3.4.1. Cách thực hiện chạy chương trình NeuroSolutions
Trước khi thực hiện chương trình, chúng tơi điểm qua lại các điều kiện ban đầu được chúng tôi sử dụng để thực hiện mơ hình Neural Network dự báo VN-INDEX
- Mơ hình thu thập số liệu từ ngày 3/1/2006 đến ngày 25/3/2008
- Phần mềm sử dụng là phiên bản Demo
- Các số liệu, thông tin đầu vào được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy nhất có thể trong khả năng nhưng cũng khơng tránh khỏi những thiếu sót do nguyên nhân khách quan.
Bước 1: Chọn kiểu mơ hình là dự báo dựa trên những dữ liệu quá khứ và
ước lượng từ mơ hình.
Bước 2: Chọn đường dẫn đến dữ liệu đầu vào đã được chuyển sang file text Bước 3: Chọn các dữ liệu đầu vào có dữ liệu dưới dạng khác dạng số ( trong mơ
hình này khơng có dữ liệu thiết kế theo dạng khác dạng số trừ biến NGAY) Bước
4: Chọn file dùng làm biến output, ta chọn là dữ liệu giống dữ liệu ban đầu. Bước 5: Chọn biến số đầu ra, ta chọn VN-INDEX
Bước 6: Chọn xem biến đầu ra có phải được trình bày dưới dạng số hay không Bước 7: Chọn thời điểm cần mơ hình dự đốn tiếp.
Bước 8: Chọn biến để thử dữ liệu trong suốt thời gian training của mô hình. Trong
trường hợp này, tơi chọn dùng 20% dữ liệu ban đầu để kiểm tra mơ hình Bước 9: Chọn out of sample, chương trình mặc định là 20%
Bước 10: Chọn cách so sánh giữa các mơ hình với nhau, tính năng này bỏ qua Bước 11: Chọn dạng thay đổi của phương sai. Ta chọn là Low, nghĩa là
phương sai sẽ theo mục tiêu là thấp nhất.
Trên đây là các bước để thiết kế một mơ hình Neural Network. Tuy nhiên do số lượng mẫu có hạn nên độ chính xác của mơ hình khơng cao. Để mơ hình cho ra kết quả tốt nhất cần phải training dữ liệu nhiều lần, ít nhất là 3 lần. Và mỗi lần training là mơ hình tự động thiết kế 1000 lần chạy với các biến đầu vào dựa trên các biến động trong quá khứ của VN-INDEX. Sau khi training nhiều lần, ta chạy Tesing để có được kết quả đầu ra mong muốn.
3.4.2. Kết quả nhận được từ phần mềm NeuroSolutions
Sau quá trình Training dữ liệu, dữ liệu đầu ra và dự liệu dự báo của VN-INDEX được thể hiện như hình 3.4. Hình 3.4 cho ta thấy dữ liệu dự báo cho kết quả gần với kết quả lấy từ 20% dữ liệu dùng để kiểm tra tính chính xác của mơ hình. Vì vậy, nhìn vào hình 3.4 ta có thể nói q trình huấn luyện nhận được rất thành cơng và có thể tiếp tục q trình testing để cho ra kết quả dự báo của VN-INDEX.
3.4.3. Kết quả dự báo VN-INDEX từ tháng 4/2008 đến tháng 5/2008
Do hạn chế trong phiên bản Demo nên chúng ta không cho được kết quả tốt ở dự báo tuần thứ 1 và thứ 2. Chúng tơi cho thực hiện mơ hình với số dự báo trong bước 7 chọn lần lượt từ 3 đến 8, ta có được kết quả dự báo cho tuần thứ 3 và thứ 8 kế tiếp cho mô hình như hình 3.5. Số liệu VN-INDEX thực tế được lấy từ trang web của Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh để đối chiếu với kết quả có được từ chạy phần mềm. Dùng hai cột số liệu trên ta vẽ được đồ thị như hình 3.6.
Hình 3.5. Dữ liệu VN-INDEX dự báo từ mơ hình và dữ liệu thực tế từ tuần thứ 3 đến tuần thứ 8 tiếp theo của dữ liệu ban đầu
Tuần dự báo tiếp theo Kết quả Thực tế
3 525.92 530.9 4 510 530.62 5 537.17 522.36 6 548.19 518.35 7 537 483.92 8 485 449.24
3.4.4. Phân tích kết quả
Thật vậy với mơ hình Neural Network thơng qua một q trình xử lý thơng tin phức tạp, cùng với quá trình training và testing đã cho ra kết quả dự báo khá chính xác với độ tin cậy cao. Khác với các công cụ dự báo truyền thống, mơ hình Neural Network đã mơ phỏng hoạt động của bộ não con người để tạo ra một mơ hình trí tuệ nhân tạo nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp trong dự báo. Đây là một công cụ dự báo thực sự hữu ích cho các nhà đầu tư trong tương lai nhằm giúp họ đưa ra các quyết định đúng đắn trong quá trình đầu tư của mình.
Sự sai lệch giữa kết quả dự báo và thực tế có thể do các ngun nhân chính sau:
- Do có sai số trong các dữ liệu đầu vào do bị hạn chế về thời gian và nguồn thông tin.
- Do giới hạn trong việc tìm kiếm các biến số có liên quan đến Vn-Index, vì một số yếu tố khơng thể lượng hóa vào mơ hình được như tâm lý bầy đàn của nhà đầu tư, tính chưa hiệu quả và phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam.