Dự báo vnindex bằng rnn (recurrent neural network) kết hợp với arima đồ án tốt nghiệp ngành kỹ thuật dữ liệu

Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện: + Nhóm sinh viên có hiểu biết về RNNmạng Nơ ron hồi quy, ARIMA và mô hình cải tiếnlai ghép ARIMA với LSTM Long-Short Term Memory + Đề tài đã v

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI

HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ

CHÍ MINH

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU

DỰ BÁO VNINDEX BẰNG RNN (RECURRENT

NEURAL NETWORK) KẾT HỢP VỚI ARIMA

GVHD: TS NGUYỄN THÀNH SƠN SVTH: VŨ NGỌC KHANG

NGUYỄN PHƯỚC SANG

SKL009322

-TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA CÔNG

NGHỆ THÔNG TIN NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU

-KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

VŨ NGỌC KHANG - 17133033 NGUYỄN PHƯỚC SANG – 17133055

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CNTT

*******

Độc lập - Tự do Hạnh phúc

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

Họ và tên Sinh viên 1: Vũ Ngọc Khang

Họ và tên Sinh viên 2: Nguyễn Phước Sang

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu

MSSV 1: 17133033 MSSV 2: 17133055

Tên đề tài: DỰ BÁO VNINDEX BẰNG RNN (RECURRENT NEURAL

NETWORK) KẾT HỢP ARIMA

Họ và tên Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thành Sơn

NHẬN XÉT

1 Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện:

2 Ưu điểm:

3 Khuyết điểm:

4 Đề nghị cho bảo vệ hay không?

5 Đánh giá loại:

Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm

202

Giáo viên hướng dẫn

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CNTT

*******

Độc lập - Tự do Hạnh phúc

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN

Họ và tên Sinh viên 2: Nguyễn Phước Sang MSSV 2: 17133055

1 Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện:

+ Nhóm sinh viên có hiểu biết về RNN(mạng Nơ ron hồi quy), ARIMA và mô hình cải tiếnlai ghép ARIMA với LSTM (Long-Short Term Memory)

+ Đề tài đã vận dụng được ARIMA lai ghép LSTN vào bài toán chuỗi dữ liệu thời gian dự báo chỉ số chứng khoán VN-Index

+ Có cài đặt chương trình và thực nghiệm

đánh giá giải thuật với nhiều bài toán thực tiễn khác và với nhiều giải thuật khác

4 Đề nghị cho bảo vệ.

Câu hỏi:

+ Chuỗi thời gian là gì ? minh họa với bài toán của đề tài?

+ Tại sao tham số LSTM dùng số unit là 128 (64), số lớp NN là 6? Dùng số khác được không?

5 Đánh giá loại: XUẤT SẮC

6 Điểm: 9

Tp Hồ Chí Minh, ngày 14 tháng 07 năm 2022

Giáo viên phản biện

(Ký & ghi rõ họ tên)

LỜI CẢM ƠN

Nhóm chúng tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trong trường Đại Học Sư phạm

kỹ thuật TP Hồ Chí Minh đã tận tình dạy cho chúng tôi các kiến thức cơ sở trong những năm học tập vừa qua và cũng như tạo điều kiện để thực hiện đề tài này

Đặc biệt nhóm chúng tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đối với T.S Nguyễn Thành Sơn.Thầy đã tận tình hướng dẫn và chỉ bảo cho chúng tôi thực hiện đề tài

Cuối cùng, nhóm chúng tôi xin cảm ơn đến các tác giả của những bài báo khoa học đãtham khảo Các bài báo này giúp cho nhóm tiếp thu thêm được nhiều kiến thức mới

và quan trọng là hiểu rõ hơn về đề tài đang nghiên cứu

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ẢNH 1

DANH MỤC BẢNG BIỂU 4

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 5

TÓM TẮT 6

PHẦN 1: MỞ ĐẦU 7

1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 7

2 MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI 7

3 NHIỆM VỤ CỦA ĐỀ TÀI 7

4 CÁCH TIẾP CẬN VÀ PHƯỚNG PHÁP NGHIÊN CỨU 8

5 BỐ CỤC TIỂU LUẬN 8

PHẦN 2: NỘI DUNG 9

1 CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN 9

1.1 BÀI TOÁN DỰ BÁO 9

1.1.1 Dự báo hỗ trợ quá trình ra quyết định trong các tình huống 9

1.1.2 Chuỗi thời gian (Time Series) 10

1.2 TIẾN TRÌNH CỦA MỘT BÀI TOÁN DỰ BÁO 11

1.2.1 Tiến trình chung của một bài toán dự báo 11

1.2.2 Tiêu chuẩn dự báo 11

2 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CHỨNG KHOÁN VÀ CHỈ SỐ VN-INDEX 13

2.1 CHỨNG KHOÁN LÀ GÌ VÀ TẠI SAO NÊN ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN?.13 2.2 LỢI NHUẬN RỦI RO VÀ SỐ VỐN ĐỂ BẮT ĐẦU 14

2.3 CƠ HỘI ĐẦU TƯ MÀ CHỨNG KHOÁN MANG LẠI 14

2.6 THỜI GIAN MỖI NGÀY VÀ THỜI ĐIỂM ĐẦU TƯ 19

2.7 TỔNG QUAN CHỈ SỐ VN-INDEX 20

2.7.1 Chỉ số VN-Index là gì? 20

2.7.2 Ý nghĩa của chỉ số VN-Index 21

2.7.3 Chỉ số VN-Index qua các năm 22

2.7.4 Kết quả kinh doanh sơ bộ của các công ty 24

2.7.5 Cách tính chỉ số Vn-Index 24

2.7.6 Các công trình liên quan 27

2.7.6.1 Phần mềm phân tích chứng khoán Amibroker 27 2.7.6.2 Phần mềm chứng khoán Metastock 27 2.7.6.3 Phần mềm phân tích chứng khoán FireAnt 28 2.7.6.4 Phần mềm chứng khoán SSI Pro Trading 28 3 CHƯƠNG 3: RECURRENT NEURON NETWORK 29

3.1 GIỚI THIỆU 29

3.2 CÁCH RNN HOẠT ĐỘNG 30

3.2.1 Huấn luyện thông qua RNN 32

3.2.2 Supervised learning (Học có có giám sát) 32

3.2.3 Unsupervised Learning (Học không có giám sát) 33

3.2.4 Hàm mục tiêu 33

3.2.5 Thuật toán lan truyền ngược (Backward propagation) 34

3.2.6 Ưu điểm của RNN 34

3.2.7 Nhược điểm của RNN 35

3.3 LSTM – LONG-SHORT TERM MEMORY 35

3.3.1 Tổng quan 35

3.3.2 Tóm tắt nhanh 35

3.3.4 Hoạt động bên trong của LSTM 38

3.3.4.1 Cổng đầu vào 39 3.3.4.2 Cổng quên 40 3.3.4.3 Cổng đầu ra 42 3.4 ỨNG DỤNG RNN VÀO DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN 42

3.4.1 Cấu trúc và hoat động của mạng RNN 42

3.4.2 Thiết lập dữ liệu dùng để huấn luyện, thử nghiệm 44

3.4.2.1 Vấn đề Overfiting và Underfiting 44 3.4.2.2 Training Set (Tập huấn luyện) 45 3.4.2.3 Testing Set (Tập kiểm thử) 45 3.4.2.4 Validation (Tập kiểm chứng) 47 4 CHƯƠNG 4: ARIMA 49

4.1 GIỚI THIỆU 49

4.2 MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY KẾT HỢP TRUNG BÌNH TRƯỢT (ARIMA) 49

4.2.3 Mô hình tự hồi quy (AR(p) – Autoregressive model) 49

4.2.4 Mô hình trung bình trượt (MA (q) – Moving Average Mode) 50

4.2.5 Sai phân I(d) 51

4.2.6 Mô hình ARMA 53

4.2.7 Mô hình ARIMA (p,d,q) 53

4.2.8 Cách lựa chọn tham số cho mô hình ARIMA 55

4.2.9 Các bước phát triển mô hình ARIMA 55

5 CHƯƠNG 5: DỰ BÁO TRÊN CHUỖI THỜI GIAN SỬ DỤNG MÔ HÌNH LAI GHÉP ARIMA VÀ LSTM 57

5.2 CẢI TIẾN MÔ HÌNH LAI GHIÉP BẰNG CÁCH THỰC HIỆN SONG SONG

HAI MÔ HÌNH ARIMA VÀ LSTM 58

6 CHƯƠNG 6: TRIỂN KHAI THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 60

6.1 MÔ HÌNH ARIMA 60

6.2 MÔ HÌNH LSTM 60

6.3.MÔ HÌNH ARIMA-LSTM 62

6.4 MÔ HÌNH ARIMA-LSTM CẢI TIẾN 63

7 CHƯƠNG 7: CÀI ĐẶT MÔI TRƯỜNG THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH 65

7.1 MÔI TRƯỜNG VÀ DỮ LIỆU THỰC NGHIỆM 65

7.2 TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ 65

7.4 CÁC TRƯỜNG HỢP THỰC NGHIỆM 66

7.4.1 Tập dữ liệu AAPL 69

7.4.2 Tập dữ liệu HSG 71

7.4.3 Tập dữ liệu AGR 74

7.4.4 Tập dữ liệu VNINDEX 76

7.4.5 Tập dữ liệu HPG 79

7.4.6 Tập dữ liệu FTSE-100 82

7.5 NHẬN XÉT KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ở CÁC TẬP DỮ LIỆU 84

PHẦN 3: KẾT LUẬN 86

1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 86

2 HẠN CHẾ 86

3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 86

TÀI LIỆU THAM KHẢO 87

PHỤ LỤC 89

1 MÔI TRƯỜNG THỰC NGHIỆM 89

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Tỷ lệ số tài khoản mở mới so với VN-Index qua các năm từ 2019-2021.

Hình 2.2 Biểu đồ mức độ tăng trưởng của VN-Index trong khung thời gian.

Hình 2.3 Biểu đồ chỉ số VN Index từ năm 10/2011-07/2022.

Hình 2.4- P/E hiện tại của VN-INDEX tương đương với 5/2020 mặc dù VN-INDEX hiện đã tăng 53%

so với thời điểm đó.

Hình 2.5 Tăng trưởng lợi nhuận năm 2022-2023.

Hình 2.6 VN-Index và chỉ số CPI qua 20 năm.

Hình 3.6 RNN không thể giữ lại nhiều thông trước đó.

Hình 3.7 LSTM có thể giữ lại nhiều thông tin trong thời gian dài.

Hình 3.8 Hoạt động bên trong của một ô RNN.

Hình 3.9 Cổng LSTM có thể được xem như bộ lọc.

Hình 3.10 Tính toán cổng đầu vào.

Hình 3.11 Sơ đồ cổng quên.

Hình 3.12 Tính toán cổng đầu ra.

Hình 3.13 Mô hình các lớp.

Hình 3.14 Lỗi dự đoán trên cả training set và testing.

Hình 3.15 Lựa chọn mô hình dựa trên validation.

Hình 4.1 Sơ đồ mô phỏng mô hình Box-Jenkins.

Hình 5.1 Sơ đồ mô phỏng mô hình lai ARIMA-LSTM.

Hình 6.2 Dự báo mô hình ARIMA.

Hình 6.4 Xử liệu dữ liệu trên tập data_train và data_test.

Hình 6.5 Sử dụng hàm MinMaxScaler để scale dữ liệu về khoảng 0 đến 1 để cho thời gian chạy ngắn hơn, đồng thời giảm lỗi.

Hình 6.6 Chia dữ liệu thành các tập x_train, y_train, x_test, y_test.

Hình 6.7 Khởi tạo mô hình LSTM.

Hình 6.8 Huấn luyện mô hình.

Hình 6.9 Thử nghiệm mô hình và đánh giá mô hình.

Hình 6.10 Báo cáo hiệu suất của LSTM.

Hình 6.11 Huấn luyện mô hình ARIMA để ra kết quả và lấy phần dư của các chuỗi làm đầu vào cho

mô hình LSTM.

Hình 6.12 Chia dữ liệu thành các tập x_train, y_train, x_test, y_test ( ARIMA-LSTM).

Hình 6.13 Huấn luyện mô hình LSTM ( ARIMA-LSTM).

Hình 6.14 Dự đoán mô hình LSTM (ARIMA-LSTM).

Hình 6.15 Kết quả của mô hình ARIMA-LSTM.

Hình 6.16 Báo cáo thời gian chạy và hiệu suất của mô hình ARIMA-LSTM.

Hình 6.17 Các bước tính toán để cho ra kết quả của mô hình ARIMA-LSTM cải tiến.

Hình 6.18 Báo cáo thời gian chạy và hiệu suất của mô hình ARIMA-LSTM cải tiến.Hình 7.1 Chọn

dữ liệu để dự báo.

Hình 7.2 Chọn cột để dự báo và số lượng data training rate.

Hình 7.3 Lựa chọn tham số cho mô hình ARIMA.

Hình 7.4 Lựa chọn tham số cho mô hình LSTM, với demo thì chúng tôi chọn 2 trường hợp là 64 và

128, vì với mô hình LSTM thì số nút đầu vào và số nút ẩn là như nhau.

Hình 7.5 Biểu đồ thể hiện dữ liệu chuỗi thời gian của AAPL.

Hình 7.6 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu AAPL của các mô hình khi dùng 64 nút.

Hình 7.7 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu AAPL của mô hình khi dùng 128 nút.

Hình 7.8 Biểu đồ thể hiện dữ liệu chuỗi thời gian của HSG.

Hình 7.11 Biểu đồ thể hiện dữ liệu chuỗi thời gian của AGR.

Hình 7.12 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu AGR của mô hình khi dùng 64 nút Hình 7.13 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu AGR của mô hình khi dùng 128 nút Hình 7.14 Biểu đồ thể hiện dữ liệu chuỗi thời gian của VNINDEX.

Hình 7.15 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu VNINDEX của mô hình khi dùng 64 nút Hình 7.16 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu VNINDEX của mô hình khi dùng 128 nút Hình 7.17 Biểu đồ thể hiện dữ liệu chuỗi thời gian của HPG.

Hình 7.18 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu HPG của mô hình khi dùng 64 nút Hình 7.19 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu HPG của mô hình khi dùng 128 nút Hình 7.20 Biểu đồ thể hiện dữ liệu chuỗi thời gian của FTSE-100.

Hình 7.21 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu FTSE-100 của mô hình khi dùng 64 nút Hình 7.22 Kết quả dự báo trên tập dữ liệu FTSE-100 của mô hình khi dùng 128 nút.

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1 Kết quả phiên giao dịch đầu tiên ngày 28 tháng 7 năm 2000 Bảng 2 Kết quả phiên giao dịch ngày 2 tháng 8 năm 2000.

Bảng 3 Kết quả phiên giao dịch ngày 4 tháng 8 năm 2000.

Bảng 4 Các tập dữ liệu dùng trong thực nghiệm.

Bảng 5 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu AAPL với 64 nút.

Bảng 6 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu AAPL với 128 nút.

Bảng 7 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu HSG với 64 nút.

Bảng 8 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu HSG với 128 nút.

Bảng 9 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu AGR với 64 nút.

Bảng 10 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu AGR với 128 nút.

Bảng 11 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu VNINDEX với 64 nút Bảng 12 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu VNINDEX với 128 nút Bảng 13 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu HPG với 64 nút.

Bảng 14 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu HPG với 128 nút.

Bảng 15 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu FTSE-100 với 64 nút Bảng 16 Kết quả thực nghiệm tập dữ liệu FTSE-100 với 128 nút.

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

TTCK: Thị trường chứng khoán

RNN: Recurrent Neural Network

ANN: Artificial Neural Network

DTW: Dynamic Time Warping

LSTM: Long Short-Term Memory

WTO: World Trade Organization

ARIMA: Autoregressive Intergrated Moving Average

AAPL: Công ty công nghệ Apple

HSG: Công ty cổ phần Tập đoàn Hoa Sen

AGR: Công ty cổ phần chứng khoán Agribank

HPG: Công ty cổ phần Tập đoàn Hòa Phát

TÓM TẮT

Đề tài “Dự báo VN-Index bằng RNN (Recurrent Neural Network) kết hợp với ARIMA” Nắm được phương pháp hiển thị chuỗi thời gian đặc biệt ở đây chúng tôi tập trung vô nghiên cứu về thị trường chứng khoán và về chỉ số VN-Index Tại sao nólại thu hút người dùng và lý do tại sao nó cũng là nơi khởi nguồn cho những nhà đầu

tư, những gì mà chứng khoán đã mang lại một cách tiệm cận nhất Đặc biệt sẽ giúp nắm rõ được những lợi nhuận và những rủi ro mà nó mang lại, những các thức đầu tưcũng như thời điểm nào nên vào vốn và vốn bao nhiêu thì có thể tham gia vô thị trường này bằng kết quả dự báo do chúng tôi tính toán ra

Đề tài thực hiện qua các bước sau:

Chúng tôi sẽ thu thập dữ liệu của chỉ số VN-Index của những năm gần nhất với năm

2021 Sau khi có dữ liệu chúng tôi tiến hành tìm hiểu thuật toán Recurrent Neural Network, LSTM (Long Short-Term Memory) và ARIMA Sau đó sẽ huấn luyện môhình mạng RNN kết hợp với ARIMA để dự báo và so sánh kết quả

Input: Dữ liệu chỉ số VN-Index từ năm 2011-2022 dưới dạng file csv cụ thể làmảng 2 chiều gồm: 4 cột và dữ liệu của 60 ngày trước đó để dự đoán và thêm file mộtfile chứng khoán trong và ngoài nước để so sánh hơn

Output: Giá mở của ngày tiếp theo của chỉ số VN-Index trên thị trường và chỉ

số chứng khoán trong và ngoài nước

Sẽ cấu hình LSTM và ARIMA bằng việc phân tách dữ liệu thành tập train và test thực hiện xử lý chỉnh sửa dữ liệu trên tập train sử dụng LSTM để đánh giá mô hình (validation) để tránh overfting thực hiện tương tự đối với tập test nhưng trong đó dữ liệu phải lấy thêm dữ liệu từ tập train để từ đó sẽ đưa ra dự đoán với giá mở cửa của chỉ số VN-Index, và một số chứng khoán trong và ngoài nước một cách gần chính xácnhất so với giá thực tế

PHẦN 1: MỞ ĐẦU

1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Ngày nay, việc dự báo được ứng dụng rộng rãi trên nhiều phương diện khác nhaunhư kinh tế, giáo dục, xã hội Ví dụ như dự báo giá cổ phiếu, dự báo thời tiết, dự báođộng đất, thiên tai, dự báo về tỷ lệ tuyển sinh… Việc dự báo nhằm mục đích báo trước

sự thay đổi của đối tượng được dự báo dựa trên cơ sở nghiên cứu, phân tích các quyluật thông tin của đối tượng dự báo đưa ra

Chính vì những lợi ích thiết thực của việc dự báo mang lại mà vì thế nhóm đã quyếtđịnh chọn đề tài: “Dự báo VN-Index bằng RNN (Recurrent Neural Network) kết hợpvới ARIMA” nhằm phân tích và hiểu rõ về mô hình RNN cụ thể là LSTM và ARIMAdưới kết quả thực hiện do chúng tôi tính toán ra

2 MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài nhóm chúng tôi tập trung nghiên cứu mô hình RNN cụ thể là LSTM vàARIMA, áp dụng phương pháp học máy mạng nơ-rơn hồi quy vào bài toán dự báo trênchuỗi thời gian kết hợp sử dụng với arima

Sử dụng mô hình nghiên cứu được áp dụng vào đề tài và đưa ra các dự báo vềnhững biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam

3 NHIỆM VỤ CỦA ĐỀ TÀI

- Nghiên cứu tổng quan chỉ số VN-Index

- Nghiên cứu chuỗi thời gian và dự báo trên chuỗi thời gian

- Nghiên cứu về mạng nơ-ron hồi quy và mạng LSTM (Long Short-Term Memory)

- Nghiên cứu về mô hình ARIMA(Autoregressive Intergrated Moving Average)

- Nghiên cứu sử dụng mô hình lai ghép bằng cách thực hiện song song hai mô hình ARIMA và LSTM

- Nắm được lý thuyết cơ bản các mô hình như: tự hồi quy(AR), mô hình trung bình trượt (MA), mô hình ARMA, mô hình ARIMA

4 CÁCH TIẾP CẬN VÀ PHƯỚNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu lý thuyết để nắm rõ các mô hình mạng nơ-ron hồi quy, ARIMA, cácphương pháp dự báo về mạng nơ-ron hồi quy và các thuật toán lan truyền, trên cơ sở đó

có thể ứng dụng vào các bài toán đơn giản

5 BỐ CỤC TIỂU LUẬN PHẦN 1: MỞ ĐẦU PHẦN 2: NỘI DUNG

1 CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN DỰ BÁO TRÊN CHUỖI THỜI GIAN

2 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CHỨNG KHOÁN VÀ CHỈ SỐ

PHẦN 2: NỘI DUNG

Dự báo là quá trình tạo ra các nhận định về các hiện tượng mà thông thường các

đầu ra của chúng còn chưa quan sát được

1.1 BÀI TOÁN DỰ BÁO

Dự báo là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong việc ra các quyết địnhquản lý bởi vì ảnh hưởng sau cùng của một quyết định thường phụ thuộc vào sự tácđộng của các nhân tố không thể nhìn thấy tại thời điểm ra quyết định Vai trò của dựbáo là nhậy cảm trong các lĩnh vực như tài chính, nghiên cứu thị trường, lập kế hoạchsản xuất, hành chính công, điều khiển quá trình sản xuất hay nghiên cứu…

Dự báo được phân loại theo nhiều cách khác nhau, để phục vụ cho công tác lập

kế hoạch, tổ chức sản xuất và quản trị sản xuất người ta phải tiến hành dự báo chocác khoảng thời gian khác nhau Căn cứ vào thời gian có 3 loại dự báo sau:

Dự báo ngắn hạn: Dự báo ngắn hạn là dự báo có tầm xa dự báo rất ngắn, có thể

tuần, tháng đến dưới một năm Dự báo loại này thường được dùng cho các quyết định mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị tác nghiệp

Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường từ tháng đến 3 năm Loại dự

báo này cần thiết cho việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảongân sách, kế hoạch tiền mặt, huy động các nguồn lực

Dự báo dài hạn: Dự báo dài hạn là các dự báo cho khoảng thời gian từ 3 năm trở

lên Loại dự báo này cần cho việc lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, lựa chọncác dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp

1.1.1 Dự báo hỗ trợ quá trình ra quyết định trong các tình huống

Điều tiết nguồn tài nguyên sẵn có: Dự báo nhu cầu cho sản phẩm, nguyên liệu,nhân công, tài chính hay dịch vụ như là một đầu vào thiết yếu để điều tiết kế hoạch

Yêu cầu thêm tài nguyên: Dự báo giúp xác định tài nguyên cần có trong tươnglai (như nhân lực, máy móc thiết bị, vốn…)

Thiết kế, lập quy hoạch: Dự báo các hiện tượng thiên nhiên như lũ lụt, hạn hán

để thiết kế các công trình như đê, đập, hồ chứa và quy hoạch vùng sản xuất Nhượcđiểm của dự báo là không thể tránh khỏi sai số Trên quan điểm thực tiễn, cần hiểu

rõ cả mặt mạnh lẫn mặt hạn chế của các phương pháp dự báo và tính đến chúngtrong khi sử dụng dự báo

1.1.2 Chuỗi thời gian (Time Series)

Chuỗi thời gian là một dãy dữ liệu được quan sát ở các thời điểm kế tiếp nhauvới cùng một đơn vị đo mẫu

Trong chuỗi thời gian, trình tự thời gian đóng một vai trò thực sự quan trọng,

vì vậy các tính toán thống kê thông thường như trung bình mẫu, độ lệch quânphương mẫu, khoảng tin cậy, kiểm định các giả thuyết, v.v không còn thích hợpMột chuỗi thời gian thường bao gồm những thành phần sau đây

Thành phần xu thế (xu hướng)

Xu hướng thể hiện sự tăng trưởng hoặc giảm sút của một biến số theothời gian với khoảng thời gian đủ dài Một số biến số kinh tế có xu hướngtăng giảm dài hạn như:

Tốc độ tăng dân số của Việt Nam có xu hướng giảm

Tỷ trọng nông nghiệp trong GDP của Việt Nam có xu hướng giảm.Mức giá có xu hướng tăng

Thành phần ngẫu nhiên

Những dao động không thuộc ba loại trên được xếp vào dao động ngẫunhiên Các nguyên nhân gây ra biến động ngẫu nhiên có thể là thời tiết bấtthường, chiến tranh, khủng hoảng năng lượng, biến động chính trị…

Thành phần chu kỳ (dài hạn)

Các số liệu kinh tế vĩ mô thường có sự tăng giảm có quy luật theo chu kỳkinh tế Sau một thời kỳ suy thoái kinh tế sẽ là thời kỳ phục hồi và bùng nổkinh tế, kế tiếp tăng trưởng kinh tế sẽ chựng lại và khỏi đầu cho một cuộcsuy thoái mới Tuỳ theo nền kinh tế mà chu kỳ kinh tế có thời hạn là 5 năm,

7 năm hay 10 năm

1.2 TIẾN TRÌNH CỦA MỘT BÀI TOÁN DỰ BÁO

1.2.1 Tiến trình chung của một bài toán dự báo

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Bước 2: Lựa chọn mô hình dự báo Lặp lại bước này cho đến khi chọn được

mô hình phù hợp (Dựa trên tập dữ liệu training)

Bước 3: Đánh giá mô hình (Dựa trên tập dữ liệu test)

Bước 4: Nếu mô hình được đánh giá phù hợp thì có thể đem sử dụng Nếu không phù hợp thì quay lại bước 2 chọn lại mô hình

1.2.2 Tiêu chuẩn dự báo

Các tiêu chuẩn chung đánh giá sự thành công của một mô hình dự báo khi áp dụng vào một tập dữ liệu là:

- Trùng càng nhiều với các thay đổi ngẫu nhiên trong dữ liệu càng tốt

- Không vượt quá xa bất kì một đặc tính nào của dữ liệu

Xét về mặt sai số, hai loại đặc tính cần quan tâm khi thử nghiệm một công thức dự báo trên dữ liệu là:

Các đặc tính thống kê: Một phương pháp dự báo tốt thường cho sai số trungbình nhỏ Trong các mô hình dự báo, người ta thường sử dụng các loại sai số như:MAE= 1 |e Ʃ i | (Mean Absolute Error)

MSE= 1 ̅ |e 2

i | (Mean Square Error)

RMSE=√ (squareRoot Mean Square Error)

sai số ei = xi– fi với fi là dự báo của xi

Các đặc tính định dạng: Trong các mô hình dự báo, sự có mặt của các dạng sai số(như tính lệch, tính chu kỳ, tính kiên định, v.v.) đều bị xem là dấu hiệu không tốt Sựxuất hiện của bất cứ xu thế nào trong sai số cũng nên khử càng nhanh càng tốt Có thểsai phân hóa chuỗi các giá trị ban đầu để đối phó với các tác động này

Như vậy có hai tiêu chuẩn dự báo về định lượng và định tính là: sai số nhỏ vàkhông tuân theo một định dạng nào [7]

12

2 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CHỨNG KHOÁN VÀ CHỈ SỐ

VN-INDEX2.1 CHỨNG KHOÁN LÀ GÌ VÀ TẠI SAO NÊN ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN?

Chứng khoán là một bằng chứng xác nhận sự sở hữu hợp pháp của người sởhữu đó với tài sản hoặc phần vốn của công ty hay tổ chức đã phát hành

Cụ thể, một cổ phần đại diện cho quyền sở hữu hợp pháp của một doanhnghiệp Các tập đoàn sẽ phát hành cổ phiếu (cổ phiếu thông thường và cổ phiếu ưuđãi) Cổ phiếu khi được hoán đổi cho nhau thì sẽ được gọi là “chứng khoán” Nhưvậy, đầu tư vào thị trường chứng khoán nghĩa là bạn đang mua quyền sở hữu mộthay nhiều doanh nghiệp

Lý do nên đầu tư chứng khoán là:[22]

Lợi nhuận cao trong dài hạn khi nắm giữ chứng khoán thực chất là bạnđang sở hữu một phần doanh nghiệp Mức lợi nhuận bạn thu được khi gửi tiếtkiệm là cố định và chỉ khoảng 6-7%/năm trong vài năm gần đây thì hiện nay,tốc độ tăng trưởng trung bình của các công ty trên thị trường chứng khoán là20%/năm Việc của bạn là chọn ra những công ty có tiềm năng tăng trưởng cao

để mua cổ phiếu của các công ty đó, khi công ty làm ăn có lãi sẽ trả cổ tức chobạn, hoặc khi giá cổ phiếu tăng lên, bạn sẽ thu được lợi nhuận từ chênh lệchgiá mua và giá bán cổ phiếu

Chứng khoán là tài sản thanh khoản cao nhất chỉ sau tiền mặt thanh khoảnđược định nghĩa là khả năng chuyển đổi thành tiền của một tài sản Khi buônbán mặt hàng nào đó, bạn chỉ có thể tiêu thụ được hàng khi có nhiều ngườimuốn mua hoặc bán những mặt hàng tương tự Thị trường chứng khoán là nơitập trung rất nhiều những người mua và bán các mặt hàng chứng khoán Nhucầu mua hay bán của bạn sẽ được đáp ứng trong thời gian ngắn bởi nhữngngười tham gia thị trường (khớp lệnh giao dịch ngay lập tức), chứng khoán củabạn có thể chuyển thành tiền mặt nhanh chóng

Chứng khoán là kênh đầu tư linh hoạt Bạn không cần tích lũy nhiều tiềnmới có thể bắt đầu đầu tư như khi đầu tư vào bất động sản, so với một căn nhà

1 tỷ đồng, bạn chỉ cần vài triệu đồng là đã có thể mua bán cổ phiếu trên thịtrường Bạn cũng không phải chờ vài tháng hay vài năm để khoản tiền của bạnsinh lời như gửi tiết kiệm, thời gian tối thiểu mà bạn cần để nắm giữ một cổphiếu là 2 ngày, khi cổ phiếu đã tăng giá như kỳ vọng, bạn có thể bán bất cứlúc nào

2.2 LỢI NHUẬN RỦI RO VÀ SỐ VỐN ĐỂ BẮT ĐẦU

Việc gì cũng vậy cũng có hai mặt của nó thường thì những thứ có lợi nhuận caocũng bù lại rủi ro khá lớn nên hãy cân nhắc khi tham gia thị trường quan trong thái độnhư thế nào khi đối mặt với nó

Số vốn là tùy thuộc vào mỗi người, đầu tư chứng khoán không chỉ dành cho nhữngngười giàu có không phải ai cũng có một số tiền lớn ngay lập tức để đầu tư chứng khoán

và hơn nữa, khi đầu tư vào một lĩnh vực mới, cũng chẳng phải ai cũng sẵn sàng mạo hiểm

bỏ ra nhiều tiền mà chỉ muốn chơi ít để nếu có thua lỗ cũng chẳng mất nhiều Nên hãy bắtđầu với số nhỏ nhất có thể để có kinh nghiệm khoảng 1 triệu đồng.[23]

2.3 CƠ HỘI ĐẦU TƯ MÀ CHỨNG KHOÁN MANG LẠI

- Hưởng lợi nhuận từ chênh lệch giá: hiển nhiên đây là điều mà khi đầu tư chứng

khoán ai cũng kì vọng Khi công ty tăng trưởng tốt, giá cổ phiếu thường sẽ tăngcao và kéo theo là đem lại lợi nhuận từ chênh lệch giá cho những ai nắm cổ phiếucông ty Ví dụ mua cổ phiếu Vinamilk (VNM) ngày 26/12/2016 với giá120.000đ/cổ phiếu Tới thời điểm 6/7/2017, giá cổ phiếu là 157.000đ/cổ phiếu.Lợi nhuận như thế nào hoàn toàn có thể tự tính được.[23]

- Nhận cổ tức hàng năm: nhiều nhà đầu tư chỉ chú trọng đến chênh lệch giá mà quên

đi cổ tức của công ty trong khi đây mới thực sự là nguồn thu nhập thụ động của bạn.Nhiều công ty khi làm ăn tốt có chính sách chi trả cổ tức hàng năm cho các cổ đông(là người nắm giữ cổ phiếu của công ty) từ phần lợi nhuận của doanh nghiệp Ví dụ

cổ phiếu, bạn nhận được cổ tức khá đều đặn hàng năm từ năm 2011 đến nay với tỉ

lệ 16%, không tệ chút nào phải không?

- Tiền của bạn không bị “bốc hơi”: Với việc lạm phát tăng nhanh vào thời điểm

hiện tại, thực tế tiền của bạn đang “bốc hơi” mỗi ngày khi bạn cất chúng trong tủ

hay trong ngân hàng (kể cả khi bạn gửi tiết kiệm vì lãi suất tiền gửi tiết kiệm đangngày càng thấp hơn so với chỉ số lạm phát–tiền lãi bạn thu được thấp hơn so với

số tiền “bị bốc hơi” của bạn) Đầu tư chứng khoán sẽ giúp chúng ta bảo vệ đượcgiá trị tài sản của mình

- Nắm giữ và tham gia vào quản trị công ty: khi bạn mua cổ phiếu của 1 công ty tức

là bạn đang là chủ sở hữu 1 phần của công ty đó Bạn nắm giữ càng nhiều cổ phiếu thì bạncàng có ảnh hưởng tới các quyết định của công ty về kinh doanh, nhân sự,

định hướng…

- Mua bán dễ dàng, không đòi hỏi vốn lớn: có rất nhiều kênh đầu tư khác hiện nay

như bất động sản, vàng, ngoại tệ,…Nhưng chúng đều đòi hỏi bạn phải có 1 nguồnvốn tương đối ( đặc biệt là bất động sản) hoặc việc mua bán không dễ dàng chútnào Đối với chứng khoán, chỉ cần vài cú click chuột là bạn hoàn toàn có thể giaodịch trên thị trường Trong khi vốn để bắt đầu đầu tư chứng khoán có thể dưới1.000.000đ Ví dụ chỉ cần 250.000đ là bạn có thể sở hữu 10 cổ phiếu của Tậpđoàn Hoàng Anh Gia Lai (HAG) và 10 cổ phiếu của Tập đoàn FLC rồi

- Luôn có cơ hội trên thị trường: Mặc dù có thể thị trường chung giảm hoặc tăng

theo từng giai đoạn, nhưng mỗi cổ phiếu lại có thể có xu hướng khác nhau Thịtrường chung tăng trưởng tốt đương nhiên là bạn sẽ có rất nhiều cổ phiếu lựa chọn

để đầu tư, nhưng kể cả khi thị trường suy giảm, cơ hội vẫn luôn xuất hiện trong sốhằng trăm cổ phiếu

2.4 RỦI RO

- Rủi ro do tính thanh khoản thấp: bạn có thể thấy tính thanh khoản ( là việc có nhiều

người mua và người bán sẵn sàng tham gia trao đổi mua bán cổ phiếu hay không-nói cách khác là bạn có dễ dàng mua bán cổ phiếu đó trên thị trường hay không) của

toàn thị trường là khá cao nhưng với mỗi mã cổ phiếu thì tính thanh khoản lại khác nhau.[23]

- Rủi ro từ thông tin: Thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn được đánh giá là có tính

minh bạch thấp, các báo cáo tài chính thường xảy ra hiện tượng gian lận, việc nàyđòi hỏi các nhà đầu tư chứng khoán phải tìm hiểu rất kỹ và tìm cách phân biệt giữanhững gì “người ta muốn cho mình thấy” và những gì “mình cần thấy”

- Rủi ro từ chất lượng và quy định của Công ty môi giới chứng khoán: các công ty

chứng khoán có rất nhiều quy định và ràng buộc khi bạn mở tài khoản ( như về callmargin, ký qũy, hợp đồng tương lai,…) Vì vậy hãy xem xét và cân nhắc kĩ khi đọc hợpđồng vì chúng có ảnh hưởng rất lớn đến việc đầu tư của bạn

- Rủi ro từ các biến động thị trường: Đây được xem như là 1 trong những rủi ro

chính và chiếm phần lớn đối với các nhà đầu tư Thực sự thị trường chứng khoán hầu nhưluôn có những đợt biến động mạnh từ các tin tức như chiến tranh, giá dầu, lãi suất, phágiá tiền tệ … kéo theo đó là sự giảm giá hay lên xuống thất thường của thị trường nênhãy luôn chuẩn bị tinh thần đón nhận

2.5 VẬY MUỐN ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN THÌ SỐ VỐN CẦN LÀ BAO NHIÊU?

- Đầu tư chứng khoán đang là một trong những cách làm giàu phổ biến ngày nay.Tuy nhiên không ít người mới nghĩ rằng thị trường chứng khoán chỉ dành cho giớinhà giàu, mà hầu như mọi người ai cũng có thể tham gia với tùy số vốn của mình

- Hiểu rõ khái niệm về đầu tư chứng khoán sẽ giúp khách hàng chủ động hơn trong quá trình đầu tư cũng như hiểu hơn về việc đầu tư chứng khoán cần bao nhiêu tiền

chứng khoán trên thị trường chứng khoán Đây là một hình thức đầu tư sinh lờihiệu quả, đem lại lợi nhuận cao cho số tiền “nhàn rỗi” của bạn, cùng theo đó lànhững rủi ro

- Khi tham gia đầu tư chứng khoán, bạn nhận lại được nhiều nguồn lợi nhuận khácnhau như phần chênh lệch giá khi mua vào - bán ra đúng thời điểm Đầu tư chứng khoáncần bao nhiêu tiền? Hoặc việc hưởng cổ tức bằng tiền mặt hay cổ phiếu cho phần cổphiếu bạn đang nắm giữ Ngoài ra còn có nguồn lợi nhuận từ cổ phiếu thưởng hoặcquyền mua cổ phiếu với giá ưu đãi được ưu tiên cho nhân viên hoặc cổ đông của công tychứng khoán.

ràng chứ không phải hành động mang cảm tính cá nhân Bạn cần xem xét kỹ lưỡng

nên đầu tư chứng khoán cần bao nhiêu tiền, mua cổ phiếu nào, khi nào nên mua để được hưởng lợi nhuận tốt nhất

- Bao nhiêu tiền không là quan trọng với cách chơi chứng khoán thông minh

gia đầu tư chứng khoán cũng rất phân vân về thời điểm nên đầu tư

- Thị trường chứng khoán Việt Nam được đánh giá là 1 trong 10 thị trường có sứcchống chọi với đại dịch và phục hồi tốt trên thế giới Đầu tư chứng khoán cần bao nhiêutiền? Theo trang tapchitaichinh, trong tháng 3 năm 2021, lượng tài khoản mở mới của cánhân trong nước tiếp tục phá kỷ lục với con số 113.191 tài khoản gia nhập thị trường,chiếm 99,4% tổng số tài khoản mở mới cả tháng Hiện tại, tổng số tài khoản của nhà đầu

tư cá nhân mở tại thị trường chứng khoán Việt Nam đã đạt đến con số 2,981 triệu, tươngđương gần 3% dân số Việt Nam.[3]

Hình 2.1 Tỷ lệ số tài khoản mở mới so với VN-Index qua các năm từ 2019-2021.[3]

Bên cạnh đó, bất chấp đợt 3 tái bùng phát dịch Covid-19, các chỉ số chứngkhoán triển vọng như GDP, FDI, PMI vẫn duy trì xu hướng tích cực trong quýI/2021 Ngoài ra, thị trường chứng khoán Việt Nam đã khép lại quý I/2021 vớinhững điểm sáng tích cực như chỉ số Vn-Index đạt mức tăng trưởng tốt với gần8%, thanh khoản thị trường lập kỷ lục với loạt phiên giao dịch trên 15.000 tỷđồng

Và nối tiếp chuỗi tăng trưởng tích cực là ngay đầu tháng 4, chỉ số Vn-Index đãthiết lập cột mốc 1.216 điểm, mở màn cho tháng 4 đầy thuận lợi

Hình 2.2 Biểu đồ mức độ tăng trưởng của VN-Index trong khung thời gian.[3]

2.6 THỜI GIAN MỖI NGÀY VÀ THỜI ĐIỂM ĐẦU TƯ

Sự thật là việc trở thành một nhà đầu tư thành công lại tốn ít thời gian hơn bạnnghĩ Sự thật là bên cạnh những lời đồn đại về việc đầu tư chứng khoán chỉ dành chongười nhiều tiền, những lời đồn đại về lượng thời gian bạn cần dành ra để có thể chơichứng khoán cũng là một rào cản lớn cho rất nhiều người có mong muốn tham gia thịtrường Phân tích một cách thừa thải là một thói quen xấu của nhà đầu tư, 30 phút mỗingày là khá ngắn ngủi nhưng nó sẽ vừa đủ với những người mới

Đầu tư tài chính là một quá trình lâu dài Trong quá trình đầu tư, nếu duy trì mộtmức độ lợi nhuận ổn định 15%/năm thì sau 5 năm số tiền đầu tư của bạn sẽ tăngtrưởng gấp đôi, sau 10 năm sẽ gấp 4 lần Thời gian đầu tư càng lâu thì mức độ tăngtrưởng so với khoản đầu tư ban đầu càng tăng lên

Những nhà đầu tư mới thường lo lắng về việc lựa chọn thời điểm mua những mãchứng khoán đầu tiên Điểm khởi đầu không thuận lợi trên thị trường chứng khoán nhiều

biến động có thể giáng cho bạn một cú sốc lớn Đừng lo lắng Về dài hạn, lợi nhuận từnhững quyết định đầu tư đúng đắn sẽ được cộng dồn lại với nhau dù cho mã chứngkhoán bạn quyết định mua lần đầu tiên lãi hay lỗ Vậy nên thay vì quá lo lắng đến nỗikhông thể đặt được lệnh đầu tiên, hãy nghĩ đến kế hoạch đầu tư dài hơi của mình trênthị trường chứng khoán Thời gian đầu tư càng kéo dài, mức độ chấp nhận rủi ro củabạn sẽ càng cao, vì bạn sẽ có nhiều thời gian hơn để chờ đợi, bỏ qua những khoảngthời gian sinh lời khó khăn Nếu bạn có kế hoạch bắt buộc phải sử dụng khoản tiền tiếtkiệm trong một vài tháng tới, có thể bạn sẽ không muốn đầu tư vào chứng khoán Nếubạn đang tư duy về dài hạn, chứng khoán là một kênh đầu tư sinh lời cực kỳ hấp dẫn.Lần đầu tư đầu tiên luôn luôn tiềm ẩn khả năng lỗ, hoặc vì thị trường đang ở giai đoạnkhó khăn, hoặc đang có những điều không được lường trước xảy ra với doanh nghiệp

Lấy ví dụ chỉ số Vn-Index ngày 1/6/2022 đang là 1287.04 điểm Điều này

có nghĩa là tổng giá trị thị trường của tất cả các cổ phiếu đang niêm yết trên sànHOSE có giá trị gấp 12.8704 lần giá trị gốc ngày 28/7/2000

Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) là đơn vị tổchức giao dịch chứng khoán tập trung đầu tiên của Việt Nam và tổ chức phiêngiao dịch lần thứ nhất vào ngày 28/7/2000, đánh dấu sự ra đời chính thức củaThị trường Chứng khoán (TTCK) tại Việt Nam

Hình 2.3 Biểu đồ chỉ số VN Index từ năm 10/2011-07/2022.[2]

Về dài hạn, thị trường vẫn luôn đi lên mặc dù có một số biến động ngắnhạn vào năm 2019 do chiến tranh thương mại Mỹ Trung và năm 2020, 2021 và

2022 với đại dịch COVID-19

2.7.2 Ý nghĩa của chỉ số VN-Index

Hình 2.4- P/E hiện tại của VN-INDEX tương đương với 5/2020 mặc dù

VN-INDEX hiện đã tăng 53% so với thời điểm đó.[3]

Theo Bloomberg, kỳ vọng lợi nhuận ròng của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE tăng trưởng lần lượt 23% và 19% so với cùng kỳ trong năm 2022 và 2023,

kéo theo mức P/E dự phóng cho năm 2022 là 11,9 và P/E dự báo cho 2023 là 10,1 lần, thấp hơn nhiều so với P/E trung bình 5 năm gần đây là 16,5 lần Định giá của thị trường chứng khoán Việt Nam cũng đang chiết khấu khoảng 20% so với mức định giá bình quân của các thị trường chứng khoán trong khu vực Đông Nam Á Chúng tôi cho rằng mức định giá thị trường là rất hấp dẫn đối với các nhà đầu tư dài hạn, những người tìm kiếm các doanh nghiệp được quản trị tốt vớimức tăng trưởng lợi nhuận cao [3]

Hình 2.5 Tăng trưởng lợi nhuận năm 2022-2023.[3]

Việt Nam nổi bật là thị trường có giá rẻ so với tiềm năng tăng trưởng lợi nhuận trong giai đoạn 2021-2023 so với các TTCK trong khu vực

2.7.3 Chỉ số VN-Index qua các năm

Năm 2006 Việt Nam gia nhập WTO, thị trường chứng khoán chứng kiến đàtăng nóng một cách rõ rệt nhất Sau đà tăng nóng đó thị trường hạ nhiệt với nhiềuphiên giảm điểm liên tiếp

Năm 2007 quyết định cắt giảm ưu đãi thuế đối với Doanh nghiệp niêm yết

có hiệu lực và hàng loạt các doanh nghiệp nhà nước tiến hành IPO trong năm này

Bước sang năm 2008, với nhiều nhà đầu tư thì đây là năm không mấy lạcquan do sự ảnh hưởng nặng nề của cuộc suy thoái kinh tế toàn cầu xảy ra.

Chịu sự ảnh hưởng của suy thoái kinh tế năm 2008 đầu năm 2009 chỉ số

VN Index bắt đầu tăng lên dưới sự kích cầu nền kinh tế của Chính phủ

Đầu năm 2020 dưới sự ảnh hưởng của dịch Covid-19 chỉ số VN Index sụtgiảm 31%, các nhà đầu tư nước ngoài liên tục bán ròng Dưới sự tác động củaChính phủ về việc cắt giảm lãi xuất và tình hình kiểm soát dịch bệnh của ViệtNam khiến cho thị trường cũng có những sắc xanh trở lại, các nhà đầu tư nướcngoài đã dần quay trở lại thị trường

Ví dụ: Từ năm 2016 đến đầu năm 2018 là thời điểm kinh tế Việt Nam có

những diễn biến tích cực, lượng mã chứng khoán niêm yết trên sàn tăng làm chỉ

số VN-Index tăng từ 600 lên đến hơn 1000 điểm

Ổn định nền kinh tế vĩ mô giúp cho VN-Index tăng trưởng ổn định, chỉ sốlạm phát là một ví dụ Đa phần chỉ số VN-Index sẽ biến động ngược chiều so vớichỉ số CPI, tuy nhiên không phải lúc nào cũng vậy Nếu chỉ số CPI những năm ổnđịnh thì dù có tăng, VN-Index vẫn có thể tăng trưởng theo

Hình 2.6 VN-Index và chỉ số CPI qua 20 năm.[3]

2.7.4 Kết quả kinh doanh sơ bộ của các công ty

Thu nhập của một công ty là động lực thúc đẩy giá cổ phiếu Mà giá cổphiếu sẽ có ảnh hưởng cùng chiều với chỉ số VN-Index Giá cổ phiếu tăng nếulợi nhuận của công ty tăng và ngược lại giá cổ phiếu giảm nếu lợi nhuận củacông ty giảm hoặc tăng trưởng chậm [2]

Tuy nhiên nhà đầu tư cần lưu ý rằng, nếu tốc độ tăng của giá mạnh hơn tốc

độ tăng trưởng của công ty thì nên cẩn trọng Bởi nếu vậy bạn sẽ mua hớ nếubạn chỉ mua theo số đông, vì vậy bạn cần xác định xem liệu giá thị trường cóđang phù hợp với giá trị thực hay không

2.7.5 Cách tính chỉ số Vn-Index

Trong đó:

Q1i là khối lượng cổ phiếu i đang lưu hành P1i là giá cổ phiếu i hiện hànhQ0i là khối lượng cổ phiếu i thời kì gốcP0i là giá cổ phiếu i thời kì gốc

Trong trường hợp có thêm cổ phiếu mới được niêm yết thì số chia sẽ được điều chỉnh như sau:

A là Số chia cũ

B là Tổng giá trị thị trường của các cổ phiếu niêm yết cũ

C là Tổng giá trị thị trường của các cổ phiếu mới niêm yết

_ = 489.394.405.226 100 = 105,3 đ ể

2.7.6 Các công trình liên quan

Một số phần mềm dự báo chứng khoán phổ biến

2.7.6.1 Phần mềm phân tích chứng khoán Amibroker

Phần mềm Amibroker do tiến sĩ Tomasz Janeczko, ông là ngườisáng lập và chủ yếu chú trọng vào việc lập biểu đồ, quét, thăm dò, thiết kếcác chiến lược giao dịch được sử dụng chủ yếu để sàng lọc cổ phiếu theocác điều kiện lọc chung để đưa ra các loại cổ phiếu tốt nhất Sử dụngphương pháp Monte Carlo kiểm tra xác suất giao dịch trong điều kiện thịtrường khó khăn và xem xét các kết quả có thể có

Biểu đồ tối ưu hóa 3D giúp tìm ra sự kết hợp tham số có thể tạo rakết quả tốt nhất và đáng tin cậy nhất, tùy chỉnh xoay để xem góc hợp lý

Phần mềm Amibroker sử dụng giao diện kéo và thả hoặc áp dụngcông thức riêng Đây là phương pháp khá đơn giản và dễ hiểu Nhưng cácnhà đầu tư cần học một số công thức hoặc mã đơn giản, vì nó có thể được

sử dụng để thiết kế hệ thống giao dịch, tối ưu hóa, thăm dò, quét và kiểmtra lại [8]

2.7.6.2 Phần mềm chứng khoán Metastock

MetaStock được phát hành lần đầu tiên vào năm 1985 bởiComputer Asset Management của Steve Achelis Nó là một phần mềm dựatrên biểu đồ, sử dụng phân tích kỹ thuật để ra quyết định mua bán các loạitài sản tài chính như chứng khoán, vàng, tiền tệ,…Nó bao gồm nhiều loạibiểu đồ: đồ thị dạng cột, đường, nến bên cạnh đó còn có cấc tùy chọn vềmàu sắc, kiểu chữ theo sở thích cá nhân Giao diện khá giống với MSWord hoặc MS Excel [8]

27

Nó có thể lọc dữ liệu và phân loại chứng khoán có tín hiệu muabán dựa trên tiêu chí của người dùng bằng cách sử dụng công cụ Explorer.

Có thể thử nghiệm thông quá một quá trình gọi là backtesting cho phépkiểm tra kết quả kiểm tra trong quá khứ khi sử dung System Tester Từ đócho thấy MetaStock đa phần được người dùng lựa chọn bởi sự thân thiệntrong cách sử dụng [8]

2.7.6.3 Phần mềm phân tích chứng khoán FireAnt

Điểm khác biệt của FireAnt với các phần mềm khác trên thịtrường là chạy trực tiếp trên nền tảng web tích hợp sẵn dữ liệu theo thờigian thực giúp người dùng nắm bắt trực tiếp tại thời điểm hiện tại Điểmnổi bật của FireAnt phải kể đến watchlist giúp người dùng tạo danh mụcriêng theo cá nhân để tiện theo dõi

Các công cụ phân tích mạnh mẽ, với bộ chỉ số kỹ thuật phongphú, các công cụ vẽ sóng, vẽ mẫu, sao chép mẫu, mô phỏng diễn biến, ởFireAnt cho phép so sánh biểu đồ, sao lưu biểu đồ để tái sử dụng Do hoạtđộng trực tiếp trên nền tảng mạng nên có thể có tính tương thích cao sửdụng trên máy để bàn, laptop, máy tính bảng và điện thoại di động [8]

2.7.6.4 Phần mềm chứng khoán SSI Pro Trading

Phần mền có thể lọc cổ phiếu theo yêu cầu của người muốn muatạo cảnh báo nếu như có sự tăng vọt hoặc giảm mạnh Điều cần với nhữngnhà đầu tư là khả năng phân tích dựa vào khoảng thời gian hợp lý ở SSIPro Trading đã đáp ứng điều này, lọc cổ phiếu cũng như theo dõi biếnđộng giúp người dùng có một cái nhìn khách quan hơn về thị trường [8]

3 CHƯƠNG 3: RECURRENT NEURON NETWORK

3.1 GIỚI THIỆU

Mạng thần kinh hồi quy (RNN) là một loại Mạng thần kinh trong đó đầu ra từbước trước được cung cấp làm đầu vào cho bước hiện tại Trong mạng nơ-ron truyềnthống, tất cả các đầu vào và đầu ra độc lập với nhau, nhưng trong những trường hợpnhư khi cần phải dự đoán từ tiếp theo của câu, thì các từ trước đó là bắt buộc và do đócần phải nhớ các từ trước đó Vì vậy, RNN đã ra đời, giải quyết vấn đề này với sự trợ

giúp của Hidden Layer Tính năng chính và quan trọng nhất của RNN là Hidden State,

nó ghi nhớ một số thông tin về một chuỗi [5]

Hình 3.1 RNN cơ bản.[5]

RNN có một “bộ nhớ” ghi nhớ tất cả thông tin về những gì đã được tính toán Nó sửdụng các tham số giống nhau cho mỗi đầu vào vì nó thực hiện cùng một nhiệm vụ trêntất cả các đầu vào hoặc các lớp ẩn để tạo ra đầu ra Điều này làm giảm độ phức tạp củacác tham số, không giống như các mạng nơ-ron khác

3.2 CÁCH RNN HOẠT ĐỘNG

Ví dụ:

Giả sử có một mạng sâu hơn với một lớp đầu vào, ba Hidden Layer và một lớp đầu ra.

Sau đó, giống như các mạng nơ-ron khác, mỗi lớp ẩn sẽ có tập hợp trọng số và độ lệch

riêng của nó, giả sử, đối với Hidden Layer 1, trọng số và độ lệch là (w1, b1), (w2, b2) đối với Hidden Layer 2 và (w3, b3) cho Hidden Layer 3 Điều này có nghĩa là mỗi lớp

này độc lập với nhau, tức là chúng không ghi nhớ các kết quả đầu ra trước đó [5]

Hình 3.2 Mô hình hoạt động của RNN.[5]

Bây giờ RNN sẽ làm như sau:

RNN chuyển đổi các kích hoạt độc lập thành các kích hoạt phụ thuộc bằng cách cungcấp trọng số và độ lệch giống nhau cho tất cả các lớp, do đó giảm độ phức tạp của việctăng các tham số và ghi nhớ từng đầu ra trước đó bằng cách đưa mỗi đầu ra làm đầuvào cho lớp ẩn tiếp theo

Do đó, ba lớp này có thể được kết hợp với nhau sao cho trọng số và độ lệch của tất cả

các Hidden Layer là như nhau, thành một lớp lặp lại duy nhất.