KHAI THÁC LUẬT ÍCH lợi TRÊN mô HÌNH GIAO DỊCH LIÊN NGÀY

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  NGUYỄN HẢI YẾN KHAI THÁC LUẬT ÍCH LỢI TRÊN MƠ HÌNH GIAO DỊCH LIÊN NGÀY KHĨA LUẬN CAO HỌC NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01.01 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS VÕ ĐÌNH BẢY TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn Trƣờng đại học Công nghệ thơng tin, phòng đào tạo sau đại học, khoa khoa học máy tính tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành chƣơng trình cao học Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô khoa cung cấp cho nhiều kiến thức thời gian học tập trƣờng: ngƣời cung cấp cho tơi hành trang kiến thức, trí tuệ, nhân cách say mê nghiên cứu khoa học Xin đƣợc kính chúc q Thầy Cơ ln dồi sức khỏe thành công sống Trong q trình thực đề tài này, tơi nhận đƣợc nhiều giúp đỡ PGS.TS Võ Đình Bảy: Thầy ngƣời trực tiếp hƣớng dẫn khoa học cho Thầy tạo điều kiện tận tình dạy cho tơi suốt thời gian qua Em xin cảm ơn Thầy nhiều! Tôi xin đƣợc gởi lời cảm ơn đến anh chị em, bạn đồng nghiệp khoa công nghệ thông tin trƣờng đại học công nghiệp thực phẩm TP.HCM có nhận xét, góp ý để tơi hồn thiện đề tài Cảm ơn gia đình nhỏ cho tơi sức mạnh để hoàn thành việc Mặc dù cố gắng nhƣng khóa luận khó tránh khỏi thiếu sót, kính mong q Thầy Cơ góp ý, dẫn để đề tài đƣợc hồn thiện có ứng dụng thực tiễn Một lần xin chân thành cảm ơn! Tp Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 11 năm 2016 Học viên thực Nguyễn Hải Yến LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tôi, số liệu kết nghiên cứu nêu khóa luận trung thực.Vì tơi xin chịu trách nhiệm hồn tồn cơng trình nghiên cứu Tp Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 11 năm 2016 Nguyễn Hải Yến MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 ĐỘNG CƠ NGHIÊN CỨU 11 1.3 MỤC TIÊU KHÓA LUẬN 12 1.4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU 13 1.5 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN 13 CHƢƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT .15 2.1 KHAI THÁC TẬP PHỔ BIẾN VÀ LUẬT KẾT HỢP .15 2.1.1 Một số định nghĩa liên quan .15 2.1.2 Khai thác tập phổ biến dựa IT-Tree [6] .16 2.1.3 Khai thác tập phổ biến dựa FP-Tree [9, 12] 17 2.1.4 Khai thác luật kết hợp [1, 13] 20 2.2 THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHỐN VÀ MƠ HÌNH GIAO DỊCH LIÊN NGÀY 22 2.2.1 Thị trƣờng chứng khoán (Stock Market) [3, 8] 22 2.2.2 Cơ sở liệu giao dịch (Transaction Database – TDB) [11] 22 2.2.3 Mơ hình giao dịch liên ngày (Interday Trading Model) [8, 11] .24 2.2.4 Luật giao dịch 26 2.2.5 Lợi nhuận giao dịch (Profit) .27 2.2.6 Rủi ro luật giao dịch (Risk) 29 2.2.7 Tỉ lệ thắng giao dịch (WinRate) 31 2.3 THUẬT TỐN KHAI THÁC LUẬT ÍCH LỢI 31 2.3.1 Thuật toán PRMiner [11] 31 2.3.2 Thuật toán JCMiner [10] 32 2.3.3 Thuật toán ATMiner [10] 33 2.3.4 Nhận xét đánh giá .34 CHƢƠNG BÀI TOÁN KHAI THÁC LUẬT ÍCH LỢI VÀ THUẬT TỐN PRMINER CẢI TIẾN 35 3.1 BÀI TỐN KHAI THÁC LUẬT ÍCH LỢI 35 3.2 THUẬT GIẢI PRMINER CẢI TIẾN 35 3.2.1 Ý tƣởng thuật giải .35 3.2.2 Thuật giải diễn đạt sơ đồ khối 36 3.2.3 Thuật giải mô tả chi tiết 39 3.2.4 Thuật toán cho vấn đề kỹ thuật 40 3.3 VÍ DỤ MINH HỌA DÙNG PRMINER CẢI TIẾN 52 CHƢƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG – CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 61 4.1 THIẾT KẾ HỆ THỐNG 61 4.1.1 Mục tiêu ứng dụng 61 4.1.2 Cấu trúc hệ thống 61 4.1.3 Tổ chức lƣu trữ 62 4.2 XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU - TDB .63 4.2.1 Xử lý liệu [14, 15, 16, 17, 18] .63 4.2.2 Xây dựng CSDL - TDB 66 4.3 CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 66 4.3.1 Môi trƣờng thực nghiệm 66 4.3.2 Tổ chức giao diện .67 4.3.3 Kết thử nghiệm 68 CHƢƠNG KẾT LUẬN – HƢỚNG PHÁT TRIỂN 78 5.1 KẾT QUẢ 78 5.2 HẠN CHẾ 79 5.3 HƢỚNG PHÁT TRIỂN 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 PHỤ LỤC 82 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Tiếng Anh Tiếng Việt AR: Association Rules Luật kết hợp ITM: Inter Transaction Mining Mơ hình khai thác liên giao dịch PM: Profit Mining Khai thác luật ích lợi TDB: Transaction Database Cơ sở liệu giao dịch TO: Trading Order Lệnh giao dịch CTO: Complete Trading Order Giao dịch hoàn tất BO: Buy Order Lệnh mua SO: Sell Order Lệnh bán TP: Trading Priority Ƣu tiên giao dịch BF: Buy First Mua trƣớc SF: Sell First Bán trƣớc BP: Buy Pattern Mẫu mua SP: Sell Pattern Mẫu bán HPOS: Hold Position Trạng thái vị trí nắm giữ MP: Market Position Trạng thái vị trí thị trƣờng NP: Net Profit Lợi nhuận ròng Sup: Support Độ hỗ trợ CLoss: Consecutive Loss Giá trị liên tiếp DD: Draw Down Sự khác giá mua giá thấp RU: RunUp Sự khác giá bán giá cao DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Ví dụ CSDL giao dịch TDB 23 Bảng 3.1 Điều kiện kết hợp mẫu mua X mẫu bán Y để sinh luật giao dịch [11] 44 Bảng 3.2 GenBP sinh mẫu BP Bảng 3.3 GenSP sinh mẫu SP 53 Bảng 3.4 Các luật sinh từ mẫu BP SP tƣơng ứng 54 Bảng 3.5 Mô giao dịch luật R41 59 Bảng 4.1 Bảng sinh mục qua kiện 65 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1 Cây tìm kiếm IT-Tree lớp tƣơng đƣơng 16 Hình 2.2 Máy trạng thái mơ hình giao dịch liên ngày [11] 25 Hình 2.3 Đƣờng cong biến động giá cổ phiếu theo thời gian để tính lợi nhuận luật giao dịch 28 Hình 2.4 Đƣờng cong biến động giá cổ phiếu theo thời gian để tính tốn rủi ro luật giao dịch 30 Hình 3.1 Sơ đồ thuật giải khai thác luật ích lợi (1) 37 Hình 3.2 Sơ đồ thuật giải khai thác luật ích lợi (2) 38 Hình 3.3 Danh sách OneItemList bảng 2.1 52 Hình 3.4 Danh sách PList bảng 2.1 52 Hình 4.1 Dữ liệu mã cổ phiếu ACB lấy từ [14] 63 Hình 4.2 Biểu đồ nến 1- ngày số SMA 64 Hình 4.3 Hàm cross-over cross-under 65 Hình 4.4 Minh họa số SMA(3) SMA(5) SMA(8) cross-over cross-under mã cổ phiếu ACB 66 Hình 4.5 Giao diện hình 67 Hình 4.6 Giao diện hình khai thác luật 68 Hình 4.7 Thơng số đầu vào cổ phiếu Mẫu 68 Hình 4.8 Danh sách mẫu mua mẫu bán cổ phiếu Mẫu 69 Hình 4.9 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu Mẫu 69 Hình 4.10 Thơng số đầu vào cổ phiếu ACB 71 Hình 4.11 Danh sách mẫu mua mẫu bán cổ phiếu ACB 72 Hình 4.12 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu ACB 72 Hình 4.13 Thơng số đầu vào cổ phiếu BHS 73 Hình 4.14 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu BHS 74 Hình 4.15 Thông số đầu vào cổ phiếu BVH 75 Hình 4.16 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu BVH 75 Hình 4.17 Thông số đầu vào cổ phiếu CSM 76 Hình 4.18 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu CSM 77 MỞ ĐẦU Hiện nay, khai thác liệu xu hƣớng công nghệ bật Đặc biệt năm gần đây, vai trò máy tính việc lƣu trữ xử lý thông tin ngày trở nên quan trọng Bên cạnh thiết bị thu thập liệu tự động tƣơng đối phát triển tạo kho liệu khổng lồ Việc áp dụng kỹ thuật khai thác liệu nhƣ kỹ thuật khai thác luật kết hợp vào lĩnh vực đời sống xã hội giúp ngƣời tìm quy luật, tri thức mà quy luật hay tri thức quay lại phục vụ cho ngƣời, hỗ trợ ngƣời đƣa định đắn hay giúp ngƣời đƣa dự báo tƣơng lai để tránh đƣợc rủi ro Tuy nhiên, việc ứng dụng luật kết hợp thị trƣờng tài chƣa thực hiệu quả, luật kết hợp không cung cấp đủ thông tin cho nhà đầu tƣ Trên thực tế, để thu lợi nhuận cao giao dịch chứng khoán, nhà đầu tƣ cần phải trông đợi tổn thất thấp tỉ lệ thắng (tỉ lệ thành cơng) tốt từ giao dịch Với việc lựa chọn đề tài “Khai thác luật ích lợi mơ hình giao dịch liên ngày” mong muốn tìm luật giao dịch thông tin luật giúp nhà đầu tƣ có đƣợc lợi nhuận Nội dung khóa luận đƣợc trình bày chƣơng, bao gồm: Chƣơng giới thiệu tổng quan đề tài bao gồm nghiên cứu tìm luật kết hợp thực tế việc khai thác luật thị trƣờng tài Trình bày động nghiên cứu, mục tiêu khóa luận, phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Chƣơng trình bày sở lý thuyết đề tài liên quan đến khai thác tập phổ biến - luật kết hợp, mơ hình giao dịch liên ngày, phƣơng pháp tính lợi nhuận ròng, tính rủi ro, tính tỉ lệ thắng luật giao dịch Tìm hiểu thuật tốn khai thác luật ích lợi, ƣu điểm nhƣợc điểm chúng Chƣơng giới thiệu mơ hình hệ thống khai thác luật ích lợi vấn đề liên quan để xây dựng hệ thống bao gồm: Tìm tập mẫu mua, tìm tập Chương Thiết kế hệ thống – cài đặt thử nghiệm Hình 4.15 Thơng số đầu vào cổ phiếu BVH Hình 4.16 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu BVH Mơ tả luật ích lợi  R213: {BF, b(0)b(-1), b(0)} [91, 17, 41%]: Mua cổ phiếu “BVH” giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp nhỏ giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp nhỏ giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp giao dịch mở rộng bán cổ phiếu giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp nhỏ giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp xảy lần nhà đầu tƣ thu lợi nhuận = 91, mức tổn thất tối đa = 17, tỉ lệ thắng = 41%  R214: {SF, b(0)b(-1), b(0)} [94, 17, 44%]: Bán cổ phiếu “BVH” giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp nhỏ giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp mua cổ phiếu giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp nhỏ giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp xảy lần giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp nhỏ 75 Chương Thiết kế hệ thống – cài đặt thử nghiệm giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp giao dịch mở rộng nhà đầu tƣ thu lợi nhuận = 94, mức tổn thất tối đa = 17, tỉ lệ thắng = 44% Thử nghiệm CSDL giao dịch CSM với 1009 giao dịch từ 11/08/2009 đến 23/08/2013 Hình 4.17 Thông số đầu vào cổ phiếu CSM 76 Chương Thiết kế hệ thống – cài đặt thử nghiệm Hình 4.18 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu CSM Mơ tả luật ích lợi  R682: {SF, c(0)e(0)e(-1), c(0)} [58, 7, 100%]: Bán cổ phiếu “CSM” giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp lớn giá đóng cửa trung bình tám ngày liên tiếp mua cổ phiếu giá đóng cửa trung bình ba ngày liên tiếp lớn giá đóng cửa trung bình tám ngày liên tiếp xảy lần giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp lớn giá đóng cửa trung bình tám ngày liên tiếp giá đóng cửa trung bình năm ngày liên tiếp lớn giá đóng cửa trung bình tám ngày liên tiếp giao dịch mở rộng nhà đầu tƣ thu lợi nhuận = 58, mức tổn thất tối đa = 7, tỉ lệ thắng = 100% 77 Chương Kết luận – Hướng Phát Triển CHƢƠNG KẾT LUẬN – HƢỚNG PHÁT TRIỂN Chƣơng tổng kết kết đạt đƣợc, tóm tắt lại vấn đề đặt khóa luận cách giải quyết, đóng góp đề xuất số hƣớng phát triển đề tài tƣơng lai 5.1 KẾT QUẢ Khóa luận phân tích đánh giá phƣơng pháp tìm luật kết hợp biết, khảo sát kết nghiên cứu mặt lý thuyết nhƣ ứng dụng để từ vận dụng xây dựng hệ thống khai thác luật ích lợi dựa mơ hình giao dịch liên ngày lĩnh vực tài chứng khốn Khóa luận khảo sát số vấn đề liên quan đến việc xây dựng thuật giải suy luận giải số vấn đề mơ hình giao dịch liên ngày Nhằm hồn thiện thuật giải khai thác luật ích lợi, ngồi thuật tốn nhƣ thuật tốn sinh mẫu mua, thuật toán sinh mẫu bán, thuật toán so sánh mẫu, thuật tốn tính giá trị lợi nhuận- rủi ro – tỉ lệ thắng cho luật giao dịch … đề tài tiến đến xây dựng thuật tốn kỹ thuật thông minh nhƣ loại bỏ tất mẫu mua BP, mẫu bán SP mẫu mở rộng chúng TID_SET() mẫu BP, SP rỗng Việc lọc làm cho thuật tốn hiệu Hơn khóa luận thiết kế hoàn chỉnh hệ thống khai thác luật ích lợi Hệ thống có ƣu điểm sau: - Dễ dàng, thuận tiện việc chỉnh sửa cập nhật sở liệu giao dịch TDB - Chƣơng trình cho kết phù hợp với cách giải tay ngƣời - Áp dụng thành công mã cổ phiếu khai thác từ [14] 78 Chương Kết luận – Hướng Phát Triển 5.2 HẠN CHẾ Về mặt lý thuyết: đề tài chƣa chứng minh đƣợc tính đúng, tính dừng độ phức tạp thuật giải khai thác luật Việc thu thập liệu xây dựng sở liệu giao dịch từ liệu làm thủ cơng 5.3 HƢỚNG PHÁT TRIỂN Trong tƣơng lai đề tài tiếp tục đƣợc hoàn thiện phát triển ứng dụng sang mơi trƣờng Web Ngồi mơ hình giao dịch liên ngày, cần tìm hiểu thêm mơ hình tài hữu ích khác để phục vụ cho việc khai thác liệu tài tƣơng lai Phát triển thuật tốn khai thác luật dựa ý tƣởng heuristic giúp rút ngắn thời gian tìm luật Về mặt ứng dụng, đề tài tiếp tục phát triển khắc phục hạn chế nhằm hỗ trợ tốt cho nhà đầu tƣ việc tìm luật ích lợi đƣa định 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Đỗ Phúc, "Giáo Trình Khai Thác Dữ Liệu", Đại học Công Nghệ Thông tin Đại Học Quốc Gia TPHCM, 2005 Thân Thị Thu Thủy, "Thị trường cổ phiếu Việt Nam Thực trạng giải pháp", Đại học Kinh tế TPHCM – Môn Thị trƣờng tài chính, 2012 Bùi Kim Yến – Thân Thị Thu Thủy, "Giáo trình thị trường chứng khốn", Khoa ngân hàng, Đại học Kinh Tế TP.HCM, 2009 Trịnh Thị Phan Lan , "Rủi ro thị trường chứng khốn Việt Nam: Góc nhìn từ nhà đầu tư cá nhân", Tạp chí Khoa học đại học quốc gia Hà Nội, kinh tế kinh doanh số 28, trang 209-215, 2012 Bùi Thị Lệ, "Các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro cho nhà đầu tư cá nhân thị trường chứng khoán Việt Nam", Luận văn Thạc sĩ Kinh tế, Trƣờng Đại học Kinh tế đại học Đà Nẵng, 2010 Tiếng Anh M.J Zaki, C.J Hsiao, "Efficient Algorithms for Mining Closed Itemsets and Their Lattice Structure , IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2005 H.Lu, J.Han, and L.Feng, "Stock movement prediction and n-dimensional inter-transaction association rules", in Proceedings of SIGMOD Workshop, Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery, vol.12, pp.1–7, 1998 Y.L.Hsieh, D.L.Yang, and F.R.Hsu, "An effective mining algorithm for profit mining", in Proceedings of International Symposium on Computer, Consumer and Control, pp 106–110, 2012 80 G.Grahne and J.Zhu "Efficiently using prefix- trees in mining frequent itemsets" In Proc Of the 1st IEEE ICDM Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations, 2003 10 Yu-Lung Hsieh, Don-Lin Yang, Jungpin Wu, Yi-Chung Chen, "Efficient Mining of Profit Rules from Closed Inter-transaction Itemsets", 2015 11 Y.L.Hsieh, D.L.Yang, J.Wu, "Effective Application of Improved Profit-Mining Algorithm for the Interday Trading Model" Hindawi Publishing Corporation, The Scientific World Journal, Article ID 874825, 13 pages, 2014 12 Gosta Grahne and Jianfei Zhu, "High Performance Mining of Maximal Frequent Itemsets", In 6th International Workshop on High Performance Data Mining, 2003 13 M.J Zaki, "Mining Non-Redundant Association Rules", Data Mining and Knowledge Discovery, 9, 223–248, Kluwer Academic Publishers Manufactured in The Netherlands, 2004 WebSite 14 Website: http://www.cophieu68.vn/Khodulieu 15 Website: http://www.efficientmarket.ca/article/Buy-And-Hold "Buy and Hold Strategy," June 2013 16 Website : http://www.investopedia.com/terms/r/returnoninvestment.asp ROI, June 2013 17 Website : http://en.wikipedia.org/wiki/Candlestickchart "Candlestick Chart," July 2013 18 TEJ Database, Historical Database of Finance, Taiwan Economic Journal Co Ltd., July 2013,http://www.tej.com.tw/twsit 81 PHỤ LỤC Phụ lục trình bày việc tổ chức lƣu trữ cho mơ hình giao dịch liên ngày bao gồm: [1] Xây dựng mảng chiều TP: để lƣu ƣu tiên giao dịch [2] Xây dựng lớp ClssItemSet.cs: mô tả cấu trúc mục liệu (gồm thuộc tính phƣơng thức) [3] Xây dựng lớp ClssPattern.cs: mô tả cấu trúc mẫu (là danh sách mục liệu) phƣơng thức mẫu [4] Xây dựng lớp ClssRule.cs: mô tả cấu trúc luật (gồm thuộc tính phƣơng thức luật) [5] Xây dựng CTDL danh sách liên kết: - PList: để lƣu giá giao dịch - OneItemList: để lƣu Item TID_Set Xây dựng mảng chiều TP: // lưu ưu tiên giao dịch String [] TP = { Both , BF , SF }; Xây dựng lớp “ClssItemSet.cs” Class ClssItemSet { Public byte Public string Public List cs; ItemName; TID; Public ClssItemSet () { cs = 0; ItemName = ; TID = {}; } Public ClssItemSet ( byte ChiSo , List tid, string Name) { cs = ChiSo; TID = new List (); 82 TID ItemName = TID.AddRange (tid); = Name; } } Xây dựng lớp “ClssPattern.cs” Class ClssPattern : List < ClssItemSet > { Public List TID_SET () { List Tid = new List (); Tid = Tid.AddRange (this[0].TID); Int i, x; For each x in this[0].TID { For i = to this.len()-1 If (this[i].TID.Contain(x) == False) { Tid.Remove(x); Break; } Else i ++ ; } Return (Tid); } Public int FTid () { Return (This.TID_SET()[0]); } Public ClssPattern Shift (int k) { Int i, j, l; For i = to this.len() { This[i].cs = this[i].cs – k; For j = to this[i].TID.len() This[i].TID[j] +=k } Return (this); } 83 Public int Sup () { Return (this.TID_SET().len()); } Public int LenPattern () { Return (this.len()); } Public ClssPattern Join (ClssPattern Y) { ClssPattern Z = new ClssPattern (); Z = Z AddRange (This); // Duyệt Y For int i = to Y.len() { If (Z.Contain(Y[i]) == false) then Z = Z Add(Y[i]); i ++; } Return (Z); } Public int Compare (ClssPattern Y) { Int m, n, Ans; m = This.len(); n = Y.len(); // This = Y ? If m == n then For k = to m If (This[k]) == Y[k] then k ++; Else Break; End For If k == m then Ans = 0; End if End if // This < Y ? If This[0] < Y[0] && k ≥ cho For h = to k This[h] == Y[h] 84 End For If (k>=1 && This[k+1] < Y[k+1]) Ans = -1 ; End if End if Return(Ans); } } Xây dựng lớp “ClssRule.cs” Class ClssRule { String TP; // BF”, “SF”, “Both” ClssPattern BP; ClssPattern SP; Public void Simulate (ClssRule r) { // Tính TID_r List TID_r = new List (); B = r.BP.TID_SET(); S = r.SP.TID_SET(); Int FB; int i = 0; int j = 0; int k = 0; If r.TP = BF then TID_r = TID_r.Add(Ftid(B)); FB = 0; End if If r.TP = SF then TID_r = TID_r.Add(Ftid(S)); FB = 1; End if k++; While (i < B.len() or j < S.len()) If FB == If TID_r.Contain(B[i] == False) && B[i] > TID_r[k] then TID_r = TID_r.Add(B[i]); FB = 0; k++; End if 85 i ++ ; End if Else // FB ==0 If TID_r.Contain(S[j] == False) && S[j] > TID_r[k-1] then TID_r = TID_r.Add(S[j]); FB = 1; k++; End if j++; EndWhile Int l = TID_r.len(); // chiều dài danh sách TID_r // Khai báo mảng chiều lưu giá trị bảng 3.5 String [] tc = new string [l] ; Int [] qty = new int [l]; Int [] price = new int [l]; String [] mp = new string [l] ; Int [] hqty = new int [l]; Int [] hprice = new int [l]; Int [] NP = new int [l - 1]; Int [] CLoss = new int [l - 1]; Int [] DD = new int [l]; Int [] RU = new int [l]; Int [] Profit = new int [l - 1]; Int [] Risk = new int [l ]; Float [] WinRate = new float [l - 1]; // Khởi gán giá trị ban đầu mơ hình liên ngày tc[0] = ; qty[0] = 0; price[0] = 0; mp[0] = None ; Hqty[0] = 0; hprice[0] = 0; NP[0] = 0; CLoss[0] = 0; 86 DD[0] = 0; RU[0] = 0; Profit[0] = 0; Risk[0] = 0; WinRate[0] = 0; // Tính tc[]; price[]; qty[]; mp[]; If r.TP = BF then tc[1] = Buy ; End if If r.TP = SF then tc[1] = Sell ; End if For i=1 to l If i > then tc[i] = !tc[i-1] End if price[i] = PList[TID_r[i]]; If tc[i] = Buy then mp[i] = Long ; If tc[i] = Sell then mp[i] = Short ; qty[i] = 1; hqty[i] = 1; hprice[i] = price[i]; End for Int CTO = 0; // Dùng để tính số giao dịch hoàn tất Int CTOp = 0; //Dùng để tính số giao dịch hồn tất > // Tính NP[]; CLoss[]; DD[]; RU[]; Profit[]; Risk[]; WinRate[] For i=1 to l If mp[i] = Long then NP[i] = price[i+1] – price[i] – 2*fee; Else // mp[i] = “Short” NP[i] = price[i] – price[i+1] – 2*fee; End if Profit[i] = profit[i-1] + NP[i]; If CLoss[i-1] + NP[i] > then CLoss[i] = 0; Else CLoss[i] = CLoss[i-1] + NP[i] 87 End if If mp[i-1] = Long then If (i > && TID_r[i] ≠ Null) then RU[i-1] = 0; DD[i-1] = CLoss[i-2] + minP(TID_r[i-1],TID_r[i]) – - P(TID_r[i-1]); End if If (i > && TID_r[i] ≠ DBEnd) then DD[i] = CLoss[i-1] + minP(TID_r[i], DBEnd) – - P(TID_r[i]); RU[i] = 0; End if End if If mp[i-1] = Short then If (i > && TID_r[i] ≠ Null) then DD[i-1] = 0; RU[i-1] = CLoss[i-2] + P(TID_r[i-1]) – - maxP(TID_r[i-1], TID_r[i]); End if If (i > && TID_r[i] ≠ DBEnd) then DD[i] = 0; RU[i] = CLoss[i-1] + P(TID_r[i]) – - maxP(TID_r[i],DBEnd); End if End if Risk[i] = max(|CLoss[i]|, |DD[i]|, |RU[i]|, Risk[i-1]); // Tính số giao dịch hồn tất CTO giao dịch hoàn tất dương CTOp CTO ++ ; If NP[i] > then CTOp ++; 88 End if End for WinRate[i] = (CTOp / CTO) × 100% } } Xây dựng danh sách liên kết  List PList =new List ();  List OneItemList = new List (); 89 ... nghiên cứu tơi: Khai thác luật ích lợi mơ hình giao dịch liên ngày Một luật ích lợi luật giao dịch thỏa mãn mong đợi nhà đầu tƣ sau áp dụng vào giao dịch (luật mà có lợi nhuận P ≥ lợi nhuận tối... thành công) tốt từ giao dịch Với việc lựa chọn đề tài Khai thác luật ích lợi mơ hình giao dịch liên ngày mong muốn tìm luật giao dịch thơng tin luật giúp nhà đầu tƣ có đƣợc lợi nhuận Nội dung... 75 Hình 4.16 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu BVH 75 Hình 4.17 Thơng số đầu vào cổ phiếu CSM 76 Hình 4.18 Luật giao dịch luật ích lợi cổ phiếu CSM 77 MỞ ĐẦU Hiện nay, khai