Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống thông tin: Xây dựng hệ thống dự đoán, hỗ trợ ra quyết định trong lĩnh vực đầu tư chứng khoán

Mục đích Với mục đích đưa ra công cụ hỗ trợ, đánh giá, phân tích thị trường dựa vào giá lịch sử, đưa ra phương pháp dự báo giá chứng khoán trong khoản tương lai gần, giúp nhà đầu tư có t

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HO CHÍ MINH

TRUONG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN

KHOA HE THONG THONG TIN

NGUYEN HUU TIEN KHOI

KHOA LUAN TOT NGHIEP

XÂY DUNG HE THONG DỰ DOAN, HỖ TRỢ RA

QUYET ĐỊNH ĐẦU TU CHUNG KHOAN

Developing prediction and decision support system in

stock investment

KY SU HE THONG THONG TIN

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HO CHÍ MINH

TRUONG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN

KHOA HE THONG THONG TIN

NGUYEN HỮU TIEN KHÔI - 17520650

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

XÂY DỰNG HỆ THÓNG DỰ ĐOÁN, HỖ TRỢ RA

QUYET ĐỊNH DAU TU CHUNG KHOÁN

Developing prediction and decision support system in

stock investment.

KY SU HE THONG THONG TIN

GIANG VIEN HUONG DAN

THS VU MINH SANG

THONG TIN HỘI DONG CHAM KHÓA LUẬN TOT NGHIỆP

Hội đồng cham khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số

T8ầy của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin.

¬ cece cee eee eect eeee eee eeteeeeeeeiteeeaeeeneeeeeeaeenies — Chủ tịch.

Qe ——— — Thư ký.

— cece ee ee nee ee nee een sence ee eeeeeeeeeeeeeeeeeeen sense een eees — Ủy viên

I cece cece ene tee ee ee eee e ee eteeneeeeniieeeeeeeaeeeeeeeneeees ~ Uy viên

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, nhóm tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy Côtrường Đại học Công nghệ Thông tin đặc biệt là quý Thầy Cô Khoa Hệ thống thôngtin - những người đã dùng tri thức và tâm huyết của mình dé truyền đạt cho chúng

em vốn kiến thức vô cùng quý báu trong khoảng thời gian học tập tại trường Những

kiến thức mà Thầy Cô truyền đạt là bước đệm quan trọng giúp chúng em có thể hoànthành đề tài tốt hơn

Đặc biệt, nhóm tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành và lòng biết ơn sâu sắcđến ThS Vũ Minh Sang, cảm ơn Thay đã tận tình hướng dẫn và tạo điều kiện tốt nhất

cho nhóm hoàn thành dé tài này Những lời động viên, góp ý chân tình của Thay làđộng lực dé nhóm tiếp thu được nhiều kiến thức bổ ích cũng như vượt qua những khó

khăn khi tìm hiểu và thực hiện khóa luận

Trong thời gian thực hiện dé tài, nhóm tác gia đã cô gắng vận dụng những kiếnthức nền tảng đã học, kết hợp học hỏi và tìm hiểu công nghệ mới dé ứng dụng xây

dựng đề tài khóa luận tốt nghiệp Tuy nhiên trong quá trình thực hiện, do kiến thức

và kinh nghiệm còn nhiều hạn chế, nên khó tránh khỏi những thiếu sót Chính vì vậy,nhóm tác giả rất mong nhận được sự góp ý từ quý Thầy Cô để nhóm hoàn thiện thêmnhững kiến thức và kỹ năng cần thiết, làm hành trang quý báu để nhóm thực hiện các

dự án thực tế trong tương lai

Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô!

Nhóm tác giả.

MỤC LỤC

Chương 1 MỞ ĐẢU -22222222222222 E22 tEEEEEEEErrrrrrrrrrree 5

1.1 Giới thiệu oocccccv v2 v22 2 HHH rrrrree 5

1.2 Đặt vấn đề con 2 tri 5

I6 Mc dich oo 6

1.4 Đối tượng 1.5 Phạm vi nghiên cứỨu 5:5 5+5++t++SSE‡E+xExSEtrekekeketerrrkereree 7 1.6 Chứng khoán và các đối tượng phân tích

1.6.1 Sơ lược về chứng khoán ¿¿¿+22++t222v+zretrrxrerrrrrscee § 1.6.2 _ Các đối tượng trong phân tích chứng khoán 1.6.3 Bảng thuật ngữ chứng khoán - 5 +©c+c+c+c+ce+scee 20 1.7 Giới thiệu về các thuật toán thông dụng trong dự báo tài chính

.7.1 Mô hình dự báo máy vectơ hỗ trợ (SVM) -.cccccccccev 24 7.2 Mô hình giải thuật di truyền (Genetic Programming - GP) 24

73 Thuật toán K-lân can (K-nearest neighbors - KNN) 25

7A, Mô hình mang neural đệ quy (Recurrent neural network) 25

1.8 Tổng quan về các thành phan trong dự báo chứng khoán 25

.8.1 Các thuật ngữ và ký hiệu -¿- «tt ngư 25 1.9 Thu thập dữ liệu giá lịch sỬ -. ¿ - + 5++++ttsrrtrekeerrrrrerrree 29 Chương2 CƠ SỞ LÝ THUYÊT -:-222+22222++222ESSzttvvvvvrrrrrrrree 32 2.1 Recurrent Neuron Network - + cS ngư 32 2.1.1 Nền tảng mô hình Recurrent Neural Network . - 32

2.1.2 Các dạng mô hình RNN mở rộng - -5+55©5+5+5<++ 33 2.1.3 | Mạng Long Short Term Memory (LSTM) - 34

2.2 Java — V€TX sc- Sàn Hư 35 2.3 Python

2.4 Firebase ch HH HT HH ưàn 36

2.5 Hệ thống Micro Service

2.5.1 Mơ tả kiến trúc microservice 22cvvvcc+srrccrvrerrrrrrrrd 40

Chương3 | HE THONG DU BAO GIÁ CHUNG KHỐN

BL LST - 42

3.1.1 Y tưởng cốt lõi

3.1.2 Ứng dụng thuật tốn LSTM vào dự báo giá chứng khốn 46

3.2 Thử nghiệm và đánh giá thuật tốn dự báo - + +-+©5+c+c+c<++ 55

3.3.2 Service PTedICLIOH E211 E121 12121 1 1 H1 1012101 gi 64

3.3.3 Service Ga(eway HH re 66

3.3.4 Service COTTỌÏ€T c5 %2 E21 121 E1 1 E1 E111 1 111 v vưy 67

3.4 Vertx trong kiến trúc MiCTOSETVICE sssssesesssseesesssssessssssseesssssseessseeseessseceee 71

3.4.1 Event Bus ĂĂ SH re 71

3.4.2 Verticle c Sàn HH Hi 72

3.4.3 Áp dụng trong hệ thống dự báo -c¿-5ccvcccccvvrcrrrrrrree 733.5 Đánh giá hiệu suất hệ thống microservice :z+2sccz+++ 75

3.5.1 Điểm mạnh -22++22222+rteEEEErrrtrrttrrrrrrtrrrrrrrrvee 753.52 Điểm yếu.

3.5.3 Đánh giá thực tế hệ thống dự báo - ¿ -2ccc2cccsccrccrvccee 75Chương 4 | PHAN TÍCH VA THIET KE HE THONG

4.1 Phân tích yêu CaU scsceeecsscssssssseesesecccssssmsesececssssnsssscesssssnessceessssnneeseesessane 78

4.1.1 Yéu cầu chức năng

4.1.2 Yêu cầu phi chức năng -22c+++ccccvvvrcrrrrrrrr 784.14 Yêu cầu lưu trữ

4.2 Sơ đồ UseCase -.2ccc 22 2t 22221122221112121111 0.11111102111111 cty 80

4.2.1 Te nhan occ cscs essseseaesessesesesesesseseassesnsssssesensnsseasseenseseaeee 80

4.3 Sơ đồ hoạt 60g ecccccsssseesssssssescsssssesessseesscsssesscsssisescsssssessssseecesssseecessseeeessss 81

4.3.1 So đồ tổng quan, hệ thông MicroService .-:-ccssczc+ 814.3.2 Hoạt động dự báo giá phía hệ th6ng c.cccsescsssssesssssseecsssseesesssseeeee 824.3.3 Tìm kiếm mã chứng khoán -c:z++scccczz+cez 84

4.3.4 Xem giá lich sử mã chứng khoán - - +++++s=++e+s+s 85 4.3.5 Xem dự báo giá SH §6

4.3.6 _ Thêm mã vào mục yêu thích ¿+ + + <+x+x+++£exsceeexzxe+ 87

4.3.7 Bảng điều khiển 22222 ve 884.4 Sơ đồ tuần tự cv vn hhggggee 89

4.4.1 _ Hệ thống dự báo giá ccccccrrrrkiiiiriirrrrrrrrrrree 89

44.2 Xem giá lich sử mã chứng khoán -‹s +5+sxcv+vceeexsxex 91

4.4.3 Tìm kiếm mã chứng khoán . +2++++22vvz++tcvsvrerr 92

4.4.4 Thêm mã vào mục yêu thích - - ¿+ + ++c++++x+x+zexsrscxe 92

4.4.5 Bang điều khiển -.ccc2222ccccccrvrrrerrrrrrerrrrerree 93

hố ố 4.5.1 Bảng điều khiển.

5.1.5 _ Biểu đồ giá lịch sử, giá dự báo -. -5ccccccccrxeccrrrrvee

5.1.6 Giao diện trang phân tÍch -¿- ¿+5 c+ssxskeverererererrrerree

5.17 Giao diện tìm kiếm mã ceeeeeerrrrrrrrerrirrree

5.1.8 Giao diện quản lý mã yêu thích - +5 csc+>s+++cz++

5.1.9 Thống kê mã đang theo dõi ¿-22c+2222+zcvvccvvrrrrrvee

5.1.10 _ Thống kê tăng trưởng của các mã đang theo dõi

-5.1.11 _ Thống kê tỉ lệ giá trị của các mã dang được quan tâm

5.1.12 Thống kê các bién động gần nhất - -: ¿£©52z++tcc+e+

5.1.13 Man hình đăng nhập, đăng ky - -cScccstssrererereerke

Chương 6 KET LUẬN -©2+2222EE+22tEEEEEerrtrrkerrrrrrvee

Sẽ nh

6.2 Hướng phát triền -:c:©222++++222+++t22EEEvttEEExrrttrkkrrrrrrrrrrrrrri

05 06

07

07 09 09 09

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Biểu đồ biến động giá của mã AAA từ năm 2010 đến 2021 31

Hình 2.1 Mơ hình hoạt động của RNN ce eeeeeseeseseeseseseeeeeeeeeeeseseeeeseseeeseeaeaeeeeeeees 32

Hình 2.2 Mơ hình hoạt động của RNN mở rộng -+-+©c+c+c+c<e-e-«-.- 3t

Hình 2.3 Mơ hình hoạt động của RNN 2 chiều sâu cccccceeeeeeeeee 34

Hình 2.4 Ví dụ mơ hình micro service „41

Hình 3.1: Biểu đồ dự báo giá mã FPT - -.-::¿¿+2222vvvvrrrrtrtrrrkrrrrrrrrrrrrrree 56Hình 3.2: Biéu đồ giá lịch sử mã FPT

Hình 3.3: Biểu đồ dự báo giá mã VNM 2: 22222vvvcrirtrrrrrrrrrrrrrrrrrrree 58Hình 3.4: Biểu đồ lịch sử giá mã VNM

Hình 3.5: Biểu đồ dự báo gid mã PNI -:2+222222vvvrrrrtrrrrrrrrrrrrrrrrrrrveg 60Hình 3.6: Biểu đồ lịch sử giá mã PNI

Hình 3.7: Dữ liệu lịch sử giá thơ được quét từ trang web finance.tvsi.com.vn 62

Hình 3.8: Dữ liệu lịch sử giá của service data «c+ Sexy 63

Hình 3.9: Chạy yêu cầu dự báo giá -22c22c2222EErvrrrirtrtrrrtrrrrrrrrrrrieg 65Hình 3.10: Chay huấn luyện -2-:¿-2222222222+2222E2EE222222211111 22221 re 65Hình 3.11: Kết qua dự báo giá, giao tiếp giữa controler và prediction 68

Hình 3.12: Danh sách mã chứng khốn ở conTỌ€T ¿- «+ +++£+++£+x+x+xex 69

Hình 3.13: Hoạt động gửi event bus giữa các verticÌe - -cscc+c+c+> 72

Hình 3.14: Hoạt động gửi event bus giữa các verticle Controller và Data 73

Hình 3.15: Mở rộng hệ thống trong microserViCe - : ¿©2cz+22sscczz++ 74Hình 3.16: Kết quả thời gian quét dữ liệu với một service - -: -+ 76Hình 3.17: Kết quả thời gian quét dữ liệu với nhiều service - 71Hình 4.1: Sơ đồ Use Case tổng quát -.-:-¿-22222vvvccrsttEEEEkrrrrrrrrrrrrrrrrrree 80

Sơ đồ tổng quát hệ thống microSerVice -:+2cvczvcccvvrcrrrvee

Sơ đồ hoạt động dự báo giá phía hệ thống

Sơ đỗ hoạt động Tìm kiếm 2 222:©222+++t222+++t2EEEEvrrrrrrrrrrrrrkv

Sơ đỗ hoạt động xem giá lịch sử

Sơ đỗ hoạt động dự báo giá chứng khoán -¿©22+ccccvx+

Sơ đỗ hoạt động thêm mã yêu thích

So đỗ hoạt động bảng điều khiển 2©: ©222222222+zetvEzvecrrrree

So dé tuần tự hệ thống dự báo giá

Hình 4.10: Sơ dé tuần tự xem 6:80: 1 Hình 4.11: Sơ đồ hoạt động tìm kiếm mã chứng khoán : -Hình 4.12: Sơ đồ hoạt động thêm mã yêu thích -2c:z+222vvvveccee2Hình 4.13: Sơ đồ hoạt động bảng điều khiên -2 2¿2+2z++222+zze+cvvscee

Hình 4.15: Sơ đồ lớp dự báo giá -¿ 22222222222xctEEEEErrrrrrrrrrrrrrrerrrerrHình 4.16: Sơ đồ lớp thêm mã yêu thích -z+2222+v2c++z++tzzxve+Hình 4.17: Sơ đồ lớp tìm kiếm mã +£2VV22+++++t222EEE+vrrrerrtrrrvrrrrree

Sơ đỗ giao diện 222222222 2222112222211112222 1122211112211

Giao diện màn hình - 2 6 St + 22223333 EEEEvEeEexerertrsexerrrrrrsrrre

Giao diện biêu đồ giá lịch sử .-. -:-©222ccc2222vccccEExrrrerrrrrrcrresGiao diện biểu đồ giá -222-222+22t2222E2 222A crrrkrrrrrres

Giao diện biểu đồ du báo ở trang phân tích ¿-cc+ce+Giao diện biểu đồ giá lịch sử ở trang phân tích . . +

Giao diện tìm kiÊm óc c3 S3 St SE St EEvEeeEetrrxrrrrrrsexrsrrrrrrrerrre Giao diện quản lý mã yêu thích . - + +5 +c+c+c+++ezxersree

Mục thống kê số lượng mã đang được theo dõi .-: -+

Hình 5.10: Mục thống kê tăng trưởng của các mã đang được quan tâm 106Hình 5.11: Mục thống kê tỉ lệ giá cô phiếu của các mã đang được quan tam .106Hình 5.12: Mục thống kê tỉ biến động giá trong phiên gần nhất .- 107

Hình 5.13: Form đăng nhập, đăng ký .108

DANH MỤC BANG

Hình 2.1: Một số thuật ngữ chứng khoán

Bang 2.2 Dữ liệu lịch sử giá mã chứng khoán AAA

DANH MỤC TU VIET TAT

STT | Thuậtngữ Từ viết tắt Ý nghĩa

1 Mã chứng khoán | MaCK Mã chứng khoán, là mã duy nhất

đại diện trên sàn chứng khoán của một công ty, tập đoàn.

2 Thị trường | TTCK Là nơi diễn ra các giao dịch mua

chứng khoán bán trao đổi các loại chứng

khoán.

3 Recurrent RNN Mạng thần kinh hồi quy là một lớp

Neural Network của mạng thần kinh nhân tạo

4 Long Short | LSTM Bộ nhớ dài-ngắn han hay Bộ nhớ

Term Memory ngắn-dài han là một mạng thần

networks kinh hồi quy nhân tạo được sử

dụng trong lĩnh vực học sâu.

5 Hochiminh HOSE Sở Giao dịch Chứng khoán Thanh

Stock Exchange phố Hồ Chí Minh

6 Ha Noi Stock | HNX Sở Giao dịch Chứng khoán Hà

Exchange Nội là thị trường chứng khoán tại

Cơ sở đữ liệu CSDL Cơ sở dữ liệu, nơi lưu trữ, truy

xuất và quản lý dữ liệu của hệ

thống

Chương 1 MỞ ĐẦU

Chương này sẽ trình bày về tổng quan, sơ lược và các khái niệm về chứng khoán, các

đối tượng phân tích trong chứng khoán, nhằm đưa ra mục tiêu khai thác cho đề tài

1.1 Giới thiệu

Thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời từ việc thành lập Ủy ban Chứng khoán Nhànước vào ngày 28/11/1996, theo Nghị định số 75/1996/NĐ-CP của Chính phủ

Tính từ khi thành lập thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam đến tháng 06/2020,

thông qua TTCK, Chính phủ và các doanh nghiệp đã huy động được trên 2,4 triệu tỷ

đồng để đưa vào sản xuất kinh doanh, riêng trong giai đoạn 2011 đến nay, quy mô

huy động vốn qua TTCK đạt khoảng 1,7 triệu tỷ đồng, đóng góp bình quân 20% tổngvốn đầu tư toàn xã hội

TTCK đã thu hút đông đảo các nhà đầu tư trong nước và nước ngoài với trình độ ngàycàng cao, từ 3.000 tài khoản năm 2000, đến nay (tháng 6/2020) đã đạt trên 2,5 triệu

tài khoản, bao gồm 33.395 tài khoản cúa các nhà đầu tư nước ngoài giúp thu hút

nguồn vốn đầu tư nước ngoài, góp phần phát triển nhiều doanh nghiệp niêm yết thànhcác doanh nghiệp có thương hiệu quốc tế và quảng bá hình ảnh kinh tế Việt Nam Giá

trị danh mục đầu tư của nhà đầu tư nước ngoài chiếm khoảng 20% vốn hóa thị trường

cổ phiếu

1.2 Đặt vấn đề

Sau 20 năm hoạt động, TTCK Việt Nam đang bước sang một giai đoạn mới với những

thuận lợi và thách thức đan xen, đặc biệt là trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 ảnhhưởng sâu rộng đến kinh tế - xã hội thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng

Hiện nay, đầu tư chứng khoán như thế nào đang được nhiều người quan tâm bởi nó

đem đến lợi nhuận cao Có rất nhiều nhà đầu tư cá nhân bắt đầu tìm hiểu và tham gia

vào thị trường chứng khoán Trong số các thị trường chứng khoán tăng điểm mạnh

nhất ở khu vực châu Á năm nay, có 3 thị trường mà nhà đầu tư cá nhân đóng vai tròlớn, gồm Việt Nam, Hàn Quốc và Đài Loan Điều này một lần nữa cho thấy ảnhhưởng ngày càng lớn của nhà đầu tư cá nhân trên toàn cầu.

Theo hãng tin Bloomberg, không đâu chứng kiến vai trò nhà đầu tư cá nhân rõ nét

hơn ở Việt Nam Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, lực lượng nhà đầu tư cánhân chiếm khoảng 90% giá trị giao dịch và chỉ số VN-Index đã tăng 20% từ đầunăm 2021 đến tháng 5-2021 - mức tăng mạnh hơn bat kỳ chi số chứng khoán chủ

chốt nào khác trong khu vực

Vì số lượng nhà đầu tư cá nhân ở Việt Nam chiếm phần lớn, việc tiếp cận thị trường

và kiến thức đầu tư còn nhiều hạn chế Các công cụ hỗ trợ phân tích, đầu tư còn khó

tiếp cận, đòi hỏi kiến thức, trình độ cao Có rất nhiều phương pháp dé phân tích, đánhgiá và dự báo giá chứng khoán, trong đó có phương pháp phân tích cổ phiếu dựa vào

biến động giá của quá khứ, nó đi theo lý thuyết Dow

Các nhà phân tích kỹ thuật tin rằng giá cổ phiếu tương lai được dự đoán dựa vào

những hình mẫu lịch sử lặp đi lặp lại và giá luôn luôn đúng nên không cần phải quantâm đến yếu tô cơ bản Dé tự tìm hiểu về phân tích kỹ thuật dựa vào giá lịch sử, có

thé mat rất nhiều thời gian, Và dé ứng dụng đúng trong thực tế cần thời gian khá dài

Thực tế, rất nhiều NDT sử dụng kỹ thuật này chỉ có thé đánh giá sơ sài một cách thủ

công, vì phải dựa vào các thuật toán phân tích phức tạp mà không có công cụ hỗ trợ

Nhằm đưa ra công cụ hỗ trợ phân tích và đầu tư cho các nhà đầu tư cá nhân, nhóm

quyết định thực hiện dé tài này

1.3 Mục đích

Với mục đích đưa ra công cụ hỗ trợ, đánh giá, phân tích thị trường dựa vào giá lịch

sử, đưa ra phương pháp dự báo giá chứng khoán trong khoản tương lai gần, giúp nhà

đầu tư có thêm tư liệu phân tích, đưa ra các quyết định đúng đắn

Tạo ra công cụ trực quan giúp nhà đầu tư có thể nhanh chóng nắm bắt được các dự

báo giá cho các công ty, tập đoàn đang được cá nhân quan tâm, đầu tư

1.4 Đối tượng

Công cụ phân tích giá dựa vào giá lịch sử, nhằm hỗ trợ các nhà đầu tư cá nhân, những

đối tượng đầu tư riêng lẻ có thêm những góc nhìn trực quan về thị trường

1.5 Phạm vi nghiên cứu

Các sàn giao dịch chứng khoán là một thành phần quan trọng tạo ra một thị trường

chứng khoán Đây là nơi cung cấp các dịch vụ cho người môi giới cổ phiếu, người

mua bán cổ phiếu dé trao đổi các loại cô phiếu, trái phiếu, chứng khoán được kiểmchứng thông tin chính xác và có đầy đủ xác nhận con dấu từ cơ quan chức năng

Phạm vi nghiên cứu của đề tài tập trung vào hai sàn giao dịch chứng khoán lớn vàphổ biến nhất đối với nhà đầu tư ở Việt Nam là :

+ Sàn giao dịch chứng khoán Hose :

Hose là tên viết tắt của từ Hochiminh Stock Exchange dich là Sở giao dịchChứng Khoán Tp.Hồ Chí Minh Vào năm 1998 thị trường chứng khoán tại Việt Nam

đã thành lập ra giao dịch chứng khoán thành phó Hồ Chí Minh Cho tới năm 2011,HOSE đã xây dựng và nghiên cứu 30 cô phiếu hàng đầu về giá trị vốn hóa có mức

thanh khoản tốt

+ Sàn chứng khoán HNX:

Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội tên viết tắt là Hanoi StockExchange (HNX) Vào 8/3/2005 Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Hà Nội đã chính

thức khai trương và đi vào hoạt động Vào năm 2010, HNX đã chính thức gia nhập

thành viên thứ 19 của Liên đoàn các Sở giao dịch Chứng khoán châu Á và châu Đại

Dương.

1.6 Chứng khoán và các đối tượng phân tích

1.6.1 So lược về chứng khoán

Chứng khoán là tài sản có thể giao dịch, là phương thức truyền thống mà các doanhnghiệp thương mại huy động vốn mới

Chứng khoán bao gồm các loại sau:

a) Cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ:

- Cổ phiếu là loại chứng khoán xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở

hữu đối với một phan vốn cô phan của tổ chức phát hành

- Trái phiếu là loại chứng khoán xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở

hữu đối với một phần nợ của tổ chức phát hành

- Chứng chỉ quỹ là loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu của nhà đầu tư đối vớimột phần vốn góp của quỹ đầu tư chứng khoán

b) Chứng quyên, chứng quyên có bảo đảm, quyền mua cổ phan, chứng chỉ lưu ký:

- Chứng chỉ quỹ là loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu của nhà đầu tư đối với

một phần vốn góp của quỹ đầu tư chứng khoán

- Chứng quyền là loại chứng khoán được phát hành cùng với việc phát hành trái

phiếu hoặc cổ phiếu ưu đãi, cho phép người sở hữu chứng quyền được quyền mua

một số cô phiếu phổ thông nhất định theo mức giá đã được xác định trước trong

khoảng thời gian xác định.

- Chứng quyền có bảo đảm là loại chứng khoán có tài sản đảm bảo do công tychứng khoán phát hành, cho phép người sở hữu được quyền mua (chứng quyền

mua) hoặc được quyền bán (chứng quyền bán) chứng khoán cơ sở với tổ chức pháthành chứng quyền có bảo đảm đó theo mức giá đã được xác định trước, tại một

thời điểm hoặc trước một thời điểm đã được ấn định hoặc nhận khoản tiền chênh

lệch giữa giá thực hiện và giá chứng khoán cơ sở tại thời điểm thực hiện

- Quyền mua cô phan là loại chứng khoán do công ty cỗ phần phát hành nhằm manglại cho cổ đông hiện hữu quyền được mua cổ phần mới theo điều kiện đã được xác

định.

- Chứng chỉ lưu ký là loại chứng khoán được phát hành trên cơ sở chứng khoán của

tổ chức được thành lập và hoạt động hợp pháp tại Việt Nam

c) Chứng khoán phái sinh:

- Chứng khoán phái sinh là công cụ tài chính đưới dạng hợp đồng, bao gồm hợp

đồng quyền chọn, hợp đồng tương lai, hợp đồng kỳ hạn, trong đó xác nhận quyền,nghĩa vụ của các bên đối với việc thanh toán tiền, chuyển giao số lượng tài sản cơ

sở nhất định theo mức giá đã được xác định trong khoảng thời gian hoặc vào ngày

đã xác định trong tương lai.

1.6.2 Các đối tượng trong phân tích chứng khoán

Thị trường chứng khoán VN cũng như thé giới, đều có 1 cấu trúc tương tự như

nhau Về co ban, cau trúc tổ chức của TTCK gồm 5 thành phần tham gia:

- BEN BAN: Phần lớn bộ phận này là những CÔNG TY NIEM YET, các công ty

cổ phần được phép phát hành chứng khoán ra công chúng thông qua thị trường

chứng khoán.

- BÊN MUA: Là những người đi mua hoặc sở hữu cô phiếu của công ty niêm yết,

chúng ta gọi chung là những NHÀ ĐẦU TƯ

- NƠI TRƯNG BAY CO PHIẾU: Dai diện là Sở GDCK (Sở Giao dich chứng

khoán), là cơ quan phục vụ cho hoạt động giao dịch mua bán chứng khoán, là nơi

cung cấp thông tin chỉ số giá chứng khoán, các chính sách tín dung, lãi suất nhà

nước, Hiện nay, TTCK Việt Nam có 2 Sở GDCK chính: Sở GDCK TP Hồ ChíMinh (HSX) và Sở GDCK (HNX) Hà Nội tương ứng 2 chỉ số chính là VN-INDEX,

HNX-INDEX.

- QUẢN LÝ: Ở VN, cơ quan quản lý cao nhất là (UBCK) Ủy ban Chứng khoán

Nhà nước là cơ quan trực thuộc Bộ Tài chính, thực hiện chức năng tham mưu, giúp

Bộ trưởng Bộ Tài chính quản lý nhà nước về chứng khoán và thị trường chứngkhoán; trực tiếp quản lý, giám sát hoạt động chứng khoán và thị trường chứng

khoán; quản lý các hoạt động dịch vụ thuộc lĩnh vực chứng khoán thị trường chứng khoán theo quy định của pháp luật.

- DỊCH VỤ: Vai trò chính làm môi giới trung gian, đó là CÁC CÔNG TY CHỨNGKHOÁN - một định chế tài chính trên thị trường chứng khoán, có nghiệp vụ chuyên

môn, đội ngũ nhân viên lành nghề và bộ máy tổ chức phù hợp dé thực hiện vai tròtrung gian như môi giới mua — bán chứng khoán (thông qua phần mềm giao dịch),

tư vấn đầu tư và thực hiện một số dịch vụ khác cho cả người đầu tư lẫn tổ chức

Được tổ chức cao nơi các chứng khoán có thể trao đổi,

các hàng hóa, ngoại hối, các hợp đồng tương lai và hopđồng quyền chọn được bán và mua

Tài khoản giao dịch của nhà đầu tư đặt tại các công ty

chứng khoán dùng đề lưu ký và giao dịch chứng khoán

thường niên

" Bảng cân

đối kế toán

Giá hiện tại trên thị trường của một cổ phiếu

Công ty đã thực hiện chào bán cổ phiếu ra công chúng,

cổ phiếu được niêm yết tại Sở giao dich chứng khoán va

Trung tâm lưu ký chứng khoán

Cổ tức là một phần lợi nhuận sau thuế của công ty đượctrích ra chia cho các cô đông của một công ty cổ phan

Là tập hợp danh sách các mã chứng khoán trong tài

khoản chứng khoán hoặc danh sách các mã quan tâm

theo lựa chọn Tại VNDIRECT, danh mục được đồng bộ

trên mọi thiết bị

Là cổ phiếu của các công ty hoạt động kinh doanh tốt,nhiều tiềm năng, có danh tiếng và thu nhập ồn định trong

thời gian dai, rủi ro thấp

Phan ánh tong giá trị của cỗ tức được nhận, đại diện bằng

phần trăm của thị giá cỗ phiếu, là thước đo lợi nhuận cụ

thể mà các nhà đầu tư nhận được từ mỗi cổ phiếu

Là bản báo cáo của các công ty đại chúng phát hành —

các công ty phát hành chứng khoán, xuất bản được công

bố hằng năm nhằm phục vụ cho các cổ đông

Là một loại báo cáo tài chính phản ánh tất cả các khoản

nợ và tài sản của một công ty

Lệnh thị trường

Là giá niêm yết vào lần phát hành đầu tiên của một cổ

phiếu của các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán

Tiền được sử dụng với mục đích thành lập và vận hành

Là lệnh mua bán với giá xác định Lệnh sẽ được khớp

khi giá khớp nhỏ hơn hoặc bằng giá mua (đối với lệnhmua) hoặc giá khớp lớn hơn và bằng giá bán (đối vớilệnh bán) Lệnh LO có thể dùng trong cả 3 đợt Lệnh

ATC giống như lệnh ATO nhưng được áp dụng ở đợtđóng cửa

Là lệnh mua chứng khoán tại mức giá bán thấp nhất hoặclệnh bán chứng khoán tại mức giá mua cao nhất hiện cótrên thị trường Lệnh thị trường (viết tắt là MP) là lệnhmua chứng khoán tại mức giá bán thấp nhất hoặc lệnh

bán chứng khoán tại mức giá mua cao nhất hiện có trên

thị trường

Hình 2.1: Một số thuật ngữ chứng khoán

1.7 Giới thiệu về các thuật toán thông dụng trong dự báo tài chính

(Tham khảo từ tài liệu tham khảo số 1)

Dự báo tài chính là việc dự báo về các chỉ tiêu cơ bản trên báo cáo tài chính của các

kì kinh doanh sắp tới, từ đó xác định nhu cầu vốn bổ sung cho doanh nghiệp Mộttrong những mục tiêu cơ bản của phân tích báo cáo tài chính là dựa vào số liệu quá

khứ đề dự báo về tương lai của doanh nghiệp

Dự báo tài chính có ý nghĩa đối với cả bên trong và bên ngoài doanh nghiệp

Đối với bên trong doanh nghiệp, dự báo tài chính sẽ giúp doanh nghiệp chủ độngtrong kế hoạch tài chính dé đảm bảo vốn cho hoạt động kinh doanh

Đối với bên ngoài doanh nghiệp, đặc biệt là đối với các nhà đầu tư và nhà cung cấp

tín dụng dài hạn, dự báo tài chính giúp các đối tượng sử dụng báo cáo tài chính đánhgiá cụ thể hơn về triển vọng trong tương lai của doanh nghiệp từ đó có các quyết định

hợp lý dé giảm thiéu rủi ro Dự báo tài chính còn là căn cứ quan trọng đề xác định rủi

ro.

- Du báo tài chính trên cơ sở kế hoạch hoạt động chỉ tiết của doanh nghiệp

Căn cứ từ các định mức chi phí và kế hoạch hoạt động cụ thể, doanh nghiệp lập dự

toán tiêu thụ dé lần lượt từ đó lập dự toán tiền, dự toán báo cáo kết quả kinh doanh

và dự toán bảng cân đối kế toán

Các bản dự toán này thường được lập cho thời gian một năm và chỉ tiết thành từng

quý thang, nhằm xác định nhu cầu vốn bổ sung chính xác hơn và cụ thể hơn theotừng thời điểm trong năm

- Dự báo tài chính theo tỷ lệ phần trăm trên doanh thu

Phương pháp dự báo này được sử dụng cho cả trong và ngoài doanh nghiệp phương

pháp náy tập trung vào trực tiếp dự báo các chỉ tiêu báo cáo tài chính theo tỷ lệ phần

trăm trên doanh thu thay vì nghiên cứu chỉ tiết từng yếu tố chỉ phí cũng như các kếhoạch hoạt động cụ thể của doanh nghiệp

Phương pháp dự báo tài chính này được thực hiện dựa trên cơ sở giả định các chỉ tiêu

trên báo cáo tài chính thay đổi theo một tỉ lệ nhất định so với mức doanh thu đạt được

của doanh nghiệp.

Doanh thu thay đổi kéo theo sự thay đổi của chi phí kinh doanh va lợi nhuận, từ đó

làm thay đổi vốn chủ sở hữu và các tài sản cần thiết cho hoạt động kinh doanh của

doanh nghiệp.

Do việc dự báo tài chính cho các kì tương lai luôn gắn liền với các yếu tố không chắcchắn nên việc dự báo tài chính nên được thực hiện cho nhiều tình huống khác nhau,trong đó có tình huống bi quan và lạc quan của doanh nghiệp

1.7.1 Mô hình dự báo máy vectơ hỗ trợ (SVM)

SVM là | thuật toán phân loại nhị phân, SVM nhận dữ liệu vào và phân loại chúng

vào hai lớp khác nhau Với | bộ các ví dụ luyện tập thuộc hai thể loại cho trước,

thuật toán luyện tập SVM xây dựng | mô hình SVM để phân loại các ví dụ khác

vào hai thể loại đó SVM là mô hình xây dựng 1| siêu phẳng hoặc | tập hợp các siêuphẳng trong 1 không gian nhiều chiều hoặc vô hạn chiều, có thể được sử dung chophân loại, hồi quy, hoặc các nhiệm vụ khác Để phân loại tốt nhất thì phải xác địnhsiêu phẳng (Optimal hyperplane) nằm ở càng xa các điểm đữ liệu của tat cả các lớp(Hàm lề) càng tốt, vì nói chung lề càng lớn thì sai số tổng quát hóa của thuật toán

phân loại càng bé.

1.7.2 Mô hình giải thuật di truyền (Genetic Programming - GP)

Thuật toán di truyền (GA) là thuật toán tìm kiếm dựa trên các khái niệm về chọn

lọc tự nhiên và di truyền GAs là một tập con của một nhánh tính toán lớn hơn

nhiều được gọi là Tính toán tiến hóa Genetic algorithm sử dụng quá trình ngẫu

nhiên để thăm dò và tối ưu hóa nguồn gốc và cảm hứng của chúng được lấy từ

thuyết tiễn hóa sinh vật học của Darwin

1.7.3 Thuật toán K-lân cận (K-nearest neighbors - KNN)

K-nearest neighbors là thuật toán học máy có giám sát, đơn giản và dễ triển khai

Thường được dùng trong các bài toán phân loại và hồi quy

Thuật toán KNN cho rằng những dữ liệu tương tự nhau sẽ tồn tại gần nhau trongmột không gian, từ đó sẽ tìm k điểm gần với dữ liệu cần kiểm tra nhất Việc tìm

khoảng cách giữa 2 điểm cũng có nhiều công thức có thé sử dụng.tùy trường hợp

mà chúng ta lựa chọn cho phù hợp Các cách thông dụng dé tính khoảng cách giữa

2 điểm dữ liệu x,y : Euclidean, Manhattan, Minkowski

1.7.4 Mô hình mang neural dé quy (Recurrent neural network)

Mang than kinh hồi quy (hay còn gọi là mang thần kinh/nơron tái phat, mang thankinh tái phát, viết tắt RNN) là một lớp của mạng thần kinh nhân tao (ArtificialNeural Network) kết nối giữa các nút để tạo thành đồ thị có hướng dọc theo một

trình tự thời gian Điều này cho phép mạng thé hiện hành vi động tạm thời Có

nguồn gốc từ mạng thần kinh truyền thăng, RNN có thé dùng trạng thái trong (bộnhớ) để xử lý các chuỗi đầu vào có độ dài thay đồi Điều này làm cho RNN có thể

áp dụng cho các tác vụ như nhận dạng chữ viết tay (handwriting recognition) haynhận dạng tiếng nói có tính chất kết nói, không phân đoạn

Nhờ vào tính chất và độ hiệu quả của RNN, thuật toán có thể áp dụng vào phân tích

dự đoán giá chứng khoán dựa trên lịch sử giá cũ.

1.8 Tổng quan về các thành phần trong dự báo chứng khoán

1.8.1 Cac thuật ngữ và ký hiệu

Ví dụ: CTCP Sữa Việt Nam có mã là VNM (Vinamilk); Ngân hàng TMCP Đầu tư

và Phát triển Việt Nam có mã là BID (BIDV)

- Giá tham chiếu (TC) hay Giá đóng cửa gần nhất — Giá vàng

Là mức giá đóng cửa tại phiên giao dịch gần nhất trước đó (trừ các trường hợp đặcbiệt) Giá tham chiếu được lấy làm cơ sở dé tính toán Giá tran và Giá sàn Do Giá

tham chiếu vào màu vàng nên hay được gọi là Giá vàng Riêng sàn UPCOM, Giátham chiếu được tính bằng Giá bình quân của phiên giao dich gần nhất

- Giá tran (Trần) hay Giá tim

Mức giá cao nhất hay mức giá kịch trần mà bạn có thé đặt lệnh mua hoặc bán chứng

khoán trong ngày giao dịch Mức giá này được thể hiện bằng màu tím

- Giá sàn (Sàn) hay Giá xanh lam

Mức giá thấp nhất hay mức giá kịch sàn mà bạn có thé đặt lệnh mua hoặc bán chứng

khoán trong ngày giao dịch Mức giá này được thê hiện bằng mau xanh lam

Sàn HOSE, Giá sàn là mức giá giảm -7% so với Giá tham chiếu;

Sàn HNX, Giá sàn là mức giá giảm -10% so với Giá tham chiếu;

Sàn UPCOM sẽ là mức giảm -15% so với Giá bình quân phiên giao dịch liền trước

Là tông khối lượng cổ phiêu được giao dịch trong một ngày giao dịch Cột này cho

bạn biết được tính thanh khoản của cổ phiếu.

- Bên mua

Mỗi bảng giá đều có 3 cột chờ mua Mỗi cột bao gồm Giá mua và Khối lượng (KL)mua được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên Hệ thống hiển thị 03 mức giá đặt mua tốtnhất (giá đặt mua cao nhất so với các lệnh đặt khác) và khối lượng đặt mua tương

ứng.

Cột “Giá 1” và “KL 1”: Biểu thị mức giá đặt mua cao nhất hiện tại và khối lượng

đặt mua tương ứng.

Cột “Giá 2” và “KL 2”: Biểu thị mức giá đặt mua cao thứ hai hiện tại và khối lượng

đặt mua tương ứng Lệnh đặt mua ở Giá 2 có độ ưu tiên chỉ sau lệnh đặt mua ở mức Giá 1.

Tương tự, cột “Giá 3” và “ KL 3” là lệnh đặt mua có mức độ ưu tiên sau lệnh đặt mua ở mức Giá 2.

- Bên bán

Mỗi bảng giá đều có 3 cột chờ bán Mỗi cột bao gồm Giá bán và Khối lượng (KL)bán được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên Hệ thống hiền thị 03 mức giá đặt bán tốt nhất

(giá đặt bán thấp nhất so với các lệnh đặt khác) và khối lượng đặt bán tương ứng

Cột “Giá 1” và “KL 1”: Biểu thị mức giá chào bán thấp nhất hiện tại và khối lượng

chào bán tương ứng.

Cột “Giá 2” và “KL 2”: Biểu thị mức giá chào bán cao thứ hai hiện tại và khối

lượng chào bán tương ứng Lệnh chào bán ở Giá 2 có độ ưu tiên chỉ sau lệnh chào

bán ở mức Giá 1.

Tương tự, cột “Giá 3” và “ KL 3” là lệnh chào bán có mức độ ưu tiên sau lệnh chào bán ở mức Giá 2.

- Khớp lệnh

Là việc bên mua chấp nhận mua mức giá bên bán đang treo bán (Không cần xếp

lệnh lệnh chờ mua mà mua trực tiếp vào lệnh đang treo bán) hoặc bên bán chấp

nhận bán thắng vào mức giá mà người bên mua đang chờ mua (không cần treo bán

mà đề lệnh được khớp luôn)

Ở cột này gồm 3 yếu tố:

Cột “Giá”: Mức giá khớp trong phiên hoặc cuối ngày

Cột “KL” (Khối lượng thực hiện hay Khối lượng khớp): Khối lượng cô phiếu khớp

tương ứng với mức giá khớp.

Cột “+/-“ (Tăng/Giảm giá): là mức thay đổi giá sao với Giá tham chiếu

- Giá cao nhất (Cao)

Là giá khớp ở mốc cao nhất trong phiên (chưa chắc đã phải là giá trần)

- Giá thấp nhất (Thấp)

Là giá khớp ở mức thấp nhất trong phiên (chưa chắc đã phải là giá sàn)

- Giá trung bình (Trung bình)

Được tính bằng trung bình cộng của Giá cao nhất với Giá thấp nhất

- Cột Dư mua / Dư bán

Tại phiên Khớp lệnh liên tục: Dư mua / Dư bán biểu thị khối lượng cô phiếu dang

chờ khớp.

Kết thúc ngày giao dịch: Cột “Dư mua / Dư bán” biểu thị khối lượng cô phiếu

không được thực hiện trong ngày giao dịch.

- Khối lượng Nhà đầu tư nước ngoài mua/bán (DTNN Mua/Bán)

Là khối lượng cổ phiếu được giao dịch của Nhà đầu tư nước ngoài trong ngày giaodịch (gồm 2 cột Mua và Bán)

Cột “Mua”: Số lượng cổ phiếu Nhà đầu tư nước ngoài đặt mua

Cột “Bán”: Số lượng cổ phiếu Nhà dau tư nước ngoài đặt bán

Vi dụ bảng giá chứng khoán trên website của vndirect.com.vn

Kết luận: Từ các thành phần tham gia vào việc dự báo biến động giá chứng khoán, ta

rút ra kết luận đi đến hướng dự báo giá dựa trên giá Tham chiếu (TC) Từ việc tổnghợp các giá tham chiếu lịch sử để áp dụng vào mô hình mạng nơ ron hồi quy, tính

toán và dự đoán được giá cô phiếu biến động trong các phiên sắp tới

1.9 Thu thập dir liệu giá lịch sử

Để thực hiện dự báo giá cô phiếu dựa trên lịch sử giá của một mã chứng khoán, cầnthu thập tập dữ liệu bao gồm giá tham chiếu của mã chứng khoán đó qua từng phiên

giao dịch.

Vi dụ dữ liệu giao dịch của mã chứng khoán AAA trong 30 phiên 13/04/2021 đến

31/05/2021 như sau :

; % Thay Ngày Mở cửa Đóng cửa | Thay đôi 1

đôi 31/05/2021 15350 15250 -100 -0.65

28/05/2021 15150 15350 200 1.32

27/05/2021 15500 15150 -350 -2.26

26/05/2021 15750 15500 -250 -1.59

25/05/2021 15600 15750 150 0.96

24/05/2021 15300 5600 300 1.96

21/05/2021 14850 5300 450 3.03

20/05/2021 15100 14850 -250 -1.66 19/05/2021 15150 5100 -50 -0.33

18/05/2021 5300 5150 -150 -0.98

17/05/2021 5550 5300 -250 -1.61 14/05/2021 15500 15550 50 0.32 13/05/2021 5800 5500 -300 -1.9

12/5/2021 5700 5800 100 0.64

11/5/2021 5700 5700 0 0

10/5/2021 15350 5700 350 2.28 7/5/2021 15850 15350 -500 -3.15

6/5/2021 16300 5850 -450 -2.76

5/5/2021 16000 6300 300 1.88 4/5/2021 16450 16000 -450 -2.74 29/04/2021 16700 6450 -250 -1.5 28/04/2021 6700 6700 0 0

27/04/2021 6000 6700 700 4.38 26/04/2021 16750 6000 -750 4,48 23/04/2021 6300 6750 450 2.76

22/04/2021 7500 6300 -1200 -6.86

20/04/2021 7750 7500 -250 -1.41

19/04/2021 | 1785° |0 lu |3 |

Bang 2.2 Dữ liệu lịch sử giá mã chứng khoán AAA

Tw dữ liệu trên, ta dựa vào giá ở cột “Đóng cửa” để tạo bộ dữ liệu biến động giá cho

Chương2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Trong chương này nhóm sẽ giới thiệu về các thuật toán, nền tảng phát triển ứng dụngđược áp dụng trong hệ thống

2.1 Recurrent Neuron Network

(Tham khảo từ tài liệu tham khảo số 3,4)

2.1.1 Nền táng mô hình Recurrent Neural Network

Ý tưởng chính của RNN (Recurrent Neural Network) là sử dụng chuỗi các thông

tin Trong các mạng nơ-ron truyền thống tất cả các đầu vào và cả đầu ra là độc lậpvới nhau Tức là chúng không liên kết thành chuỗi với nhau Nhưng các mô hình

này không phù hợp trong rất nhiều bài toán

Vi dụ, nếu muốn đoán từ tiếp theo có thé xuất hiện trong một câu thì cũng cần biết

các từ trước đó xuất hiện lần lượt thế nao, RNN được gọi là hồi quy (Recurrent) vì

thuật toán thực hiện cùng một tác vụ cho tat cả các phan tử của một chuỗi với đầu

ra phụ thuộc vào cả các phép tính trước đó Nói cách khác, RNN có khả năng nhớ các thông tin được tính toán trước đó.

Trên lý thuyết, RNN có thé sử dụng được thông tin của một văn bản rat dài

Mô hình trên mô tả phép triển khai nội dung của một RNN Triển khai ở đây có théhiểu đơn giản là ta vẽ ra một mạng nơ-ron chuỗi tuần tự Ví dụ một tập dữ liệu gồm

5 chỉ số [ 13, 12, 14, 18, 15 ] thì mạng no-ron được triển khai sẽ gồm 5 tang norontương ứng với mỗi số một tầng

x1 là đầu vào tại bước f Ví dụ, x1 là một vec-tơ one-hot tương ứng với giá trị thứ 2

#~1, thường giá trị khởi tạo được gắn bằng 0

or là đầu ra tại bước í Ví dụ, ta muốn dự đoán giá trị tiếp theo có thể xuất hiện

trong tập thi or chính là một vectơ xác xuất các giá trị trong danh sách giá trị :

or=softmax(Vsr ).

2.1.2 Cac dạng mô hình RNN mở rộng

- RNN 2 chiều

Ở mô hình RNN 2 chiều (Bidirectional RNN), đầu ra tại bước t không những phụ

thuộc vào các phan tử phía trước mà còn phụ thuộc cả vào các phan tử phía sau

Vi dụ, dé dự đoán từ còn thiếu trong câu, thì việc xem xét cả phần trước và phầnsau của câu là cần thiết Vì vậy, ta có thể coi mô hình là việc chồng 2 mạng RNN

ngược hướng nhau lên nhau Lúc này đầu ra được tính toán dựa vào cả 2 trạng thái

an của 2 mạng RNN ngược hướng nay

Hình 2.2 Mô hình hoạt động của RNN mở rộng

- RNN 2 chiều sâu

RNN sâu (Deep (Bidirectional) RNN) cũng tương tự như RNN 2 chiều, nhưng khác

nhau ở chỗ chúng chứa nhiều tầng ẩn ở mỗi bước Trong thực tế, chúng giúp choviệc học ở mức độ cao hơn, tuy nhiên ta cũng cần phải có nhiều dữ liệu huấn luyện

hơn.

Hình 2.3 Mô hình hoạt động của RNN 2 chiều sâu

2.1.3 Mang Long Short Term Memory (LSTM)

LSTM là một dạng đặc biệt của RNN, nó có khả nang hoc được các phụ thuộc

xa.Vé cơ bản mô hình của LSTM không khác mô hình truyền thống của RNN,

nhưng chúng sử dụng ham tính toán khác ở các trạng thái ấn Bộ nhớ của LSTM

được gọi là tế bào (Cell) nhận đầu vào là trạng thái phía trước Ï—1 và đầu vào hiện

tại xr Bên trong tập dữ liệu sẽ tự quyết định dữ liệu cần phải nhớ và dữ liệu cần

phải xóa Sau đó, kết hợp với trạng thái phía trước, nhớ hiện tại và đầu vào hiện tại

Vì vậy có thể truy xuất được quan hệ của các từ phụ thuộc xa nhau Tất hiệu quả.

- Hỗ trợ rất nhiều loại lập trình khác nhau, trong đó hỗ trợ lập trình Back End viết các

API rất tốt, hỗ trợ mở rộng xây dựng các ứng dụng MicroService

- Vert.X — được rất nhiều hãng công nghệ lớn trên thé giới đang sử dụng

- Uu điểm :

+ Một trong những điểm sáng nhất về Vert.X — ngoài sự linh hoạt và đa năng — người

lập trình có thé dé dàng dựng và dùng bat ki component hoặc thư viện nào mà họ

mong muốn Đây là một điểm mạnh, đặc biệt khi cần nhiều component mà các

framework khác không hỗ trợ hoặc khó tìm ra.

+ Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ

+ Có thé dùng với bat kì thư viện nào lập trình viên muốn

- Nhược điểm :

+ Độ phức tạp cao, khó tiếp cận.

+ Cần nhiêu thời gian viết code hơn để mở rộng hệ thống.

2.3 Python

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao cho các mục đích lập trình đa năng, do

Guido van Rossum tạo ra và lần đầu ra mắt vào năm 1991 Python được thiết kế với

ưu điểm mạnh là dé đọc, dé học và dé nhớ Python là ngôn ngữ có hình thức rat sáng

sua, cau trúc rõ ràng, thuận tiện cho người mới học lập trình Cau trúc của Python còn

cho phép người sử dụng viết mã lệnh với số lần gõ phím tối thiểu

- Vào tháng 7 năm 2018, Van Rossum đã từ chức Leader trong cộng đồng ngôn ngữ

Python sau 30 năm lãnh đạo - Python hoàn toàn tạo kiểu động và dùng cơ chế cấp

phát bộ nhớ tự động: do vậy nó tương tự như Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk, và Tcl.

Python được phát triển trong một dự án mã mở, do tổ chức phi lợi nhuận PythonSoftware Foundation quan lý Ưu điểm và nhược diém

- Ưu điểm:

+ Là một ngôn ngữ có hình thức sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, cú pháp ngắn gọn có trêntất cả các nền tảng hệ điều hành từ UNIX, MS — DOS, Mac OS, Windows và Linix

va các OS khác thuộc ho Unix.

+ Tương thích mạnh mẽ với Unix, hardware, thirt-party software với số lượng thư

viện không lồ (400 triệu người sử dụng)

+ Python với tốc độ xử lý cực nhanh, python có thể tạo ra những chương trình từnhững script siêu nhỏ tới những phần mềm cực lớn như Biender 3D

Firebase là nền tảng phát triển ứng dụng Backend-as-a-Service (BaaS) cung cấp các

dịch vụ backend được lưu trữ trên máy chủ như cơ sở dữ liệu thời gian thực, lưu trữ

đám mây, xác thực, báo cáo sự cố, máy học, cấu hình từ xa và lưu trữ cho các tệp

tĩnh Firebase được ra mắt vào năm 2012, đến năm 2014 thì được Google mua lại.Firebase bao gồm bản trả phí và bản miễn phí bị giới hạn một số tính năng và lượt

truy cập.

Các dịch vụ nồi bật của Firebase

- Analytics:

+ Google Analytics là một giải pháp đo lường ứng dụng cung cấp thông tin chỉ tiết

vê việc sử dụng ứng dung va mức độ tương tác của người dùng.

+ Analytics tích hợp trên các tính năng của Firebase và cung cấp báo cáo không giớihạn cho tối đa 500 sự kiện riêng biệt bằng cách sử dụng SDK Firebase Với kết quảphân tích này nhà phát triển có thể biết được người dùng cần gì để nên nâng cấp

những tính năng nào - Eirebase Realtime Database:

+ Lưu trữ và đồng bộ dữ liệu với cơ sở dữ liệu đám mây NoSQL Dữ liệu được đồng

bộ hóa trên tat cả người dùng trong thời gian thực và vẫn có sẵn khi ứng dụng ngoại

tuyến.

+ Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng JSON và được đồng bộ hóa trong thời gian thực

cho mọi máy khách được kết nối Khi tao các ứng dụng đa nền tang bằng SDK iOS,Android và JavaScript, tất cả người dùng ứng dụng đều cùng chia sẻ một phiên bản

cơ sở dữ liệu thời gian thực và tự động nhận các bản cập nhật với dữ liệu mới nhất

- Cloud Firestore:

Là cơ sở dữ liệu đám mây NoSQL linh hoạt, có thé mở rộng dé phát triển thiết bi di

động, web và máy chủ từ Firebase và Google Cloud Platform.

+ Giống như cơ sở dữ liệu thời gian thực của Firebase, nó giữ cho dữ liệu được đồng

bộ hóa trên các ứng dụng khách thông qua trình xử lý thời gian thực, cung cấp hỗ trợngoại tuyến cho thiết bị di động va web dé tạo các ứng dụng đáp ứng hoạt động bat

kế độ trễ mạng hoặc kết nối Internet

+ Cloud Firestore cũng cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với các sản phẩm

Firebase và Google Cloud Platform khác, bao gồm cả chức năng đám mây

- Authentication:

+ Firebase Authentication cho phép tạo một user mới, lưu xác thực của user xuống

Firebase Database.

+ Firebase Authentication cung cap các dich vu backend, SDK dé sử dung va thu vién

giao diện người dùng được tao sẵn đề xác thực người dùng với ứng dung Sử dụngFirebase Authentication người dùng sẽ xác thực tài khoản bằng nhiều cách như email,

Facebook , Twitter, Google hay Github - Cloud Messaging:

+ Là một giải pháp nhắn tin đa nền tảng cho phép gửi tin nhắn miễn phí một cách

đáng tin cậy.

+ Với Firebase Cloud Messaging(FCM) hệ thống có thể tương tác với người dùngtheo một khoảng thời gian chỉ định, gửi thông báo những thay đổi đã xảy ra, chạyquảng cáo, khuyến mãi, miễn là nó dưới 4KB - Cloud Storage:

+ Cloud Storage là dịch vụ lưu trữ đối tượng mạnh mẽ, đơn giản và tiết kiệm chi phí

được xây dựng cho quy mô của Google SDK Firebase cho bộ nhớ đám mây bồ sungtính năng bảo mật của Google cho các tệp tải lên và tải xuống cho các ứng dụng

Firebase, bất kể chất lượng mạng như thế nào

- Ưu điểm:

+ Triển khai ứng dụng nhanh chóng: Firebase tiết kiệm rat nhiều thời gian quản lý và

đồng bộ tat cả dữ liệu cho người dùng Đó là nhờ vào các API tốt, hỗ trợ đa nền tảng

+ Bảo mật cao: Firebase sử dụng nền tảng đám mây, kết nối thông qua SSL, dùngJavaScript phân quyền người dùng cơ sở dữ liệu * Sự ổn định: Được viết dựa trênnền tảng đám mây cung cấp bởi Google, các công cụ luôn đảm bảo độ ồn định tối đa.Bên cạnh đó, quá trình nâng cấp hay bảo trì server cũng diễn ra nhanh và đơn giản

hơn.

- Nhược điểm:

+ Qua sử dụng hầu hết mọi người khá hài lòng về Firebase, nhưng với những ai chỉ

sử dung cơ sở dữ liệu SQL với kiêu bảng truyền thống thì khi làm việc với Firebase

sẽ gặp nhiều bỡ ngỡ Do cơ sở dữ liệu của Firebase được tổ chức theo kiểu trees,parent-children Để đánh giá khách quan đây chỉ như là một khó khăn dé tìm hiểuđiều mới chứ không han là nhược điểm của Firebase

2.5 Hệ thống Micro Service

(Tham khảo từ tài liệu tham khảo số 8)

Nền tảng kiến trúc microservices là xây dựng một ứng dụng mà ứng dụng này là tổnghợp của nhiều services nhỏ và độc lập có thể chạy riêng biệt, phát triển và triển khai

+ Khả năng testing dé dang hơn - các services nhỏ hon và nhanh hơn dé test

+ Khả năng triển khai tốt hơn - các services có thể được triển khai độc lập

+ Cho phép các services được phát triển bởi những team khác nhau Mỗi team có théphát triển, thử nghiệm, triển khai và mở rộng quy mô dịch vụ của mình một cách độclập với tất cả các team khác

+ Giảm thiéu rủi ro: Nếu có lỗi trong một service thì chỉ có service đó bị ảnh hưởng.Các services khác sẽ tiếp tục xử lý các yêu cầu Trong khi đó, một thành phần hoạtđộng sai của kiến trúc một khối có thể làm ảnh hưởng toàn bộ hệ thống.

+ Dễ dàng thay đổi sử dụng các công nghệ mới: Khi triển khai các services bạn có

thể lựa chọn nhiều công nghệ mới Tương tự khi có thay đổi lớn đối với các serviceshiện có bạn có thé dé dàng thay đổi công nghệ

- Nhược điểm:

+ Các nhà phát triển phải đối phó với sự phức tạp của việc tạo ra một hệ thống phân

tán:

+ Xử lý lỗi một phan (Handle partial failure) là rất phức tạp vì một luồng xử lý cần

đi qua nhiều dịch vụ

+ Việc thực hiện các requests trải rộng trên nhiều services khó khăn hơn, điều này

cũng đòi hỏi sự phối hợp cần thận giữa các teams

+ Khó khăn trong việc đảm bảo toàn vẹn CSDL nếu triển khai theo kiến trúc cơ sở

2.5.1 Mô tả kiến trúc microservice

(Tham khảo từ tài liệu tham khảo số 5)

Trong kiến trúc Microservices, các dịch vụ (service) tồn tại độc lập nhau về xử lý(process), lưu trữ (database) và yêu cầu (client/server model)

Hình minh họa | thành phần trong kiến trúc microservices: