Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng thuật toán di truyền để lựa chọn danh mục cổ phiếu tại khu vực châu Á

Khóa luận trình bày ứng dụng thuật toán di truyền trong việc lựa chọn danh mục cổ phiếu tại khu vực châu Á, mang lại hiệu quả đầu tư cao.

• Tác giả: Quan Ngọc Linh
• Người hướng dẫn: TS. Lưu Thu Quang
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Ứng Dụng Thuật Toán Di Truyền Trong Lựa Chọn Cổ Phiếu Khu Vực Châu Á
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP.Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
• 1.4. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
• 1.5. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.6. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.6.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.6.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.7. Phương pháp nghiên cứu
• 1.8. Đóng góp của đề tài
• 1.9. Kết cấu bài nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT QUẢN LÝ DANH MỤC CỔ PHIẾU VÀ THUẬT TOÁN DI TRUYỀN
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về quản lý danh mục cổ phiếu
• 2.1.1. Định nghĩa danh mục cổ phiếu
• 2.1.2. Định nghĩa quản lý danh mục cổ phiếu
• 2.1.3. Nội dung về quản lý danh mục đầu tư
• 2.2. Cơ sở lý thuyết về thuật toán di truyền
• 2.2.1. Giới thiệu về quá trình tiến hoá tự nhiên
• 2.2.2. Giới thiệu về thuật toán di truyền
• 2.2.3. Các quá trình chính trong thuật toán di truyền
• 2.2.4. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.3. Giới thiệu các biến số kinh tế của các nước trong khu vực Đông Nam Á
• 2.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU
• 3.1. Cơ sở dữ liệu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Phương pháp thực nghiệm
• 4.2. Kết quả chương trình
• 4.3. Tổng tỷ suất sinh lời kỳ vọng và rủi ro toàn danh mục của 6 nước trong khu vực Đông Nam Á
• 4.4. Tỷ lệ Sharpe của các danh mục
• 4.5. Phân tích tỷ trọng phân bổ của các danh mục
• 4.6. So sánh kết quả với các nghiên cứu trước
• 4.7. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Hàm ý chính sách
• 5.2. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu mở rộng
• KẾT LUẬN CHUNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 01: Danh mục cổ phiếu nghiên cứu
• PHỤ LỤC 02: Lãi suất trái phiếu chính phủ của 6 thị trường trong khu vực Đông Nam Á
• PHỤ LỤC 03: Kết quả nghiên cứu của Việt Nam
• PHỤ LỤC 04: Kết quả nghiên cứu của Thái Lan
• PHỤ LỤC 05: Kết quả nghiên cứu của Malaysia
• PHỤ LỤC 06: Kết quả nghiên cứu của Indonesia
• PHỤ LỤC 07: Kết quả nghiên cứu của Philippine
• PHỤ LỤC 08: Kết quả nghiên cứu của Singapore
• PHỤ LỤC 09: Bảng tổng hợp kết quả lợi nhuận, rủi ro và tỷ lệ Sharpe của 6 danh mục
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• DANH SÁCH CÁC CÔNG THỨC

Tóm tắt

I. Giới thiệu về thuật toán di truyền

Thuật toán di truyền (thuật toán di truyền) là một phương pháp tối ưu hóa dựa trên nguyên lý tiến hóa tự nhiên. Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả tài chính, nhằm tìm kiếm giải pháp tối ưu cho các bài toán phức tạp. Cụ thể, trong lĩnh vực chứng khoán, thuật toán này có thể giúp nhà đầu tư lựa chọn danh mục cổ phiếu hiệu quả hơn bằng cách tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Theo nghiên cứu, thuật toán di truyền hoạt động dựa trên các quá trình như chọn lọc tự nhiên, lai ghép và đột biến, từ đó tạo ra các thế hệ mới của giải pháp có chất lượng tốt hơn. Điều này phù hợp với nhu cầu của các nhà đầu tư trong việc xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường chứng khoán châu Á đang phát triển mạnh mẽ.

1.1 Định nghĩa và quy trình hoạt động

Định nghĩa thuật toán di truyền là một phương pháp tìm kiếm giải pháp tối ưu bằng cách mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên. Quy trình hoạt động của nó bao gồm các bước như khởi tạo quần thể, đánh giá độ thích nghi, chọn lọc, lai ghép và đột biến. Mỗi bước đều có vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng của các giải pháp. Ví dụ, trong việc lựa chọn cổ phiếu cho danh mục đầu tư, thuật toán di truyền có thể giúp xác định các cổ phiếu có tiềm năng sinh lời cao nhất với mức rủi ro chấp nhận được, từ đó tối ưu hóa tỷ lệ lợi nhuận trên rủi ro. Như vậy, việc áp dụng thuật toán này trong lĩnh vực tài chính không chỉ mang lại lợi ích cho nhà đầu tư mà còn góp phần nâng cao hiệu quả của thị trường chứng khoán.

II. Phân tích cổ phiếu châu Á

Thị trường chứng khoán châu Á đang trở thành điểm đến hấp dẫn cho các nhà đầu tư nhờ vào sự phát triển nhanh chóng và tiềm năng tăng trưởng cao. Việc phân tích cổ phiếu trong khu vực này đòi hỏi một phương pháp tiếp cận khoa học và có hệ thống. Sử dụng thuật toán di truyền, nhà đầu tư có thể xây dựng một danh mục đầu tư đa dạng, bao gồm các cổ phiếu từ nhiều thị trường khác nhau như Việt Nam, Thái Lan, Malaysia, Indonesia, Philippines và Singapore. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận. Các chỉ số như tỷ lệ Sharpe được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các danh mục đầu tư. Việc lựa chọn cổ phiếu dựa trên các tiêu chí như vốn hóa thị trường và tính thanh khoản cũng là một yếu tố quan trọng trong quá trình này.

2.1 Tính toán và phân tích danh mục

Trong quá trình phân tích cổ phiếu, tác giả đã áp dụng các công cụ tài chính hiện đại để tính toán và đánh giá các danh mục đầu tư. Các phương pháp như phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản được sử dụng để xác định các cổ phiếu tiềm năng. Kết quả cho thấy rằng việc sử dụng thuật toán di truyền không chỉ giúp tối ưu hóa danh mục mà còn mang lại những hiểu biết sâu sắc về sự biến động của thị trường. Các danh mục được xây dựng từ 30 mã cổ phiếu trong mỗi thị trường đều đáp ứng được tiêu chí về lợi nhuận và rủi ro, cho thấy tính khả thi của phương pháp này trong việc hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định thông minh hơn.

III. Đánh giá hiệu quả đầu tư

Một trong những mục tiêu quan trọng của nghiên cứu là đánh giá hiệu quả đầu tư khi áp dụng thuật toán di truyền trong việc lựa chọn cổ phiếu. Kết quả cho thấy rằng các danh mục đầu tư được xây dựng từ thuật toán này có khả năng sinh lời cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Đặc biệt, tỷ lệ Sharpe của các danh mục đầu tư này cho thấy rằng nhà đầu tư có thể đạt được lợi nhuận cao hơn với mức rủi ro thấp hơn. Việc này không chỉ giúp các nhà đầu tư cá nhân mà còn các quỹ đầu tư lớn có thể tối ưu hóa chiến lược đầu tư của mình.

3.1 Các khuyến nghị cho nhà đầu tư

Dựa trên kết quả nghiên cứu, có thể đưa ra một số khuyến nghị cho nhà đầu tư trong việc đầu tư chứng khoán. Đầu tiên, nhà đầu tư nên xem xét việc áp dụng thuật toán di truyền như một công cụ hỗ trợ trong việc xây dựng danh mục đầu tư. Thứ hai, cần chú ý đến việc theo dõi và đánh giá thường xuyên hiệu quả của các danh mục để có sự điều chỉnh kịp thời. Cuối cùng, việc kết hợp giữa phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản cũng rất cần thiết để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Tóm lại, nghiên cứu này không chỉ cung cấp một cái nhìn tổng quan về việc ứng dụng thuật toán di truyền trong lựa chọn cổ phiếu mà còn mở ra hướng đi mới cho các nhà đầu tư tại khu vực châu Á.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường tài chính toàn cầu và khu vực Đông Nam Á có sự phát triển nhanh chóng, thị trường chứng khoán đã thu hút dòng vốn đầu tư lớn từ cả nhà đầu tư cá nhân lẫn các tổ chức tài chính. Sự gia tăng quy mô vốn hóa đi kèm với mức độ biến động giá ngày càng phức tạp. Các phương pháp phân tích đầu tư truyền thống, đặc biệt là phân tích kỹ thuật dựa trên dữ liệu quá khứ, đã bộc lộ những hạn chế nhất định trong việc dự báo xu hướng dài hạn và tối ưu hóa lợi nhuận danh mục (dẫn chứng từ nghiên cứu của Bessembinder và Chan, 1995; Trần Quốc Tuấn và Hoàng Thị Bảo Chi, 2004).

Quá trình xây dựng một danh mục đầu tư tối ưu là bài toán thách thức trong lĩnh vực tài chính định lượng, đòi hỏi nhà đầu tư phải giải quyết mối quan hệ đánh đổi giữa tối đa hóa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và giảm thiểu mức độ rủi ro phương sai. Nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu với không gian tìm kiếm rộng và phi tuyến tính, các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo—tiêu biểu là thuật toán di truyền (Genetic Algorithms - GAs)—đã được ứng dụng rộng rãi trên thị trường tài chính quốc tế. Tuy nhiên, tại Việt Nam, các công trình nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền vào việc tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán còn tương đối hạn chế, phần lớn các nghiên cứu về thuật toán này chỉ mới tập trung trong các ngành y tế, sinh học, kỹ thuật và công nghệ thông tin. Do đó, tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu nhằm đánh giá khả năng ứng dụng thuật toán di truyền vào việc phân bổ tỷ trọng danh mục cổ phiếu tại các thị trường chứng khoán thuộc khu vực Đông Nam Á (Asian).

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của khóa luận là tìm hiểu phương pháp thuật toán di truyền để giải quyết bài toán phân bổ danh mục gồm các cổ phiếu có mức độ rủi ro khác nhau, hướng đến mục tiêu tối đa hóa tỷ suất sinh lời trên một đơn vị rủi ro (tỷ lệ Sharpe) và xác định tỷ trọng phân bổ vốn phù hợp cho từng tài sản.

Các mục tiêu nghiên cứu cụ thể được xác định bao gồm:

1. Tìm hiểu lý thuyết danh mục Markowitz nhằm hỗ trợ và giải quyết bài toán.
2. Tìm hiểu khái niệm và nghiên cứu cách thức hoạt động chính thông qua các quy trình cơ bản của phương pháp thuật toán di truyền.
3. Mô tả thuật toán bằng các dữ liệu thu thập vào giải quyết một danh mục các mã cổ phiếu.
4. Báo cáo kết quả thực nghiệm và đánh giá dựa trên tiêu chí ban đầu.

Để hiện thực hóa các mục tiêu trên, khóa luận tập trung giải quyết 4 câu hỏi nghiên cứu:

1. Câu hỏi 1: Lý thuyết danh mục Markowitz là gì và gồm các công thức gì? Các chỉ số giúp đo lường hiệu quả nhằm tạo ra giá trị có ý nghĩa cho một danh mục đầu tư như lợi nhuận, rủi ro, tỷ lệ Sharpe?
2. Câu hỏi 2: Thuật toán di truyền là gì? Quy trình của thuật toán di truyền gồm các bước gì?
3. Câu hỏi 3: Làm thế nào để ứng dụng thuật toán vào việc mô tả một danh mục cổ phiếu?
4. Câu hỏi 4: Kết quả của các danh mục có đạt mục tiêu?

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là danh mục cổ phiếu tại khu vực Đông Nam Á và việc ứng dụng quy trình giải thuật toán di truyền để tìm kiếm tổ hợp tỷ trọng đầu tư tối ưu.

Phạm vi nghiên cứu được xác định cụ thể:

• Phạm vi không gian: Bao gồm 6 thị trường chứng khoán trong khu vực Đông Nam Á, gồm Việt Nam (rổ chỉ số VN30), Singapore (chỉ số Straits Times Index / top 30 vốn hóa), Thái Lan (chỉ số SET50 / top 30 vốn hóa), Malaysia (top 30 vốn hóa), Indonesia (top 30 vốn hóa) và Philippines (top 30 vốn hóa).
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng thu thập trong giai đoạn từ tháng 07/2018 đến tháng 04/2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận kết hợp giữa lý thuyết kinh tế tài chính hiện đại và kỹ thuật tối ưu hóa tiến hóa trong khoa học máy tính:

1. Lý thuyết danh mục đầu tư của Harry Markowitz (Mô hình Phương sai trung bình - Mean-Variance Model): Mô hình xác định danh mục đầu tư tối ưu thông qua việc tối thiểu hóa phương sai (rủi ro) tại một mức sinh lời cho trước, hoặc tối đa hóa tỷ suất sinh lời kỳ vọng tại một mức rủi ro xác định. Các công thức toán học được tác giả sử dụng bao gồm:

   • Tỷ suất sinh lời của chứng khoán: $R_t = \frac{P(t + \Delta t) - P(t) + d(t)}{P(t)}$ (trong đó $P(t)$ là giá cổ phiếu ở thời điểm $t$, $d(t)$ là cổ tức).
   • Lợi nhuận kỳ vọng của tài sản: $E(R) = \frac{1}{T} \sum_{i=1}^{T} R_i$.
   • Tỷ suất sinh lời kỳ vọng của danh mục: $E(R_p) = \sum_{i=1}^{N} w_i E(R_i)$ (với điều kiện $0 \le w_i \le 1$ và $\sum w_i = 1$).
   • Phương sai và độ lệch chuẩn của tài sản và danh mục: $\sigma_p = \sqrt{\sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{N} w_i w_j Cov(R_i, R_j)}$.
   • Hiệp phương sai giữa hai tài sản $i$ và $j$: $Cov(R_i, R_j) = \frac{1}{N} \sum [R_i - E(R_i)][R_j - E(R_j)]$.
   • Tỷ lệ Sharpe của danh mục: $Sharpe = \frac{E(R_p) - r_f}{\sigma_p}$ (trong đó $r_f$ là lãi suất phi rủi ro).

2. Lý thuyết thuật toán di truyền (Genetic Algorithms - GAs): Được phát triển bởi John Henry Holland (1975) dựa trên nguyên lý chọn lọc tự nhiên và di truyền học của Charles Darwin. Thuật toán tìm kiếm không gian nghiệm tối ưu thông qua quần thể các cá thể (nhiễm sắc thể), trong đó mỗi cá thể biểu diễn một tập hợp tỷ trọng phân bổ vốn $w_i$. Quy trình bao gồm các thành phần:

   • Mã hóa dữ liệu: Biểu diễn cấu trúc gen bằng chuỗi nhị phân (binary string).
   • Hàm thích nghi (Fitness function): Đánh giá chất lượng của từng cá thể dựa trên tỷ lệ Sharpe của danh mục.
   • Toán tử chọn lọc (Selection): Sử dụng phương pháp bánh xe Roulette (Roulette Wheel Selection) dựa trên xác suất chọn lọc $p_i = \frac{eval(v_i)}{\sum eval(v)}$ và vị trí tích lũy $q_i = \sum_{j=1}^{i} p_j$.
   • Toán tử lai ghép (Crossover): Sử dụng phương pháp lai ghép số học (Arithmetic crossover) với xác suất $p_c$ để tạo ra thế hệ con mang đặc tính kết hợp từ hai nhiễm sắc thể bố mẹ.
   • Toán tử đột biến (Mutation): Thực hiện biến đổi ngẫu nhiên cấu trúc gen với xác suất $p_m$ để mở rộng không gian tìm kiếm và tránh hội tụ cục bộ.
   • Điều kiện dừng: Số lượng thế hệ lặp xác định trước hoặc khi nghiệm tối ưu đạt độ hội tụ.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được thực hiện bằng cách lập trình các đoạn mã trên ngôn ngữ Python trong môi trường Jupyter Notebook. Dữ liệu giá đóng cửa theo tháng của 180 cổ phiếu được trích xuất từ hệ thống cơ sở dữ liệu tài chính Datastream (Thomson Reuters). Nghiên cứu đặt giả định mức lãi suất phi rủi ro $r_f = 2%$ cho toàn bộ giai đoạn và cổ tức $d(t) = 0$.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 thiết lập nền tảng tổng quan cho khóa luận. Tác giả phân tích tính cấp thiết của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam và Đông Nam Á biến động mạnh. Chương này xác định rõ mục tiêu tổng quát, 4 mục tiêu cụ thể, 4 câu hỏi nghiên cứu định hướng, đối tượng nghiên cứu là danh mục cổ phiếu 6 nước Đông Nam Á, phạm vi thời gian từ tháng 07/2018 đến tháng 04/2021, cùng phương pháp lập trình Python trên Jupyter Notebook và kết cấu 5 chương của bài khóa luận.

Chương 2: Tổng quan lý thuyết quản lý danh mục cổ phiếu và thuật toán di truyền

Chương 2 trình bày chi tiết cơ sở lý luận về quản lý danh mục đầu tư và giải thuật di truyền:

• Hệ thống hóa mô hình phương sai trung bình của Harry Markowitz và các công thức định lượng tài chính (tỷ suất sinh lời, phương sai, hiệp phương sai, độ lệch chuẩn và chỉ số Sharpe).
• Mô tả cơ chế sinh học và cấu trúc toán tử của giải thuật di truyền: mã hóa chuỗi nhị phân, hàm thích nghi, toán tử chọn lọc Roulette, lai ghép số học và đột biến gen.
• Tổng quan các công trình nghiên cứu thực nghiệm tiền bối: Yang (2006) trên bộ dữ liệu MSCI; Lin (2007) trên thị trường Đài Loan; Sefiane và Benbouziane (2012) với mô hình Matlab cho danh mục 5 cổ phiếu; Dubinskas và Urbsiene (2017) trên sàn NASDAQ OMX Baltic; Chou và cộng sự (2017) trên chỉ số Taiwan 50 ETF; Cheong và cộng sự (2017) trên thị trường Hàn Quốc KOSPI 200; Chong Liu và cộng sự (2017) trên 2317 cổ phiếu Trung Quốc; Naresh Elugala (2020) áp dụng Python cho danh mục cổ phiếu Ấn Độ.
• Tổng hợp các biến số kinh tế vĩ mô của 6 quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2017 - 2020 từ Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) và Ceicdata, phân tích tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát và quy mô vốn hóa thị trường.

Quốc gia	Vốn hóa năm 2018 (USD)	Vốn hóa năm 2019 (USD)	Vốn hóa năm 2020 (USD)
Singapore	687.257.160.000	697.271.330.000	652.417.058.000
Thailand	500.741.030.000	569.228.320.000	535.936.852.000
Indonesia	486.765.920.000	523.321.860.000	494.075.773.000
Malaysia	398.018.700.000	403.957.380.000	428.208.155.000
Philippines	258.155.660.000	275.302.190.000	330.771.008.000
Vietnam	132.652.999.577	149.817.280.000	176.419.394.000

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và cơ sở dữ liệu

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình xử lý dữ liệu và thiết kế thuật toán:

• Tiêu chí lựa chọn mẫu: 180 mã cổ phiếu được niêm yết tối thiểu 2 năm trước kỳ nghiên cứu và giao dịch liên tục trong suốt giai đoạn từ tháng 07/2018 đến tháng 04/2021. Mẫu gồm 30 cổ phiếu thuộc rổ VN30 tại Việt Nam và 30 cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn nhất tại 5 quốc gia còn lại.
• Dữ liệu thu thập gồm mã chứng khoán, tháng giao dịch và giá đóng cửa từ hệ thống Datastream.
• Quy trình thuật toán gồm 5 bước lặp: khởi tạo quần thể tỷ trọng ngẫu nhiên $\rightarrow$ tính toán giá trị thích nghi (Sharpe ratio) $\rightarrow$ áp dụng toán tử chọn lọc bánh xe Roulette $\rightarrow$ thực hiện lai ghép số học và đột biến gen $\rightarrow$ tạo lập quần thể thế hệ mới và lặp lại cho đến khi đạt điều kiện hội tụ.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 công bố kết quả thực nghiệm sau khi chạy thuật toán di truyền trên bộ dữ liệu 6 nước:

• Tiêu chí kỳ vọng đặt ra của tác giả: Tỷ suất sinh lời kỳ vọng $\ge 20%$ và mức rủi ro $\le 5%$.
• Kết quả phân loại danh mục: 4 thị trường đạt cả hai tiêu chí kỳ vọng là Việt Nam, Thái Lan, Philippines và Singapore. Thị trường Malaysia đạt tiêu chí rủi ro (dưới 1%) nhưng tỷ suất sinh lời đạt 19,04% (xấp xỉ mức 20%). Thị trường Indonesia vượt kỳ vọng về tỷ suất sinh lời nhưng đi kèm mức độ rủi ro cao nhất.
• Bảng so sánh chỉ số Sharpe và đặc tính danh mục tại 6 thị trường:

Thị trường	Tỷ suất sinh lời / Đặc điểm rủi ro	Tỷ lệ Sharpe	Đánh giá theo mục tiêu tác giả
Malaysia	Lợi nhuận 19,04%, rủi ro < 1%	19,81%	Đạt mục tiêu rủi ro, sinh lời xấp xỉ kỳ vọng
Singapore	Lợi nhuận và rủi ro đạt kỳ vọng	15,07%	Đạt toàn diện tiêu chí kỳ vọng
Vietnam	Lợi nhuận rổ VN30 dẫn đầu khu vực	12,67%	Đạt toàn diện tiêu chí kỳ vọng
Thailand	Lợi nhuận và rủi ro đạt kỳ vọng	9,33%	Đạt toàn diện tiêu chí kỳ vọng
Indonesia	Lợi nhuận rất cao, rủi ro biến động lớn	8,46%	Lợi nhuận vượt kỳ vọng, rủi ro cao
Philippines	Lợi nhuận và rủi ro đạt kỳ vọng	6,xx%	Đạt toàn diện tiêu chí kỳ vọng

• Phân tích chi tiết mức phân bổ tỷ trọng đầu tư ($w_i$) cho từng mã cổ phiếu trong 6 danh mục, chỉ ra các mã cổ phiếu được giải thuật di truyền khuyến nghị phân bổ tỷ trọng vốn cao nhằm tối ưu hóa tỷ lệ sinh lời trên rủi ro.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ kết quả nghiên cứu, giải đáp các câu hỏi nghiên cứu ban đầu, đề xuất hàm ý chính sách và chỉ ra các hạn chế của đề tài:

• Khẳng định thuật toán di truyền có khả năng tối ưu hóa danh mục cổ phiếu vượt trội hơn việc lựa chọn ngẫu nhiên.
• Đưa ra khuyến nghị thực tiễn cho nhà đầu tư trong việc xây dựng kỷ luật đầu tư, phân bổ vốn khoa học và tránh tâm lý giao dịch theo tin đồn.
• Nêu rõ 3 nhóm hạn chế về khung thời gian dữ liệu, giả định tài chính và phương pháp toán tử lai ghép, làm cơ sở định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

• Nghiên cứu đã vận dụng thành công thuật toán di truyền trên nền tảng Python để tối ưu hóa tỷ trọng phân bổ vốn cho 6 danh mục cổ phiếu đại diện cho 6 thị trường chứng khoán Đông Nam Á (Việt Nam, Thái Lan, Singapore, Malaysia, Indonesia, Philippines) với quy mô 30 cổ phiếu/danh mục.
• Xác định được 4 danh mục đáp ứng đầy đủ cả hai tiêu chuẩn đặt ra ban đầu (tỷ suất sinh lời $\ge 20%$ và rủi ro $\le 5%$) gồm Việt Nam, Thái Lan, Philippines và Singapore.
• Danh mục Malaysia đạt mức tỷ lệ Sharpe cao nhất toàn khu vực (19,81%) nhờ kiểm soát rủi ro ở mức dưới 1% với tỷ suất sinh lời đạt 19,04%. Danh mục rổ VN30 tại Việt Nam đạt tỷ suất sinh lời cao nhất khu vực với tỷ lệ Sharpe đạt 12,67%. Danh mục Singapore đạt tỷ lệ Sharpe 15,07%, Thái Lan đạt 9,33%, Indonesia đạt 8,46% và Philippines đạt 6,xx%.

Giải pháp và kiến nghị

• Đối với nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Cần ứng dụng các mô hình định lượng và thuật toán tối ưu hóa danh mục thay vì đầu tư cảm tính hoặc chạy theo tin đồn thị trường; cần thiết lập rõ ràng tỷ suất sinh lời mục tiêu đi kèm ngưỡng rủi ro chấp nhận được để xác định thời điểm chốt lời/cắt lỗ phù hợp.
• Đối với cơ quan quản lý thị trường: Tác giả đề xuất các hàm ý chính sách nhằm tăng cường tính minh bạch của thông tin công bố, nâng cao hiệu quả vận hành thị trường nhằm hạn chế các biến động giá bất thường do tin đồn, bảo vệ quyền lợi nhà đầu tư và hỗ trợ doanh nghiệp ổn định hoạt động kinh doanh.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bộ tỷ trọng phân bổ vốn tối ưu cho 180 mã cổ phiếu lớn tại 6 thị trường chứng khoán Đông Nam Á trong giai đoạn 2018 - 2021; cung cấp quy trình phân tích và ứng dụng giải thuật di truyền làm tài liệu tham khảo cho các nhà đầu tư muốn đa dạng hóa danh mục đầu tư quốc tế.
• Về mặt khoa học: Bổ sung nghiên cứu thực nghiệm vào khoảng trống học thuật tại Việt Nam về việc kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (thuật toán di truyền) và lý thuyết tài chính hiện đại (mô hình Markowitz) trong bối cảnh các thị trường tài chính khu vực Đông Nam Á.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Khóa luận chỉ rõ các hạn chế cụ thể trong quá trình thực hiện:

1. Hạn chế về khung thời gian dữ liệu: Do một số doanh nghiệp trong rổ chỉ số VN30 niêm yết muộn trên thị trường chứng khoán, tác giả phải rút ngắn khung thời gian nghiên cứu (từ tháng 07/2018 đến tháng 04/2021) nhằm ưu tiên việc đa dạng hóa danh mục với 30 cổ phiếu đại diện cho nhiều ngành nghề.
2. Hạn chế về các biến số giả định: Nghiên cứu giả định cổ tức trên mỗi cổ phiếu bằng 0 và cố định lãi suất phi rủi ro ở mức 2% chung cho toàn bộ 6 quốc gia trong suốt giai đoạn nghiên cứu.
3. Hạn chế về toán tử thuật toán: Mô hình mới chỉ áp dụng phương pháp lai ghép số học (arithmetic crossover) trên chuỗi nhị phân.

Hướng nghiên cứu mở rộng được đề xuất:

1. Mở rộng khung thời gian thu thập dữ liệu dài hơn và kiểm định mô hình qua nhiều chu kỳ kinh tế khác nhau, đặc biệt là giai đoạn thị trường suy thoái.
2. Lượng hóa chính xác biến số cổ tức thực tế của từng mã cổ phiếu và xác định lãi suất phi rủi ro riêng biệt theo lãi suất trái phiếu chính phủ của từng quốc gia.
3. Thử nghiệm và so sánh thêm các kỹ thuật lai ghép khác trong giải thuật di truyền như lai ghép heuristic (heuristic hybridization) hoặc lai ghép hai điểm (two-point crossover) để nâng cao hiệu quả tối ưu hóa.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên và học viên cao học: Thuộc các chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Đầu tư tài chính, Toán kinh tế, Fintech và Khoa học dữ liệu ứng dụng trong kinh tế.
• Người làm nghiên cứu: Những người thực hiện đề tài về tối ưu hóa danh mục đầu tư, ứng dụng học máy/trí tuệ nhân tạo trong phân tích thị trường chứng khoán.

Các phần nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu gồm:

• Khung lý thuyết và công thức toán học kết hợp giữa mô hình Markowitz và thuật toán di truyền tại Chương 2.
• Quy trình mã hóa dữ liệu, thiết lập hàm thích nghi và các toán tử chọn lọc Roulette, lai ghép số học trong Python tại Chương 3.
• Bảng số liệu phân bổ tỷ trọng đầu tư chi tiết cho từng mã cổ phiếu của 6 quốc gia Đông Nam Á tại Chương 4 và hệ thống Phụ lục (Phụ lục 01 đến Phụ lục 09).

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các tiêu chí nào để lựa chọn 180 mã cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu tại 6 quốc gia Đông Nam Á?
   Cổ phiếu được chọn phải thỏa mãn hai điều kiện bắt buộc: được niêm yết trước thời điểm đưa vào danh mục ít nhất 2 năm và được giao dịch liên tục trong suốt thời kỳ nghiên cứu (07/2018 - 04/2021). Danh mục gồm 30 cổ phiếu thuộc rổ VN30 tại Việt Nam và top 30 cổ phiếu có vốn hóa thị trường lớn nhất cùng tính thanh khoản cao tại Singapore (chỉ số Straits Times Index), Thái Lan (chỉ số SET50), Malaysia, Indonesia và Philippines.

2. Hàm mục tiêu (Fitness Function) trong thuật toán di truyền của khóa luận được thiết lập dựa trên chỉ số nào?
   Hàm mục tiêu được xây dựng dựa trên tỷ lệ Sharpe ($Sharpe = \frac{E(R_p) - r_f}{\sigma_p}$), nhằm tối đa hóa tỷ suất sinh lời thặng dư trên một đơn vị rủi ro độ lệch chuẩn của toàn bộ danh mục cổ phiếu.

3. Trong 6 thị trường Đông Nam Á được phân tích, danh mục nào đạt tỷ lệ Sharpe cao nhất và danh mục nào có mức sinh lời cao nhất?
   Danh mục 30 cổ phiếu của thị trường Malaysia đạt tỷ lệ Sharpe cao nhất là 19,81% (với mức rủi ro dưới 1% và lợi nhuận 19,04%). Danh mục rổ VN30 của thị trường Việt Nam đạt mức tỷ suất sinh lời cao nhất trong toàn bộ khu vực, với tỷ lệ Sharpe đạt 12,67%.

4. Khóa luận đã sử dụng những toán tử di truyền cụ thể nào trong mô hình lập trình Python?
   Tác giả sử dụng phương pháp mã hóa chuỗi nhị phân (binary string), toán tử chọn lọc bánh xe Roulette (Roulette Wheel Selection) theo xác suất thích nghi tích lũy, toán tử lai ghép số học (Arithmetic crossover) và toán tử đột biến gen ngẫu nhiên theo xác suất đột biến $p_m$.

5. Những giả định tài chính nào đã được tác giả đưa vào mô hình tính toán?
   Nghiên cứu áp dụng hai giả định đơn giản hóa: mức cổ tức chi trả trên mỗi cổ phiếu của các công ty được quy ước bằng 0 và mức lãi suất phi rủi ro ($r_f$) được cố định ở mức 2% cho tất cả các quốc gia trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Quan Ngọc Linh đã nghiên cứu và ứng dụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithms) kết hợp cùng mô hình phương sai trung bình Markowitz để giải quyết bài toán tối ưu hóa tỷ trọng danh mục cho 180 cổ phiếu tại 6 thị trường chứng khoán khu vực Đông Nam Á giai đoạn 2018 - 2021. Bằng công cụ lập trình Python trên Jupyter Notebook, đề tài đã chứng minh tính hiệu quả của thuật toán trong việc xác định các danh mục đáp ứng mục tiêu sinh lời và kiểm soát rủi ro, trong đó chỉ ra thị trường Malaysia có tỷ lệ Sharpe tối ưu nhất và thị trường Việt Nam có mức sinh lời dẫn đầu. Công trình đóng góp cơ sở thực nghiệm định lượng cho hoạt động quản lý danh mục đầu tư đa quốc gia và mở ra tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực phân tích tài chính tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 sẽ trình bày về tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu bao gồm mục tiêu tổng quát và mục tiêu cụ thể từ đó đề xuất các câu hỏi 6 liên quan, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu cũng như sự đóng góp về thực tiễn và khoa học của bài nghiên cứu cũng được tóm tắt trong chương này. Chương 2: Tổng quan lý thuyết về quản lý danh mục cổ phiếu và thuật toán di truyền Chương 2 bắt đầu với việc giới thiệu về khái niệm quản lý danh mục đầu tư và trình bày lý thuyết danh mục Markowitz cùng các khái niệm liên quan. Tiếp theo sẽ trình bày các quy chình chính trong thuật toán di truyền nhằm giải quyết bài toán xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả. Sau đó tác giả điểm sơ lược về tình hình kinh tế và vốn hoá thị trường tại 6 nước đã đề cập trong khu vực Asian.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và cơ sở dữ liệu Chương này sẽ tập trung mô tả quy trình bài toán bằng các dữ liệu, phương pháp đã đề cập để xử lý dữ liệu và phân tích trên hệ thống dựa trên cơ sở lý thuyết chương 2 nhằm thu được kết quả phù hợp với mục tiêu đề ra. Chương 4: Kết quả thực nghiệm và đánh giá Dựa trên nền tảng lý thuyết và cách sử dụng các đoạn mã tin học đã giới thiệu trong chương 2 và 3, tác giả tiến hành nghiên cứu và khảo nghiệm kết quả thực nghiệm thu được khi đã vận dụng thuật toán di truyền để chọn lọc một danh sách các cổ phiếu gồm các mức phân bổ tỷ trọng đầu tư vào danh mục sao cho lợi nhuận trên mức rủi ro là cao nhất trong khu vực Asian tiềm năng. Chương 5: Kết luận và kiến nghị Chương 5 sẽ xem xét và tóm tắt kết quả nghiên cứu chính, bên cạnh đó là giải thích các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra trong bài. Từ đó, đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao và khắc phục được một số ý kiến trái chiều trên thị trường làm ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các công ty.

Cuối cùng là nêu lên một số hạn chế của bài nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo. 7 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT QUẢN LÝ DANH MỤC CỔ PHIẾU VÀ THUẬT TOÁN DI TRUYỀN 2. Cơ sở lý thuyết về quản lý danh mục cổ phiếu 2. Định nghĩa danh mục cổ phiếu Danh mục cổ phiếu gồm một nhóm các mã cổ phiếu khác nhau dùng để sinh lời theo tỷ suất sinh lời kỳ vọng.

Lợi nhuận kỳ vọng này có mối liên kết trực tiếp với rủi ro dự kiến có thể xảy ra của toàn danh mục. Hay nói cách khác, đầu tư vào một danh mục cổ phiếu là việc nắm giữ một lượng cổ phần của một hay nhiều công ty khác trên sàn chứng khoán. Việc sắp xếp và chọn lọc cổ phiếu nằm trong danh mục có thể đầu tư phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố khác nhau như số vốn đầu tư, thời gian đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của các nhà đầu tư. Trong đầu tư chứng khoán, việc cực kỳ quan trọng đối với một nhà đầu tư đó là lựa chọn cổ phiếu.

Đó là quá trình xem xét hai vấn đề là rủi ro và lợi tức của cổ phiếu, ai ai cũng hiểu rằng hai yếu tố trên luôn đồng biến cùng nhau, tức có nghĩa là một cổ phiếu có lợi nhuận cao thường kéo theo rủi ro cao trong khi một cổ phiếu có rủi ro thấp thì lợi nhuận thấp. Đó là một việc đánh đổi giữa việc mạo hiểm và không mạo hiểm trong đầu tư, nếu ta kỳ vọng lợi nhuận cao thì sẽ luôn đồng nghĩa với việc rủi ro cao. Và đối với việc đầu tư, ai cũng mong muốn cổ phiếu mình nắm giữ sẽ có lợi nhuận trong tương lai với một mức độ rủi ro thấp. Do đó bài nghiên cứu sẽ cung cấp một danh mục đầu tư đồng thời xem xét rủi ro và lợi nhuận bằng cách tổng hợp đa dạng nhiều mã cổ phiếu khác nhau trong một danh mục bởi vì nếu ta kết hợp các mã cổ phiếu tốt cùng nhau không những có thể làm hạn chế bớt rủi ro mà còn làm tăng lợi nhuận tổng thể của toàn bộ danh mục cổ phiếu.

Định nghĩa quản lý danh mục cổ phiếu Thực chất, việc quản lý danh mục cổ phiếu nằm trong khái niệm quản lý danh mục đầu tư vì nó bao gồm các loại đầu tư tài sản ngoài cổ phiếu như trái phiếu chính phủ, trái phiếu công ty, tín phiếu kho bạc, các loại quỹ và chứng chỉ tiền gửi. Do vậy, theo khái niệm được cung cấp trên trang web Investopedia thì quản lý danh mục đầu tư là việc lựa chọn và giám sát một danh mục đầu tư một cách nghệ thuật 8 và khoa học nhằm đáp ứng các mục tiêu tài chính dài hạn và khả năng chấp nhận rủi ro của khách hàng, công ty hoặc tổ chức (Adam Hayes, 2021). Trong lĩnh vực đầu tư thì việc quản lý danh mục nhằm đáp ứng các mục tiêu về tối đa hoá giá trị, hạn chế rủi ro xảy ra, sự cân bằng trong danh mục và số lượng các cổ phiếu phù hợp là rất quan trọng và mang tính thách thức. Hơn nữa, quản lý danh mục đầu tư đòi hỏi về việc cân bằng điểm mạnh và điểm yếu, cơ hội và các mối đe doạ trên toàn bộ các khoản đầu tư.

Điều quan trọng là để tối ưu một danh mục mà chúng ta đang xây dựng thì không chỉ phải xét đến mối quan hệ làm cách nào để tối ưu mà danh mục đó cần phải đơn giản là đáp ứng các mục tiêu đầu tư mà chúng ta đã đặt ra ngay từ ban đầu đó là thiết lập một danh mục với lợi nhuận trên mức rủi ro cao, tức có nghĩa xem xét cả hai khía cạnh là lợi nhuận và cả rủi ro. Nội dung về quản lý danh mục đầu tư 2. Lý thuyết về danh mục Markowitz Một lý thuyết danh mục đầu tư cơ bản không thể không nhắc đến được một nhà kinh tế học Hoa Kỳ đã sáng tác và phát triển là ông Harry Markowitz. Ông đã phát triển một mô hình định lượng, còn được gọi là mô hình phương sai trung bình.

Mô hình này thường được coi là sự tối thiểu hoá của một hàm mục tiêu đại diện cho phương sai danh mục đầu tư, hay còn được gọi là rủi ro của danh mục đầu tư, đi kèm đó là một mức sinh lời nhất định hoặc tối đa hoá một hàm mục tiêu đại diện cho mức lợi nhuận của danh mục đầu tư đối với một mức rủi ro nhất định. Hơn nữa, mô hình này không có bất kỳ ràng buộc nào về việc đầu tư vào một số lượng tài sản khác nhau cũng không hạn chế số tiền đầu tư vào mỗi tài sản (Fernandez và Gomez, 2007). Học thuyết do ông phát triển nhằm nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý danh mục đầu tư gồm 2 việc chính đó là kiểm soát rủi ro và đo lường mức độ tương quan giữa các cổ phiếu thông qua việc phân bổ tỷ trọng trong danh mục đầu tư. Chính nhờ lý thuyết của ông đã hỗ trợ một phần nào vào việc xây dựng mô hình danh mục đầu tư đó là xác định được lượng rủi ro có thể xảy ra.

Các khái niệm liên quan tới lý thuyết danh mục ➢ Tỷ suất sinh lời (Rate of Return) Tỷ suất sinh lời là một đại lượng đo lường mức độ lợi nhuận mà nhà đầu tư sẽ có được khi họ bỏ vốn và đầu tư vào một loại tài sản và thu hồi vốn kèm phần tiền lãi khi đầu tư. Giả sử chúng ta nắm giữ cổ phiếu bắt đầu từ thời điểm t đến thời điểm t + Δt, Δt là khoảng thời gian nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu đến lúc có dự định bán hoặc tính toán tỷ suất lợi nhuận. Do vậy ở thời điểm t, ta sẽ có giá cổ phiếu là P(t) và ở thời điểm t + Δt, ta sẽ có giá cổ phiếu là P(t + Δt), và cổ tức nhận được trong suốt thời kỳ là d(t). Vậy tổng tỷ suất sinh lời của chứng khoán là: ➢ Lợi nhuận kỳ vọng (Expected Return) Lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản rủi ro là khoảng lợi nhuận mà nhà đầu tư mong đợi nhận được trong tương lai khi thực hiện khoản đầu tư này.

Lợi nhuận kỳ vọng có thể được tính bằng cách gán xác suất cho các khoản lợi nhuận có thể thu được từ khoản đầu tư hoặc sử dụng tỷ suất sinh lời trung bình của lợi nhuận lịch sử. Đối với bài nghiên cứu, tác giả sử dụng công thức tính giá trị trung bình như sau: Trong đó: - Ri là tỷ suất sinh lời của tài sản rủi ro trong trường hợp i - T là tổng số chu kỳ nghiên cứu Best và Grauer (1991) cho rằng lợi nhuận kỳ vọng sẽ có sự biến động rất lớn đến việc tối ưu trong danh mục đầu tư, chỉ cần một sự biến động nhỏ trong giá trị trung bình của một tài sản sẽ tác động đến một nửa số cổ phiếu trong danh mục đầu tư. Do vậy, việc ước tính lợi nhuận kỳ vọng bằng việc tính toán lợi nhuận kỳ vọng của toàn danh mục là một điều cần thiết. Tỷ suất sinh lời kỳ vọng đối với một danh mục đầu tư được tính theo công thức sau: 10 Trong đó: - E(Ri) là lợi nhuận kỳ vọng của tài sản i - wi là tỷ trọng đầu tư tài sản i trong danh mục (điều kiện 0 ≤ wi ≤ 1) ➢ Phương sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời đối với một tài sản Phương sai hay độ lệch chuẩn là một phép đo lường được sử dụng làm công cụ thống kê trong tài chính nhằm đo lường mức biến động của tài sản đó trong quá khứ.

Hay nói cách khác, phương sai là một phương pháp ước lượng chênh lệch của mức tỷ suất sinh lời có thể có Ri so với tỷ suất sinh lời kỳ vọng E(Ri). Đối với cổ phiếu, độ lệch chuẩn càng lớn hay phương sai giữa giá cổ phiếu và giá trị trung bình càng lớn cho thấy mức độ dao động càng rộng (Marshall Hargrave, 2021). Phương sai (Variance) của một tỷ suất sinh lời kỳ vọng đối với một tài sản càng lớn đồng nghĩa với việc mức độ rủi ro của toàn danh mục càng lớn và tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng cũng đồng biến với mức độ rủi ro đo lường trên toàn danh mục.