TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
LỚP CAO HỌC CNTT QUA MẠNG – KHÓA 6
BÀI THU HOẠCH
MÔN HỌC: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG TIN HỌC
ĐỀ TÀI:
ỨNG DỤNG TIN HỌC
TRONG DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH
DỮ LIỆU TÀI CHÍNH, CHỨNG KHOÁN
Giảng viên: GS TSKH Hoàng Kiếm
Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hoàng Hạc
MSSV: CH1101081
TP. HCM, NĂM 2012
2
Mở đầu
Khoa học và công nghệ là đặc trưng của thời đại, nghiên cứu khoa học đã trở thành
hoạt động sôi nổi và rộng khắp trên phạm vi toàn cầu. các thành tựu của khoa học hiện đại
đã làm thay đổi bộ mặt thế giới. Khoa học và công nghệ đã trở thành động lực thúc đẩy sự
tiến bộ nhân loại. Cùng với nghiên cứu khoa học hiện đại, mọi người đang chú ý đến
phương pháp nhận thức khoa học, coi đó là nhân tố quan trọng để phát triển khoa học.
Theo Gaudin, chúng ta không thể bằng lòng với vốn kiến thức quá hạn hẹp thu
nhận được trong những năm ngồi trên ghế nhà trường, mà phải học suốt đời, phải có đủ
vốn kiến thức về phương pháp để tự mình học tập suốt đời.
Kiến thức về phương pháp có thể được tích lũy trong kinh nghiệm lao động hay
được tích lũy trong quá trình nghiên cứu các khoa học cụ thể, song bản thân phương pháp
cũng có một hệ thống lý thuyết của riêng mình.
Trong phạm vi của bài thu hoạch nhỏ này, chúng em sẽ trình bày một số vấn đề về
phương pháp nghiên cứu khoa học nói chung và đặc biệt là trong ngành tin học. Qua đây,
chúng em cũng xin được gửi lời cảm ơn đến Giáo sư - Tiến sĩ Khoa học Hoàng Kiếm,
người đã tận tâm truyền đạt những kiến thức nền tảng cơ bản cho chúng em về môn học
“Phương pháp nhiên cứu khoa học trong tin học”. Bên cạnh đó cũng không thể không
nhắc đến công lao trợ giúp của các chuyên gia cố vấn qua mạng thuộc Trung tâm phát
triển CNTT – ĐH Quốc gia TP.HCM và toàn thể các bạn bè học viên trong lớp.
3
MỤC LỤC
Mở đầu ..................................................................................................... 2
PHẦN I: GIỚI THIỆU ............................................................................. 5
I. Cơ sở lý thuyết về dự báo bằng phương pháp định lượng ............................................ 5
I.1.
Dự báo chuỗi thời gian ........................................................................................... 5
I.2.
Dự báo mô hình nhân quả ...................................................................................... 8
II. Ứng dụng phương pháp định lượng dự báo trên thị trường chứng khoán ................... 8
II.1.
Dự báo chuỗi thời gian ......................................................................................... 9
II.2.
Dự báo bằng mô hình nhân quả ............................................................................ 9
II.3.
Dự báo bằng mạng thần kinh (Neural Network) ................................................ 10
PHẦN II: MÔ HÌNH ARIMA ............................................................... 12
I. Mô hình ARIMA ......................................................................................................... 12
I.1.
Hàm tự tương quan ACF...................................................................................... 12
I.2.
Hàm tự tương quan từng phần PACF .................................................................. 14
II. Mô hình AR(p) ........................................................................................................... 17
III. Mô hình MA(q) ......................................................................................................... 18
IV. Sai phân I(d) ............................................................................................................. 18
V. Mô hình ARIMA ....................................................................................................... 19
VI. Các bước phát triển mô hình ARIMA ...................................................................... 20
VI.1.
Xác định mô hình: ............................................................................................. 20
VI.2.
Ước lượng tham số: ........................................................................................... 20
VI.3.
Kiểm định độ chính xác: ................................................................................... 20
VI.4.
Dự báo : ............................................................................................................. 21
4
PHẦN III: ÁP DỤNG MÔ HÌNH ARIMA VÀO BÀI TOÁN PHÂN
TÍCH DỮ LIỆU CHỨNG KHOÁN ..................................................... 22
I. Mô hình ARIMA cho dự báo tài chính, chứng khoán ................................................ 22
I.1.
Dữ liệu tài chính ................................................................................................... 22
I.2.
Mô hình ARIMA cho bài toán dự báo tài chính .................................................. 22
I.3.
Thiết kế mô hình ARIMA cho dữ liệu ................................................................. 23
I.3.1 Chọn tham biến ........................................................................................................................23
I.3.2 Chuẩn bị dữ liệu .......................................................................................................................23
I.3.3 Xác định thành phần p, q trong mô hình ARMA ......................................................................24
I.3.4 Ước lượng các thông số của mô hình và kiểm định mô hình phù hợp nhất ............................24
I.3.5 Kiểm tra mô hình phù hợp nhất ...............................................................................................24
I.3.6 Dự báo ngắn hạn mô hình ........................................................................................................25
II. Áp dụng ...................................................................................................................... 25
II.1.
Dữ liệu ................................................................................................................ 25
II.2.
Nhận dạng mô hình ............................................................................................. 26
II.3.
Ước lượng và kiểm định với mô hình ARIMA .................................................. 27
II.4.
Thực hiện dự báo ................................................................................................ 30
II.5.
Kết luận ............................................................................................................... 31
Tài liệu tham khảo: ........................................................................... 32
5
PHẦN I: GIỚI THIỆU
Dự báo giá cổ phiếu, biến động của thị trường là một chủ đề thú vị, thu hút được
sự quan tâm của nhiều nhà đầu tư, chuyên gia, nhà khoa học. Hiện nay, nhiều phương
pháp dự báo đã được phát triển để dự báo xu hướng biến động giá cổ phiếu, thị trường
hoặc tìm kiếm các cổ phiếu tiềm năng để đầu tư. Ở Việt Nam, phương pháp phân tích và
dự báo được nhiều người biết đến nhất là phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản. Bên
cạnh đó, phương pháp phân tích và dự báo bằng định lượng thông quá các mô hình toán
học đang dần được quan tâm.
Trong tiểu luận này tôi giới thiệu những nguyên tắc cơ bản về phương pháp dự báo
định lượng. Tôi cho rằng đây là một phương pháp khá hiệu quả và giúp hạn chế những
khiếm khuyết của 2 phương pháp dự báo phổ biến phân tích kỹ thuật và phân tích cơ bản.
Dự báo thị trường bằng phương pháp định lượng được sử dụng một cách khá phổ biến
trên thế giới. Nhiều quỹ đầu tư đã thiết lập các hệ thống giao dịch tự động bằng phương
pháp định lượng (quantitative trading). Hiệu quả từ phương pháp này đã được chứng
minh tại rất nhiều thị trường. Ưu điểm của phương pháp dự báo định lượng là những tín
hiệu đưa khá khách quan, dựa vào tiêu chí của những chỉ tiêu thống kê từ mô hình. Những
tín hiệu mua bán được đưa ra dựa trên những phân tích khách quan nên giảm thiểu sự sai
sót do yếu tố con người. Dù vậy, nếu lạm dụng quá mức phương pháp này thì cũng sẽ tạo
ra những hệ quả xấu.
I.
Cơ sở lý thuyết về dự báo bằng phương pháp định lượng
Các phương pháp định lượng dùng để dự báo dựa trên các mô hình toán với giả
định rằng mối liên hệ giữa các yếu tố được thiết lập trong quá khứ sẽ lặp lại trong tương
lai. Nói cách khác phương pháp định lượng dựa trên dữ liệu quá khứ để phát hiện chiều
hướng vận động trong tương lai của các yếu tố theo một quy luật nào đó. Để dự báo diễn
biến trong tương lai của một biến, người ta có thể sử dụng mô hình chuỗi thời gian hoặc
sử dụng biến nhân quả. Ngoài ra, người ta còn sử dụng phương pháp khá phức tạp là
Neural Network.
I.1.
Dự báo chuỗi thời gian
Các mô hình dự báo chuỗi thời gian là dự báo giá trị tương lai của một biến số nào
đó, bằng cách phân tích số liệu quá khứ và hiện tại của những biến số đó. Giả định của dự
báo chuỗi thời gian là sự vận động trong tương lại của biến dự báo sẽ giữ nguyên xu thế
vận động trong quá khứ và hiện tại. Như vậy, chỉ có chuỗi ổn định mới đưa ra được