hình Moving Average là một phương pháp đơn giản để dự báo giá chứng khoán bằng cách tính trung bình giá trong một khoảng thời gian nhất định. Mô hình này hiệu quả trong việc làm mịn dữ liệu và dự đoán xu hướng ngắn hạn.

3.2. Mô hình Exponential Smoothing

Exponential Smoothing là một kỹ thuật dự báo dựa trên việc gán trọng số giảm dần cho các giá trị trong quá khứ. Mô hình này phù hợp với dữ liệu có xu hướng và biến động theo mùa.

3.3. Kết quả thực nghiệm

Các mô hình được thử nghiệm trên dữ liệu giá cổ phiếu từ thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả cho thấy Moving Average và Exponential Smoothing đều có khả năng dự báo chính xác các biến động giá trong ngắn hạn.