Chuyên Đề Thực Tập: Ứng Dụng Deep Learning trong Dự Báo Chuỗi Thời Gian

• Tác giả: Vũ Nhật Quang
• Người hướng dẫn: Pgs. Ts. Nguyễn Thị Minh
• Trường học: Đại học Kinh tế Quốc dân
• Chuyên ngành: Toán Kinh tế
• Đề tài: Ứng dụng Deep Learning trong Dự Báo Chuỗi Thời Gian
• Loại tài liệu: chuyên đề thực tập
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do lựa chọn chủ đề nghiên cứu
• 0.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.4. Phương pháp nghiên cứu
• 0.5. Kết cấu chuyên đề
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN
• 1.1.1. Khái niệm chuỗi thời gian
• 1.1.2. Một số đặc trưng của chuỗi thời gian
• 1.1.3. Đánh giá sai số trong dự báo chuỗi thời gian
• 1.1.4. Bài toán dự báo chuỗi thời gian trong kinh tế - kinh doanh
• 1.2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. CƠ SỞ CỦA DEEP LEARNING
• 2.2. ĐỊNH NGHĨA DEEP LEARNING
• 2.3. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN VỚI DEEP LEARNING
• 2.3.1. Các phương pháp dự báo chuỗi thời gian với Deep Learning
• 2.3.2. Mô hình tự hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN) và vấn đề phụ thuộc ngăn (vanishing gradient)
• 2.3.3. MÔ HÌNH LONG SHORT-TERM MEMORY
• 2.3.3.1. Giới thiệu mô hình LSTM
• 2.3.3.2. Cấu trúc mô hình LSTM
• 2.3.4. Ưu điểm và nhược điểm của các mô hình dự báo với DL
• 2.3.4.1. Ưu điểm của các mô hình dự báo với DL
• 2.3.4.2. Nhược điểm của các mô hình dự báo với DL
• 2.3.5. Một số phương pháp dự báo khác
• 2.3.5.1. Phương pháp Machine Learning
• 2.3.5.2. Phương pháp thống kê
• 3. CHƯƠNG 3: DỰ BÁO SỬ DỤNG DEEP LEARNING SO VỚI CÁC PHƯƠNG PHÁP KHÁC TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN TRƯỜNG HỢP GIÁ CỔ PHIẾU
• 3.1. BÀI TOÁN ĐẶT RA
• 3.2. Phần mềm và các thư viện
• 3.3. DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH LSTM
• 3.4. DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH RANDOM FOREST (RF)
• 3.5. DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH ARIMA
• 3.6. SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• PHỤ LỤC
• A. Bảng kết quả kiểm định và dự báo
• B. Code script
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về Deep Learning và Dự báo Chuỗi Thời Gian

Deep Learning đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Với khả năng học sâu từ dữ liệu, các mô hình Deep Learning như LSTM (Long Short-Term Memory) và RNN (Recurrent Neural Network) đã chứng minh hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống như ARIMA và Random Forest. Dự báo chuỗi thời gian là quá trình dự đoán các giá trị tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, và Deep Learning đã mở ra những hướng đi mới trong lĩnh vực này.

1.1. Khái niệm cơ bản về Deep Learning

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning, tập trung vào việc xây dựng các mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học từ dữ liệu. Các mô hình này thường bao gồm nhiều lớp (layers) để xử lý thông tin phức tạp. Trong dự báo chuỗi thời gian, Deep Learning giúp nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến và phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu, điều mà các phương pháp truyền thống khó có thể làm được.

1.2. Tầm quan trọng của Dự báo Chuỗi Thời Gian

Dự báo chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, tài chính, và thời tiết. Ví dụ, trong dự báo tài chính, việc dự đoán chính xác giá cổ phiếu có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định hiệu quả. Deep Learning đã mang lại những cải tiến đáng kể trong việc dự báo các chuỗi thời gian phức tạp, đặc biệt là khi dữ liệu có tính chất phi tuyến và nhiễu cao.

II. Các Mô Hình Deep Learning trong Dự Báo Chuỗi Thời Gian

Các mô hình Deep Learning như LSTM, RNN, và GRU (Gated Recurrent Unit) đã được áp dụng rộng rãi trong dự báo chuỗi thời gian. Những mô hình này có khả năng xử lý dữ liệu tuần tự và nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc dài hạn, điều mà các phương pháp truyền thống như ARIMA không thể làm được.

2.1. Mô hình LSTM Long Short Term Memory

LSTM là một biến thể của RNN, được thiết kế để giải quyết vấn đề vanishing gradient thường gặp trong các mô hình RNN truyền thống. LSTM sử dụng các cổng (gates) để kiểm soát thông tin, giúp mô hình có thể nhớ các thông tin quan trọng trong thời gian dài. Điều này làm cho LSTM trở thành một công cụ mạnh mẽ trong dự báo chuỗi thời gian, đặc biệt là khi dữ liệu có tính chất phức tạp và nhiễu cao.

2.2. Mô hình RNN Recurrent Neural Network

RNN là một mô hình nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự. Mỗi nơ-ron trong RNN có một trạng thái ẩn (hidden state) giúp lưu trữ thông tin từ các bước thời gian trước đó. Tuy nhiên, RNN thường gặp phải vấn đề vanishing gradient, khiến mô hình khó học các phụ thuộc dài hạn. Mặc dù vậy, RNN vẫn là một công cụ hữu ích trong dự báo chuỗi thời gian, đặc biệt là khi kết hợp với các kỹ thuật như GRU.

III. Ứng Dụng Deep Learning trong Dự Báo Tài Chính

Trong lĩnh vực tài chính, Deep Learning đã được áp dụng để dự báo giá cổ phiếu, dự báo thị trường, và dự báo rủi ro. Các mô hình như LSTM và RNN đã chứng minh hiệu quả trong việc dự đoán các biến động thị trường, giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn.

3.1. Dự Báo Giá Cổ Phiếu

Dự báo giá cổ phiếu là một bài toán phức tạp do tính chất biến động cao của thị trường. Deep Learning đã được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử. Các mô hình như LSTM và RNN đã cho thấy khả năng nắm bắt các xu hướng và mô hình phức tạp trong dữ liệu, giúp cải thiện độ chính xác của dự báo.

3.2. Dự Báo Rủi Ro

Dự báo rủi ro là một phần quan trọng trong quản lý tài chính. Deep Learning đã được áp dụng để dự đoán các rủi ro tiềm ẩn trong thị trường tài chính. Các mô hình như LSTM và RNN có thể phân tích các dữ liệu lịch sử để dự đoán các sự kiện rủi ro, giúp các nhà quản lý đưa ra các biện pháp phòng ngừa hiệu quả.

IV. So Sánh Deep Learning với Các Phương Pháp Truyền Thống

Deep Learning đã chứng minh hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống như ARIMA và Random Forest trong dự báo chuỗi thời gian. Các mô hình Deep Learning có khả năng nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến và phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu, điều mà các phương pháp truyền thống khó có thể làm được.

4.1. So Sánh với ARIMA

ARIMA là một phương pháp truyền thống được sử dụng rộng rãi trong dự báo chuỗi thời gian. Tuy nhiên, ARIMA chỉ phù hợp với các chuỗi thời gian có tính chất tuyến tính và ổn định. Trong khi đó, Deep Learning có thể xử lý các chuỗi thời gian phi tuyến và nhiễu cao, giúp cải thiện độ chính xác của dự báo.

4.2. So Sánh với Random Forest

Random Forest là một phương pháp Machine Learning được sử dụng trong dự báo chuỗi thời gian. Tuy nhiên, Random Forest không thể nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu. Deep Learning, đặc biệt là các mô hình như LSTM, có khả năng xử lý các phụ thuộc dài hạn, giúp cải thiện hiệu suất dự báo.