Dự đoán giá tiền ảo ngắn hạn sử dụng mạng LSTM

ODOAĐN‘HNVNN(ỊDHA)NILNOSAdv HỌC VIEN CONG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THONG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN v ` ‘SLLdLHLOICT Đề tài: Dự đoán giá tiền ảo ngắn hạn sử dụng mạng LSTM Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Phạm Văn Cường Sinh viên: Phùng Ngọc Quang Huy Mã sinh viên: B17DCCN322 Láp: D17HTTTS Niên khóa: 2017-2022 Hệ đào tao: Đại học chính quy Hà Nội 2021 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Đề tài: Dự đoán giá tiền ảo ngắn hạn sử dụng mạng LSTM Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Phạm Văn Cường Sinh viên: Phùng Ngọc Quang Huy Mã sinh viên: B17DCCN322 Lop: D1I7HTTTS Niên khóa: 2017-2022 Hệ đào tao: Đại học chính quy Hà Nội 2021 Đồ án tốt nghiệp đại học 1 Diém: (Bằng chữ ) Ngày thang năm 2022 Giáo viên phản biện Đồ án tốt nghiệp đại học il LOI CAM DOAN Tôi xin cam đoan rằng, đồ án tốt nghiệp “Dự đoán giá tiền ảo ngắn han sử dung mạng LSTM” là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Phạm Văn Cường, xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và nguyện vọng tìm hiểu của bản thân Ngoại trừ kết quả tham khảo từ các công trình khác đã ghi rõ trong đồ án các nội dung trình bày trong nghiên cứu này là kết quả nghiên cứu do chính tôi thực hiện và kết qua của đồ án chưa từng công bồ trước đây dưới bất kỳ hình thức nào Hà Nội, thang năm 20 Tác giả Phùng Ngọc Quang Huy Đồ án tốt nghiệp đại học 11 LỜI CẢM ƠN Qua thời gian học tập và rèn luyện tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, được sự chỉ bảo và giảng dạy nhiệt tình của quý thầy cô, đặc biệt là các thầy cô ở khoa Công nghệ thông tin I đã giảng dạy và truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt thời gian học ở trường Cùng với sự nỗ lực của bản thân, tôi đã hoàn thành đồ án tốt nghiệp của mình Từ những kết quả đạt được này, tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô ở Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, đã truyền đạt cho tôi những kiến thức bé ích trong thời gian qua Đặc biệt, PGS.TS Phạm Văn Cường đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi hoàn thành báo cáo dé án tốt nghiệp này Do kiến thức còn hạn hẹp nên không tránh khỏi những thiếu sót trong cách diễn đạt và trình bày Tôi rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của quý thầy cô dé báo cáo đồ án tốt nghiệp đạt được kết qua tốt nhất Tôi xin kính chúc quý thầy cô và các bạn thật nhiều sức khỏe, niềm vui, luôn thành công trong công việc và cuộc sống Đồ án tốt nghiệp đại học 1V MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU I CHUONG 1: CO SO LY THUYET VA CAC NGHIEN CUU LIEN QUAN 4 1.1 Những van dé cơ bản về tiền ảo 4 1.1.1 Khái niệm tiền ảo 4 1.1.2 Phân loại tiền ảo 5 1.2 Tổng quan về thị trường tiền ảo 7 1.2.1 Khái niệm thị trường tiền ảo 7 1.2.2 Vai trò của thị trường tiền ảo 9 1.3 Học máy và thị trường tiền ảo 10 1.4 Học sâu - Deep learning 12 1.4.1 Lược sử học sâu 12 1.4.2 Mô hình mạng nơ ron hồi quy (Recurrent Neural Network) 13 1.4.3 Mô hình mạng bộ nhớ dài ngắn (Long short term memory - LSTM) 15 1.5 Dự đoán giá tiền ảo 16 1.5.1 Téng quan 16 2.5.2 Các hướng tiếp cận 17 1.5.3 Hướng đề xuất nghiên cứu 19 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐÈ XUẤT 20 2.1 Tổng quan về mô hình đề xuất 20 2.2 Các đặc trưng của mô hình đề xuất 20 2.3 Mô hình đề xuất chỉ tiết trong bài toán dự đoán giá tiền ảo 21 2.4 Phuong phap danh gia 23 CHUONG 3: THUC NGHIEM 25 3.1 Dữ liệu 25 3.1.1 Sàn giao dịch tiền ảo Binance 25 3.1.2 Khái niệm dữ liệu giao dịch 25 3.1.3 Dữ liệu thực tế 26 3.2 Tiền xử lý dữ liệu 28 3.2.1 Phân chia tập dữ liệu 28 GVHD: PGS.TS Phạm Văn Cường SVTH: Phùng Ngọc Quang Huy Lớp DI7HTTTS Đồ án tốt nghiệp đại học 3.2.2 Chuẩn hoá dữ liệu 28 3.2.3 Chỉ báo kỹ thuật 29 3.3 Huấn luyện 33 3.4 Đánh giá kết quả 41 3.5 Hướng phát triển trong tương lai 42 Đồ án tốt nghiệp đại học vi DANH MUC CAC BANG BIEU, HINH VE 13 16 HINH 1.1: Lược sử hoc sâu Deep Learning 16 HINH 1.2: Mô hình RNN 17 HINH 1.3: Mô hình RNN rút gon 21 HÌNH 1.4: Mô hình chỉ tiết của 1 đơn vị LSTM 22 HÌNH 2.1: Mô hình đề xuất tổng quát 23 HÌNH 2.3: Mô hình chỉ tiết của 1 đơn vị LSTM 25 HÌNH 2.2: Mô hình chỉ tiết của mạng LSTM 30 HÌNH 3.1: Mô hình nến trong giao dịch 30 HÌNH 3.2: Chỉ số RSI của Bitcoin 31 HÌNH 3.3: Do thi Bitcoin với SMA50, SMA100 và SMA200 32 HINH 3.4: Do thi Bitcoin với EMA12, EMA26 và EMA200 33 HINH 3.5: Do thi Bitcoin với MACD 33 HÌNH 3.6: Biểu đồ gid BTC sử dung mô hình LSTM 34 HINH 3.7: Biểu đô giá ETH sử dụng mô hình LSTM 35 HÌNH 3.8: Biểu đồ giá BNB sử dụng mô hình LSTM 36 HÌNH 3.9: Biểu đô giá BTC sử dụng mô hình RNN 37 HINH 3.10: Biểu đồ giá ETH sử dụng mô hình RNN 38 HINH 3.11: Biểu đô giá BNB sử dụng mô hình RNN 38 HINH 3.12: Biểu đồ giá BTC sử dụng mô hình SVR 39 HINH 3.13: Biểu dé giá ETH sử dụng mô hình SVR 39 HÌNH 3.14: Biéu đồ giá BNB sử dụng mô hình SVR 40 HINH 3.15: Biểu đồ giá BTC sử dụng mô hình Bayes 40 HINH 3.16: Biểu đồ giá ETH sử dụng mô hình Bayes HÌNH 3.17: Biểu do giá BNB sử dụng mô hình Bayes 27 27 BẢNG 3.1: Dữ liệu giao địch của Bitcoin 28 BANG 3.2: Dữ liệu giao dich của Ethereum 29 BẢNG 3.3: Dữ liệu giao địch của Binance Coin 32 BANG 3.4: Dữ liệu giá Bitcoin sau khi được chuẩn hoá 35 BANG 3.5: Kết quả đánh giá bằng mô hình LSTM 37 BANG 3.6: Kết quả đánh giá bằng mô hình RNN 39 BANG 3.7: Kết quả đánh giá bằng mô hình SVR 40 BANG 3.8: Kết quả đánh giá bằng mô hình Bayes BANG 3.9: Kết quả tong hợp của các mô hình Đồ án tốt nghiệp đại học vii DANH MUC CAC TU VIET TAT Từ day đủ Nghĩa tiếng việt Average Profit Loi nhuan trung binh AutoRegressive Integrated Moving | Đường trung bình động tích hợp tự Average động hôi quy Binance Coin Bitcoin Exponential moving average Đường trung bình luỹ thừa Ethereum Mạng bộ nhớ đài ngắn Long short term memory Moving average Đường trung bình Recurrent neural network Mang no ron hồi quy Relative Strength Index Chi số sức mạnh tương đối Simple moving average Duong trung binh don gian Support Vector Machine SVM