Sau khi đưa ra dự báo kết quả được so sánh với thực tế theo như hình 3.14
Hình 3.14. Kết quả so sánh của S&P 500 thực tế và dự báo
Ta có kết quả thống kê kết quả đầu ra như sau:
Xác suất chính xác của mô hình :
Dự báo Xác suất
Thị trường lên 88.1335% Thị trường xuống 84.21035%
So sánh với phương pháp thống kê truyền thống là mô hình hồi quy tuyến tính đa biến ta có được kết quả sau:
Neural network Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến R square 0.9935 0.9671 Trung bình 0.1759 0.2914 Độ lệch chuẩn 11.50 24.95 Xác suất chính xác thị trường lên 88.13% 84.21% Xác suất chính xác thị trường xuống 72.5% 57.71%
Từ xác suất chính xác của mô hình cho thấy mô hình neural network có thể dự đoán chính xác thị trường tài chính nếu có dữ liệu đầu vào thích hợp . Khi so sánh với phân tích hồi quy, neural network thì tốt hơn cho các nhà đầu tư vì một số lý do:
Mean square error 130.975
Mean absolute error 8.821 Min. absolute error 0.039 Max. absolute error 31.792 Correlation coefficient r 0.9968
- Khi sử dụng hồi quy tuyến tính đa biến, các giả định hồi quy chủ yếu phải đúng. Giả định tuyến tính tự bản thân nó không chứa đựng nhiều trường hợp. Neural Network có thể xử lý cả tuyến tính và phi tuyến.
- Khi sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, nhà đầu tư cần có một kiên thức sâu rộng về thống kê để đảm bảo các biến độc lập càn thiết cần sử dụng.
- Sau khi nghiên cứu, kết quả cho thấy Neural Network chính xác hơn đáng kể so với hồi quy tuyến tính đa biến.
KẾT LUẬN
Ngày nay, cùng với sự phát triển kinh tế của Thế giới, nền kinh tế Việt Nam được dự báo là vẫn trên đà tăng trưởng, trong đó đầu tư tư nhân trong nước vẫn phát triển, các khu vực công nghiệp vẫn tiếp tục là nhân tố để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Trước tình hình đó, nhu cầu sử dụng mô hình Neural Network ngày càng tăng nên các phần mềm thiết kế, xử lý ra đời ngày càng nhiều bên cạnh chương trình truyền thống thường sử dụng là MATLAB. Hiện nay, các phần mềm phổ biến được thiết kế dùng cho mô hình Neural Network gồm có Alyuda
NeuroIntelligence, Stuttgart Neural Network Simulator, Emergen, JavaNNS và NeuroSolutions nhưng qua quá trình thử nghiệm và tìm hiểu thì phần mềm NeuroSolutions là phần mềm có nhiều tính năng ưu việt hơn cả và phù hợp để thực hiện mô hình Neural Network. NeuroSolutions là một trong những chương trình mạnh nhất hiện nay mô phỏng mô hình Neural Network cung cấp hai chương trinh con để thiết lập mô hình là Neuro Expert và Neuro Builder. Với phần mềm này, chúng ta bắt đầu tiến hành thu thập, xử lý dữ liệu thô và tiến hành điều chỉnh dữ liệu đầu vào sao cho các dữ liệu về mặt thời gian phải nhất quán với nhau. Sau đó tiến hành tổ chức file dữ liệu và phân tích các biến đầu vào bằng Data
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1. Cấu trúc Neural Network ... 3
Hình 1.2. Mô hình mạng Neural tổng quát... 3
Hình 1.3. Mô hình cấu trúc một Neuron ... 4
Hình 1.4. Mô hình neuron với vector nhập ... 5
Hình 1.5. Một lớp gồm nhiều Neuron ... 5
Hình 1.6. Mô hình mạng một lớp Neuron ... 6
Hình 1.7. Mô hình mạng một lớp được vẽ gọn ... 6
Hình 1.8. Mô hình mạng nhiều lớp Neuron ... 7
Hình 2.1. Phép chuyển đổi logaric khối lượng giao dịch tương lai hàng tháng của lúa mì ... 14
Hình 2.2. Phép thử Walk-forward trong chuỗi thời gian ... 18
Hình 2.3. Ví dụ đơn giản về bề mặt sai số của Neural Network ... 26
Hình 3.1. Giới thiệu giao diện phần mềm NeuroSolutions ... 32
Hình 3.2. Lựa chọn NeuralExpert ... 32
Hình 3.3. Biểu đồ thể hiện mức độ tương quan giữa các biến đầu vào và biến đầu ra ... 37
Hình 3.4. Chỉ số VN-INDEX đầu ra và mong đợi sau quá trình huấn luyện ... 38
Hình 3.5. Dữ liệu VN-INDEX dự báo từ mô hình và dữ liệu thực tế từ tuần thứ 3 đến tuần thứ 8 tiếp theo của dữ liệu ban đầu ... 39
Hình 3.6. Đồ thị so sánh VN-INDEX từ kết quả dự báo và VN-INDEX thực tế .... 39 Hình 3.7. Chỉ số S&P 500 từ năm 1972 đến 1996... 41 Hình 3.8. Việc huấn luyện và thử nghiệm dữ liệu (chỉ số S&P 500)
trong trường hợp đầu cơ giá lên ... 42 Hình 3.9. Việc huấn luyện và thử nghiệm dữ liệu cho lãi suất
trong trường hợp đầu cơ giá lên ... 43 Hình 3.10. Chỉ số S&P 500 được dự báo và kỳ vọng
trong trường hợp đầu cơ giá lên ... 44 Hình 3.11. Việc huấn luyện và thử nghiệm dữ liệu (chỉ số S&P 500)
trong trường hợp giá xuống ... 45 Hình 3.12. Việc huấn luyện và thử nghiệm dữ liệu cho lãi suất
trong trường hợp giá xuống ... 46 Hình 3.13. Chỉ số S&P 500 được dự báo và kỳ vọng
trong trường hợp giá xuống ... 46 Hình 3.14. Kết quả so sánh của S&P 500 thực tế và dự báo ... 47