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.
Đáng kề nhất đến các đề tài của các thuật toán Hồi quy đa biến ngoại sinh phi tuyến tính (Nonlinear Autoregressive Exogenous hay gọi tắt là NARX) sử dụng mã chứng khoán thuộc chỉ số NASDAQ 100 dé phục vu dự báo giá đóng cửa của chỉ số này. Tiêu biểu có thể kế đến như bài nghiên cứu như Yao Qin và các cộng sự [39] đã đề xuất về mô hình Dual- Stage Attention-Based Recurrent Neural Network ứng dung cơ chế attention dé giải quyết các van dé của chuỗi thời gian ngoại sinh (bài toán xem các biến có ảnh hưởng một phần đến chuỗi thời gian mục tiêu dé dự đoán chuỗi thời gian mục tiêu) với bộ dữ liệu về NASDAQ 100 cũng như bộ dữ liệu về dự báo nhiệt độ trong nhà SML 100. Mô hình Dual-stage two-phase attention-based recurrent neural networks của Yeqi Liu va các cộng sự [38] là một triển khai biến thé của Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network với việc bỗ sung thêm các pha trích xuất thông tin giữa các biên ngoại sinh và các biên mục tiêu. Mục tiêu đề tài Mục tiêu đề tài bao gôm: Mô tả các đặc tính của các mô hình dự báo chuỗi thời gian, các mô hình máy học từ đó đánh giá sự phù hợp của mô hình đề xuất và áp dụng vào dự báo.
Sử dụng đữ liệu trong quá khứ và các thuật toán máy học dé dự báo giá trỊ trong tương lai. Tìm hiểu cách hoạt động của các mô hình dự báo cho chuỗi thời gian đa biến: LSTNet, VAR, MTGNN, Random Forest Regression, XGBoost Regression, DSTP. Tìm hiểu các phương pháp dự báo chuỗi thời gian dai như Transformer, Autoformer. Xây dựng website dự báo giá chỉ số thị trường chứng khoán.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1.1 Đối tượng nghiên cứu Dự báo chỉ số đóng cửa của chỉ số Vietnam Index 30 dựa trên ảnh hưởng của một số cô phiếu (BID, BVH, CTG, FPT, GAS, HPG, KDH, MBB, MSN, MWG, NVL, PDR, PNJ, REE, SBT, SSI, STB, TCH, VCB, VIC, VNM) từ năm 2015 — 2022 1.2 Pham vi nghiên cứu Trong dé tài này, phạm vi nghiên cứu hướng đến: Mô hình thống kê đa biến: VAR. Mô hình hồi quy cho chuỗi thời gian đa biến như Random Forest Regression, XGBoost Regression. Mô hình học sâu cho chuỗi thời gian đa biến: LSTNet [15], MTGNN [40], DSTP [38]. Mô hình cho dự báo chuỗi thời gian dài: Transformer [5], Autoformer [16] e Bộ dữ liệu về lịch sử giá cho thí nghiệm được tổng hợp từ trang web 1nvesting.com e Công nghệ, ngôn ngữ lập trình sử dung: Python, NextJS, các framework va thư viện liên quan.
e Phương pháp crawl dữ liệu thông qua API https://apipubaws.vn e Kiến thức xây dựng Website dự báo được triển khai trên kết quả của các mô hình nghiên cứu. Đặc tả bài toán 1.1 Bài toán chuỗi thời gian đa biến Với van đề đặt ra hiện tại, bài toán chuỗi thời gian đa biến có mục đích dé đạt được kết quả dự đoán tối ưu cho chỉ số VN Index 30 Với lịch sử thời gian của các mã cổ phiếu X' =[f uX¿ ¿,.Xc—r} X? =XZ+,Xế¿,.Xế r} X" = {Xf Xi 2, Xtr} Và chuỗi thời gian lich của chỉ số VN Index 30 Ÿ =Ứ-1,Ÿ. Y;_r} Mục tiêu của bài toán là dự đoán chỉ số VN Index 30 tại ngày tiếp theo Ÿ, Mặc dù với phần đặc tả bài toán này phát biểu như trên, các mô hình không bắt buộc giới hạn kết quả đầu ra phải giống hoàn toàn với bài toán. Ví dụ như với mô hình chuỗi thời gian đa biến, kết quả mô hình đầu ra bao gồm kết quả dư báo của tat cả các biến X4, Xệ,.
X7, Y,, thí nghiệm sẽ chỉ thực hiện đánh giá kết quả dự báo của VN 30 Index.2 Bài toán chuỗi thời gian dài Với bài toán dự báo chuỗi thời gian dài, nội dung của input sẽ tương tự với chuỗi thời gian đa biến Với lịch sử thời gian của các mã cô phiếu X* = (Xj, Xi2, Xr} X? =XÊuXếs,.Xc r} Và chuỗi thời gian lịch của chỉ số VN Index 30 Y =,T,Y:_›,. Yr—r} Mục tiêu bài toán đề ra là dự báo các giá trị VN Index 30 trong tương lai ert Vera Vero} 10 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYET 2. Lý thuyết chuỗi thời gian 2.1 Định nghĩa chuỗi thời gian Chuỗi thời gian (time series) là một chuỗi dữ liệu được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Các giá trị trong chuỗi thời gian thường được ghi nhận liên tục theo các đơn vị thời gian như giờ, ngày, tháng, quý hoặc năm.
Chuỗi thời gian được sử dụng dé mô tả sự thay đôi của một biến số theo thời gian, ví dụ như giá cổ phiếu, doanh số bán hàng, nhiệt độ hoặc lưu lượng mưa. Chuỗi thời gian thường có tính chất không tĩnh (non-stationary), tức là giá trị trung bình và phương sai của nó có thé thay đổi theo thời gian, và do đó yêu cầu các phương pháp phân tích và mô hình hóa đặc biệt dé xử lý. Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian bao gồm các phương pháp thống kê, dự báo và mô hình hóa dé giúp hiểu và dự đoán xu hướng trong đữ liệu thời gian.2 Các thành phần của chuỗi thời gian Chuỗi thời gian có thê được phân thành các thành phần chính sau đây: e Thành phần xác định: Thanh phan này là thành phan không thay đổi theo thời gian và giúp xác định giá trị trung bình của chuỗi thời gian. Ví dụ: mức độ tăng trưởng kinh tế dai hạn.
e Thành phan chu kỳ: Thành phần này bao gồm các biến động định kỳ và có chu kỳ trong chuỗi thời gian, thường có thời gian lặp lại đều nhau. Ví dụ: giá cô phiêu có xu hướng tăng và giảm hàng năm. e Thành phan mùa vụ: Thành phan này bao gồm các biến động định kỳ và có chu kỳ trong chuỗi thời gian, nhưng thường có thời gian lặp lại hàng năm hoặc hàng quý. Ví dụ: doanh số bán hàng tăng trong mùa giảm giá cuối năm.
e Thành phan ngẫu nhiên: Thành phan này bao gồm các biến động ngẫu nhiên trong chuỗi thời gian và không thể dự đoán trước được. Ví dụ: sự biến động ngẫu nhiên của giá cô phiêu trong ngắn hạn. 11 e Các thành phan này có thé tương tác với nhau và ảnh hưởng đến hình dang và đặc tính của chuỗi thời gian. Việc phân tích và xác định các thành phần này của chuỗi thời gian là rất quan trọng dé hiểu và dự báo xu hướng của chuỗi thời gian.
Các thành phần này có thê tương tác với nhau và ảnh hưởng đến hình dạng và đặc tính của chuỗi thời gian. Việc phân tích và xác định các thành phần này của chuỗi thời gian là rất quan trọng dé hiểu và dự báo xu hướng của chuỗi thời gian.2 dưới đây minh hoạ cho các thành phần của chuỗi thời gian. 1 /\ INS fh Original Time Series #0 R. Puch wl Nae Net tạ TƯ i ee X~ ve ví Data ~.