0

đồ án dự báo giá cổ phiếu

34 3 0
  • đồ án dự báo giá cổ phiếu

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Tài liệu liên quan

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 15/01/2022, 21:44

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM BÁO CÁO ĐỒ ÁN Đề tài: Dự đoán giá cổ phiếu Giảng viên hướng dẫn: ThS Huỳnh Tuấn Anh Sinh viên thực hiện: Đồn Cơng Minh - 18521092 Lương Duy Bảo - 18520484 LỜI CẢM ƠN Sau q trình học tập rèn luyện khoa Cơng nghệ phần mềm trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM, em trang bị kiến thức kỹ thực tế để hồn thành Đồ án nhóm Để hồn thành đồ án này, với lịng biết ơn sâu sắc em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến: Ban Giám hiệu trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM tạo điều kiện thuận lợi để sinh viên tìm kiếm, nghiên cứu thơng tin với hệ thống thư viện đại, đa dạng loại sách tài liệu Gần gũi lời tốt đẹp xin gửi đến đến thầy Huỳnh Tuấn Anh tận tình giúp đỡ, định hướng cách tư hướng làm việc khoa học Đó góp ý q báu khơng q trình thực luận văn mà cịn hành trang tiếp bước cho em trình học tập làm việc sau Sau cùng, xin chúc quý Thầy Cơ khoa Cơng nghệ Phần mềm nói riêng giáo viên trường Công nghệ thông tin nói chung thật dồi sức khỏe, niềm tin để tiếp tục thực sứ mệnh cao đẹp Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2021 Sinh viên Đồn Cơng Minh Sinh viên Lương Duy Bảo Nhận xét ……., ngày…… tháng……năm 2021 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên) Mục Lục Chương Lời mở đầu 1.1 Lí chọn đề tài 1.2 Phương pháp nghiên cứu Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Những vấn đề chứng khoán 2.1.1 Khái niệm chứng khoán 2.1.2 Phân loại chứng khoán 2.2 Tổng quan thị trường chứng khoán 10 2.2.1 Khái niệm thị trường chứng khoán 10 2.2.2 Chức thị trường chứng khoán 11 2.2.3 Các chủ thể tham gia thị trường chứng khoán 11 2.2.4 Các nguyên tắc hoạt động thị trường chứng khoán 12 2.2.5 Cấu trúc phân loại thị trường chứng khoán 12 2.3 Học máy (Machine Learning) Thị trường chứng khoán 13 2.4 Học sâu – Deep learning 15 2.5 Mạng nơ-ron hồi quy RNN (Recurrent Neural Network) 17 2.6 Vấn đề phụ thuộc xa 20 2.9 Dự đoán giá cổ phiếu 26 2.9.1 Tổng quan 26 Chương 27 Thực nghiệm 27 3.1 Thu thập liệu 27 3.2 Tiền xử lý liệu 28 3.3 Xây dựng model 30 3.4 Dự đoán dựa model 31 Chương 32 Kết luận 32 4.1 Kết luận 32 Tài liệu kham thảo 33 Danh mục thuật ngữ từ viết tắt 34 Tóm tắt Thị trường cổ phiếu có vai trị quan trọng phát triển xã hội đại Chúng cho phép triển khai nguồn lực kinh tế Sự thay đổi giá cổ phiếu phản ánh thay đổi thị trường Với khả xử lý liệu mạnh mẽ nhiều lĩnh vực, học sâu sử dụng cách rộng rãi lĩnh vực tài như: dự đốn thị trường cổ phiếu, đầu tư tối ưu, xử lý thơng tin tài thực chiến lược giao dịch tài Do đó, dự đoán thị trường cổ phiếu xem lĩnh vực phổ biến quý giá lĩnh vực tài Chương Lời mở đầu 1.1 Lí chọn đề tài Năm 2020, TTCK Việt Nam đánh giá 10 thị trường có sức chống chịu phục hồi tốt giới đại dịch, nhà đầu tư khép lại năm trạng thái “thăng hoa” giá trị danh mục đầu tư tăng trưởng đáng kể Tổng giá trị huy động vốn qua thị trường chứng khoán năm 2020 đạt 413.700 tỷ đồng, tăng 30% so với cuối năm 2019 Quy mơ vốn hóa thị trường cổ đạt 84,1% GDP năm 2020, vượt mục tiêu đề (đến năm 2020 đạt 70% GDP) Tổng dư nợ tồn thị trường trái phiếu tính đến cuối tháng 12 năm 2020 đạt khoảng 45% GDP, tăng 17,6% so với cuối năm 2019, dư nợ TPCP 27,7% GDP, dư nợ trái phiếu doanh nghiệp (TPDN) 15,1% GDP Bà Tạ Thanh Bình, Vụ trưởng Vụ Phát triển thị trường, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước (UBCKNN) đánh giá, thị trường chứng khoán năm 2021 tiếp tục có nhiều yếu tố hỗ trợ, như: kinh tế Việt Nam năm 2021 đánh giá có hội phục hồi cao so với nhiều nước khác nhờ cơng tác quản lý, kiểm sốt tốt đại dịch COVID-19; việc Việt Nam tham gia hiệp định thương mại song phương, đa phương giúp kinh tế đất nước phục hồi nhanh; Việt Nam có nhiều khả hưởng lợi từ dịch chuyển chuỗi cung ứng sang quốc gia có chi phí sản xuất thấp Bên cạnh đó, nội TTCK nước năm 2021 có nhiều thay đổi tích cực chất; yếu tố nội doanh nghiệp niêm yết tương đối tốt “Kết kinh doanh doanh nghiệp niêm yết theo báo cáo tài q IV/2020 (chưa kiểm tốn) ghi nhận 82% doanh nghiệp có lãi – mức tương đương với quý IV/2019 Với việc Việt Nam vươn lên chiếm thị phần số nhóm thị trường cận biên MSCI sau thị trường Kuwait nâng hạng lên nhóm “mới nổi”, TTCK Việt Nam kỳ vọng thu hút đầu tư quỹ đầu tư vào thị trường cận biên”, bà Tạ Thanh Bình cho biết Ơng Nhữ Đình Hịa, Tổng giám đốc Cơng ty Cổ phần Chứng khoán Bảo Việt (BVSC) cho rằng, với tảng kinh tế, trị ổn định, bên cạnh đó, kỳ vọng tăng trưởng hồi phục mạnh, doanh nghiệp kinh doanh thuận lợi củng có thêm cho niềm tin xu hướng tích cực “Trong sóng dịch chuyển dòng vốn ngoại vào thị trường (EM), Việt Nam – kinh tế dự báo trở thành điểm sáng thu hút quan tâm dòng tiền ngoại năm 2021 Bên cạnh đó, Việt Nam nhiều khả thu hút thêm dòng vốn ngoại vào thị trường để đón đầu xu nâng hạng TTCK Việt Nam từ thị trường cận biên lên thị trường nổi”, ơng Nhữ Đình Hịa nhận định Sự phát triển TTCK Việt Nam góp phần thúc đẩy trình cấu lại kinh tế trụ cột: Cải cách doanh nghiệp nhà nước thông qua cổ phần hóa, thối vốn nhà nước chế đấu giá minh bạch, đại gắn cổ phần hóa với đăng ký giao dịch, niêm yết TTCK; Tái cấu đầu tư công thông qua việc trở thành kênh huy động vốn quan trọng cho ngân sách nhà nước; Hỗ trợ trình tái cấu tổ chức tín dụng, đặc biệt ngân hàng thương mại tham gia niêm yết TTCK Qua đó, nhằm giúp nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư cá nhân muốn tham gia thị trường chứng khốn có thơng tin đầy đủ rõ ràng giá cổ phiếu giúp đưa định tham gia TTCK để có lợi nhuận cao bền vững, cụ thể trình giao dịch cổ phiếu Từ nâng cao lịng tin, độ tin cậy cao vào thị trường cổ phiếu nhằm đem lại thỏa mãn tối đa cho nhà đầu tư thị trường làm cho thị trường chứng khoán ngày hiệu hoạt động tốt Chính lẽ dự đốn trường chứng khốn nhu cầu cấp thiết có ý nghĩa thực tiễn Chủ đề nhiều nhà nghiên cứu nước quan tâm đưa nhiều giải pháp Mỗi giải pháp có ưu nhược điểm khác nhau, nhiên sử dụng học máy giải pháp mang lại kết tốt Vì lí chúng em lựa chọn đề tài “Dự đoán giá cổ phiếu” đề tài cho môn đồ án 1.2 Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp, nghiên cứu tài liệu cổ phiếu chứng khoán; nghiên cứu phương pháp, thuật toán sử dụng cho dự đoán giá cổ phiếu; nghiên cứu phương pháp học sâu vào thị trường cổ phiếu Tìm hiểu kiến thức liên quan thị trường chứng khốn, học máy, kỹ thuật lập trình máy tính - Phương pháp so sánh đánh giá: phân tích đánh giá mơ hình đề xuất với mơ hình nghiên cứu trước độ đo khác Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Những vấn đề chứng khoán 2.1.1 Khái niệm chứng khoán Chứng khoán chứng dạng giấy tờ ghi, có giá có khả chuyển nhượng, xác định khoản đầu tư dài hạn, xác nhận quyền lợi ích hợp pháp người sở hữu chứng khoán tài sản vốn tổ chức phát hành Đối với loại chứng khốn thường có tính chất sau: • Thứ nhất, tính khoản: Tính lỏng tài sản khả chuyển tài sản thành tiền mặt Khả cao hay thấp phụ thuộc vào khoảng thời gian phí cần thiết cho việc chuyển đổi rủi ro việc giảm sút giá trị tài sản chuyển đổi Chứng khốn có tính lỏng cao so với tài sản khác, thể qua khả chuyển nhượng cao thị trường nói chung, chứng khốn khác có khả chuyển nhượng khác • Thứ hai, tính rủi ro Chứng khốn tài sản tài mà giá trị chịu tác động lớn rủi ro, bao gồm rủi ro có hệ thống rủi ro khơng có hệ thống Rủi ro có hệ thống hay rủi ro thị trường loại rủi ro tác động tới toàn hầu hết tài sản Loại rủi ro chịu tác động điều kiện kinh tế chung như: lạm phát, thay đổi tỷ giá hối đoái, lãi suất v.v Rủi ro không hệ thống loại rủi ro tác động đến tài sản nhóm nhỏ tài sản Loại rủi ro thường liên quan tới điều kiện nhà phát hành Các nhà đầu tư thường quan tâm tới việc xem xét, đánh giá rủi ro liên quan, sở đề định việc lựa chọn, nắm giữ hay bán chứng khoán Điều phản ánh mối quan hệ lợi tức rủi ro hay cân lợi tức người ta không chịu rủi ro tăng thêm trừ người ta kỳ vọng bù đắp lợi tức tăng thêm • Thứ ba, tính sinh lợi Chứng khốn tài sản tài mà sở hữu nó, nhà đầu tư mong muốn nhận thu nhập lớn tương lai Thu nhập bảo đảm lợi tức phân chia hàng năm việc tăng giá chứng khoán thị trường Khả sinh lợi quan hệ chặt chẽ với rủi ro tài sản, thể nguyên lý mức độ chấp nhận rủi ro cao lợi nhuận kỳ vọng lớn 2.1.2 Phân loại chứng khoán Cổ phiếu: Là loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu lợi ích hợp pháp thu nhập tài sản công ty cổ phần Số vốn đóng góp để thành lập cơng ty chia thành nhiều phần nhỏ gọi cổ phần Người mua cổ phần gọi cổ đông Cổ phiếu phát hành dạng chứng vật chất bút tốn ghi sổ, có cơng ty cổ phần có cổ phiếu Giá trị ban đầu ghi cổ phiếu mệnh giá cổ phiếu Mệnh giá giá trị danh nghĩa Số tiền nhận từ khoản góp vốn gọi cổ tức Giá cổ phiếu giao động qua phiên giao dịch thị trường chứng khoán tách rời so với mệnh giá Cổ phiếu chia thành loại: - Cổ phiếu thường: Là loại cổ phiếu khơng có kỳ hạn, tồn với tồn công ty phát hành nó, khơng có lãi suất cố định, số lãi chia vào cuối niên độ tốn Cổ đơng nắm giữ cổ phiếu có quyền bỏ phiếu, mua cổ phiếu mới, tham gia vào đại hội cổ đông - Cổ phiếu ưu đãi: Gồm loại • Cổ phiếu ưu đãi biểu quyết: Là cổ phiếu dành cho cổ đông sáng lập Cổ đông nắm giữ loại cổ phiếu phải nắm giữ khoảng thời gian định, không chuyển nhượng, trao đổi • Cổ phiếu ưu đãi tài chính: Tương tự cổ phiếu thường có số hạn chế: cổ đông nắm giữ cổ phiếu không tham gia bầu cử, ứng cử vào hội đồng quản trị, ban kiểm sốt cơng ty Nhưng họ hưởng ưu đãi tài theo mức cổ tức riêng biệt, có tính cố định hàng năm, ưu tiên chia cổ tức phân chia tài sản cịn lại cơng ty sau lý, giải thể trước cổ phiếu thường Trái phiếu Là loại chứng khoán quy định nghĩa vụ người phát hành phải trả cho người nắm giữ chứng khốn khoản tiền xác định vào thời hạn cụ thể theo điều kiện định Đây chứng khoán nợ, phát hành dạng chứng vật chất bút toán ghi sổ Trái phiếu bao gồm loại sau: - Trái phiếu vô danh: Loại không ghi tên trái chủ chứng sổ sách tổ chức phát hành Việc chuyển nhượng loại trái phiếu dễ dàng nên thường giao dịch thị trường chứng khoán - Trái phiếu ghi danh: Ghi tên, địa trái chủ chứng sổ sách tổ chức phát hành Loại đem trao đổi thị trường - Trái phiếu phủ: Là loại trái phiếu phủ phát hành nhằm bù đắp cho thâm hụt ngân sách Đây loại chứng khốn mà nhà đầu tư khơng ưa mạo hiểm ưa thích khơng có rủi ro tốn - Trái phiếu cơng trình: Là loại trái phiếu phát hành để huy động vốn xây dựng cơng trình sở hạ tầng hay cơng trình phúc lợi cơng cộng - Trái phiếu cơng ty: Do công ty phát hành để vay vốn trung dài hạn Khi cơng ty bán trái phiếu công ty người vay người mua, người mua chủ nợ Công ty phải cam kết trả lãi gốc cho trái chủ nêu hợp đồng Nó bao gồm loại: Trái phiếu có đảm bảo, trái phiếu khơng có bảo đảm, trái phiếu mua lại… Chứng quỹ đầu tư Là chứng khốn phát hành cơng ty quản lý quỹ để huy động vốn từ nhà đầu tư Vốn dùng để mua bán kinh doanh loại chứng khốn khác để kiếm lời, sau chia tiền lời cho nhà đầu tư Có thể phân loại chứng quỹ đầu tư thành: - Quỹ đầu tư chung: Đây loại quỹ mà tất người tham gia - Quỹ đầu tư riêng: Chỉ giới hạn nhóm người định - Quỹ đầu tư dạng mở: Là quỹ đầu tư nhà đầu tư có quyền bán lại chứng quỹ đầu tư cho quỹ phát hành chứng khoán liên tục để huy động vốn sẵn sàng mua lại số chứng khốn mà phát hành - Quỹ đầu tư cổ phiếu: Quỹ chuyên đầu tư vào loại cổ phiếu định - Quỹ đầu tư trái phiếu: Là quỹ để đầu tư vào loại trái phiếu - Quỹ đầu tư hỗn hợp: Loại quỹ đầu tư vào loại chứng khốn thấy có hiệu Ngồi ra, có số loại chứng khốn khác (thường gọi công cụ phái sinh) như: Giấy bảo đảm quyền mua cổ phiếu, hợp đồng kì hạn, chứng quyền… 2.2 Tổng quan thị trường chứng khoán 2.2.1 Khái niệm thị trường chứng khoán Thị trường chứng khoán thị trường mà người ta mua bán, chuyển nhượng, trao đổi chứng khốn nhằm mục đích kiếm lời Thị trường chứng khoán điều kiện kinh tế đại, quan niệm nơi diễn hoạt động giao dịch mua bán chứng khoán trung dài hạn Việc mua bán tiến hành thị trường sơ cấp người mua mua chứng khoán lần đầu từ người phát hành, thị trường thứ cấp có mua bán lại chứng khoán phát hành thị trường sơ cấp Như vậy, xét mặt hình thức, thị trường chứng khốn nơi diễn hoạt động trao đổi, mua bán, chuyển nhượng loại chứng khốn, qua thay đổi chủ thể nắm giữ chứng khoán 10 2.6 Vấn đề phụ thuộc xa Một điểm bật RNN ý tưởng kết nối thơng tin phía trước để dự đoán cho Việc tương tự ta sử dụng cảnh trước phim để hiểu cảnh thời Nếu mà RNN làm việc chúng hữu dụng, nhiên liệu chúng làm khơng? Câu trả lời cịn tùy Đơi lúc ta cần xem lại thơng tin vừa có thơi đủ để biết tình Ví dụ, ta có câu: “các đám may bầu trời” ta cần đọc tới “các đám may bầu” đủ biết chữ “trời” Trong tình này, khoảng cách tới thơng tin có cần để dự đốn nhỏ, nên RNN hồn tồn học Nhưng nhiều tình ta buộc phải sử dụng nhiều ngữ cảnh để suy luận Ví dụ, dự đốn chữ cuối đoạn: “I grew up in France… I speak fluent French.” Rõ ràng thông tin gần (“I speak fluent”) có phép ta biết đằng sau tên ngơn ngữ đó, cịn khơng thể biết tiếng Muốn biết tiếng gì, ta cần phải có thêm ngữ cảnh “I grew up in France” suy luận Rõ ràng khoảng cách thông tin lúc xa Thật khơng may với khoảng cách lớn dần RNN bắt đầu nhớ học 20 Về mặt lý thuyết, rõ ràng RNN có khả xử lý phụ thuộc xa (long-term dependencies) Chúng ta xem xét cài đặt tham số cho khéo giải vấn đề Tuy nhiên, đáng tiếc thực tế RNN khơng thể học tham số Vấn đề khám phá sâu Hochreiter (1991) [tiếng Đức] Bengio, et al (1994), báo mình, họ tìm lý để giải thích RNN khơng thể học 2.7 LSTM (Bộ nhớ dài ngắn) Là phương án để giải vấn đề phụ thuộc thông tin khứ xa, lý mạng hồi quy không học thông tin xa, nên mạng nơron trí nhớ ngắn dài (gọi tắt LSTM) tạo Nó giới thiệu Hochreiter Schmidhuber (1997), nhiều người khác cải tiến tiếp Do kiến trúc RNN đơn giản nên khả liên kết lớp có khoảng cách xa khơng tốt Nó khơng có khả ghi nhớ thơng tin từ liệu có khoảng cách xa, đó, phần tử chuỗi đầu vào thường khơng có nhiều ảnh hưởng đến kết dự đoán phần tử cho chuỗi đầu bước sau Nguyên nhân việc RNN chịu ảnh hưởng việc đạo hàm bị thấp dần trình học – biến đạo hàm (vanishing gradient) Mạng LSTM thiết kế để khắc phục vấn đề Cơ chế hoạt động LSTM ghi nhớ thông tin liên quan, quan trọng cho việc dự đốn, cịn thơng tin khác bỏ Thay hệ thống lặp lại chứa tầng đơn giản mạng hồi quy bình thường, mạng LSTM chưa tới tầng khác hệ thống lặp lại nó, mơ tả đơn giản hình sau: 21 Hình 6: Mơ hình tế bào LSTM Một tế bào LSTM gồm tầng khác Xét thời điểm t, ht thể kết quảXt ẩn, thể tín hiệu vào liệu, đầu mạng LSTM Với kết hợp khác tầng (ở cổng) trên, mạng LSTM lan truyền tiến (để dự đoán kết quả) phức tạp chút so với mạng nơ-ron nhân tạo Ý tưởng mạng LSTM là: Với thời điểm t, ta có trạng thái LSTM (1 cell) tương ứng Thể hình đường thẳng chạy ngang từ Ct-1 tới Ct, ứng với việc ta truyền kết từ trạng thái trước đến trạng thái sau Tuy nhiên điều khơng có nghĩa tồn thơng tin mà khơng bị Tương tác với giá trị Ct-1, ta có cổng (như hình có hàm kích hoạt sigmoid với kí hiệu σ, hàm tanh) phép toán ma trận (x, +) Danh sách cổng sau Cổng quên (forget gate –ft): Bước LSTM định xem thông tin cần bỏ từ trạng thái tế bào Quyết định đưa tầng sigmoid - gọi “tầng cổng quên” (forget gate layer) Nó lấy đầu vào ht-1 xt đưa kết số khoảng [0,1] cho số trạng thái tế bào Ct-1 Đầu thể giữ tồn thơng tin lại, cịn tồn thơng tin bị bỏ Quay trở lại với ví dụ mơ hình ngơn ngữ dự đốn từ dựa tất từ trước đó, với tốn vậy, trạng thái tế bào mang thơng tin giới tính nhân vật giúp ta sử dụng đại từ nhân xưng chuẩn xác Tuy nhiên, đề cập tới người khác ta khơng muốn nhớ tới giới tính nhân vật nữa, khơng cịn tác dụng với chủ 22 Hình 7: Mơ hình cổng qn Cổng đầu vào (input gate – it): Bước định xem thông tin ta lưu vào trạng thái tế bào Việc gồm phần Đầu tiên sử dụng tầng sigmoid gọi “tầng cổng vào” (input gate layer) để định giá trị ta cập nhập Tiếp theo tầng tạo véc-tơ cho giá trị nhằm thêm vào cho trạng thái Trong bước tiếp theo, ta kết hợp giá trị lại để tạo cập nhập cho trạng thái Chẳng hạn với ví dụ mơ hình ngơn ngữ ta, ta muốn thêm giới tính nhân vật vào trạng thái tế bào thay giới tính nhân vật trước Hình 8: Mơ hình cổng đầu vào Giờ lúc cập nhập trạng thái tế bào cũ Ct-1 thành trạng thái Ct Ở bước trước định việc cần làm, nên ta cần thực xong Ta nhân trạng thái cũ với ft để bỏ thơng tin ta định qn lúc trước Sau cộng thêm it * Trạng thái mơi thu phụ thuộc vào việc ta định cập nhập giá trị trạng thái 23 Với toàn mơ hình ngơn ngữ, việc ta bỏ thơng tin giới tính nhân vật cũ, thêm thơng tin giới tính nhân vật ta định bước trước Cổng kết (output gate – ot): Cuối cùng, ta cần định xem ta muốn đầu Giá trị đầu dựa vào trạng thái tế bào, tiếp tục sàng lọc Đầu tiên, ta chạy tầng sigmoid để định phần trạng thái tế bào ta muốn xuất Sau đó, ta đưa trạng thái tế bảo qua hàm để co giá trị khoảng [-1, 1], nhân với đầu cổng sigmoid để giá trị đầu ta mong muốn Với ví dụ mơ hình ngơn ngữ, cần xem chủ thể mà ta đưa thơng tin trạng từ sau Ví dụ, đầu chủ thể số số nhiều ta biết dạng trạng từ theo sau phải Hình 9: Mơ hình cổng kết 2.8 Mạng nơ ron dài ngắn song song (BiLSTM) 2.8.1 Giới thiệu mạng nơ ron dài ngắn chiều 24 Một hướng tiếp cận với liệu khác nữa, sử dụng hai mạng nơ ron hồi quy theo hai chiều ngược để xử lý (Bidirectional RNN) Một đơn vị RNN làm thường lệ, tức ta dùng để học tín hiệu đầu vào từ thời điểm ban đầu tới thời điểm kết thúc (đi xuôi) Còn đơn vị RNN lại, ta đọc theo thứ tự thời điểm từ kết thúc trở lại ban đầu (đi ngược) Sau có hai kết quả, chúng gom lại thành để dự đoán Với ý tưởng vậy, thời điểm bất kỳ, mạng có thơng tin trước sau thời điểm Do chất LSTM cải tiến RNN, ta áp dụng biến thành mạng nơ ron dài ngắn song song (BiLSTM) Mỗi LSTM có khả quên thông tin cũ (cổng quên), lọc thông tin (cổng đầu vào), giấu bớt kết (cổng đầu ra) bình thường Chính vậy, thông tin từ khứ tới tương lai mạng BiLSTM tự học để tự điều chỉnh Dẫn tới việc với toán mà ta cần biết nhiều ngữ cảnh nó, mạng BiLSTM cho kết tốt Hình 10: Mạng Bi-RNN (có thể BiLSTM) sau “bung ra” Ta thấy đơn vị mạng mạng xi, đơn vị mạng mạng ngược 2.8.2 Cách dự đoán kết mạng BiLSTM Như ý tưởng trên, ta có kết đơn vị mạng khác (một chạy xi, chạy ngược) Chính để có kết cuối cùng, ta phải gom hai kết thống Một số cách đơn giản để làm điều là: • Tổng: Cộng tín hiệu đầu hai mạng • Tích: Nhân tín hiệu đầu hai mạng • Ghép: Hai vectơ tín hiệu đầu hai mạng ghép tiếp (vectơ kết cuối có số chiều gấp đơi) 25 • Trung bình cộng: Trung bình cộng tín hiệu đầu hai mạng • Trung bình nhân: Trung bình nhân tín hiệu đầu Thơng thường, tùy tốn mà ta dùng cách khác Tuy vậy, cách ghép hai vectơ phổ biến 2.9 Dự đoán giá cổ phiếu 2.9.1 Tổng quan Trên giới có nhiều cơng trình nghiên cứu giá cổ phiếu Phần lớn nhà nghiên cứu xoay quanh thuật toán học máy, với kỹ thuật phân tích lý thuyết đầu tư phương pháp để dự đốn trực tiếp giá cổ phiếu thông qua việc nghiên cứu liệu thị trường cổ phiếu khứ Dự đoán thị trường cổ phiếu vấn đề quan trọng nhiều thách thức Dự đoán thị trường cổ phiếu xem vấn đề dự báo chuỗi thời gian thuật toán giải toán thuật toán Autoregressive Integrated Moving Average (gọi tắt ARIMA) Thuật toán ARIMA thực tốt chuỗi thời gian tuyến tính khơng thay đổi không thực tốt liệu phi tuyến tính biến đổi thị trường cổ phiếu Với đặc điểm thuật toán ARIMA, với biến đổi phi tuyến giá cổ phiếu thị trường nên nhà nghiên cứu sau hướng nghiên cứu theo phát triển kết hợp thuật toán để đưa phương pháp nghiên cứu tối ưu cho toán dự đốn giá cổ phiếu 2.9.2 Hướng đề xuất nghiên cứu Nếu LSTM có khả trích xuất thơng tin từ việc nghiên cứu liệu cổ phiếu khứ với việc giải tốt khoảng cách dài ngắn liệu cổ phiếu trước đó, BiLSTM giải tốt vấn đề nhớ dài ngắn thông qua việc chạy vòng LSTM (Forward - Backward) để xác nhận lại đặc trưng liệu để kiểm chứng liệu tối ưu Trong nghiên cứu này, đề xuất sử dụng mạng hồi qui RNN kết hợp mơ hình (LSTM BI-LSTM) cho tốn dự đốn giá cổ phiếu ngun nhân đóng góp đáng kể phương pháp so với phương pháp trước sau: - Các tham số mơ số nơron, số tầng, số lớp, tham số khác,…chúng thử nghiệm tham số mà chúng tơi trình bày báo cáo tham số cho kết tốt nhất, lý lựa chọn tham số mơ hình cuối để xây dựng ứng dụng trực quan hóa kết 26 Chương Thực nghiệm 3.1 Thu thập liệu Nhóm sử dụng liệu lấy từ trang … phục vụ cho trình training model Dữ liệu yêu cầu bao gồm trường thời gian giá đóng cửa ngày phiên Sau có liệu Sử dụng thư viện pandas để đọc liệu từ file csv thu thập 27 3.2 Tiền xử lý liệu Nhóm sử dụng liệu để dự đoán tỷ giá trước 30 ngày nên cần chia liệu thành nhóm train_data test_data Scale liệu cột sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 28 Chuyển thành liệu mà LSTM đọc (dữ liệu dạng 3D) • • • sequence: tổng số liệu đầu vào time_step: số liệu input cần cho lần đoán feature: số mẫu liệu output (được tính từ time_step liệu input bên trên) 29 3.3 Xây dựng model Sử dụng LSTM thư viện keras Model gồm lớp LSTM Sử dụng thêm optimizer adam để tối ưu hố cho q trình khởi tạo model Thêm mean squared error(mse) để ước lượng trung bình bình phương sai số giúp đánh giá tốt model hữu Fit model 30 3.4 Dự đoán dựa model 31 Chương Kết luận 4.1 Kết luận Trong nghiên cứu sử đụng mạng hồi qui RNN để dự đoán giá trị liên tục cách sử đụng LSTM Chúng tiến hành thực nghiệm liệu thực đánh giá kết Kết cho thấy mơ hình đạt kết tốt Chúng tơi sẻ thử nghiệm mơ hình học sâu khác để từ so sánh, đánh giá, tìm mơ hình tối ưu cho tốn dự báo giá cổ phiếu Một hướng tương lai hứa hẹn áp dụng phương pháp học sâu cho việc tiếp tục tìm hiểu cách trích xuất đặc trưng quan trọng tối ưu mô hình chúng tơi để học liệu phân phối cách xác hơn, từ chúng tơi đạt kết dự đốn tốt phương pháp đề xuất Đồng thời, với tốc độ mạng internet phát triển ngày nhanh, ln cập nhật mơ hình, xử lý liệu theo thời gian thực giúp cho dự đoán giá cổ phiếu xác tương lai 32 Tài liệu kham thảo [1] https://d2l.aivivn.com/index.html 33 Danh mục thuật ngữ từ viết tắt Từ viết tắt ANN TTCK CNN TTGDCK CTNY SGDCK RNN LSTM BiLSTM Từ đầy đủ Mạng nơ-ron nhân tạo (Artifical Neural Network) Thị trường chứng khoán Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) Trung tâm giao dịch chứng khốn Cơng ty niêm yết Sàn giao dịch chứng khoán Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network) Bộ nhớ dài ngắn Mạng nơ ron dài ngắn song song 34 ... có cổ phiếu Giá trị ban đầu ghi cổ phiếu mệnh giá cổ phiếu Mệnh giá giá trị danh nghĩa Số tiền nhận từ khoản góp vốn gọi cổ tức Giá cổ phiếu giao động qua phiên giao dịch thị trường chứng khoán... đơng nắm giữ cổ phiếu có quyền bỏ phiếu, mua cổ phiếu mới, tham gia vào đại hội cổ đông - Cổ phiếu ưu đãi: Gồm loại • Cổ phiếu ưu đãi biểu quyết: Là cổ phiếu dành cho cổ đông sáng lập Cổ đông nắm... dịch mua bán loại cổ phiếu, bao gồm cổ phiếu thường, cổ phiếu ưu đãi Thị trường giao dịch mua bán trái phiếu phát hành, trái phiếu bao gồm trái phiếu công ty, trái phiếu đô thị trái phiếu phủ
- Xem thêm -

Xem thêm: đồ án dự báo giá cổ phiếu , đồ án dự báo giá cổ phiếu

Từ khóa liên quan