Mô Hình Dự Báo Giá Chứng Khoán Việt Nam Bằng Phương Pháp Học Sâu

Khóa luận trình bày mô hình dự báo giá chứng khoán Việt Nam bằng phương pháp học sâu cho chuỗi thời gian đa biến, mang lại hiệu quả cao.

• Tác giả: Nguyễn Thành Nội
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Đình Thuận
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Mô Hình Dự Báo Giá Chứng Khoán Việt Nam Bằng Phương Pháp Học Sâu
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VÀ MÔ TẢ ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới thiệu về phân tích dự báo
• 1.2. Khái niệm về phân tích dự đoán. Lợi ích và hạn chế của phân tích dự đoán
• 1.3. Ứng dụng của phân tích dự đoán
• 1.4. Các loại mô hình phân tích dự đoán. Giới thiệu về đối tượng dự báo
• 1.5. Khái niệm chứng khoán và thị trường chứng khoán
• 1.6. Chỉ số thị trường chứng khoán
• 1.7. Đặt vấn đề và các nghiên cứu liên quan
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Lý thuyết chuỗi thời gian
• 2.1.1. Định nghĩa chuỗi thời gian
• 2.1.2. Các thành phần của chuỗi thời gian
• 2.1.2.1. Khái niệm tính dừng
• 2.1.2.2. Cách kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian
• 2.1.3. Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng
• 2.2. Akaike Information Criterion (AIC)
• 2.3. Bayesian information criterion (BIC)
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN
• 3.1. Phương pháp dự đoán chuỗi thời gian đa biến
• 3.1.1. Mô hình thống kê Vector Autoregression
• 3.1.2. Mô hình hồi quy máy học
• 3.1.3. Mô hình học sâu
• 3.2. Phương pháp dự báo chuỗi thời gian dài
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Nguồn dữ liệu
• 4.2. Tiền xử lý dữ liệu
• 4.3. Thiết lập cho quá trình thực nghiệm
• 4.4. Kết quả và thảo luận
• 4.4.1. Kết quả thực nghiệm dự báo chuỗi thời gian đa biến
• 4.4.2. Kết quả thực nghiệm dự báo chuỗi thời gian dài
• 5. CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG
• 5.1. Quy trình triển khai mô hình dự báo
• 5.1.1. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
• 5.1.2. Huấn luyện mô hình
• 5.1.3. Triển khai và sử dụng mô hình
• 5.2. Quy trình xây dựng hệ thống website dự báo
• 5.2.1. Thiết kế thành phần chức năng
• 5.2.2. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 5.2.3. Thiết kế thành phần xử lý
• 5.2.4. Triển khai hệ thống trên Linux Server AWS
• 5.2.5. Kiến trúc ứng dụng
• 5.2.6. Xây dựng giao diện
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Tổng hợp kết quả đạt được
• 6.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về mô hình dự báo giá chứng khoán Việt Nam

Mô hình dự báo giá chứng khoán Việt Nam bằng phương pháp học sâu đang trở thành một trong những xu hướng nổi bật trong lĩnh vực tài chính. Việc áp dụng các kỹ thuật học máy và học sâu giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán giá cổ phiếu. Các nhà đầu tư ngày càng quan tâm đến việc sử dụng các mô hình này để đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.

1.1. Tổng quan về phân tích dự báo giá chứng khoán

Phân tích dự báo giá chứng khoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng tương lai. Các mô hình học sâu như LSTM và ARIMA đã được áp dụng để cải thiện độ chính xác của dự báo.

1.2. Lợi ích của việc dự báo giá chứng khoán

Dự báo giá chứng khoán giúp các nhà đầu tư nhận diện cơ hội và rủi ro, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý. Việc sử dụng mô hình học sâu có thể tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

II. Thách thức trong việc dự báo giá chứng khoán Việt Nam

Dự báo giá chứng khoán không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như chính trị, kinh tế và tâm lý nhà đầu tư. Những yếu tố này tạo ra sự biến động lớn trong giá cổ phiếu, làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá chứng khoán

Giá chứng khoán bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như thông tin kinh tế, chính trị và tâm lý thị trường. Những yếu tố này có thể gây ra sự biến động lớn trong ngắn hạn.

2.2. Rủi ro trong dự báo giá chứng khoán

Rủi ro trong dự báo giá chứng khoán bao gồm sai số trong mô hình và sự thay đổi bất ngờ của thị trường. Điều này có thể dẫn đến những quyết định đầu tư không chính xác.

III. Phương pháp học sâu trong dự báo giá chứng khoán

Phương pháp học sâu đã được chứng minh là hiệu quả trong việc dự báo giá chứng khoán. Các mô hình như LSTM, CNN và RNN được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng tương lai.

3.1. Mô hình LSTM trong dự báo giá chứng khoán

Mô hình LSTM (Long Short-Term Memory) giúp xử lý dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả. Nó có khả năng ghi nhớ thông tin lâu dài, rất phù hợp cho việc dự đoán giá cổ phiếu.

3.2. Mô hình CNN trong phân tích dữ liệu chứng khoán

Mô hình CNN (Convolutional Neural Network) có thể được áp dụng để phân tích các đặc trưng của dữ liệu chứng khoán, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình dự báo giá chứng khoán

Mô hình dự báo giá chứng khoán không chỉ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định mà còn có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khác như quản lý rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư.

4.1. Ứng dụng trong quản lý danh mục đầu tư

Mô hình dự báo giúp các nhà đầu tư tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình bằng cách xác định các cổ phiếu có tiềm năng tăng trưởng cao.

4.2. Ứng dụng trong quản lý rủi ro

Việc dự báo chính xác giúp các nhà đầu tư nhận diện và giảm thiểu rủi ro trong quá trình đầu tư, từ đó bảo vệ vốn đầu tư của mình.

V. Kết luận và hướng phát triển mô hình dự báo

Mô hình dự báo giá chứng khoán bằng phương pháp học sâu đang ngày càng trở nên quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Tương lai của mô hình này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và ứng dụng mới.

5.1. Tương lai của mô hình dự báo giá chứng khoán

Với sự phát triển của công nghệ, mô hình dự báo giá chứng khoán sẽ ngày càng chính xác hơn, giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định tốt hơn.

5.2. Hướng phát triển mô hình học sâu

Nghiên cứu và phát triển các mô hình học sâu mới sẽ giúp cải thiện độ chính xác và khả năng dự đoán của các mô hình hiện tại.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường chứng khoán đóng vai trò là kênh huy động và chu chuyển vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế. Chỉ số thị trường chứng khoán (như VN-Index, VN30-Index) phản ánh sức khỏe tài chính doanh nghiệp và tình hình kinh tế vĩ mô. Việc phân tích dự báo các chỉ số này hỗ trợ nhà đầu tư và các nhà hoạch định đưa ra quyết định cũng như nhận diện rủi ro sớm. Tuy nhiên, biến động của các chỉ số thị trường chịu sự chi phối trực tiếp từ các cổ phiếu thành phần có giá trị vốn hóa và thanh khoản cao trong rổ chỉ số.

Nhiều nghiên cứu trước đây tại Việt Nam và quốc tế (tiêu biểu như nghiên cứu của Nguyễn Trọng Cơ và cộng sự sử dụng ARIMA kết hợp LSTM cho VN30; Nguyễn Thành Cường và cộng sự sử dụng các mô hình họ GARCH đo lường độ biến động VN100; Erkam Guresen và cộng sự dự báo NASDAQ 100 bằng mạng nơ-ron nhiều lớp kết hợp GARCH) chủ yếu tập trung vào chuỗi thời gian đơn biến. Cách tiếp cận này bỏ qua mối quan hệ tương quan từ các biến ngoại sinh có ảnh hưởng trực tiếp và bộc lộ hạn chế khi dự báo trong khoảng thời gian dài. Đề tài của nhóm tác giả giải quyết hai vấn đề trên bằng cách tích hợp các cổ phiếu thành phần có tác động lớn vào mô hình đa biến và ứng dụng các kiến trúc học sâu chuyên biệt cho dự báo chuỗi thời gian dài.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định theo 5 nhiệm vụ cụ thể:

1. Mô tả các đặc tính của các mô hình dự báo chuỗi thời gian và các mô hình máy học, từ đó đánh giá sự phù hợp của mô hình đề xuất và áp dụng vào bài toán dự báo.
2. Sử dụng dữ liệu trong quá khứ và các thuật toán máy học để dự báo giá trị trong tương lai.
3. Tìm hiểu cách thức hoạt động của các mô hình dự báo cho chuỗi thời gian đa biến: VAR, Random Forest Regression, XGBoost Regression, LSTNet, MTGNN, DSTP.
4. Tìm hiểu các phương pháp dự báo chuỗi thời gian dài: Transformer, Autoformer.
5. Xây dựng hệ thống website dự báo giá chỉ số thị trường chứng khoán.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Giá đóng cửa của chỉ số VN30-Index dựa trên ảnh hưởng của 21 mã cổ phiếu thành phần có mức vốn hóa và khối lượng giao dịch lớn trong rổ VN30, bao gồm: BID, BVH, CTG, FPT, GAS, HPG, KDH, MBB, MSN, MWG, NVL, PDR, PNJ, REE, SBT, SSI, STB, TCH, VCB, VIC, VNM.
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian từ năm 2015 đến năm 2022.
• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu lịch sử giao dịch được thu thập từ Investing.com và dữ liệu cập nhật tự động phục vụ ứng dụng thông qua API https://apipubaws.vn.
• Phạm vi mô hình: Mô hình thống kê đa biến (VAR); mô hình hồi quy máy học (Random Forest Regression, XGBoost Regression); mô hình học sâu đa biến (LSTNet, MTGNN, DSTP); mô hình dự báo chuỗi thời gian dài (Transformer, Autoformer).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết xoay quanh phân tích chuỗi thời gian và các công cụ thống kê đánh giá:

• Lý thuyết chuỗi thời gian: Chuỗi thời gian được phân rã thành bốn thành phần cơ bản gồm thành phần xác định (xu hướng), thành phần chu kỳ, thành phần mùa vụ và thành phần ngẫu nhiên.
• Tính dừng (Stationarity): Một quá trình ngẫu nhiên được định nghĩa là dừng khi kỳ vọng toán học và phương sai không đổi theo thời gian, đồng thời hiệp phương sai giữa hai thời điểm chỉ phụ thuộc vào khoảng cách độ trễ thời gian. Khóa luận sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng Dickey-Fuller (ADF) trong cả hai trường hợp có và không có biến xu hướng thời gian để kiểm tra tính dừng, đồng thời áp dụng phương pháp lấy sai phân cấp $d$ để biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng $I(d)$.
• Tiêu chuẩn thông tin: Hàm hợp lý cực đại (Log-likelihood), tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC, AICc) và tiêu chuẩn thông tin Bayesian (BIC) được sử dụng để xác định chiều dài độ trễ tối ưu cho các mô hình thống kê kiểm định và mô hình VAR.
• Quy chuẩn thị trường: Cơ chế tính toán VN-Index và bộ chỉ số VN30-Index của Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HoSE), bao gồm các tiêu chí sàng lọc 50 cổ phiếu vốn hóa hàng đầu, tỷ lệ lưu hành tự do (free-float) trên 5%, giá trị giao dịch hàng ngày bình quân 6 tháng và chu kỳ đảo danh mục bán niên vào tháng 1 và tháng 7.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được thiết kế theo hai bài toán kỹ thuật:

• Bài toán chuỗi thời gian đa biến: Đầu vào gồm chuỗi lịch sử giá của 21 mã cổ phiếu $X^1, X^2, ..., X^m$ và chuỗi lịch sử của chỉ số VN30-Index $Y$ từ thời điểm $t-T$ đến $t-1$. Mục tiêu là dự báo giá trị chỉ số VN30-Index tại thời điểm kế tiếp $Y_t$.
• Bài toán chuỗi thời gian dài (multistep forecasting): Sử dụng cùng cấu trúc dữ liệu đầu vào lịch sử đa biến, mục tiêu là dự báo một chuỗi giá trị tương lai liên tục của VN30-Index gồm ${Y_{t+1}, Y_{t+2}, ..., Y_{t+O}}$ tại các khoảng thời gian mở rộng (độ dài 24, 48, 96 bước thời gian).

Nhóm phương pháp	Mô hình cụ thể	Đặc trưng kỹ thuật chính
Thống kê	Vector Autoregression (VAR)	Hồi quy đa biến đồng thời, ước lượng hệ số bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS).
Máy học hồi quy	Random Forest Regression	Tập hợp các cây quyết định độc lập, lấy giá trị trung bình kết quả dự báo để giảm phương sai.
	XGBoost Regression	Kỹ thuật Gradient Boosting tối ưu hóa hàm lỗi sai số qua từng cây quyết định liên tiếp.
Học sâu đa biến	MTGNN	Graph Learning Layer tạo ma trận kề học được, kết hợp Inception Dilation Temporal Convolution và Mix-hop Graph Convolution.
	LSTNet	Kết hợp lớp tích chập (CNN), Gated Recurrent Unit (GRU), Recurrent-skip layer, Temporal Attention và thành phần Autoregressive tuyến tính.
	DSTP	Tiếp cận theo bài toán ngoại sinh tự hồi quy phi tuyến (NARX), kiến trúc Encoder-Decoder với Spatial Attention hai pha và Temporal Decoder.
Chuỗi thời gian dài	Transformer	Cơ chế Scaled-dot Self-Attention, Multi-head Attention, Masked Attention và lớp nhúng thời gian (dow, dom, doy).
	Autoformer	Phân rã chuỗi thời gian sâu kết hợp cơ chế Auto-Correlation dựa trên biến đổi Fourier (FFT/IFFT).

Thiết kế và triển khai hệ thống

Khóa luận thực hiện xây dựng một hệ thống website hoàn chỉnh để đưa các mô hình dự báo vào môi trường ứng dụng thực tế.

Kiến trúc tổng quan

Kiến trúc hệ thống bao gồm ba tầng chính:

• Tầng dữ liệu: Chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu lịch sử và dữ liệu mới thông qua việc gọi API bên ngoài (https://apipubaws.vn). Quá trình này được kích hoạt tự động theo lịch định kỳ sử dụng dịch vụ CRON trên hệ điều hành Linux.
• Tầng xử lý và mô hình hóa: Chạy trên môi trường Python, thực hiện các bước tiền xử lý dữ liệu (làm sạch, định dạng DataFrame, chuẩn hóa) và nạp trọng số mô hình đã huấn luyện (VAR, Random Forest, LSTNet, DSTP...) để tạo ra dữ liệu dự báo.
• Tầng ứng dụng và giao diện: Ứng dụng web xây dựng bằng NextJS, kết nối với hạ tầng lưu trữ để hiển thị biểu đồ và cung cấp các tương tác cho người dùng.

Cơ sở dữ liệu và thiết kế chức năng

Hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu phi quan hệ với cấu trúc collection chuyên biệt:

• Collection cổ phiếu: Lưu trữ danh sách mã, thông tin chi tiết và lịch sử chuỗi thời gian giá (giá mở cửa, cao nhất, thấp nhất, đóng cửa, khối lượng).
• Collection dữ liệu dự báo: Lưu trữ các kết quả dự báo sinh ra từ các thuật toán, phục vụ truy xuất tức thời lên giao diện.

Các ca sử dụng (Use case) được thiết kế chi tiết:

• Xem lịch sử giá: Người dùng chọn mã cổ phiếu hoặc chỉ số, hệ thống truy xuất dữ liệu và biểu diễn dưới hai hình thức: biểu đồ nến kỹ thuật (candlestick chart) hoặc biểu đồ đường (line chart).
• Tùy chọn thuật toán dự báo: Cho phép người dùng chuyển đổi linh hoạt giữa các mô hình dự báo khác nhau (VAR, LSTNet, DSTP, Random Forest...).
• Xem kết quả dự báo giá: Hiển thị đường dự báo tương lai kết nối với chuỗi giá lịch sử thực tế.
• Lấy dữ liệu mới và kích hoạt dự báo: Chức năng backend định kỳ tự động crawl số liệu giao dịch mới nhất và chạy mô hình suy luận cập nhật kết quả.

Hệ thống được đóng gói và triển khai thực tế trên hạ tầng máy chủ Linux Server của nền tảng điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu và mô tả đề tài

Chương 1 trình bày tổng quan về phân tích dự đoán, phân loại các mô hình dự báo (cây quyết định, mạng nơ-ron, hồi quy) cùng lợi ích và hạn chế của chúng. Chương này hệ thống hóa các khái niệm thị trường tài chính, công thức xác định chỉ số VN-Index và quy trình tuyển chọn định kỳ 30 cổ phiếu thuộc rổ VN30-Index của HoSE. Tác giả tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (ARIMA, LSTM, họ GARCH, NARX, DSTP), nêu rõ khoảng trống nghiên cứu về chuỗi đa biến và chuỗi dài tại thị trường Việt Nam. Từ đó, xác lập 5 mục tiêu nghiên cứu, phạm vi dữ liệu 21 mã cổ phiếu giai đoạn 2015–2022 và phát biểu toán học cho hai bài toán dự báo chuỗi thời gian đa biến và chuỗi thời gian dài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tập trung vào cơ sở toán học của chuỗi thời gian. Tác giả phân tích cấu trúc bốn thành phần của chuỗi dữ liệu (xu hướng, chu kỳ, mùa vụ, ngẫu nhiên), định nghĩa chặt chẽ tính dừng thông qua kỳ vọng, phương sai và hàm hiệp phương sai. Tiếp theo, chương trình bày chi tiết phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller mở rộng (ADF) theo hai dạng phương trình (có và không có biến xu hướng thời gian $t$), cơ chế lấy sai phân bậc $d$ để triệt tiêu tính không dừng, cùng các đại lượng thông tin thống kê như Log-likelihood, AIC, AICc và BIC dùng trong việc lựa chọn bậc trễ tối ưu cho mô hình.

Chương 3: Các phương pháp dự đoán

Chương 3 mô tả cấu trúc chi tiết của các thuật toán được áp dụng:

• Mô hình VAR: Trình bày dạng phương trình véc-tơ tự hồi quy bậc $p$, quy trình ước lượng OLS, phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF) và kiểm tra tính ổn định thông qua nghiệm của đa thức đặc trưng nằm trong vòng tròn đơn vị.
• Mô hình máy học hồi quy: Phân tích cơ chế xây dựng cây quyết định, phân chia nhánh, cập nhật gradient của XGBoost Regression và kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên, bỏ phiếu/trung bình hóa của Random Forest Regression.
• Mô hình học sâu chuỗi đa biến: Trình bày chi tiết toán học của MTGNN (Graph Learning Layer với hàm kích hoạt tanh/ReLU, Inception Dilation Convolution, Mix-hop propagation GCN); LSTNet (kết hợp Convolution Layer, GRU Cell, Skip-Recurrent Layer bỏ qua $p$ bước thời gian, Temporal Attention và nhánh Autoregression tuyến tính); DSTP (cấu trúc NARX với Spatial Encoder 2 pha tính trọng số tương quan giữa các biến ngoại sinh và giữa biến ngoại sinh với chuỗi mục tiêu, kết hợp Temporal Decoder).
• Phương pháp dự báo chuỗi thời gian dài: Khảo sát cơ chế Scaled-dot Self-Attention, Cross-Attention, Masked Attention, kỹ thuật nhúng đặc trưng thời gian (ngày trong tuần, ngày trong tháng, ngày trong năm) của mô hình Transformer, và cơ chế Auto-Correlation trong Autoformer.

Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá

Chương 4 mô tả quy trình thực nghiệm từ khâu thu thập dữ liệu giá trên Investing.com, kỹ thuật làm sạch, xử lý giá trị khuyết và định dạng dữ liệu đầu vào. Tác giả thiết lập tham số cho các mô hình và ghi nhận kết quả dự báo:

• Thực nghiệm so sánh hiệu năng dự báo chuỗi thời gian đa biến giữa các mô hình VAR, Random Forest Regression, LSTNet và DSTP trên tập dữ liệu VN30.
• Thực nghiệm đối sánh giữa mô hình học sâu chuỗi đa biến (LSTNet đa biến) và mô hình học sâu chuỗi đơn biến (LSTM đơn biến).
• Thực nghiệm dự báo chuỗi thời gian dài (multistep forecasting) với các độ dài dự đoán 24, 48 và 96 bước thời gian bằng các mô hình Transformer và Autoformer.

Chương 5: Ứng dụng

Chương 5 hiện thực hóa quy trình triển khai mô hình học máy thành phần mềm hoàn chỉnh. Tác giả trình bày các sơ đồ ca sử dụng tổng quan (Use case diagram), sơ đồ tuần tự (Sequence diagram) cho tác vụ xem lịch sử và dự báo giá. Chương này chi tiết hóa cấu trúc lưu trữ của CSDL NoSQL (các collection cổ phiếu và collection dự báo), cấu hình lập lịch CRON tự động hóa quy trình cập nhật dữ liệu từ API https://apipubaws.vn, kiến trúc triển khai trên nền tảng Linux Server AWS và giao diện người dùng phát triển bằng NextJS hỗ trợ hiển thị biểu đồ nến, biểu đồ đường và tùy chọn mô hình dự báo.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 tổng kết các kết quả đạt được về mặt lý thuyết, thực nghiệm mô hình học sâu và hệ thống phần mềm ứng dụng; đồng thời chỉ ra các điểm còn hạn chế và xác định phương hướng phát triển tiếp theo của đề tài.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính

• Khóa luận đã xây dựng và kiểm thử thành công hệ thống các mô hình dự báo giá chứng khoán trên tập dữ liệu lịch sử VN30 và 21 mã cổ phiếu thành phần (2015–2022).
• Thực nghiệm chứng minh tính khả thi của việc sử dụng dữ liệu đa biến: mô hình học sâu đa biến (LSTNet) nắm bắt các mối liên hệ không gian và thời gian tốt hơn so với mô hình chuỗi đơn biến truyền thống (LSTM).
• Đánh giá khả năng dự báo chuỗi thời gian dài đa bước (multistep) ở các mốc thời gian 24, 48 và 96, làm rõ năng lực trích xuất mẫu hình của các cơ chế Attention và Auto-Correlation.
• Hoàn thiện sản phẩm phần mềm website ứng dụng với đầy đủ pipeline tự động: crawl dữ liệu từ API https://apipubaws.vn, lưu trữ CSDL NoSQL, xử lý suy luận mô hình và trực quan hóa giao diện tương tác trên hạ tầng điện toán đám mây AWS.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt học thuật: Khắc phục hạn chế của các nghiên cứu dự báo chỉ số chứng khoán trước đây tại Việt Nam vốn chủ yếu dựa trên chuỗi thời gian đơn biến. Đề tài cung cấp một khảo sát thực nghiệm toàn diện khi áp dụng đồng thời các lớp mô hình từ thống kê (VAR), học máy (XGBoost, Random Forest), học sâu không gian - thời gian (MTGNN, LSTNet, DSTP) đến các mô hình cơ chế chú ý cho chuỗi dài (Transformer, Autoformer).
• Về mặt ứng dụng: Xây dựng một quy trình kỹ thuật hoàn chỉnh kết nối từ khâu tiền xử lý, huấn luyện mô hình học sâu đến khâu đóng gói triển khai ứng dụng thực tế trên môi trường đám mây Linux Server AWS, cung cấp công cụ trực quan hóa biến động giá và tín hiệu dự báo cho người dùng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

• Dữ liệu nghiên cứu bị giới hạn trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến năm 2022 và chỉ chọn lọc 21 mã cổ phiếu thành phần trong rổ VN30, chưa bao quát toàn bộ các cổ phiếu trên sàn HoSE hoặc các biến số kinh tế vĩ mô bên ngoài.
• Dự báo tài chính luôn tồn tại sai số ngẫu nhiên nhất định do tính chất phi tuyến và bất định cao của thị trường chứng khoán.
• Các mô hình thống kê đa biến như VAR gặp thách thức lớn về sự suy giảm bậc tự do khi số lượng biến và độ trễ tăng cao ($m + pm^2$ tham số), trong khi các mô hình học máy (XGBoost, Random Forest) và mạng nơ-ron sâu đòi hỏi chi phí tính toán lớn và dễ gặp rủi ro quá khớp (overfitting) nếu việc tinh chỉnh siêu tham số không được kiểm soát chặt chẽ.

Hướng phát triển

• Mở rộng tập đặc trưng đầu vào bằng cách bổ sung thêm các mã cổ phiếu khác trên thị trường cùng các chỉ số kinh tế vĩ mô (lãi suất, lạm phát, tỷ giá).
• Nghiên cứu tối ưu hóa siêu tham số tự động và cải tiến kiến trúc các lớp học sâu để nâng cao độ chính xác dự báo ở các khoảng thời gian dài hơn.
• Nâng cấp các tính năng quản trị, tăng cường độ ổn định của pipeline cập nhật dữ liệu tự động và tối ưu hóa hiệu năng phản hồi của hệ thống website trên môi trường AWS.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo phù hợp cho:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Hệ thống Thông tin, Khoa học Dữ liệu, Công nghệ Thông tin: Nguồn tài liệu chi tiết về mặt toán học và phương pháp cài đặt các mô hình học sâu hiện đại xử lý chuỗi thời gian đa biến (LSTNet, MTGNN, DSTP, Autoformer).
• Người nghiên cứu định lượng trong lĩnh vực Kinh tế - Tài chính (Quantitative Finance): Cung cấp khung phương pháp luận đối sánh giữa mô hình kinh tế lượng truyền thống (VAR, kiểm định ADF, tiêu chuẩn AIC/BIC) với các thuật toán học máy và học sâu trên dữ liệu thực tế của thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Kỹ sư phát triển phần mềm và triển khai AI (AI/MLOps Engineers): Tham khảo kiến trúc tích hợp pipeline dữ liệu từ API bên ngoài, tự động hóa bằng CRON, thiết kế CSDL collection NoSQL và triển khai giao diện NextJS trên máy chủ Linux AWS.

Các nội dung có giá trị tham khảo nổi bật bao gồm phần phân tích toán học các khối chức năng trong Chương 3 (Skip-RNN, Temporal Attention, Inception Dilation Convolution, Mix-hop propagation) và thiết kế hệ thống triển khai thực tế trong Chương 5.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng tập dữ liệu nào và đối tượng dự báo cụ thể là gì?

Khóa luận sử dụng dữ liệu lịch sử giai đoạn 2015–2022 thu thập từ Investing.com. Đối tượng nghiên cứu là giá đóng cửa của chỉ số VN30-Index, được mô hình hóa dưới dạng chuỗi thời gian đa biến dựa trên sự tương quan của 21 mã cổ phiếu thành phần có vốn hóa và thanh khoản cao trong rổ VN30 (gồm BID, BVH, CTG, FPT, GAS, HPG, KDH, MBB, MSN, MWG, NVL, PDR, PNJ, REE, SBT, SSI, STB, TCH, VCB, VIC, VNM).

2. Kiến trúc LSTNet được thiết kế như thế nào để xử lý chuỗi thời gian đa biến?

LSTNet kết hợp nhiều thành phần chuyên biệt: lớp tích chập (Convolutional Layer) để nắm bắt mối quan hệ cục bộ giữa các biến ở các mốc thời gian; lớp hồi quy GRU để ghi nhận phụ thuộc thời gian ngắn hạn; lớp Recurrent-skip kết nối các trạng thái ẩn cách nhau một khoảng chu kỳ $p$ để nắm bắt quy luật dài hạn; cơ chế Temporal Attention tính trọng số cho các trạng thái ẩn; và một thành phần Autoregressive tuyến tính hoạt động song song nhằm duy trì tỷ lệ quy mô của chuỗi dữ liệu đầu vào.

3. Mô hình DSTP xử lý mối quan hệ giữa biến ngoại sinh và chuỗi mục tiêu ra sao?

DSTP tiếp cận bài toán theo cấu trúc mạng ngoại sinh tự hồi quy phi tuyến (NARX). Bộ mã hóa không gian (Spatial Encoder) thực hiện qua hai pha: pha đầu tiên tính toán Global Attention để trích xuất sự phụ thuộc giữa các biến ngoại sinh (giá các cổ phiếu thành phần) với nhau; pha thứ hai kết hợp đầu ra pha một với chuỗi mục tiêu (chỉ số VN30) để tính attention score biểu diễn tương quan giữa biến ngoại sinh và chuỗi mục tiêu. Sau đó, Temporal Decoder sử dụng cơ chế chú ý thời gian để tổng hợp vectơ ngữ cảnh đưa vào dự báo.

4. Hệ thống website ứng dụng được xây dựng và triển khai bằng những công nghệ nào?

Hệ thống sử dụng Python để xử lý dữ liệu và chạy suy luận mô hình; thiết lập lịch CRON tự động gọi API https://apipubaws.vn để crawl dữ liệu mới; sử dụng CSDL NoSQL với các collection lưu trữ thông tin cổ phiếu và kết quả dự báo; giao diện người dùng được xây dựng bằng NextJS hỗ trợ hiển thị biểu đồ nến, biểu đồ đường; toàn bộ hệ thống được triển khai trên máy chủ Linux Server thuộc hạ tầng đám mây AWS.

5. Bài toán dự báo chuỗi thời gian dài (multistep forecasting) trong khóa luận được thiết lập như thế nào?

Bài toán dự báo chuỗi thời gian dài đặt mục tiêu dự đoán liên tục một chuỗi giá trị tương lai của chỉ số VN30-Index tại các khoảng thời gian có độ dài 24, 48 và 96 bước thời gian. Nhóm tác giả nghiên cứu và thực nghiệm bài toán này bằng hai mô hình học sâu chuyên dụng là Transformer (với cơ chế Scaled-dot Attention, Multi-head, Masked Attention và nhúng đặc trưng ngày/tháng/năm) và Autoformer (với cơ chế phân rã chuỗi sâu và Auto-Correlation).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Thành Nội và Võ Quang Huy đã nghiên cứu và ứng dụng thành công các mô hình học sâu hiện đại nhằm giải quyết hai bài toán then chốt: mô hình hóa chuỗi thời gian đa biến và dự báo chuỗi thời gian dài cho chỉ số VN30-Index dựa trên 21 cổ phiếu thành phần giai đoạn 2015–2022. Công trình cung cấp khảo sát lý thuyết và thực nghiệm toàn diện từ các mô hình kinh tế lượng (VAR), máy học (Random Forest, XGBoost) đến các kiến trúc học sâu tiên tiến (MTGNN, LSTNet, DSTP, Transformer, Autoformer). Đồng thời, đề tài đã chuyển giao thành công kết quả nghiên cứu thành một ứng dụng web hoàn chỉnh, có khả năng thu thập dữ liệu tự động và triển khai vận hành trên nền tảng đám mây AWS.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề và các nghiên cứu liên quan Thị trường chứng khoán (TTCK) là một trong những nơi đầu tư tài chính phố biến và là nơi mà các doanh nghiệp thu hút vốn đầu tư từ đó mở rộng doanh nghiệp thông qua cô phiếu, trái phiếu. Một đất nước được coi là phát triển thật sự nếu thị trường tải chính của nước đó hoạt động nhanh nhạy và hiệu quả. Là hạt nhân của thị trường tài chính, từ khi ra đời, thị trường chứng khoán luôn thé hiện tốt vai trò tạo vốn và chu chuyên vốn linh hoạt hơn trong nền kinh tế. Chỉ số index thị trường chứng khoán là một trong những chỉ báo đại diện cho tình trạng của thị trường chứng khoán nói riêng và tình hình kinh tế của quốc gia nói chung.

Việc phân tích dự báo cho các chỉ số thị trường chứng khoán mang lại cho các nhà đầu tư, các nhà hoạch định cái nhìn tổng quan hơn về tình trạng của thị trường trong tương lai, hỗ trợ đưa ra các quyết định đầu tư đúng đắn cũng như cảnh báo cho những rủi ro từ sớm. Mặc dù vậy, dự đoán chỉ s6 thị trường chứng khoán là một thách thức đáng kê do ảnh hưởng của nhiều yếu to. Một số bài nghiên cứu trước đây có đề tài tương tự về việc dự báo chỉ số chứng khoán như đề tài nghiên cứu của Nguyen Trong Co và các cộng sự [28] ứng dụng và so sánh giữa mô hình thong kê ARIMA [27] và mô hình học sâu LSTM [32] dé dự báo chỉ số VN Index 30. Nguyen Thanh Cuong và các cộng sự [8] sử dụng GARCH và các biến thé của GARCH bao gồm GARCH-M, EGARCH và TGARCH đề đo lường độ biến động của chỉ số VN Index 100 của san giao dich chứng khoán Hồ Chí Minh.

Các nghiên cứu về chỉ số nước ngoài như NASDAQ 100 của Erkam Guresen và các cộng sự [13] cũng sử dụng dữ liệu lịch sử dé dự đoán chỉ số NASDAQ 100 thông qua các mô hình mạng neural nhân tạo nhiều lớp (Multi perceptron layers) kết hợp với GARCH và mang neuron nhân tao với kiến trúc động (Dynamic Architecture Neural network). Tuy nhiên các nghiên cứu trên tập trung vao việc ứng dụng các mô hình dự đoán cho một chuỗi thời gian đơn biến mà bỏ qua các yếu tổ thực sự có ảnh hưởng khác cũng như có những hạn chế trong dự báo thời gian dài hơn — điều mà nhiều nhà đầu tư thực sự quan tâm. Chính vì vậy, đề tài nghiên cứu này được thực hiện đề cải thiện những vấn đề còn thiếu sót kế trên của các nghiên cứu trước đây. Dé tài nghiên cứu hướng đến việc giải quyết hai van đề trên.

Với van dé thứ nhất, dé tài sẽ thực hiện nghiên cứu những mô hình đa biến với các yêu tô khác đề cải thiện chất lượng dự báo của chỉ số VN Index 30. Với vấn đề thứ hai, đề tài sẽ thực hiện nghiên cứu những mô hình phục vụ cho việc dự báo chuỗi thời gian dài. Vì giá trị của các cổ phiếu là một trong những yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến các chỉ số VN Index 30, đặc biệt là những cô phiếu có tầm ảnh hưởng lớn, nên đề tài sử dụng những mã cô phiếu vốn hóa cao lẫn khối lượng giao dịch lớn cùng lịch sử lâu đời dé đưa làm các thành phần trong mô hình đa biến phục vụ cho việc dự đoán chỉ số VN Index 30. Một số đề tài nghiên cứu ngoài nước cũng đã sử dụng các mã cô phiếu con trong rô của các chỉ số chứng khoán dé phuc vu du bao cac chi sỐ này.