CHƯƠNG 5 XÂY DỰNG ỨNG DỤNG THỰC NGHIỆM
5.5. Kết quả thực nghiệm và đánh giá kết quả
5.5.1. Mô tả kết quả thực nghiệm
Ứng dụng thực nghiệm gồm: pha huấn luyện và pha kiểm thử. Pha huấn luyện dữ liệu được thực thi trên Matlab phiên bản 2013 trên hệ điều hành Windows Server 2008 R2 Enterprise, bộ xử lý Intel(R) Xeon(R) CPU X3440 @ 2.53GHz – Ram 8GB.
Pha kiểm thử dữ liệu được thực thi trên Matlab phiên bản 2008 trên hệ điều hành Windows 8.1 Professional, bộ xử lý Core i3 – Ram 4GB. Quá trình thực nghiệm được đo đạc trên đơn vị thời gian là giây theo chuẩn của Matlab. Toàn bộ các hàm bổ trợ của thuật toán đều được cài đặt cụ thể trên Matlab ngoại trừ các hàm cơ bản. Các số liệu được đo đạc và biểu diễn đồ thị được thực hiện trực tiếp trên Matlab.
Dựa trên hàm lỗi đã mô tả như trên, luận văn đánh giá sai số trung bình huấn luyện được mô tả như sau:
Hình 5.6. Sai số huấn luyện giá cổ phiếu với trạng thái <Open>
Hình 5.7. Sai số huấn luyện giá cổ phiếu với trạng thái <High>
Hình 5.8. Sai số huấn luyện giá cổ phiếu với trạng thái <Low>
Hình 5.9. Sai số huấn luyện giá cổ phiếu với trạng thái <Close>
Từ Hình 5.6 đến Hình 5.9 mô tả sai số huấn luyện hệ ANFIS ứng với dữ liệu Cophieu68 tại các trạng thái giá cổ phiếu gồm <Open>, <High>, <Low>, <Close>.
Theo đồ thị cho thấy tốc độ hội tụ của hệ ANFIS tương đối nhanh. Từ đó cho thấy mô hình đã đề xuất phù hợp với bài toán dự báo dữ liệu dạng chuỗi thời gian. Số lần huấn luyện nhiều nhất là 39 lần, số lần huấn luyện thấp nhất là 19 lần tương ứng với các bộ dữ liệu huấn luyện M1 và M11, số lần huấn luyện trung bình xấp xỉ 29 lần tương ứng với 50 bộ dữ liệu huấn luyện từ M1 đến M50.
Bảng 5.1. Đánh giá sai số huấn luyện bộ dữ liệu từ M1 đến M50
Trạng thái
giá cổ phiếu Sai số hội tụ nhỏ nhất
Sai số hội tụ
lớn nhất Sai số hội tụ trung bình
Open 0.50265 1.5362 0.8374516
High 0.48421 1.3555 0.8479776
Low 0.50173 1.5174 0.8061498
Close 0.46963 1.3114 0.8232176
Hình 5.10. Thời gian huấn luyện của toàn bộ tập dữ liệu
Hình 5.10 mô tả toàn bộ thời gian huấn luyện của quá trình huấn luyện mạng neuro-fuzzy ANFIS. Tổng số lần huấn luyện tất cả các mẫu dữ liệu là 1,439 lần. Tổng thời gian huấn luyện là 467.2285 giây, tức là 7.787142 phút. Trong đó, thời gian huấn luyện cao nhất là 0.6671 giây, thời gian huấn luyện thấp nhất là 0.08821 giây, thời gian huấn luyện trung bình là 0.32469 giây. Qua số liệu thống kê về thời gian huấn luyện cho thấy rằng mỗi lần huấn luyện có tốc độ tương đối nhanh, do đó việc huấn luyện theo thuật toán đã đề xuất có tính khả thi cao.
Hình 5.11. Mô tả giá trị dự báo và giá trị thực
Sau khi thực hiện huấn luyện hệ ANFIS, luận văn tiến hành quá trình kiểm thử nhằm dự báo kết quả. Việc kiểm thử này được thực hiện trên bài toán dự báo giá cổ phiếu nhằm minh chứng tính tổng quát và tính đúng đắn của mô hình đã đề xuất. Tại Hình 5.11 mô tả giá trị thực và giá trị dự báo của giá cổ phiếu ứng với bốn trạng thái:
Giá mở <Open>, giá cao nhất <High>, giá thấp nhất <Low>, giá đóng <Close>.
Hình 5.12. Độ lệch trung bình giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế Bảng 5.2. Đánh giá độ lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế
Trạng thái
giá cổ phiếu Sai số dự báo
nhỏ nhất Sai số dự báo
lớn nhất Sai số dự báo trung bình
Open 0.50265368 0.833208491 0.680338622
High 0.484214596 0.860077288 0.694128424
Low 0.501733124 0.807624221 0.649539821
Close 0.469622451 0.819465182 0.669867933
Hình 5.13. Đồ thị mô tả thời gian dự báo
Thời gian dự báo được đo đạc trực tiếp bằng phần mềm Matlab nhằm đánh giá chi phí về tốc độ dự báo nhằm phục vụ cho quá trình định hướng kinh doanh. Đồ thị mô tả thời gian dự báo tại Hình 5.13. Trong đồ thị này, mô tả thời gian dự báo ứng với 20 bộ kiểm thử, mỗi lần kiểm thử được đo đạc trên phần mềm Matlab theo đơn vị tính thời gian là giây. Theo kết quả đồ thị này cho thấy thời gian dự báo cao nhất xấp xỉ khoảng 0.37 giây, thời gian dự báo thấp nhất xấp xỉ khoảng 0.29 giây. Hầu hết các khoảng thời gian dự báo biến thiên trong khoảng thời gian từ 0.29 giây đến 0.31 giây, vì vậy tốc độ dự báo của phần mềm dựa trên phương pháp đã đề xuất là khả thi và đáp ứng được cho việc dự báo nhanh kết quả giá cổ phiếu.