Thực hiện dự đoán xu hướng giá của thị trường chứng khoán dựa trên những mẫu lặp tìm được bằng kỹ thuật time series

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - TRẦN TÚ ANH THỰC HIỆN DỰ ĐOÁN XU HƢỚNG GIÁ CỦA THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN DỰA TRÊN NHỮNG MẪU LẶP TÌM ĐƢỢC BẰNG KỸ THUẬT TIME-SERIES Chuyên ngành: HỆ THỐNG THƠNG TIN QUẢN LÝ LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH,Tháng 12 năm 2011 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - TRẦN TÚ ANH THỰC HIỆN DỰ ĐOÁN XU HƢỚNG GIÁ CỦA THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN DỰA TRÊN NHỮNG MẪU LẶP TÌM ĐƢỢC BẰNG KỸ THUẬT TIME-SERIES Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ LUẬN VĂN THẠC SĨ GV hƣớng dẫn TS Võ Thị Ngọc Châu TP.HỒ CHÍ MINH, Tháng 12 năm 2011 CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TPHCM Cán hướng dẫn khoa học : TS Võ Thị Ngọc Châu (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS.Bùi Hoài Thắng (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS.Nguyễn Đức Cường (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCMngày07 tháng 01 năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) TS Phạm Trần Vũ (CT) TS Võ Thị Ngọc Châu (UV) TS Bùi Hoài Thắng (PB1) TS Nguyễn Đức Cường (PB2) TS Phạm Quốc Trung (TK) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV TS Phạm Trần Vũ Bộ môn quản lý chuyên ngành PGS TS Đặng Trần Khánh TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA TP HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÕNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập - Tự - Hạnh phúc _ Tp HCM, ngày tháng 12 năm 2011 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên:Trần Tú Anh Phái: Nữ Ngày, tháng, năm sinh:20/11/1985 Nơi sinh: Vĩnh Long Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin Quản Lý MSHV: 09320837 I TÊN ĐỀ TÀI: Thực dự đoán xu hƣớng giá thị trƣờng chứng khoán dựa mẫu lặp tìm đƣợc kỹ thuật timeseries II NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI  Nhiệm vụ chính: Sử dụng kỹ thuật tìm mẫu lặp có kết hợp tốn gom cụm cho chuỗi liệu thời gian để dự đoán xu hướng giá cổ phiếu thị trường chứng khoán Việt Nam  Nhiệm vụ chi tiết: o Tìm hiểu lý thuyết quyêt định o Tìm hiểu phương pháp thực dự đoán giá cho cổ phiếu thực giới o Tìm hiểu hướng nghiên cứu tìm mẫu lặp chuỗi liệu thời gian chọn hướng thích hợp để áp dụng vào thị trường Việt Nam o Tìm hiểu vận dụng kỹ thuật khai phá liệu clustering để tối ưu giá trị dự đốn o Tìm hiểu khai thác phần phân tích kỹ thuật thị trường chứng khoán, ý nghĩa giá trị số kỹ thuật o Để mang lại ý nghĩa thực tiễn cho luận văn, chương trình dự đốn xu hướng giá cổ phiếu cần xây dựng để hỗ trợ người tham gia thị trường có thêm thơng tin tham khảo cho định giao dịch III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:14/02/2011 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/12/2011 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS Võ Thị Ngọc Châu CÁN BỘ HƢỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) TS Võ Thị Ngọc Châu CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) PGS TS Đặng Trần Khánh KHOA QL CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) ……………………………… LỜI CÁM ƠN Để hoàn thành luận văn tốt nghiệp, tơi nhận hướng dẫn tận tình nhiều kiến thức kinh nghiệm quý báu truyền đạt từ TS Võ Thị Ngọc Châu Xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến cô Xin chân thành cảm ơn quý thầy cô khoa Khoa học kỹ thuật máy tính trường Đại học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh cung cấp kiến thức hướng dẫn suốt trỉnh học Cảm ơn anh chị bạn học viên lớp MIS K2009 chi sẻ tài liệu kiến thức suốt q trình học tập Tơi xin cảm ơn gia đình động viên tạo điều kiện tốt để tơi tiếp tục theo đuổi việc học tập Tp.HCM, ngày 01 tháng 12 năm 2011 Trần Tú Anh Trangii TÓM TẮT Mục tiêu đề tài dự đoán xu hướng giá cổ phiếu thị trường chứng khoán Việt Nam Kết việc dự đoán khả xảy xu hướng tương lai dùng để làm thông tin tham khảo cho trình định giao dịch nhà đầu tư Đề tài thực kết hợp kỹ thuật khai phá chuỗi liệu thời gian kỹ thuật gom cụm để dự đoán xu hướng giá cổ phiếu tương lai Dữ liệu sử dụng trình thực bao gồm liệu giá, giá trị giao dịch số kỹ thuật Để nâng cao tính thực tiễn cho đề tài, chương trình hỗ trợ định cho nhà đầu tư phát triển Kết thực nghiệm kiểm tra tất cổ phiếu thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy xu hướng giá xác định cho cổ phiếu khả xu hướng giá dự đoán tồn Trangiii MỤCLỤC LỜI CÁM ƠN ii TÓM TẮT iii MỤCLỤC iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC HÌNH ẢNH ix CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1 Phát biểu vấn đề Phạm vi nghiên cứu 3 Mục tiêu đề tài Ý nghĩa đề tài Cấu trúc luận văn CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp nghiên cứu .5 Các bước thực đề tài .7 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.2 Các công trình nghiên cứu 2.3 Khảo sát liệu sử dụng đề tài 2.4 Thực chương trình 2.5 Tổng kết thông tin hỗ trợ định CHƢƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT .9 Cơ sở lý thuyết 1.1 Lý thuyết định 1.2 Phân tích kỹ thuật thị trường chứng khốn 10 1.3 Tìm mẫu lặp liệu chuỗi thời gian 17 1.4 Giới thiệu clustering 23 Trangiv CHƢƠNG 28 CÁC CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN 28 Các kết nghiên cứu liên quan 28 Tóm tắt 30 CHƢƠNG 32 DỰ ĐOÁN XU HƢỚNG GIÁ CỦA CỔ PHIẾU VÀ CHƢƠNG TRÌNH HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH 32 Dự đoán xu hướng giá cổ phiếu 32 1.1 Nhập liệu 33 1.2 Xử lý liệu 34 1.3 Tính tốn số kỹ thuật .34 1.4 Nhập thơng số để thực tìm kiếm 34 1.5 Thực tìm kiếm 35 1.6 Xuất kết 38 1.7 Clustering 38 1.8 Hiển thị kết 38 1.9 Chức kiểm tra chương trình 38 1.10 Chức kiểm tra chương trình 41 Hiện thực chương trình 41 2.1 Nhập liệu 43 2.2 Xử lý liệu tính tốn số kỹ thuật 44 2.3 Thực tìm kiếm xu hướng .45 2.4 Kiểm tra độ xác chương trình 51 Kết luận 58 CHƢƠNG 59 THỰC NGHIỆM 59 Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam 59 1.1 Hình thành 59 1.2 Quy tắc khớp lệnh 61 1.3 Quy tắc giao dịch 61 Trangv Thực nghiệm 62 2.1 Các trường hợp kiểm tra 62 2.2 Kiểm tra tổng quát 62 2.3 Kiểm tra theo ngành 65 2.4 Kiểm tra số cổ phiếu 66 2.5 Lấy mẫu số cổ phiếu 70 Kết luận 75 CHƢƠNG 77 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 77 Những kết đạt đóng góp luận văn 77 Kiến nghị hướng mở rộng đề tài 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO 79 Trangvi SAM 0.19 47 0.79 62 1.44 1.61 TMS 0.02 35 0.34 54 1.41 1.8 Bảng 7: Kiểm tra số cổ phiếu – Thời gian ngắn Windowing 5, Scale 6, R3  Thời đoạn kiểm tra cho motif: từ 1/1/2010 đến 17/11/2011 Thời đoạn tìm chuỗi cho motif: 27/7/2000 đến 31/12/2009 Windowing: 2, R:1, Scale:3 Sai_lech_ Hoan_toan_ cho_ dung_xu Co_phieu hoan_toan _huong _dung_xu (%) _huong Dung_xu Sai_lech So_mau_ _huong So_cluster So_mau_ _cho_dung lap_tim _trong_ngay _trung_binh con_trung_binh _xu_huong _duoc _cuoi(%) HAP 10.27 34 41.79 155 114.83 LAF 10.11 37 34.63 155 1.99 102.46 REE 9.97 34 39.2 155 1.99 162.59 SAM 9.75 36 37.26 155 1.99 138.51 TMS 9.16 34 29.9 150 1.99 109.92 Bảng 8: Kiểm tra số cổ phiếu – Windowing 2, Scale 3, R  Thời đoạn kiểm tra cho motif: từ 1/1/2010 đến 17/11/2011 Thời đoạn tìm chuỗi cho motif: 27/7/2000 đến 31/12/2009 Windowing: 10, R:3, Scale:11 Sai_lech_ Hoan_toan_ cho_ dung_xu Co_phieu hoan_toan _huong _dung_xu (%) _huong Dung_xu Sai_lech So_mau_ _huong So_cluster So_mau_ _cho_dung lap_tim _trong_ngay _trung_binh con_trung_binh _xu_huong _duoc _cuoi(%) HAP 0 20 0.2 1.2 1.6 LAF 0 50 1.5 1.5 REE 0 22 1.44 2.22 67 SAM 0 46 0.5 1.5 4.83 TMS 0 75 1.25 1.25 Bảng 9: Kiểm tra số cổ phiếu – Windowing 10, Scale 11, R  Thời đoạn kiểm tra cho motif: từ 1/1/2010 đến 17/11/2011 Thời đoạn tìm chuỗi cho motif: 27/7/2000 đến 31/12/2009 Windowing: 5, R:2, Scale:6 Sai_lech_ Hoan_toan_ cho_ dung_xu Co_phieu hoan_toan _huong _dung_xu (%) _huong Dung_xu Sai_lech So_mau_ _huong So_cluster So_mau_ _cho_dung lap_tim _trong_ngay _trung_binh con_trung_binh _xu_huong _duoc _cuoi(%) HAP 0.29 37 1.04 63 1.57 6.79 LAF 0.19 42 2.09 58 1.57 7.05 REE 0.43 35 2.79 69 1.7 12.67 SAM 0.17 30 1.66 65 1.72 11.54 TMS 0.14 27 1.46 57 1.42 9.95 Bảng 10: Kiểm tra số cổ phiếu – Windowing 5, Scale 6, R  Thời đoạn kiểm tra cho motif: từ 1/1/2010 đến 17/11/2011 Thời đoạn tìm chuỗi cho motif: 27/7/2000 đến 31/12/2009 Windowing: 5, R:1, Scale:6 Sai_lech_ Hoan_toan_ cho_ dung_xu Co_phieu hoan_toan _huong _dung_xu (%) _huong Dung_xu Sai_lech So_mau_ _huong So_cluster So_mau_ _cho_dung lap_tim _trong_ngay _trung_binh con_trung_binh _xu_huong _duoc _cuoi(%) HAP 0.09 33 0.33 46 1.39 2.37 LAF 0.11 42 1.22 38 1.5 3.45 REE 0.03 32 0.77 59 1.47 3.75 68 SAM 30 0.43 50 1.54 7.5 TMS 0 34 1.3 42 1.38 3.86 Bảng 11: Kiểm tra số cổ phiếu – Windowing 5, Scale 6, R  Thời đoạn kiểm tra cho motif: từ 1/1/2010 đến 17/11/2011 Thời đoạn tìm chuỗi cho motif: 27/7/2000 đến 31/12/2009 Windowing: 14, R:5, Scale:15 Sai_lech_ Hoan_toan_ cho_ dung_xu Co_phieu hoan_toan _huong _dung_xu (%) _huong Dung_xu Sai_lech So_mau_ _huong So_cluster So_mau_ _cho_dung lap_tim _trong_ngay _trung_binh con_trung_binh _xu_huong _duoc _cuoi(%) HAP 0 0 0 LAF 0 100 1 1 REE 0 11 1.33 2.67 SAM 0 50 2.5 1.5 3.5 TMS 0 100 1 Bảng 12: Kiểm tra số cổ phiếu – Windowing 14, Scale 15, R  Thời đoạn kiểm tra cho motif: từ 1/1/2010 đến 17/11/2011 Thời đoạn tìm chuỗi cho motif: 27/7/2000 đến 31/12/2009 Windowing: 14, R:5, Scale:16 Sai_lech_ Hoan_toan_ cho_ dung_xu Co_phieu hoan_toan _huong _dung_xu (%) _huong Dung_xu Sai_lech So_mau_ _huong So_cluster So_mau_ _cho_dung lap_tim _trong_ngay _trung_binh con_trung_binh _xu_huong _duoc _cuoi(%) HAP 0 0 1 LAF 0 100 1 REE 0 20 0.2 1 69 SAM 22 2 TMS 0 0 1 Bảng 13: Kiểm tra số cổ phiếu – Windowing 14, Scale 16, R 2.5Lấy mẫu số cổ phiếu Thực chọn ngẫu nhiên số cổ phiếu cho nhóm có độ xác khác để kiếm tra ý nghĩa giá trị thông số đầu vào Windowing, Scale, R  Nhóm độ xác đạt 100%: BED, TV3  Nhóm độ xác đạt 100% 50%: SGH, LIX  Nhóm có độ xác 50%: REE, SAM  Nhóm ngành có độ xác cao “Nội thất”: DCS, MHL Thực kiểm tra cổ phiếu với giá trị  Windowing: 2, 5, 10, 14  Ứng với scale cho windowing có hai bộ: (3,6,11,15) (4,7,12,16)  Giá trị R: 0, 1, 3, Các bảng kết kiểm tra sau 70 Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL W=2, S=3,R=0 a (%) 3 15 b 0.13 0.31 1.63 0.06 0.65 W=2, S=3,R=1 c (%) d 39 47 36 30 32 32 41 42 a (%) 0.97 1.17 4.82 0.34 9.24 9.26 1.61 2.08 b 2 c (%) 0.2 0.09 2.95 0.04 9.97 9.75 1.71 0.42 36 36 40 36 34 36 42 44 d a (%) 0.85 1.34 9.59 0.61 39.2 37.26 8.31 1.73 W=2, S=3,R=3 c b (%) 0.05 0.14 2.92 0 18.4 18.73 2.79 0.36 30 40 35 23 34 35 43 40 d W=2, S=3,R=5 c b (%) a (%) 0.66 1.75 14.01 0.39 61.59 58.28 13.75 1.52 3 2 0.15 0.12 6.81 38.72 33.46 8.9 0.49 42 38 35 23 35 34 41 42 d 1.36 1.96 28.34 0.53 104.05 113.9 29.46 1.74 Bảng 14: Windowing=2, Scale=3 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL a (%) 0 2 W=2, S=4,R=0 c b (%) 0 0.33 1.21 1.78 0.24 0.12 21 37 33 38 32 31 45 38 W=2, S=4, R=1 d 0.67 0.67 3.34 0.55 8.33 9.7 1.91 1.67 a (%) 2 3 b 0.05 1.47 0.09 10.56 9.8 1.19 0.45 c (%) 42 41 35 37 34 35 43 45 d 0.67 1.03 9.28 0.65 35.65 33.95 8.18 2.07 a (%) 4 W=2, S=4,R=3 c b (%) 0.05 3.01 16.89 16.98 1.84 0.36 43 40 33 33 35 33 43 44 W=2, S=4,R=5 d 0.93 1.09 14.09 0.59 54.59 58.99 11.46 1.91 a (%) 3 b 0.1 5.66 0.04 34.07 27.14 6.52 0.3 c (%) 44 40 36 29 34 33 41 38 d 1.37 1.41 24.68 0.52 103.77 92.3 25.19 1.61 Bảng 15: Windowing=2, Scale=4 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong 71 Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL a (%) 0 0 0 W=5, S=6,R=0 c b (%) 0 0 0 0 0.1 25 43 0 0 W=5, S=6, R=1 d 0 0 0.55 0.28 0 a (%) 0 100 2 0 b 0 0.03 0 c (%) 0 48 100 32 30 50 100 d 0 3.38 0.77 0.43 1.5 a (%) 0 17 0 W=5, S=6,R=3 c b (%) 100 100 80 0.67 67 0.59 29 0.91 42 52 100 W=5, S=6,R=5 d 3.5 1.62 6.49 3.91 1.71 a (%) 0 10 3 0 b 0 0.4 1.83 1.11 0 c (%) 50 100 51 50 34 37 43 100 d 0.5 3.5 0.42 1.5 7.43 5.83 1.35 Bảng 16: Windowing=5, Scale=6 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL a (%) 0 0 0 W=5, S=7,R=0 c b (%) 0 0 25 0 37 0.08 34 100 0 W=5, S=7, R=1 d 0 0 0.36 0.96 0 a (%) 0 100 2 0 b 0 0.12 0 c (%) 0 31 100 35 38 50 100 d 0 1.86 1.65 1.51 a (%) 33 0 12 0 W=5, S=7,R=3 c b (%) 1.67 33 33 40 0.5 62 0.32 32 2.31 35 38 50 W=5, S=7,R=5 d 1.67 0.33 0.73 1.75 4.14 8.77 1.5 a (%) 20 0 2 b 0 0.36 0.92 1.61 0.02 c (%) 20 50 20 45 32 35 40 33 d 0.5 0.33 1.45 8.01 10.11 1.25 Bảng 17: : Windowing=5, Scale=7 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong 72 Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL a (%) 0 0 0 0 W=10, S=11,R=0 c b (%) 0 0 0 0 0 0 0 0 W=10, S=11, R=1 d 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 0 b c (%) 0 0 0 0 d 0 0 33 0 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 0 W=10, S=11,R=3 c b (%) 0 0 0 0 22 46 0 0 W=10, S=11,R=5 d 0 0 0.5 0 a (%) 0 0 0 b c (%) 0 0 0.07 0 0 0 27 32 0 d 0 0 0.33 0.64 0 Bảng 18: : Windowing=10, Scale=11 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL a (%) 0 0 0 0 W=10, S=12,R=0 c b (%) 0 0 0 0 0 50 0 0 W=10, S=12, R=1 d 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 0 b c (%) 0 0 0 0 0 0 33 0 d 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 W=10, S=12,R=3 c b (%) 0 0 0 0 0.08 38 36 0 0 W=10, S=12,R=5 d 0 0 0.17 0.62 0 a (%) 0 0 0 b c (%) 0 0 0 0 0 0 46 19 0 d 0 0 1.27 0.47 0 Bảng 19: Windowing=10, Scale=12 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong 73 Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL a (%) 0 0 0 0 W=14, S=15,R=0 c b (%) 0 0 0 0 0 0 0 0 W=14, S=15, R=1 d 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 0 b c (%) 0 0 0 0 d 0 0 0 0 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 0 W=14, S=15,R=3 c b (%) 0 0 0 0 0 100 0 0 W=14, S=15,R=5 d a (%) 0 0 0 0 b 0 0 0 0 c (%) 0 0 0 0 d 0 0 11 50 0 0 0 2.5 0 Bảng 20: Windowing=14, Scale=15 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong Cổ phiếu BED TV3 SGH LIX REE SAM DCS MHL a (%) 0 0 0 0 W=14, S=16,R=0 c b (%) 0 0 0 0 0 0 0 0 W=14, S=16, R=1 d 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 0 b c (%) 0 0 0 0 0 0 0 0 d 0 0 0 0 a (%) 0 0 0 0 W=14, S=16,R=3 c b (%) 0 0 0 0 0 0 0 0 W=14, S=16,R=5 d a (%) 0 0 0 0 0 0 0 b c (%) 0 0 0 0 0 0 20 22 0 d 0 0 0.2 0 Bảng 21: Windowing=14, Scale=16 a: Hoan_toan_dung_xu_huong(%), b: Sai_lech_cho_hoan_toan_dung_xu_huong, c: Dung_xu_huong_trong_ngay_cuoi(%), d: Sai_lech_cho_dung_xu_huong 74 Kết luận Chương trình thực kiểm tra toàn thị trường gồm 709 cổ phiếu có 65 cổ phiếu có độ xác 50% với thời gian kiểm tra từ 1/1/2010 đến 17/11/2011, khoản thời gian tìm kiếm 27/7/2000 đến 31/12/2009, 363 cổ phiếu có độ xác 50% 281 cổ phiếu khơng tìm thấy motif vừa lên sàn giao dịch khoảng thời gian năm Theo nhận định cổ phiếu có độ xác cao có liệu nằm khoảng thời gian từ năm 2007 đến Do chương trình thực tiếp kiểm tra nhóm cổ phiếu có độ xác 50% với khoảng thời gian tìm kiếm rút ngắn khoảng 1/1/2007 đến 31/12/2009 Kết nhận độ xác trường hợp hồn tồn xu hướng khoảng thời gian tìm kiếm từ năm 2007 đến 2009 2.7% cao tìm kiếm toàn thời gian 2.6% Ngoài số motif trung bình tìm 46.16% so với 46.56% tồn thời gian Từ cho thấy thời gian thực tìm kiếm chuỗi tương tự cách xa thời gian tìm kiếm chuỗi tìm thấy Nếu xét tới kết kiểm tra cho cổ phiếu lâu sàn thấy điều rõ hơn, độ xác khoảng thời gian kiểm tra từ năm 2008 38.6% toàn thời gian 35% Như thời gian kiểm tra xa độ xác thấp Điều nhận thấy tình hình thị trường khoảng thời gian khác có tính chất khác nhau, thời gian xa xu hướng biến động khơng cịn giống Như trình tìm kiếm chuỗi tương tự cho motif khơng nên chọn khoảng thời gian tìm nghiệm dài, nên chọn khoảng năm trở lại cho cổ phiếu thị trường chứng khoán Việt Nam Nhận xét chung thay đổi giá trị thông số đầu vào:  Thay đổi giá trị R, R lớn có nghĩa bán kính khác biệt so sánh hai chuỗi motif chuỗi lớn có nhiều motif, nhiều chuỗi tương tự tìm thấy Do độ xác việc dự đốn xu hướng cho ngày cuối cao Tuy nhiên khác biệt lớn theo R mà độ xác dự đốn xu hướng hồn tồn ngày 75 khoảng thời gian dự đốn giảm Ngồi độ chênh lệch kết dự đoán tăng lên R lớn  Nhìn chung giá trị Scale giãn ngày không làm ảnh hưởng nhiều đến kết dự đoán Nhận xét sực ảnh hưởng việc chọn thông số Windowing  Trong trường hợp chọn Windowing 2, khả xuất xu hướng hoàn toàn với motif xét cao nhiên độ lệch cho xu hướng dự đoán cao  Trong trường hợp Windowing 5, khả dự đốn xác cho ngày cuối cao tất giá trị Windowing khác độ lệch cho dự đoán thấp  Trường hợp Windowing 10 14, với cổ phiếu có thời gian ngắn khơng tìm thấy motif Những cổ phiếu có thời gian dài REE SAM có tìm thấy motif nhiên độ xác khơng ổn định Như tồn mẫu trùng với mẫu xét có khả dự đốn xu hướng giá cổ phiếu Giá trị Windowing cho kết dự đốn xác cao độ lệch thấp Trong kết hợp bán kính R trả kết tốt Như giá trị Windowing giá trị phù hợp để dự đoán xu hướng giá cổ phiếu 76 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Chương tổng kết lại kết đạt so với nhiệm vụ đề ra, phát biểu đóng góp luận văn trình bày hướng mở rộng 1.Những kết đạt đƣợc đóng góp luận văn Luận văn khái quát hướng nghiên cứu lĩnh vực dự đoán giá cổ phiếu nhiều thị trường chứng khoán khác giới, bao gồm cách áp dụng Fuzzy Rule Based System, Support vector machine, Text mining, k-NN, Neural network, Brute Force Dữ liệu sử dụng cho phương pháp dự đoán phong phú từ giá cổ phiếu đến số phân tích kỹ thuật, kết hợp thông tin kinh tế tin tức báo chí Trong phạm vi luận văn này, liệu chọn để thực dự đoán gồm liệu giá, khối lượng giao dịch, giá trị giao dịch, số phân tích kỹ thuật thị trường chứng khốn Việt Nam Luận văn hồn thành tìm hiểu hướng thực việc tìm mẫu lặp chuỗi liệu thời gian Các khái niệm cách thực khác trình thu giảm số chiều, rời rạc hóa liệu, giải thuật tìm kiếm mẫu lặp Trong luận văn áp dụng giải thuật Brute force để thực tìm kiếm mẫu lặp liệu chuỗi thời gian Chương trình thực dự đốn xu hướng giá cổ phiếu hồn thành với tính nhập liệu, tính tốn số kỹ thuật, thực tìm mẫu lặp, thực clustering với mẫu lặp tìm được, dự đốn xu hướng giá motif từ mẫu cluster, thực kiểm tra đánh giá độ xác xu hướng dự đốn Sau q trình áp dụng phương pháp mà luận văn đề liệu thị trường chứng khốn Việt Nam, chương trình xác định xu hướng giá cổ phiếu mơi trường định có rủi ro Do thị trường chứng khoán 77 Việt Nam vừa phát triển vòng 11 năm nên liệu dùng cho việc tìm kiếm chuỗi tương tự cịn ít, số lượng chuỗi tìm dẫn đến việc thực clustering khơng tốt, số lượng cluster trung bình tất cổ phiếu 1.32, nhóm xuất lâu từ năm 2000 số cluster trung bình 1.7 Kết trình thực nghiệm lấy mẫu số cổ phiếu cho thấy giá trị phù hợp cho cửa sổ trượt (Windowing) R cho kết dự đoán cao Kiến nghị hƣớng mở rộng đề tài  Cải tiến độ xác kết dự đốn xem xét thêm việc tích hợp thêm giá trị số kỹ thuật khác trình gom cụm, đồng thời xem xét ảnh hưởng từ tầm kinh tế vĩ mơ  Hiện chương trình thực giả thuật vét cạn Brute Force, chưa xét đến thời gian thực thi hướng phát triển khảo sát đánh giá chi phí thực thi chương trình dự đốn để hỗ trợ nhà đầu tư định nhanh  Cải tiến chương trình dự đốn xu hướng giá để nâng cao tiện ích tiện lợi cho nhà đầu tư chứng khoán 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Dương Tuấn Anh, Tổng quan tìm kiếm tƣơng tự liệu chuỗi thời gian, 2009, Hội nghị khoa học công nghệ trường Đại học Bách Khoa [2] Huỳnh Anh Kiệt(2009), Nhận dạng mẫu lặp liệu chuỗi thời gian, luận văn thạc sĩ trường Đại học Bách Khoa [3] Jessica Lin, Eamonn Keogh, Stefano Lonardi, Bill Chiu (2003), A Symbolic Representation of Time Series, with Implications forStreaming Algorithms.Published in Proceeding DMKD '03 Proceedings of the 8th ACM SIGMOD workshop on Research issues in data mining and knowledge discovery [4] Eamonn Keogh, Jessica Lin, Ada Fu, HOT SAX: Finding the Most Unusual Time Series Subsequence: Algorithms and Applications Journal Knowledge and Information Systems, Volume 11 [5] Yufeng Jiang, Chunping Li, Junzhou Han (2008), Stock Temporal Prediction Based on Time Series Motifs In Machine Learning and Cybernetics, 2009 International Conference [6] Pei-Chann Chang, Chen-Hao LiuDepartment of Information Management & Department of Industrial Engineeringand Management, Yuan-Ze University, Taiwan (2006), A TSK type fuzzy rule based system for stock price prediction Journal Expert Systems with Applications: An International Journal archive Volume 34 Issue 1, January, 2008 [7] Philip M Tsang, Paul Kwok, S.O Choy, S.C Ng,Jacky Mak, The Open University of Hong Kong, China, Reggie Kwan, Caritas Francis Hui College, China, Jonathan Tsang, Sierra College, USA, Kai Koong, University of Texas, Pan American, USA,Tak-Lam Wong City University of Hong Kong, China, (2006), Design and implementation of NN5 for Hong Kong stock price forecasting.Journal Engineering Applications of Artificial Intelligence Volume 20 Issue 4, June, 2007 [8] Zhe Zhang, Jian Jiang, Xiaoyan Liu, Ricky Lau, Huaiqing Wang, Rui Zhang (2008), A Real Time Hybrid Pattern Matching Scheme for Stock Time 79 Series.Proceeding ADC '10 Proceedings of the Twenty-First Australasian Conference on Database Technologies - Volume 104 [9] Kyoung-jae Kim, Department of Information Systems, College of Business Administration, Dongguk University, Pildong, Chung-gu, South Korea (2003),Financial time series forecasting using support vector machines [10] Yuzheng Zhai, Arthur Hsu, and Saman K Halgamuge Dynamic System and Control Group, Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, University of Melbourne, Victoria (2007), Combining News and Technical Indicators in Daily Stock Price Trends Prediction.Proceeding ISNN '07 Proceedings of the 4th international symposium on Neural Networks: Advances in Neural Networks, Part III [11] Jiawei Han and Micheline Kamber, University of Illinois at Urbana-Champaign , Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, (2006) by Elsevier Inc All rights reserved [12] Richi Nayak & Paul te Braak Faculty of Information Technology Queensland University of Technology, Brisbane (2001): Temporal Pattern Matching for the Prediction of Stock Prices.Proceeding AIDM '07 Proceedings of the 2nd international workshop on Integrating artificial intelligence and data mining Volume 84 [13] Weller Wilder, New Concept in Technical Trading System 1978 [14] http://www.cophieu68.com/export.php, tham khảo liệu giá cổ phiếu hang ngày [15] http://s1.zetaboards.com/sinhviengiaothuy/topic/1847172/1/, tham khảo lịch sử thị trường Việt Nam [16] D J White, Fundametals of decision making and priority theory Published 1976 by North-Holland in New York [17] Cao Hào Thi, Bài giảng Các phƣơng pháp phân tích định lƣợng, chương Lý thuyết định, Đại học Bách khoa [18] Buhler, J and Tompa, M (2001) Finding Motifs Using Random Projections In RECOMB'01, pages 69KK76 ACM [19] Lin, J Keogh, E., Patel, P & Lonardi, S (2002) Finding Motifs in Time Series In Proceedings of the 2nd Workshop on Temporal Data Mining, at the 8th 80 ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining [20] Lin, J., Keogh, E., Lonardi, S., Lankford, J P & Nystrom, D M (2004) Visually Mining and Monitoring Massive Time Series In proceedings of the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining Seattle, WA [21] Wilson, W and Birkin, Phil and Aickelin (2006) The Motif Tracking Algorithm (MTA) Presented at ARTIST 2006 Interdisciplinary Workshop on Artificial Immune Systems 21st, November 2006 York [22] Lin, J., Keogh, E., Lonardi, S & Chiu, B (2003) A Symbolic Representation of Time Series, with Implications for Streaming Algorithms In proceedings of the 8th ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery San Diego, CA June 13 [23] Dragomir Yankov, Eamonn Keogh, Jose Medina, Bill Chiu, Victor Zordan Dept of Computer Science & Eng Detecting Time Series Motifs Under Uniform Scaling In proceeding KDD '07 Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining ACMNew York, NY, USA, 2007 [24] Shasha, D and Wang, T (1990) New techniques for best match retrieval ACM Trans on Information Systems [25] Thông tin liên quan nguyên tắc giao dịch thị trường chứng khoán Việt Nam, http://tuoitre.vn/Kinh-te/Tai-chinh-Chung-khoan 81 ... số kỹ thuật Vì lý đề tài tơi chọn là: ? ?Thực dự đốn xu hướng giá thị trường chứng khoán dựa mẫu lặp tìm kỹ thuật time- series. ” Trong đề tài tơi chọn theo hướng dự đốn giá cổ phiếu dựa việc tìm. .. liệu thị trường chứng khoán Việt Nam (Chương 6, phần 1) Thực giải thuật tìm kiếm mẫu lặp Thực clustering chuỗi mẫu lặp tìm 2.4 Chương trình hỗ trợ định dựa dự đoán xu hướng giá thị trường chứng khoán. .. ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - TRẦN TÚ ANH THỰC HIỆN DỰ ĐOÁN XU HƢỚNG GIÁ CỦA THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN DỰA TRÊN NHỮNG MẪU LẶP TÌM ĐƢỢC BẰNG KỸ THUẬT TIME- SERIES Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN