Ứng Dụng Học Máy và Học Sâu Trong Dự Đoán Giá Cổ Phiếu Tại Thị Trường Việt Nam

• Tác giả: Trần Minh Hiếu
• Người hướng dẫn: TS. Lê Hồng Hạnh
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế - ĐHQGHN
• Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Ứng Dụng Học Máy và Học Sâu Trong Dự Đoán Giá Cổ Phiếu Tại Thị Trường Việt Nam
• Loại tài liệu: Khoa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

• MỞ ĐẦU
• 1. Tính cấp thiết của đề tài
• 2. Mục tiêu nghiên cứu
• 3. Câu hỏi nghiên cứu
• 4. Phạm vi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu
• 5. Phương pháp nghiên cứu
• 6. Dự kiến đóng góp của đề tài
• 7. Bố cục bài nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 1.1. Khái niệm đầu tư và đầu tư trong thị trường cổ phiếu
• 1.2. Các phương pháp phân tích sử dụng trong thị trường cổ phiếu
• 1.2.1. Phương pháp phân tích cơ bản
• 1.2.2. Phương pháp phân tích kỹ thuật
• 1.3. Học máy, học sâu và ứng dụng của chúng trong thị trường cổ phiếu
• 1.3.1. Khái niệm Học máy và cơ sở lý luận về mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)
• 1.3.2. Lịch sử hình thành và phát triển của học máy và học sâu
• 1.3.3. Tổng quan một số nghiên cứu áp dụng học máy và học sâu trong đầu tư cổ phiếu
• 2. CHƯƠNG II: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
• 2.1. Các mô hình được sử dụng
• 2.1.1. Mô hình Auto-regressive Integrated Moving Average - ARIMA
• 2.1.2. Mô hình Long Short Term Memory — LSTM
• 2.1.3. Mô hình trung bình — phương sai (Mean — variance)
• 2.1.4. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2.2. Các đặc trưng được sử dụng trong mô hình
• 2.3. Dữ liệu nghiên cứu và phần mềm sử dụng
• 2.4. Quy trình thực hiện nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Các chỉ tiêu để đánh giá kết quả dự đoán của mô hình
• 3.1.1. Trung bình bình phương sai số (Mean Squared Error — MSE)
• 3.1.2. Độ chính xác dự đoán về chiều thay đổi (Hit accuracy)
• 3.2. Các chỉ tiêu để đánh giá kết quả giao dịch
• 3.2.1. Chỉ tiêu lợi nhuận
• 3.2.2. Chi phí giao dịch
• 3.3. Kết quả dự đoán của mô hình và thảo luận
• 3.4. Kết quả giao dịch và thảo luận
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Học Máy Trong Dự Đoán Giá Cổ Phiếu

Học máy và học sâu đã trở thành những công cụ quan trọng trong việc dự đoán giá cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Các mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán mà còn tối ưu hóa quy trình đầu tư. Việc áp dụng các thuật toán học máy cho phép các nhà đầu tư phân tích dữ liệu lớn và đưa ra quyết định nhanh chóng.

1.1. Khái Niệm Học Máy và Học Sâu

Học máy là lĩnh vực cho phép máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Học sâu, một nhánh của học máy, sử dụng mạng nơ-ron để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.

1.2. Lợi Ích Của Học Máy Trong Đầu Tư

Việc áp dụng học máy giúp tăng cường khả năng dự đoán, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận cho các nhà đầu tư. Các mô hình học máy có thể xử lý hàng triệu dữ liệu trong thời gian ngắn.

II. Thách Thức Trong Việc Dự Đoán Giá Cổ Phiếu Tại Việt Nam

Mặc dù học máy mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng nó trong dự đoán giá cổ phiếu tại Việt Nam vẫn gặp nhiều thách thức. Các yếu tố như dữ liệu không đầy đủ, biến động thị trường và sự thiếu hụt về kiến thức chuyên môn là những vấn đề cần được giải quyết.

2.1. Dữ Liệu Không Đầy Đủ

Nhiều nhà đầu tư gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ để áp dụng các mô hình học máy. Điều này ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán.

2.2. Biến Động Thị Trường

Thị trường chứng khoán Việt Nam có sự biến động lớn, điều này làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn hơn. Các yếu tố bên ngoài như chính trị và kinh tế cũng ảnh hưởng đến giá cổ phiếu.

III. Phương Pháp Học Máy Được Sử Dụng Trong Dự Đoán Giá Cổ Phiếu

Có nhiều phương pháp học máy được áp dụng trong dự đoán giá cổ phiếu, bao gồm mô hình hồi quy, mạng nơ-ron và cây quyết định. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với từng loại dữ liệu và mục tiêu đầu tư.

3.1. Mô Hình Hồi Quy

Mô hình hồi quy giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số và giá cổ phiếu. Đây là phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong nhiều trường hợp.

3.2. Mạng Nơ Ron Nhân Tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học từ dữ liệu phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Phương pháp này thường được sử dụng trong các bài toán lớn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Học Máy Trong Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Nhiều công ty chứng khoán tại Việt Nam đã bắt đầu áp dụng học máy để cải thiện quy trình đầu tư. Các ứng dụng này không chỉ giúp dự đoán giá cổ phiếu mà còn tối ưu hóa danh mục đầu tư.

4.1. Các Công Ty Áp Dụng Học Máy

Một số công ty chứng khoán đã tích hợp các thuật toán học máy vào hệ thống của họ để đưa ra các khuyến nghị đầu tư chính xác hơn.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng học máy có thể cải thiện đáng kể hiệu suất đầu tư so với các phương pháp truyền thống.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Học Máy Trong Dự Đoán Giá Cổ Phiếu

Học máy và học sâu đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực đầu tư chứng khoán tại Việt Nam. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại những cải tiến đáng kể trong việc dự đoán giá cổ phiếu và tối ưu hóa quy trình đầu tư.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, học máy sẽ tiếp tục được cải tiến và ứng dụng rộng rãi hơn trong thị trường chứng khoán.

5.2. Những Thách Thức Cần Giải Quyết

Để tối ưu hóa việc áp dụng học máy, cần giải quyết các vấn đề về dữ liệu và nâng cao kiến thức cho các nhà đầu tư.