ỨNG DỤNG AI TRONG VIỆC dự đoán GIÁ cổ PHIẾU của APPLE

lOMoARcPSD|11598335 HỌC VIỆN NGÂN HÀNG Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý BÀI BÁO CÁO Học phần: Trí tuệ nhân tạo kinh doanh Đề tài: ỨNG DỤNG AI TRONG VIỆC DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIẾU CỦA APPLE Giảng viên hướng dẫn: Cơ Nguyễn Phan Tình Nhóm thực : Nhóm Mã lớp : 211IS42A14 Hà Nội, ngày tháng năm 2021 lOMoARcPSD|11598335 Danh sách sinh viên thực nhóm 3: LỜI CẢM ƠN Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô Nguyễn Phan Tình - Giảng viên Khoa Hệ thống thơng tin Quản lý, Học viện Ngân hàng Trong suốt trình học tập thực báo cáo cô ln tạo điều kiện giúp đỡ để chúng em hồn thành báo cáo Chúng em cố gắng hoàn thiện báo cáo với tất nỗ lực cố gắng nhóm Tuy nhiên, thiếu nhiều kinh nghiệm, chắn báo cáo khơng tránh khỏi thiếu sót Chúng em mong nhận quan tâm, góp ý quý báu cô để báo cáo chúng em hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn cô! lOMoARcPSD|11598335 MỤC LỤC I Xác định vấn đề 1.1 Phát biểu toán lý chọn toán .1 1.2 Giới thiệu chung doanh nghiệp II Xây dựng mơ hình tổng quan 2.1 Cách thu thập liệu 2.2 Cách mơ hình hoạt động III Tổng quan thuật toán LTSM 3.1 Giới thiệu thuật toán 3.2 Sử dụng lý thuyết toán học .6 IV Mã lệnh mô hình .6 4.1 Đọc liệu, tiền xử lý liệu 4.2 Xây dựng mơ hình 10 4.3 Huấn luyện mơ hình xác định độ xác mơ hình 11 4.4 Sử dụng mơ hình 14 V Kết luận 14 TÀI LIỆU THAM KHẢO 16 I Xác định vấn đề 1.1 Phát biểu toán lý chọn toán Thị trường tài có ln có sức ảnh hưởng rõ rệt đến kinh tế quốc gia Trong vài năm qua, giao dịch mua cổ phiếu hay chứng khoán trở thành trung tâm ý, thu hút nhiều nhà đầu tư khắp nước Theo số liệu Trung tâm Lưu ký Việt Nam (VSD), tháng 10 năm 2021 có 129.500 tài khoản chứng khốn mở Con số tăng gần 13% so với tháng năm Tính đến cuối tháng 10-2021, tổng số tài khoản mở thị trường chứng khoán Việt Nam 3,86 Trong số đó, nhà đầu tư nước nắm giữ gần 99% (gần 3,83 triệu) tài khoản, khoảng 1% lại nhà đầu tư nước nắm giữ (hơn 38.700) tài khoản Để thu lợi nhuận, nhà đầu tư phải có hiểu biết định để tiến hành q trình phân tích - dự đốn Q trình nhằm xác định chuyển động tương lai giá trị cổ phiếu sàn giao dịch Nếu dự đốn cách xác, nhà đầu tư định mua- bán đắn, tối đa hóa lợi nhuận giữ rủi ro thấp Tuy nhiên, thị trường chứng khốn khơng phải lúc dự đoán cách dễ dàng đặc điểm phi tuyến tính, vận động liên tục Ngồi ra, cịn có nhiều yếu tố khiến q trình dự đốn bị chệch hướng chẳng hạn lãi suất, trị, tăng trưởng kinh tế, Với tiến AI, viêc dự đoán diễn cách nhanh chóng chuẩn xác cách dựa vào thông tin thị trường vài website BBC, Bloomberg, Yahoo Finance, kết hợp với thuật tốn trí tuệ nhân tạo Chính lý trên, nhóm chúng em định lựa chọn chủ đề: “Ứng dụng AI dự đoán giá cổ phiếu Apple” để nghiên cứu kiểm chứng 1.2 Giới thiệu chung doanh nghiệp Về doanh nghiệp Apple Apple tập tập đoàn cơng nghệ có trụ sở Cupertino, CA Đồng thời, cơng ty có giá trị giới Nó sản xuất tiện ích kỹ thuật số phổ biến, bao gồm máy Mac, iPod, iPhone iPad Công ty thành lập vào năm 1976 Steve Jobs Steve Wozniak Hiện nay, Apple lớn mạnh với đa dạng sản phẩm mà công ty cung cấp cho người dùng như:  Điện tử gia dụng - Ipad, iPhone, iPod  Máy tính Apple cá nhân - MacBook  Máy chủ  Phần mềm máy tính - Macintosh  Phân phối phương tiện kỹ thuật số - iTunes Apple người tạo xu hướng Thung lũng Silicon gần thập kỷ Các Apple II, Macintosh, iPod, iPhone iPad phân phối rộng rãi toàn giới Về cổ phiếu Apple Cổ phiếu Apple thu hút nhiều nhà đầu tư vài năm trở lại Điều công ty cho thấy khả nhạy bén việc làm sản phẩm cũ iPhone, iPad dịng máy tính Mac theo cách khiến người tiêu dùng trung thành với thương hiệu họ Thêm vào đó, đại dịch Coronavirus thúc đẩy nhu cầu người tiêu dùng sản phẩm họ hàng trăm triệu người toàn giới bắt đầu làm việc, học tập giải trí nhà Cổ phiếu Apple đạt mức cao kỷ lục hồn tồn ghi nhận mức cao Tuy vậy, có số rủi ro đến từ hoạt động đầu tư vào Apple Đặc biệt với phát triển vũ bão công nghệ, số thương hiệu điện thoại, đồ điện tử với cách tân ngoại hình sản phẩm Samsung hay cung cấp lợi ích khác biệt Trung Quốc cạnh tranh trực tiếp với Apple Điều dẫn đến sụt giảm giảm doanh thu giảm giá trị cổ phiếu tập đoàn II Xây dựng mơ hình tổng quan 2.1 Cách thu thập liệu Dữ liệu thu thập từ trang web https://finance.yahoo.com/quote/AAPL?p=AAPL&.tsrc=fin-srch, lấy từ thời gian 01/01/2014 đến 22/12/2021 Sau lưu liệu máy với tên “datastockApple.csv” Mở tập tin datastockApple chứa liệu năm Chúng ta thấy chứa cột: date (ngày), open (mức giá lúc mở cửa), high (mức giá cao ngày), low (mức giá thấp ngày), close (mức giá lúc đóng cửa), adj close (giá đóng cửa điều chỉnh) volume (khối lượng giao dịch ngày) Đầu tiên xem xu hướng giá cổ phiếu cơng ty Apple nào: Hình1: Bảng số liệu cổ phiếu cơng ty Apple Xác định thuộc tính cần mô tả liệu:       Date: Ngày High: Mức giá cao ngày Low: Mức giá thấp ngày Open: Mức giá lúc mở cửa Close: Mức giá lúc đóng cửa Volume: Khối lượng giao dịch ngày Hình 2: Biểu đồ giá cổ phiếu công ty Apple 2014-2021 Từ biều đồ ta thấy giá cổ phiếu Apple biến đổi khó lường khó xác định mắt thường Thuật toán LSTM (Long short term memory) loại mạng thần kinh thường xun có khả ghi nhớ thơng tin q khứ dự đoán giá trị tương lai, cần thơng tin q khứ từ dự đốn liệu tương lai cách xác 80-90% 2.2 Cách mơ hình hoạt động Hình 3: Mơ hình đề xuất tổng qt Trong mơ hình đề xuất tổng qt gồm hai phần lớn: Huấn luyện mơ hình ứng dụng web  Huấn luyện mơ hình: từ liệu thơ, tập liệu cổ phiếu, ta tiền xử lý Sau tiến hành xử lý lấy đặt trang từ liệu huấn luyện model, cuối huấn luyện sử dụng mơ hình học sâu với mạng LSTM  Ứng dụng web: Dựa vào liệu cổ phiếu công ty Apple, tiền xử lý liệu Sau sử dụng mơ hình LSTM để dự đoán in kết III Tổng quan thuật toán LTSM 3.1 Giới thiệu thuật toán Dự đoán coi vấn đề khó giải ngành khoa học liệu Chúng ứng dụng hầu hết lĩnh vực bao gồm dự đoán doanh số bán hàng đến tìm kiếm mẫu liệu thị trường chứng khoán Người ta thấy hầu hết vấn đề dự đoán này, mạng nhớ ngắn hạn dài hạn, hay gọi LSTM coi giải pháp hiệu LSTM viết tắt cụm Long Short Term Memory, sử dụng lĩnh vực Học sâu Nó loạt mạng nơ-ron lặp lại (RNN) có khả học phụ thuộc dài hạn, đặc biệt toán dự đốn trình tự LSTM có kết nối phản hồi, tức có khả xử lý tồn chuỗi liệu, ngoại trừ điểm liệu đơn lẻ hình ảnh Một đơn vị LSTM thơng thường bao gồm tế bào (cell), cổng vào (input gate), cổng (output gate) cổng quên (forget gate) Tế bào ghi nhớ giá trị khoảng thời gian bất ý ba cổng điều chỉnh luồng thông tin ra/vào tế bào LSTM cho thấy hiệu suất vượt trội nhiều lĩnh vực khác như:  Dịch máy  Nhận dang chữ viết  Chú thích hình ảnh  Câu trả lời câu hỏi  Chuyển đổi video thành văn  Mơ hình âm nhạc đa hình  Tổng hợp giọng nói  Dự đốn cấu trúc bậc hai protein 3.2 Sử dụng lý thuyết toán học Dự báo dài hạn ước lượng tương lai thời gian dài, thường năm Dự báo dài hạn cần thiết quản trị sản xuất để trợ giúp định chiến lược hoạch định sản phẩm, quy trình cơng nghệ phương tiện sản xuất Phương pháp hồi quy tuyến tính Phân tích hồi quy tuyến tính mơ hình dự báo thiết lập mối quan hệ biến phụ thuộc với hai hay nhiều biến độc lập Trong phần này, xét đến biến độc lập Nếu số liệu chuỗi theo thời gian biến độc lập giai đoạn thời gian biến phụ thuộc thông thường doanh số bán hay tiêu khác mà ta muốn dự báo Ta có: y – biến phụ thuộc cân dự báo: x - biến độc lập a – độ dốc đường xu hướng b – tung độ gốc n – số lượng quan sát Mơ hình có cơng thức: Y = ax + b, với a = b = IV Mã lệnh mơ hình 4.1 Đọc liệu, tiền xử lý liệu Đầu tiên ta cần phải khai báo thư viện đầu vào để đọc liệu: Đầu tiên ta dùng pandas_datareader để tải trực tiếp liệu chứng khoán Apple: Sau ta mơ tả lại thuộc tính liệu: Việc toán xây dựng mơ hình bước tiền xử lý liệu, cần kiểm tra xem có giá trị cịn thiếu mơ hình khơng? Mơ tả lại hệ số tập liệu: Mô tả lại loại liệu: Hiển thị thông tin liệu cột: Giá cổ phiếu ngày xác định với mức giá lúc đóng cửa (Close), nên tập trung xây dựng mơ hình dựa liệu mức giá đóng cửa Apple Do tạo dataframe chứa cột “Close” chuyển đổi khung liệu thành mạng numpy Tạo khung liệu chứa liệu cần xây dựng, sau chia liệu thành phần: Huấn luyện (chiếm 80%) thử nghiệm (chiếm 20%) Tạo tập liệu đào tạo theo tỷ lệ: Mơ hình LSTM hoạt động tốt liệu đầu vào dạng 3-d, cần định hình lại liệu 4.2 Xây dựng mơ hình Đầu tiên ta gán model với mơ hình Sequential(), sau ta thêm lớp LSTM, truyền lớp 50 tế bào thần kinh, đặt giá trị trả true, hình dạng đầu vào có số bước thời gian với số bước x_train.shape [1] số lượng tính Tiếp theo ta tạo lớp LSTM khác có 50 tế bào thần kinh chuỗi trẩ false Cuối ta sử dụng lớp Dense, lớp mạng lưới thần kinh giúp kết nối mạng lưới lại với nhau, lớp Dense ta truyền vào 25 tế bào thần kinh lớp Dense ta truyền vào tế bào thần kinh Cuối biên dịch mơ hình tạo: 10 4.3 Huấn luyện mơ hình xác định độ xác mơ hình Chúng ta huấn luyện mơ hình với giá trị tệp liệu huấn luyện Ở có thử đến 100 nhiên epochs = giá trị loss hợp lý Tạo tập liệu thử nghiệm định hình lại liệu: 11 Cuối cho mơ hình chạy với liệu tệp liệu thử nghiệm xem kết 12 Đánh giá kết quả: Ở ta sử dụng phương pháp RMSE để đánh giá độ xác mơ hình: Lỗi trung bình bình phương gốc (RMSE) thước đo mức độ hiệu mơ hình Nó thực điều cách đo khác biệt giá trị dự đoán giá trị thực tế RMSE nhỏ tức sai số bé mức độ ước lượng cho thấy độ tin cậy mơ hình đạt cao Biểu diễn dạng biểu đồ để thấy độ xác thuật tốn: 4.4 Sử dụng mơ hình 13 Sử dụng LSTM để dự đoán giá trị cổ phiếu Apple vào ngày 23/12/2021 Giá trị thực tế cổ phiếu công ty Apple vào ngày 23/12/2021: 176,27999 V Kết luận Rất nhiều hoạt động kinh doanh đời sống sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) công cụ hỗ trợ công việc Nếu người quét hàng triệu liệu để lọc liệu có liên quan đến cổ phiếu vài giây với ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI làm điều Chúng ta dễ dàng nhận thấy, với khả thu thập phân tích lượng liệu khổng lồ đó, ứng dụng giúp nhà đầu tư thực giao dịch xác hơn, giảm bớt rủi ro gia tăng lợi nhuận Một ưu điểm vượt trội sử dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhà đầu tư loại bỏ yếu tố cảm xúc định lựa chọn danh mục đầu tư Dường với ứng dụng trí tuệ nhân tạo, việc dự đốn giá cổ phiếu trở nên dễ dàng nhiều Ngoài ra, áp dụng AI vào việc dự đốn giá cổ phiếu cịn giúp tiết kiệm thời gian tiền bạc thuê chuyên gia tư vấn, từ giúp ta phân bổ thời gian cách hợp lý để đạt hiệu tốt Tuy nhiên việc áp dụng AI mang đến số hạn chế Một số việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo sử dụng rộng rãi người làm gì? Nếu trước đây, nhà đầu tư muốn mua cổ phiếu họ cần đến chuyên gia tư vấn để 14 giúp họ phân tích tất yếu tố để đưa định đầu tư cơng việc thay trí tuệ nhân tạo Nhưng vấn đề nhỏ robot xử lý cơng việc hiệu người nhiều lĩnh vực vị trí cơng việc, nhiên người lại sở hữu nhiều khả tiềm tàng mà robot được, robot sản phẩm trí tuệ người mà thơi Trong lĩnh vực đầu tư cổ phiếu, dù đạt tới đỉnh cao trí tuệ robot khơng thể đọc sắc thái nhu cầu nhà đầu tư, người làm điều Hay với khoản đầu tư mang tính phức tạp cao hơn, địi hỏi phải có đánh giá kỹ lưỡng yếu tố “thiên thời” máy móc chưa thể đảm nhiệm Trong trình thực nghiên cứu đề tài “Ứng dụng AI dự đoán giá cổ phiếu Apple”, mơ hình LSTM áp dụng Mơ hình cho khả dự đốn thời gian ngắn có tính xác mức Mơ hình thực nhiều lần thử kết thay đổi lần Tuy khơng cho kết tuyệt đối dự đốn tăng trưởng cổ phiếu Trong trường hợp dự đoán liệu lâu dài thơng tin dự đốn mang tính chất tương đối Có thể nói, việc áp dụng AI nói chung mơ hình LSTM mang lại nhiều lợi ích Tuy cịn số sai sót hạn chế định mơ hình LSTM có nhiều tiềm Vậy nên, mơ hình huấn luyện kỹ hứa hẹn trở thành tham chiếu để tham khảo trình dự đốn giá trị tương lai thị trường giao dịch 15 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguồn code tham khảo: Brownlee, J (2017) Multivariate Time Series Forecasting with LSTMs in Keras in Deep Learning for Time Series Dữ liệu tham khảo Apple: https://finance.yahoo.com/quote/AAPL?p=AAPL&.tsrc=fin-srch What is LTSM (2021), Slide tài liệu mơn “Trí tuệ nhân tạo kinh doanh – Khoa Hệ thống Thông Tin Quản lý”, Học Viện Ngân Hàng Nguyễn Minh Lợi (2020), Dự đoán giá cổ phiếu phương pháp học sâu không giám sát”, Luận văn Thạc Sỹ, Khoa Hệ thống thông tin, Trường Đại Học Thủ Dầu Một Ngọc Quang (2019), Nhà đầu tư lợi cơng ty chứng khoán ứng dụng AI vào giao dịch Triệu Phong (2021), LTSM gì? Sử dụng mạng LTSM để dự đoán số liệu hướng thời gian 16 ... “thiên thời” máy móc chưa thể đảm nhiệm Trong trình thực nghiên cứu đề tài ? ?Ứng dụng AI dự đoán giá cổ phiếu Apple? ??, mơ hình LSTM áp dụng Mơ hình cho khả dự đoán thời gian ngắn có tính xác mức Mơ... nhóm chúng em định lựa chọn chủ đề: ? ?Ứng dụng AI dự đoán giá cổ phiếu Apple? ?? để nghiên cứu kiểm chứng 1.2 Giới thiệu chung doanh nghiệp Về doanh nghiệp Apple Apple tập tập đồn cơng nghệ có trụ... ưu điểm vượt trội sử dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhà đầu tư loại bỏ yếu tố cảm xúc định lựa chọn danh mục đầu tư Dường với ứng dụng trí tuệ nhân tạo, việc dự đoán giá cổ phiếu trở nên dễ dàng