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.
