PHÂN TÍCH THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

ĐỒ ÁN CHUYÊN NGÀNH
NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH
ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN SỬ
DỤNG MƠ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Mạnh Cường
Lớp: KHMT01 – K15
Nhóm: 7
Sinh viên thực hiện:

1. Hà Tuấn Anh - 2020607487
2. Bùi Văn Bắc - 2020603560
3. Vũ Văn Hùng - 2020601712

Hà Nội - 2023


MỤC LỤC
MỤC LỤC ..................................................................................................................... 1
MỤC LỤC HÌNH ẢNH ................................................................................................ 3
MỤC LỤC BẢNG BIỂU .............................................................................................. 6
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................... 7
LỜI NÓI ĐẦU............................................................................................................... 8
CHƯƠNG 1
1.1

KHẢO SÁT VÀ PHÁT BIỂU BÀI TOÁN ..................................... 11

Khảo Sát Và Tìm Hiểu Thị Trường Chứng Khốn Việt Nam. ................... 11

1.1.1

Sự ra đời của thị trường chứng khoán:.................................................... 11

1.1.2

Khái niệm thị trường chứng khoán: ........................................................ 12

1.1.3

Phân loại thị trường chứng khốn: .......................................................... 14

1.2

Ứng dụng cơng nghệ cao trong Phân Tích Chứng Khốn .......................... 16

1.2.1

Hướng Xử Lý Hiện Nay.......................................................................... 17

1.2.2

Xác Định Yêu Cầu Của Hệ Thống.......................................................... 18

1.3

Phát Biểu Bài Tốn ..................................................................................... 19

CHƯƠNG 2

CÁC KỸ THUẬT GIẢI QUYẾT BÀI TỐN ................................ 23

2.1

Phương hướng tiếp cận ............................................................................... 23

2.2

Một số kỹ thuật giải quyết bài tốn ............................................................. 23

2.2.1

Hồi quy tuyến tính................................................................................... 25

2.2.2

Mạng nơ-ron............................................................................................ 26

2.2.3

Cây quyết định ........................................................................................ 28

2.2.4

Máy vector hỗ trợ (SVM) ....................................................................... 36

CHƯƠNG 3
3.1

THỰC NGHIỆM ............................................................................. 42

Dữ liệu thực nghiệm .................................................................................... 42

1


3.2

Phân tích dữ liệu.......................................................................................... 44

3.2.1

Phân tích dữ liệu cơng ty Apple .............................................................. 44

3.2.2

Phân tích dữ liệu cơng ty Google ............................................................ 47

3.2.3

Phân tích dữ liệu cơng ty Meta ............................................................... 50

3.2.4

Phân tích dữ liệu cơng ty Amazon .......................................................... 53

3.2.5

Phân tích dữ liệu công ty Microsoft ........................................................ 56

3.3

Chia dữ liệu và huấn luyện mơ hình ........................................................... 59

3.3.1

Chia dữ liệu ............................................................................................. 59

3.3.2

Chuẩn hóa mơ hình ................................................................................. 60

3.3.3

Huấn luyện mơ hình ................................................................................ 62

3.3.4

Đánh giá mơ hình .................................................................................... 63

3.4

Lưu mơ hình ................................................................................................ 66

CHƯƠNG 4

DEMO CHƯƠNG TRÌNH .............................................................. 67

4.1

Giới thiệu framework sử dụng .................................................................... 67

4.2

Phân tích thiết kế hệ thống .......................................................................... 68

4.2.1

Biểu đồ use case tổng quát ...................................................................... 68

4.2.2

Mô tả chi tiết use case ............................................................................. 68

4.3

Thiết kế giao diện hệ thống ......................................................................... 75

KẾT LUẬN ................................................................................................................. 81
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 82

2


MỤC LỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1. Mơ hình cây quyết định .......................................................... 28
Hình 2.2. Hai phương pháp xác định độ thành cơng .............................. 31
Hình 2.3. Hàm Entropy ........................................................................... 32
Hình 2.4. Thuật tốn máy hỗ trợ vec-tơ (SVM) ..................................... 37

Hình 2.5. Thuật tốn SVM tuyến tính..................................................... 39
Hình 2.6. các bươc Thuật tốn hỗ trợ máy vec-tơ .................................. 40
Hình 3.1. Dữ liệu chứng khốn cơng ty Meta......................................... 42
Hình 3.2. Dữ liệu chứng khốn cơng ty Apple ....................................... 42
Hình 3.3. Dữ liệu chứng khốn cơng ty Microsoft ................................. 43
Hình 3.4. Dữ liệu chứng khốn cơng ty Google ..................................... 43
Hình 3.5. Dữ liệu chứng khốn cơng ty Amazon ................................... 44
Hình 3.6. Bảng phân tích mơ tả dữ liệu cơng ty Apple .......................... 44
Hình 3.7. Đồ thị cột biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Apple ... 45
Hình 3.8. Đồ thị hộp biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Appl ... 45
Hình 3.9. Đồ thị heatmap thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính .. 46
Hình 3.10. Bảng phân tích mơ tả dữ liệu cơng ty Google ...................... 47
Hình 3.11. Đồ thị cột biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Google
........................................................................................................ 47
Hình 3.12. Đồ thị hộp biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Google
........................................................................................................ 48
Hình 3.13. Đồ thị heatmap thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính 48
Hình 3.14. Đồ thị Scatter thể hiện sự tuyến tính giữa các thuộc tính với
Adj Close ....................................................................................... 49
Hình 3.15. Bảng phân tích mơ tả dữ liệu cơng ty Meta .......................... 50
Hình 3.16. Đồ thị cột biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Meta .. 50
3


Hình 3.17. Đồ thị hộp biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Meta . 51
Hình 3.18. Đồ thị heatmap thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính 51
Hình 3.19. Đồ thị Scatter thể hiện sự tuyến tính giữa các thuộc tính với
Adj Close ....................................................................................... 52
Hình 3.20. Bảng phân tích mơ tả dữ liệu cơng ty Amazon..................... 53
Hình 3.21. Đồ thị cột biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Amazon

........................................................................................................ 53
Hình 3.22. Đồ thị hộp biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Amazon
........................................................................................................ 54
Hình 3.23. Đồ thị heatmap thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính 54
Hình 3.24. Đồ thị Scatter thể hiện sự tuyến tính giữa các thuộc tính với
Adj Close ....................................................................................... 55
Hình 3.25. Bảng phân tích mơ tả dữ liệu cơng ty Microsoft .................. 56
Hình 3.26. Đồ thị cột biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Microsoft
........................................................................................................ 56
Hình 3.27. Đồ thị hộp biểu diễn các thuộc tính trong tập dữ liệu Microsoft
........................................................................................................ 57
Hình 3.28. Đồ thị heatmap thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính 57
Hình 3.29. Đồ thị Scatter thể hiện sự tuyến tính giữa các thuộc tính với
Adj Close ....................................................................................... 58
Hình 3.30. Dữ liệu đầu vào X ................................................................. 59
Hình 3.31. Dữ liệu đầu ra y ..................................................................... 60
Hình 3.32. chia dư liệu train va test ........................................................ 60
Hình 3.33. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.................................................... 61
Hình 3.34. Mơ hình huấn luyện .............................................................. 62
Hình 3.35. Source code đánh giá mơ hình .............................................. 63
4


Hình 3.36. lưu mơ hình ........................................................................... 66
Hình 4.1. use case tổng quát ................................................................... 68
Hình 4.2. Trang chủ của giao diện .......................................................... 75
Hình 4.3. Chọn cơng ty ........................................................................... 75
Hình 4.4. chọn ngày tháng ...................................................................... 76
Hình 4.5. Dữ liệu lịch sử chứng khốn ................................................... 77
Hình 4.6. Biểu đồ giá đóng cửa hàng ngày ............................................. 77

Hình 4.7. Nhập thơng tin giao dịch ......................................................... 78
Hình 4.8. Thơng tin về mơ hình sử dụng ................................................ 78
Hình 4.9. Kết quả dự báo ........................................................................ 79
Hình 4.10. Biểu đồ sau mỗi lần dự báo................................................... 79
Hình 4.11. Giao diện sau khi reset lại ..................................................... 80

5


MỤC LỤC BẢNG BIỂU
Bảng 4.1. Bảng Mô tả use case chọn công ty .......................................... 69
Bảng 4.2. Bảng mô tả use case chọn ngày ............................................... 70
Bảng 4.3. Bảng Mô tả use case xem dữ liệu ............................................ 71
Bảng 4.4. Bảng Mô tả use case nhập thông tin giao dịch ........................ 72
Bảng 4.5. Bảng Mơ tả use case xem thơng tin mơ hình huấn luyện........ 73
Bảng 4.6. Bảng Mô tả use case dự báo .................................................... 73
Bảng 4.7. Bảng mô tả use case reset ........................................................ 74

6


LỜI CẢM ƠN
Với tình cảm chân thành và sâu sắc nhất, nhóm em mong muốn được bày
tỏ đến tất cả cá nhân, tổ chức đã tạo điều kiện hỗ trợ và giúp đỡ nhóm trong suốt
q trình nghiên cứu đề tài. Trong thời gian qua, nhóm em đã nhận được nhiều
sự quan tâm của quý thầy cô, nhà trường và bạn bè.
Trải qua thời gian vừa qua, nhóm em đã nhận được sự quan tâm và đồng
hành từ quý thầy cô, nhà trường và bạn bè. Đây là những nguồn động viên và
định hướng quan trọng trong cuộc hành trình nghiên cứu và học tập của nhóm.
Đặc biệt, chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy TS. Nguyễn Mạnh

Cường, người đã truyền đạt vốn kiến thức cần có cho chúng tơi trong suốt q
trình học tập mơn học. Sự tận tâm và sự chỉ bảo tận tình của thầy đã giúp chúng
tơi hồn thành đề tài một cách tốt nhất.
Mặc dù báo cáo học phần của chúng em được thực hiện trong khoảng thời
gian ngắn, chắc chắn sẽ khơng tránh khỏi những sai sót. Vì vậy, chúng em mong
nhận được sự đóng góp ý kiến từ các thầy cơ để giúp nhóm hồn thiện kiến thức
và bổ sung thêm thông tin cần thiết cho báo cáo học phần của mình.
Một lần nữa, chúng em xin chân thành cảm ơn thầy và tất cả những người
đã giúp đỡ và đồng hành cùng chúng em trong chặng đường này
Em xin chân thành cảm ơn!
Sinh viên thực hiện
Hà Tuấn Anh
Bùi Văn Bắc
Vũ Văn Hùng

7


LỜI NĨI ĐẦU
Đề tài "Phân tích thị trường chứng khốn sử dụng mơ hình hồi quy
tuyến tính" nhằm mục tiêu áp dụng trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật học máy để
nghiên cứu và phân tích thị trường chứng khốn. Trong đó, mơ hình hồi quy
tuyến tính được lựa chọn làm cơng cụ chính để dự đốn và phân tích xu hướng
giá cổ phiếu.
Để thực hiện đề tài, công việc nghiên cứu sẽ bao gồm các bước sau:
- Khảo sát và phân tích thị trường chứng khốn: Trước khi xây dựng mơ
hình hồi quy tuyến tính, cần tiến hành khảo sát và phân tích các yếu tố ảnh
hưởng đến giá cổ phiếu, như chỉ số kinh tế, thông tin công ty, tin tức thị trường,
và các yếu tố khác có thể có tác động đến giá cổ phiếu.
- Thu thập dữ liệu: Dữ liệu thị trường chứng khoán, bao gồm giá cổ phiếu

và các yếu tố ảnh hưởng, sẽ được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy. Cần đảm
bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu để đảm bảo kết quả phân tích đáng tin
cậy.
- Tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu thu thập được sẽ được tiền xử lý để loại bỏ
nhiễu, xử lý dữ liệu thiếu, chuẩn hóa dữ liệu và chuẩn bị cho quá trình huấn
luyện mơ hình hồi quy tuyến tính.
- Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính: Mơ hình hồi quy tuyến tính sẽ
được xây dựng dựa trên dữ liệu đã được tiền xử lý. Q trình huấn luyện mơ
hình sẽ sử dụng các phương pháp tối ưu hóa để tìm ra các thơng số phù hợp
nhằm dự đốn giá cổ phiếu.
- Đánh giá và kiểm thử mơ hình: Mơ hình hồi quy tuyến tính sẽ được đánh
giá và kiểm thử trên các tập dữ liệu độc lập để đánh giá hiệu suất và độ chính
xác của mơ hình.
8


- Ứng dụng và phân tích kết quả: Kết quả từ mơ hình hồi quy tuyến tính sẽ
được áp dụng để phân tích thị trường chứng khốn, dự đốn xu hướng giá cổ
phiếu và đưa ra những khuyến nghị đầu tư.
Đề tài "Phân tích thị trường chứng khốn sử dụng mơ hồi quy tuyến tính"
có tiềm năng mang lại nhiều lợi ích. Bằng cách sử dụng mơ hình hồi quy tuyến
tính, ta có thể dự đốn xu hướng giá cổ phiếu và cung cấp thơng tin hữu ích cho
nhà đầu tư. Điều này có thể giúp họ đưa ra quyết định đầu tư thơng minh và tối
ưu hóa lợi nhuận.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mơ hình hồi quy tuyến tính có những giới hạn
và giả định. Mơ hình này giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào
và biến mục tiêu, trong khi thị trường chứng khốn có tính khơng đồng nhất và
phức tạp. Do đó, kết quả dự đốn từ mơ hình có thể khơng ln chính xác và
đáng tin cậy.
Ngồi ra, việc phân tích thị trường chứng khốn khơng chỉ dựa trên mơ

hình hồi quy tuyến tính mà cịn liên quan đến nhiều yếu tố khác như phân tích
kỹ thuật, phân tích cơ bản, và nhận định thị trường. Sự kết hợp của nhiều phương
pháp và cơng cụ phân tích sẽ giúp tăng cường độ chính xác và độ tin cậy của
kết quả phân tích.
Trong bối cảnh sử dụng trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật học máy trong phân
tích thị trường chứng khốn, việc nghiên cứu mơ hình hồi quy tuyến tính là một
phần trong q trình phát triển các cơng cụ và phương pháp phân tích tiên tiến
hơn. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực này đang mở ra nhiều cơ hội và
thách thức mới, và có thể góp phần cải thiện hiệu suất và hiệu quả trong quá
trình đầu tư chứng khốn.
Trong bài báo cáo này nhóm đã chia thành các nội dung theo trình tự như
sau:
9


Chương 1: Khảo Sát Và Phát Biểu Bài Toán.
Trong chương 1, nhóm đã nêu lên được tổng quan về thị trường chứng
khốn Việt Nam từ giai đoạn hình thành phát triển đến nay, nêu được khái niệm
của chứng khoán là gì? Và phát biểu được bài tốn mà đề tài cần giải quyết.
Chương 2: Các kỹ thuật giải quyết bài toán.
Sau khi đã xác định được, phát biểu được bài toán và yêu cầu của bài
toán. Ở chương 2 chúng tơi trình bày một số kỹ thuật, phương phát để giải quyết
yêu cầu của bài toán đã đề ra.
Chương 3. Thực nghiệm.
Tập trung trình bày về quá trình thực nghiệm cũng như các kết quả đạt
được với kỹ thuật giải quyết bài toán được đề xuất ở chương 2. Tiến hành so
sánh kết quả thực nghiệm thu được từ phương pháp đã được đề xuất giải quyết
bài với một số phương pháp phổ biến hiện nay và đưa ra nhận xét.
Chương 4: Xây dựng sản phẩm demo.
Để tận dụng và biểu thị rõ ràng hơn về kết quả mà nhóm đã đạt được

trong q trình thực nghiệm. Nhóm đã thực hiện xây dựng một trang web có
chức năng Phân tích thị trường chứng khốn.
Phần kết luận:
Tổng kết lại nhũng gì đã đạt được trong bài báo cáo, rút ra bài học kinh
nghiệm và kiến thực đã tiếp thu được trong quá trình nghiên cứu thực hiền đề
tài.

10


CHƯƠNG 1

KHẢO SÁT VÀ PHÁT BIỂU BÀI TOÁN

1.1 Khảo Sát Và Tìm Hiểu Thị Trường Chứng Khốn Việt Nam.
1.1.1 Sự ra đời của thị trường chứng khoán:
Sự phát triển của hàng hóa tăng lên nhanh chóng dẫn đến sự ra đời của tiền
tệ. Lượng tiền tệ mà một ai đó nắm giữ thể hiện giá trị vật chất mà người đó đã
tích lũy được và sẽ trao đổi được trong tương lai. Sự khác biệt về sở hữu giá trị
trong nền kinh tế tất yếu dẫn đến sự mất cân đối của hai trạng thái: thiếu hụt và
dư thừa tiền (giá trị). Để tạo giá trị gia tăng, lượng tiền dưới dạng dự trữ phải
được thu hút vào lưu thông, hay nói cách khác một số người sẽ có nhu cầu cần
vốn cho mục đích tiêu dùng hay đầu tư. Đối lập với tình trạng này, lại có một
số người khác có vốn nhàn rỗi tạm thời muốn cho vay để lấy lãi. Ban đầu những
người trực tiếp thiết lập quan hệ và trao đổi, thường là dựa trên các quan hệ
quen biết cá nhân. Tuy nhiên sau đó, khi cung cầu về vốn khơng ngừng tăng lên
thì hình thức vay và cho vay trực tiếp dựa trên quan hệ cá nhân tỏ ra không đáp
ứng được nữa. Thực tế khách quan địi hỏi phải có một thị trường có quy mơ,
có tổ chức, tạo điều kiện tối ưu nhằm thỏa mãn cung hay cầu về vốn. Thị trường
tài chính ra đời và sau đây chúng ta thống nhất khi nhắc đến thị trường tài chính

sẽ hàm ý những thị trường chính thức trong nền kinh tế.
Thị trường tài chính là nơi diễn ra các hoạt động trao đổi mua bán quyền
sử dụng các nguồn tài chính thơng qua những phương thức giao dịch và các
cơng cụ tài chính nhất định, là tổng hòa các quan hệ cung cầu về vốn. Thị trường
tài chính định hướng các nguồn tiết kiệm chủ yếu từ các hộ gia đình tới các cá
nhân và các tổ chức cần thêm vốn để sử dụng ngồi thu nhập hiện tại. Thơng
qua thị trường tài chính nguồn tiền nhàn rỗi được huy động vào đầu tư, tạo lực
cho sự phát triển kinh tế.
11


Với sự phát triển của khoa học công nghệ, đặc biệt là công nghệ tin học,
các phương thức giao dịch tại các Sở giao dịch ngày càng được cải tiến về tốc
độ và khối lượng yêu cầu từ thủ công, bán tự động rồi tự động hoàn toàn. Trải
qua rất nhiều thế kỷ phát triển, ngày nay, các Sở giao dịch chứng khốn trên thế
giới đã hồn tồn sử dụng máy vi tính để truyền các lệnh đặt hàng và kết nối.
Khái quát quá trình hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán
thế giới cho thấy giai đoạn đầu thị trường phát triển một cách tự phát với sự
tham gia của các nhà đầu cơ. Sau này, khi thi trường phát triển, công chúng
cũng tham gia đầu tư. Tuy nhiên, khi thị trường phát triển quá nhanh, quy mô
lớn, giao dịch phức tạp, tất yếu phát sinh những rủi ro, thậm chí có thể tác động
nghiêm trọng đến sự phát triển kinh tế, xã hội, và tâm lý đầu tư. Do đó cần có
sự quản lý của nhà nước, hình thành hệ thống pháp lý điều chỉnh thị trường hoàn
chỉnh để điều tiết hoạt động và tránh những tiêu cực quá lớn cho toàn bộ nền
kinh tế.

1.1.2 Khái niệm thị trường chứng khoán:
Thị trường chứng khoán trong điều kiện của nền kinh tế hiện đại, được
quan niệm là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua bán các loại chứng khoán
trung và dài hạn. Việc mua bán này được tiến hành ở thị trường sơ cấp khi người

mua mua được chứng khoán lần đầu từ những người phát hành, và ở thị trường
thứ cấp khi có sự mua đi bán lại các chứng khoán đã được phát hành ở trị trường
sơ cấp.
Xét về mặt hình thức, thị trường chứng khoán là nơi diễn ra các hoạt động
trao đổi, mua bán, chuyển nhượng các loại chứng khoán, qua đó thay đổi các
chủ thể nắm giữ chứng khốn.

12


Xét về mặt bản chất, thị trường chứng khoán là nơi tập trung và phân phối
các nguồn vốn tiết kiệm sang đầu tư. Hay nói cách khác thị trường chứng khoán
giúp chuyển từ tư bản sở hữu sang tư bản kinh doanh.
Xét về phương thức chuyển giao vốn, giao dịch trên thị trường chứng
khốn là hình thức chuyển giao tài chính trực tiếp theo nguyên tắc đầu tư, tức
là cả chủ thể cung và cầu vốn đều tham gia vào thị trường một cách trực tiếp.
Ngược lại, thị trường tài chính gián tiếp sẽ có sự tham gia của các trung gian tài
chính như: ngân hàng thương mại, cơng ty tài chính, … Với việc đầu tư qua các
trung gian tài chính các chủ thể đầu tư khơng thể theo dõi, kiểm tra, quản lý vốn
đầu tư của họ. Trong trường hợp đó, quyền sở hữu và quyền sử dụng vốn tách
rời nhau, làm giảm động lực tiềm năng trong quản lý. Vì vậy, khi đầu tư qua thị
trường chứng khoán, kênh dẫn vốn trực tiếp, các chủ thể đầu tư có thể chủ động
nâng cao tiềm năng quản lý vốn.
Qua những khái quát trên, khái niệm thống nhất sẽ là: “Thị trường chứng
khoán là nơi diễn ra các hoạt động mua bán, trao đổi tư bản hàng hóa thơng qua
các cơng cụ tài chính được gọi là chứng khốn”.

13

1.1.3 Phân loại thị trường chứng khoán:
 Căn cứ vào tính chất luân chuyển nguồn vốn
 Thị trường sơ cấp
Thị trường sơ cấp là thị trường mua bán các chứng khoán mới phát hành.
Trên thị trường này, vốn từ nhà đầu tư sẽ được chuyển sang đơn vị phát hành
thông qua việc nhà đầu tư mua các chứng khoán mới phát hành.
 Thị trường thứ cấp
Thị trường thứ cấp là nơi giao dịch các chứng khoán đã được phát hành
trên thị trường sơ cấp. Thị trường thứ cấp tăng tính thanh khoản của các chứng
khoán.
 Căn cứ vào phương thức hoạt động của thị trường
 Thị trường chứng khoán tập trung
Các giao dịch được tổ chức tập trung theo một địa điểm cụ thể được gọi là
thị trường chứng khoán tập trung. Hình thức chủ yếu hiện nay được thực hiện
tại các quốc gia trên thế giới là Sở giao dịch chứng khoán hay trung tâm giao
dịch chứng khoán.
Tại Sở giao dịch chứng khoán các lệnh được chuyển tới sàn giao dịch và
tham gia vào quá trình ghép lệnh để hình thành lên giá, khối lượng giao dịch
của thị trường.
 Thị trường chứng khoán phi tập trung
Trên thị trường phi tập trung (còn gọi là thị trường OTC – Over The
Counter) các giao dịch được tiến hành qua mạng lưới các cơng ty chứng khốn
phân tán trên khắp lãnh thổ quốc gia được nối với nhau bằng mạng điện tử. Giá
cả trên thị trường này hình thành theo phương thức thỏa thuận.
 Căn cứ vào hàng hóa trên thị trường chứng khoán
 Thị trường chứng khoán Vốn
14


Thị trường cổ phiếu là thị trường chứng khoán vốn tiêu biểu. Bên cạnh đó,

các chứng khốn vốn khác cũng có thể được giao dịch trên thị trường như:
chứng chỉ quỹ đầu tư.
 Thị trường chứng khoán Nợ
Thị trường trái phiếu là thị trường giao dịch mua bán các trái phiếu đã được
phát hành, các trái phiếu này bao gồm các trái phiếu công ty, trái phiếu đô thị,
trái phiếu chính phủ.
 Thị trường chứng khốn phát sinh
Cùng với sự phát triển của thị trường chứng khốn, các cơng cụ lưu thơng
trên thị trường chứng khốn cũng ngày càng phát triển về số lượng và đa dạng
về chủng loại. Bên cạnh các giao dịch truyền thống về cổ phiếu, trái phiếu, các
giao dịch mua bán chứng từ tài chính khác như: quyền mua cổ phần, chứng
quyền, hợp đồng quyền chọn đã xuất hiện. Các chứng từ tài chính này được ra
đời từ các giao dịch chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu) và được quyền chuyển
đổi sang các chứng khoán qua hành vi mua bán theo những điều kiện nhất định.
Do đó, người ta gọi chúng là các chứng từ có nguồn gốc chứng khoán, hay gọi
là chứng khoán phái sinh.
Thị trường phái sinh được phát hành trên cơ sở thị trường chứng khoán
gốc như cổ phiếu, trái phiếu… Chứng khoán phái sinh bản chất là một dạng hợp
đồng liên quan đến các chứng khốn (hàng hóa) gốc. Thị trường chứng khốn
phái sinh khơng có vai trị tạo vốn cho nền kinh tế. Vai trị chính của thị trường
là tăng tính hấp dẫn cho các chứng khoán gốc.
Thị trường chứng khoán phái sinh là thị trường cao cấp chuyên giao dịch
những cơng cụ tài chính cao cấp, nên địi hỏi đồng bộ về cơ sở hạ tầng, nhân
lực và các yếu tố hỗ trợ khác.
15


1.2 Ứng dụng cơng nghệ cao trong Phân Tích Chứng Khốn
Ngày nay, cơng nghệ cao đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận và thực hiện
các hoạt động trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thị trường chứng khoán. Việc

áp dụng cơng nghệ cao trong phân tích và giao dịch chứng khốn đã mang lại
nhiều lợi ích đáng kể, giúp nhà đầu tư và các chuyên gia tài chính đưa ra quyết
định thơng minh và tối ưu hóa lợi nhuận.
Một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ cao trong thị trường
chứng khốn là phân tích dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn là tập hợp các dữ liệu phức
tạp và khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Cơng nghệ cao như
trí tuệ nhân tạo, học máy và khai thác dữ liệu đóng vai trị quan trọng trong việc
phân tích và tạo ra thơng tin giá trị từ dữ liệu lớn này.
Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) có thể
được sử dụng để xây dựng các mơ hình dự đốn và phân tích xu hướng thị
trường. Nhờ vào khả năng học từ dữ liệu và nhận diện mẫu, các thuật toán AI
và Machine Learning có thể phân tích hàng tỷ giao dịch và thông tin thị trường
trong thời gian ngắn, giúp nhà đầu tư nhận ra các cơ hội đầu tư tiềm năng và
đưa ra quyết định mua/bán cổ phiếu một cách nhanh chóng và chính xác.
Khai thác dữ liệu (Data Mining) là một cơng nghệ khác có thể được áp
dụng trong phân tích chứng khốn. Khai thác dữ liệu giúp tìm ra các mẫu, quy
luật ẩn và thông tin tiềm ẩn từ các tập dữ liệu lớn. Cơng nghệ này có thể áp dụng
để phân tích các chỉ số tài chính, thông tin về doanh nghiệp, tin tức vĩ mô và
các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Nhờ vào việc khai thác dữ
liệu, nhà đầu tư có thể hiểu rõ hơn về sự biến động của thị trường và đưa ra
quyết định đầu tư thơng minh.
Ngồi ra, công nghệ cao cũng đã mang lại sự tiện ích trong việc giao dịch
chứng khoán. Các ứng dụng di động và nền tảng giao dịch trực tuyến đã cho
16


phép nhà đầu tư tiếp cận thị trường mọi lúc, mọi nơi và theo dõi diễn biến giá
cả và thông tin thị trường trực tiếp. Điều này giúp nhà đầu tư có thể đưa ra quyết
định giao dịch nhanh chóng và linh hoạt, tận dụng các cơ hội xuất hiện trên thị
trường.

Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ cao trong thị trường chứng khoán vẫn
cần được kết hợp với sự hiểu biết và kinh nghiệm của các chuyên gia tài chính.
Cơng nghệ chỉ là cơng cụ hỗ trợ, và việc đưa ra quyết định đầu tư vẫn phụ thuộc
vào sự phán đoán và nhận định của con người. Đồng thời, cần lưu ý rằng thị
trường chứng khốn là một mơi trường biến đổi liên tục, và các quy luật và mơ
hình trong q khứ khơng ln áp dụng cho tương lai.
Tóm lại, cơng nghệ cao đã mang lại nhiều ứng dụng tiềm năng trong phân
tích và giao dịch chứng khốn. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và khai
thác dữ liệu giúp nhà đầu tư có cái nhìn sâu sắc hơn về thị trường và đưa ra
quyết định đầu tư thông minh. Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ cao vẫn cần
được kết hợp với sự hiểu biết và kinh nghiệm của con người để đạt được hiệu
quả cao nhất trong việc giao dịch chứng khoán.

1.2.1 Hướng Xử Lý Hiện Nay
Hiện nay, các công ty và chuyên gia trong lĩnh vực tài chính đang sử dụng
nhiều phương pháp để phân tích thị trường chứng khốn, bao gồm:
1. Phân tích kỹ thuật (Technical analysis): Phương pháp này dựa trên việc
phân tích biểu đồ giá và các chỉ báo kỹ thuật để đưa ra quyết định giao dịch.
Các công cụ phân tích kỹ thuật thơng thường bao gồm các chỉ báo đường trung
bình, đường MACD, RSI, Bollinger Bands và Fibonacci retracements.
2. Phân tích cơ bản (Fundamental analysis): Phương pháp này dựa trên
việc phân tích các yếu tố tài chính và kinh doanh của doanh nghiệp để đánh giá
17


giá trị cổ phiếu. Các yếu tố được phân tích bao gồm doanh thu, lợi nhuận, tài
sản và nợ, cũng như các yếu tố về ngành và thị trường.
3. Phân tích dữ liệu lớn (Big data analysis): Phương pháp này sử dụng các
cơng nghệ như trí tuệ nhân tạo và khai thác dữ liệu để phân tích hàng tỷ giao
dịch và thông tin thị trường để đưa ra quyết định đầu tư. Các cơng cụ phân tích

dữ liệu lớn có thể phân tích dữ liệu lịch sử và dự đốn xu hướng tương lai của
thị trường.
4. Phân tích tâm lý học thị trường (Market psychology analysis): Phương
pháp này dựa trên việc phân tích tâm lý học của các nhà đầu tư và thị trường để
đưa ra quyết định giao dịch. Các yếu tố tâm lý học bao gồm sự lo sợ, sự tự tin
quá mức và các xu hướng thị trường.
Tuy nhiên, khơng có một phương pháp nào là hồn hảo và khơng có cơng
cụ nào có thể đưa ra quyết định giao dịch chính xác 100%. Do đó, các chuyên
gia đầu tư thường kết hợp nhiều phương pháp và công cụ khác nhau để đưa ra
quyết định đầu tư thơng minh và tối ưu hóa lợi nhuận.

1.2.2 Xác Định Yêu Cầu Của Hệ Thống
Để xác định yêu cầu hệ thống trong bài tốn phân tích thị trường chứng
khốn, cần xác định các chức năng và tính năng cần thiết để đáp ứng nhu cầu
của người sử dụng. Dưới đây là một số yêu cầu cần thiết cho hệ thống phân tích
thị trường chứng khốn:
1. Tính năng phân tích kỹ thuật: Hệ thống cần có khả năng phân tích các
biểu đồ giá và các chỉ báo kỹ thuật để đưa ra quyết định giao dịch.
2. Tính năng phân tích cơ bản: Hệ thống cần có khả năng phân tích các yếu
tố tài chính và kinh doanh của doanh nghiệp để đánh giá giá trị cổ phiếu.

18


3. Tính năng phân tích dữ liệu lớn: Hệ thống cần có khả năng phân tích
hàng tỷ giao dịch và thông tin thị trường để đưa ra quyết định đầu tư thơng
minh.
4. Tính năng theo dõi và quản lý danh mục đầu tư: Hệ thống cần có khả
năng theo dõi và quản lý danh mục đầu tư của người sử dụng.
5. Tính năng tạo báo cáo và thống kê: Hệ thống cần có khả năng tạo ra các

báo cáo và thống kê về hoạt động giao dịch của người sử dụng.
6. Tính năng bảo mật và quản lý dữ liệu: Hệ thống cần có khả năng bảo
mật và quản lý dữ liệu của người sử dụng để đảm bảo an tồn và bảo mật thơng
tin.
7. Tính năng kết nối với các hệ thống giao dịch: Hệ thống cần có khả năng
kết nối với các hệ thống giao dịch để người sử dụng có thể thực hiện giao dịch
trực tiếp từ hệ thống phân tích.
Tùy thuộc vào mục đích và phạm vi của hệ thống, các yêu cầu có thể được
điều chỉnh hoặc bổ sung để đáp ứng nhu cầu của người sử dụng.

1.3 Phát Biểu Bài Tốn
Bài tốn phân tích thị trường chứng khoán là một trong những bài toán
quan trọng trong lĩnh vực tài chính, nhằm đưa ra dự đoán và đánh giá về xu
hướng và giá trị của các tài sản trên thị trường chứng khoán. Bài toán này yêu
cầu sự kết hợp giữa các phương pháp phân tích kỹ thuật, phân tích cơ bản và
phân tích dữ liệu lớn để đưa ra quyết định mua hoặc bán tài sản.
Phân tích kỹ thuật là phương pháp phân tích thị trường chứng khốn dựa
trên việc phân tích các biểu đồ giá và các chỉ báo kỹ thuật để đưa ra quyết định
giao dịch. Phân tích cơ bản là phương pháp phân tích thị trường chứng khốn
dựa trên việc phân tích các yếu tố tài chính và kinh doanh của doanh nghiệp để
đánh giá giá trị cổ phiếu. Phân tích dữ liệu lớn là phương pháp phân tích thị
19


trường chứng khốn dựa trên việc sử dụng các cơng nghệ như trí tuệ nhân tạo
và khai thác dữ liệu để phân tích hàng tỷ giao dịch và thơng tin thị trường để
đưa ra quyết định đầu tư thông minh.
Bằng việc áp dụng cơng nghệ trong phân tích thị trường chứng khốn như
việc sử dụng các cơng cụ phân tích, thậm chí là code nên những sản phẩm dự
đốn sẽ góp phần mang lại nhiều lợi ích và có ý nghĩa lớn trong việc hỗ trợ

quyết định đầu tư và giao dịch. Một số lợi ích khi áp dụng cơng nghệ cao vào
phân tích thị trường chứng khốn:
1.

Tăng hiệu suất và tốc độ: Cơng nghệ giúp tự động hóa quy trình phân tích

thị trường, giảm thời gian và cơng sức mà nhà đầu tư cần bỏ ra. Hệ thống máy
tính có thể xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng, từ đó cung cấp thơng tin nhanh
nhất cho quyết định đầu tư. Lợi ích này giúp nhà đầu tư tiết kiệm thời gian và
nỗ lực trong việc thu thập và xử lý thơng tin. Điều này là quan trọng vì thị trường
chứng khốn thường biến động nhanh chóng, và khả năng đưa ra quyết định
nhanh có thể là yếu tố quyết định thành cơng.
2.

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data): Cơng nghệ cho phép thu thập và phân

tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tin tức, mạng xã hội, dữ
liệu kinh doanh của công ty, và các chỉ số kinh tế toàn cầu. Điều này giúp nhà
đầu tư có cái nhìn tồn diện hơn về thị trường và cơ hội đầu tư. Việc sử dụng
dữ liệu lớn từ nhiều nguồn giúp nhà đầu tư có cái nhìn tồn diện về thị trường.
Tuy nhiên, cũng cần chú ý đến việc xử lý và hiểu đúng thông tin từ dữ liệu lớn
để tránh những quyết định sai lầm.
3.

Mô hình hóa và dự đốn: Cơng nghệ hỗ trợ xây dựng mơ hình phân tích

và dự đốn xu hướng thị trường. Các thuật tốn máy học và trí tuệ nhân tạo có
thể giúp nhận diện các mơ hình và xu hướng phức tạp trong dữ liệu, hỗ trợ nhà
đầu tư trong việc đưa ra quyết định dựa trên thông tin hiện tại và dự báo tương
20

lai. Mơ hình hóa và dự đốn giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định dựa trên cơ sở
khoa học và số liệu. Tuy nhiên, cần nhớ rằng thị trường ln có yếu tố khơng
dự đốn được và sự biến động có thể vượt qua khả năng dự đốn của mơ hình.
4.

Quản lý rủi ro: Cơng nghệ giúp nhà đầu tư theo dõi và đánh giá rủi ro

một cách hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích rủi ro, nhà
đầu tư có thể đưa ra các chiến lược quản lý rủi ro tốt hơn và thích ứng nhanh
chóng với biến động thị trường. Cơng nghệ giúp nhà đầu tư quản lý rủi ro hiệu
quả, nhưng cũng đặt ra thách thức khi cần hiểu rõ về các mơ hình và giả định
được tích hợp vào các cơng cụ phân tích rủi ro.
Giao dịch tự động: Cơng nghệ cung cấp khả năng giao dịch tự động thông
qua các hệ thống giao dịch tự động (algorithmic trading). Điều này giúp thực
hiện các giao dịch một cách nhanh chóng và hiệu quả, đồng thời giảm thiểu sai
sót do tác động của con người. Giao dịch tự động mang lại tính chính xác và tốc
độ, nhưng cũng địi hỏi sự cẩn trọng với việc thiết lập và theo dõi các thuật tốn
để tránh các hậu quả khơng mong muốn.
5.

Tăng cường tính minh bạch: Cơng nghệ giúp tăng cường tính minh bạch

trong thị trường chứng khốn. Thơng tin được cơng bố một cách rõ ràng và
nhanh chóng, giúp người đầu tư có cái nhìn chân thực về tình hình thị trường
và doanh nghiệp. Tăng cường tính minh bạch giúp xây dựng lịng tin từ phía
nhà đầu tư, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển bền vững của thị trường.
Tuy nhiên, cũng cần đảm bảo rằng thông tin được cung cấp là đáng tin cậy và
không bị ảnh hưởng bởi thông tin sai lệch.

Cụ thể ở đây, chúng ta sẽ thực hiện bài tốn phân tích và dự báo thị trường
chứng khốn dựa bằng ngơn ngữ Python. Bằng dữ liệu hiện có của thư viện
yfinance, chúng ta có thể lấy dữ liệu chứng khoán của Yahoo để làm dữ liệu
21


phân tích và dự báo. Đầu vào của bài tốn sẽ là những dữ liệu như giá mở cửa,
giá cao nhất trong ngày, giá thấp nhất… Còn đầu ra của bài tốn chính là giá
đóng cửa sau khi điều chỉnh mà ta muốn dự báo dựa trên dữ liệu mà ta nhập vào
trước đó. Giá đóng cửa điều chỉnh là cách để xác định giá cổ phiếu trung thực
hơn và giúp nhà đầu tư có cái nhìn chính xác hơn về giá trị thực của một công
ty. Việc hiểu và sử dụng nó đúng cách rất là quan trọng trong việc đầu tư cổ
phiếu. Với việc thực hiện phân tích dựa trên dữ liệu của 5 công ty rất lớn như
Apple, Microsoft, Amazon, Meta, Google, chúng ta sẽ có thể theo dõi chu kỳ
phát triển trên thị trường chứng khoán của 5 công ty này và xem công ty nào có
được giá trị dự báo tốt nhất, thuận lợi cho việc đầu tư của chúng ta.
Qua đó, ta có thể thấy việc áp dụng cơng nghệ vào phân tích thị trường
chứng khốn mang lại nhiều cơ hội và lợi ích, nhưng cũng địi hỏi sự hiểu biết
sâu sắc về cơng nghệ và thị trường để tận dụng đầy đủ tiềm năng của nó.
Bài tốn phân tích thị trường chứng khốn là một bài tốn phức tạp và địi
hỏi sự hiểu biết sâu rộng về thị trường chứng khốn, các cơng cụ phân tích và
các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của các tài sản.

22


CHƯƠNG 2 CÁC KỸ THUẬT GIẢI QUYẾT BÀI
TOÁN
2.1 Phương hướng tiếp cận
Phương hướng tiếp cận bài tốn phân tích thị trường chứng khốn có thể

được thực hiện theo một chuỗi các bước cẩn thận và chi tiết. Đầu tiên, chúng ta
thu thập dữ liệu lịch sử về giá cổ phiếu, chỉ số chứng khoán và các yếu tố kinh
tế, tài chính liên quan. Tiếp theo, chúng ta tiền xử lý dữ liệu để đảm bảo tính
nhất quán và loại bỏ nhiễu. Sau đó, chúng ta sử dụng các phương pháp thống
kê và phân tích để khám phá mối quan hệ giữa các biến và giá cổ phiếu. Đồng
thời, chúng ta cũng nghiên cứu các yếu tố phi số học như tin tức và tâm lý thị
trường. Dựa trên những hiểu biết thu được, chúng ta xây dựng mơ hình dự đoán
giá cổ phiếu hoặc xu hướng thị trường sử dụng các phương pháp như mạng nơron, cây quyết định và máy vector hỗ trợ. Phương hướng này mang tính mềm
mại và nhẹ nhàng, giúp chúng ta có cái nhìn tồn diện về thị trường chứng khoán
và đưa ra quyết định thông minh trong đầu tư.

2.2 Một số kỹ thuật giải quyết bài tốn
Phân tích thị trường chứng khốn là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên
cứu tài chính. Nó liên quan đến việc sử dụng các phương pháp phân tích thống
kê để xác định xu hướng và dự đoán giá cổ phiếu. Trong số các phương pháp
phân tích thống kê, có 4 phương pháp phổ biến nhất được sử dụng trong phân
tích thị trường chứng khốn:
1. Hồi quy tuyến tính:
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp phân tích thống kê được sử dụng
để tìm mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và giá cổ phiếu. Các biến
độc lập có thể bao gồm các chỉ số kinh tế, thông tin của công ty hoặc ngành
23


công nghiệp liên quan. Khi đã xác định được mối quan hệ giữa các biến độc lập
và giá cổ phiếu, hồi quy tuyến tính có thể được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu
trong tương lai. Tuy nhiên, hồi quy tuyến tính có thể khơng phù hợp cho các
mơ hình khơng tuyến tính hoặc khi có sự tương quan cao giữa các biến độc lập.
2. Mạng nơ-ron:
Mạng nơ-ron nhân tạo là một phương pháp phân tích thống kê được sử

dụng để học các mẫu phức tạp và dự đoán giá cổ phiếu. Các biến đầu vào có thể
bao gồm các chỉ số kinh tế, thông tin của công ty hoặc ngành cơng nghiệp liên
quan. Mạng nơ-ron có thể được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử để dự đoán giá
cổ phiếu trong tương lai. Tuy nhiên, mạng nơ-ron có thể rất phức tạp và khó
hiểu, và việc chọn số lượng lớp và số lượng nơ-ron là một vấn đề quan trọng.
3. Cây quyết định:
Cây quyết định là một phương pháp phân tích thống kê được sử dụng để
phân loại các cổ phiếu theo xu hướng thị trường. Các biến đầu vào có thể bao
gồm các chỉ số kinh tế, thông tin của công ty hoặc ngành công nghiệp liên quan.
Cây quyết định có thể được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu
hướng thị trường và dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai.
4. Máy vector hỗ trợ (SVM):
Máy vector hỗ trợ (SVM) là một phương pháp phân tích thống kê được
sử dụng để tìm ra ranh giới tuyến tính hoặc phi tuyến tính giữa các lớp dữ liệu
và dự đoán xu hướng thị trường. Các biến đầu vào có thể bao gồm các chỉ số
kinh tế, thông tin của công ty hoặc ngành công nghiệp liên quan. SVM có thể
được sử dụng để xác định điểm quan trọng ảnh hưởng đến xu hướng thị trường
và dự đốn giá cổ phiếu trong tương lai.
Tóm lại, việc áp dụng các phương pháp phân tích thống kê vào phân tích
thị trường chứng khốn là rất quan trọng để đưa ra các quyết định đầu tư thông
24