Nghiên cứu và ứng dụng một số mô hình học máy trong việc hỗ trợ đánh giá rủi ro tài chính

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
***





HÀ VĂN SANG





NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG MỘT SỐ MÔ HÌNH HỌC MÁY
TRONG VIỆC HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ RỦI RO TÀI CHÍNH




Ngành: Công nghệ Thông tin
Chuyên ngành: Hệ thống Thông tin
Mã số: 60.48.05




LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. NGUYỄN HÀ NAM





HÀ NỘI – 2009


i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan những kết quả đạt đƣợc trong luận văn này là do tôi nghiên
cứu, tổng hợp và thực hiện. Toàn bộ những điều đƣợc trình bày trong luận văn là của
cá nhân hoặc đƣợc tham khảo và tổng hợp từ các nguồn tài liệu khác nhau. Tất cả các
tài liệu tham khảo, tổng hợp đều đƣợc trích dẫn với nguồn gốc rõ ràng.
Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về lời cam đoan của mình. Nếu có gì sai
trái, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo qui đinh.
Hà Nội, tháng 5 năm 2008
Học viên




Hà Văn Sang

ii
LỜI CẢM ƠN

Tôi muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những ngƣời đã giúp đỡ tôi trong quá
trình làm luận văn, đặc biệt tôi xin cám ơn TS Nguyễn Hà Nam, với lòng kiên trì, thầy
đã chỉ bảo tôi chi tiết và cho tôi những lời nhận xét quí báu trong từng bƣớc làm luận
văn. Đồng thời tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông
tin – Trƣờng Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà nội đã truyền đạt các kiến
thức cho tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu vừa qua.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn cơ quan, bạn bè, đồng nghiệp, gia đình và
những ngƣời thân đã cùng chia sẻ, giúp đỡ, động viên, tạo mọi điều kiện thuận lợi để
tôi hoàn thành nhiệm vụ học tập và cuốn luận văn này.
Hà nội, tháng 5 năm 2009
Học viên



Hà Văn Sang

iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN i
LỜI CẢM ƠN ii
MỤC LỤC iii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT v
DANH MỤC HÌNH VẼ vi
DANH MỤC BẢNG BIỂU vii
MỞ ĐẦU 1
1. Đặt vấn đề 1
2. Mục tiêu của nghiên cứu 2
3. Cấu trúc của luận văn 2
Chƣơng 1 - MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ TÀI CHÍNH 3
1.1. Một số khái niệm tài chính 3

1.1.1 Phân tích tài chính 3
1.1.2 Báo cáo tài chính 4
1.1.3 Phƣơng pháp phân tích tài chính 5
1.1.4 Dự báo tình hình tài chính 6
1.2. Rủi ro tài chính 7
1.2.1 Khái niệm 7
1.2.2 Nguồn gốc của rủi ro tài chính 7
1.2.3 Quy trình quản trị rủi ro tài chính 8
1.2.3 Quản trị rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán 10
1.3 Phân tích kỹ thuật trong dự báo thị trƣờng chứng khoán. 11
1.3.1 Khái niệm 11
1.3.2 Ứng dụng của phân tích kỹ thuật 12
1.3.3 Các công cụ cơ bản sử dụng trong Phân tích kỹ thuật. 12
1.3.4 Các chỉ dẫn kỹ thuật cơ bản 14
Chƣơng 2 - TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 16
2.1 Giới thiệu về khai phá dữ liệu (Data Mining) 16
2.2 Phân lớp 18
2.2.1 Giới thiệu về phân lớp 18
2.2.2 Các phƣơng pháp phân lớp 20
2.3 Mạng Nơron 24
2.4 Hệ mờ (Fuzzy System) 28
2.4.1 Định nghĩa tập mờ 29
2.4.2 Phép suy diễn mờ 30
2.4.3 Phép hợp mờ 32
2.4.4 Giải mờ 34
2.4.5 Hệ suy diễn mờ 36
Chƣơng 3 - MÔ HÌNH PHÂN TÍCH RỦI RO TÀI CHÍNH 38

iv
2.1 Sơ lƣợc về mô hình 38

2.2 Phân lớp dữ liệu - Thiết kế mạng nơron 39
2.2.1 Chọn loại dữ liệu đầu vào 39
2.2.2 Thu thập dữ liệu 39
2.2.3 Tiền xử lý dữ liệu 40
2.2.4 Phân hoạch dữ liệu 41
2.2.5 Thiết kế và huấn luyện mạng Nơron 41
2.2.6 Phân tích dữ liệu 41
2.3 Xây dựng tập luật từ phân tích kỹ thuật 42
2.3.1 Phân kỳ và hội tụ của đƣờng trung bình di động 42
2.3.2 Chỉ số kênh giá hàng hoá - The Commodity Channel Index (CCI) 43
2.3.3 Chỉ số cƣờng độ tƣơng đối - Relative Strength Index (RSI) 43
2.3.4 Dải băng Bollinger 44
2.4 Kết hợp phân tích kỹ thuật với logic mờ và mạng nơron 44
2.4.1 Mô đun chỉ số kỹ thuật 45
2.4.2 Mô đun hội tụ 46
2.4.3 Mô đun hệ suy diễn mờ (FIS) 46
2.4.4 Luật cơ sở 47
Chƣơng 4 - THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 49
4.1 Dữ liệu dùng trong thực nghiệm 49
4.2 Thiết lập tham số cho thực nghiệm 50
4.2.1 Các tham số của mạng nơron 50
4.2.2 Các tham số của hệ hỗ trợ quyết định 51
4.3 Kết quả mẫu 54
4.3.1 Kết quả việc đánh giá và dự báo trong tƣơng lai 54
4.3.2 Kết quả việc hỗ trợ quyết định 58
4.4 Đánh giá và phân tích 59
4.5 Kết luận 63
KẾT LUẬN 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO 65
PHỤ LỤC 66

Phụ lục A – Giới thiệu về phần mềm FRPredictor 66
Phụ lục B – Cấu trúc các bảng cơ sở dữ liệu tài chính 69
Phụ lục B – Dữ liệu dùng trong thực nghiệm 72


v
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
Tiếng Anh
Tiếng Việt
BB
Bollinger Band
Dải bolinger
CCI
The Commodity Channel Index
Chỉ số kênh giá hàng hoá
CK

Chứng khoán
CNTT

Công nghệ thông tin
CP

Cổ phiếu
CSDL
Database
Cơ sở dữ liệu
DN

Doanh nghiệp
MA
Moving Average
Đƣờng trung bình động
MACD
MovingAverage
Convergence/Divergence
Phân kỳ và hội tụ của đƣờng trung
bình động
MISO
Multi Input Single Output
Nhiều đầu vào – Một đầu ra
MLP
Multi Layer Perceptron
Mạng truyền thẳng nhiều lớp
PTTK

Phân tích kỹ thuật
RSI
Relative Strength Index
Chỉ số cƣờng độ tƣơng đối
TTCK

Thị trƣờng chứng khoán

vi
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1-1 Biểu đồ dạng đƣờng 12
Hình 1-2 Biểu đồ dạng then chắn 13
Hình 1-3 Biểu đồ dạng cây nến 13

Hình 2-1 Mô hình phân lớp tiêu chuẩn 19
Hình 2-2 Mô hình một nơron perceptron 24
Hình 2-3 Mô hình mạng perceptron 3 lớp(MLP) 26
Hình 2-4 Các dạng hàm thuộc 30
Hình 2-5 Giải mờ bằng phƣơng pháp cực đại 35
Hình 2-6 Giải mờ bằng phƣơng pháp điểm trọng tâm 35
Hình 2-7 Hệ suy diễn mờ 36
Hình 3-1 Mô hình đề xuất 38
Hình 3-2 Mồ hình thực thể liên kết 40
Hình 3-3 Hệ suy diễn mờ 45
Hình 3-4 Miền giá trị của đầu ra 47
Hình 4-1 Kết quả huấn luyện và kiểm tra 55
Hình 4-2 Kết quả thực hiện phân tích 57
Hình 4-3 Dự đoán Sp500 58
Hình 4-4 Hỗ trợ quyết định cho công ty IBM 58
Hình 4-5 Tỷ lệ chính xác 61
Hình 4-6 Tỷ lệ chính xác theo quý 61
Hình 4-7 So sánh tỷ lệ chính xác 62

vi
i
DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2-1 Ma trận hỗn hợp trong phân lớp 20
Bảng 3-1 Miền giá trị của các tham số 46
Bảng 4-1 Thiết lập tham số mạng 51
Bảng 4-2 Các chỉ số kỹ thuật và luật mờ tƣơng ứng 52
Bảng 4-3 Kết hợp Hạng, các chỉ số và luật mờ tƣơng ứng 53
Bảng 4-4 Mẫu dữ liệu huấn luyện 54
Bảng 4-5 Dữ liệu phân tích 56

Bảng 4-6 Kết quả phân tích và dự báo 57
Bảng 4-7 Hỗ trợ quyết định cho các công ty 59
Bảng 4-8 Kết quả so sánh giữa quyết định từ MACD, mô hình và thực tế 60
Bảng 4-9 So sánh việc ba chỉ số với hệ thống 62

1
MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Thế giới ngày càng trở nên bất ổn hơn, những bất ổn trong giá cả hàng hoá và
các biến số tài chính thay đổi theo những chiều hƣớng khó có thể dự báo trƣớc đƣợc.
Trƣớc khi ban quản trị có thể đƣa ra bất kỳ một quyết định nào về phòng ngừa rủi ro,
trƣớc tiên họ cần phải nhận diện đƣợc tất cả các rủi ro mà công ty có thể gặp phải. Hầu
hết các tổ chức tài chính đều phải đối mặt với những rủi ro kinh doanh, là rủi ro thuộc
về bản chất của các hoạt động kinh doanh. Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về vấn
đề này và đã có một số mô hình cũng nhƣ phần mềm hỗ trợ việc đánh giá, dự báo rủi
ro tài chính. Tuy nhiên ở Việt nam, các tổ chức tài chính cũng nhƣ các công ty doanh
nghiệp chƣa chú ý nhiều tới rủi ro tài chính. Một số doanh nghiệp có thể tự đánh giá,
dự báo rủi ro hoặc đi thuê chuyên gia cố vấn tài chính. Cách làm này tƣơng đối thủ
công và tốn kém về mặt nhân lực cũng nhƣ kinh phí.
Trong các lĩnh vực nghiên cứu của khoa học máy tính thì khai phá dữ liệu là
lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng thực tiễn. Khai phá dữ liệu kết
hợp giữa học máy, công nghệ cơ sở dữ liệu và các chuyên ngành khác để tìm ra tri
thức từ những cơ sở dữ liệu rất lớn. Từ những tri thức này, ta có thể sử dụng để xây
dựng mô hình để đánh giá, dự báo.
Mục tiêu của luận văn là tìm hiểu về rủi ro tài chính và xây dựng mô hình nhằm
đánh giá, dự báo rủi ro tài chính. Tuy nhiên, vấn đề rủi ro tài chính là tƣơng đối lớn và
rộng nên phạm vi của luận văn chỉ dừng lại ở việc xây dựng mô hình đánh giá, dự báo
rủi ro trong lĩnh vực đầu tƣ, kinh doanh chứng khoán. Luận văn tập trung vào việc tìm
hiểu một số mô hình học máy tiên tiến và phân tích kỹ thuật trong lĩnh vực chứng
khoán. Phân tích kỹ thuật là một khoa học rất mới, nó đang phát triển mạnh mẽ và có

những kết quả khả quan. Trong luận văn, tôi đã thực hiện việc kết hợp phƣơng pháp
học máy sử dụng mạng nơron nhân tạo, phân tích kỹ thuật, hệ suy diễn mờ và ứng
dụng xây dựng mô hình đánh giá, hỗ trợ quyết định mua hoặc bán một mã cổ phiếu cụ
thể nào đó. Tôi đã hoàn thành phần mềm thử nghiệm và tiến hành thực nghiệm trên bộ
dữ liệu thực tế thu thập từ các sàn giao dịch chứng khoán trong và ngoài nƣớc. Trong
luận văn này, tôi đã tìm hiểu, kết hợp và tìm cách ứng dụng phƣơng pháp khai phá dữ
liệu nhằm phân tích và đánh giá rủi ro trong lĩnh vực tài chính. Các kết quả thực
nghiệm của phần mềm tuy chƣa thực sự cao nhƣng cũng đủ để cung cấp thông tin và
định hƣớng ban đầu cho các nghiên cứu tiếp theo của chúng tôi.

2
2. Mục tiêu của nghiên cứu
Nghiên cứu của luận văn hƣớng tới các mục tiêu sau:
- Giúp đỡ ban quản trị doanh nghiệp đánh giá rủi ro trong lĩnh vực tài chính
- Giúp ngƣời kinh doanh và đầu tƣ chứng khoán trong việc dự báo, đƣa ra quyết
định mua bán chứng khoán.
3. Cấu trúc của luận văn
Luận văn đƣợc chia thành 6 phần với các nội dung nhƣ sau:
Chương I trình bày các nội dung lý thuyết về lĩnh vực tài chính. Các khái niệm
liên quan tới tài chính, rủi ro tài chính, chứng khoán, phân tích dự báo trong đầu tƣ
chứng khoán đã đƣợc giới thiệu ngắn gọn nhằm mang lại những kiến thức căn bản
trong lĩnh vực tài chính.
Chương II giới thiệu về khai phá dữ liệu, sau đó chúng tôi giới thiệu chi tiết về
vấn đề phân lớp, mạng nơron, logic mờ. Các kỹ thuật đƣợc trình bày trong chƣơng này
sẽ là cơ sở lý thuyết cho phƣơng pháp giải quyết của chúng tôi ở các chƣơng tiếp theo.
Chương III tập trung vào xây dựng mô hình nhằm giải quyết bài toán đã đặt ra.
Trong chƣơng này chúng tôi đƣa ra phƣơng pháp sử dụng logic mờ, mạng nơ ron và
phân tích kỹ thuật nhằm xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định cho bài toán dự báo dự đoán
rủi ro tài chính.
Chương IV mô tả và phân tích những kết quả mà chúng tôi đã tiến hành thực

nghiệm. Mô hình đƣợc huấn luyện bởi dữ liệu giao dịch chứng khoán trong quá khứ,
sau đó mô hình sẽ đƣợc sử dụng để dự đoán độ rủi ro của doanh nghiệp tƣơng ứng
nhằm kiểm chứng khả năng dự đoán của mô hình. Đồng thời các kết quả này cũng
đƣợc so sánh với các mô hình khác nhằm tìm ra điểm mạnh, yếu của mô hình so với
các mô hình đã đƣợc xây dựng.
Phần kết luận tổng kết những kết quả đạt đƣợc của luận văn và hƣớng nghiên
cứu tiếp theo.
Phần phụ lục giới thiệu về phần mềm dự báo rủi ro và hỗ trợ quyết định, đồng
thời hƣớng dẫn cách thức cơ bản sử dụng phần mềm.

3
Chương 1 - MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ TÀI
CHÍNH
Chƣơng này cung cấp các kiến thức cơ sở về lĩnh vực tài chính. Đầu tiên sẽ là
các khái niệm chính về tài chính, rủi ro tài chính, các phƣơng pháp dự báo, đánh giá
rủi ro. Mục tiếp theo sẽ giới thiệu về phân tích kỹ thuật trong việc đầu tƣ, kinh doanh
chứng khoán.
1.1. Một số khái niệm tài chính
1.1.1 Phân tích tài chính
Phân tích tài chính công cụ quản lý vĩ mô của Nhà nƣớc để đánh giá tình hình
kinh tế của đất nƣớc, của từng ngành, từng địa phƣơng mà trên cơ sở đó xác định đƣợc
nhu cầu vốn của xã hội. Còn đối với các doanh nghiệp (DN) và các nhà đầu tƣ thì việc
đánh giá phân tích đƣợc kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh, phân tích và dự đoán
tình hình tài chính của doanh nghiệp, giúp họ đƣa ra những phƣơng hƣớng, những
quyết định đúng đắn về hoạt động sản xuất cũng nhƣ hoạt động tài chính nhằm làm
doanh nghiệp tồn tại, phát triển và bảo đảm trạng thái cân bằng tài chính của mình.
Có nhiều khái niệm về phân tích tài chính doanh nghiệp, nhƣng khái niệm hay
dùng nhất là:
Phân tích hoạt động tài chính doanh nghiệp là quá trình thu thập, xử lý các
thông tin kế toán, nhằm xem xét, kiểm tra, đối chiếu, so sánh tài chính hiện hành với

quá khứ, giúp ngƣời sử dụng thông tin có thể đánh giá tình hình tài chính DN, đánh giá
về tiềm năng, hiệu quả kinh doanh cũng nhƣ rủi ro trong tƣơng lai.
- Ý nghĩa:
Mỗi đối tƣợng quan tâm đến tình hình tài chính của DN với một góc độ khác
nhau. Đối với chủ DN và các nhà quản trị DN mối quan tâm hàng đầu của họ là tìm
kiếm lợi nhuận và khả năng tài trợ. Đối với chủ ngân hàng và các nhà cho vay tín
dụng, mối quan tâm chủ yếu của họ là khả năng trả nợ hiện tại và sắp tới của DN. Đối
với nhà đầu tƣ mối quan tâm của họ là các yếu tố rủi ro, thời gian hoàn vốn, mức sinh
lãi và khả năng thanh toán vốn Nhìn chung họ đều quan tâm đến khả năng tạo ra
dòng tiền mặt, khả năng sinh lời, khả năng thanh toán và mức sinh lời tối đa.
- Yêu cầu:


4
+ Phân tích hoạt động tài chính DN phải cung cấp đầy đủ thông tin hữu ích cho
các nhà đầu tƣ, các tín chủ và những ngƣời sử dụng thông tin khác nhau để giúp họ có
quyết định đúng đắn khi ra các quyết định đầu tƣ, quyết định cho vay, quyết định sản
xuất
+ Phân tích hoạt động tài chính DN phải cung cấp thông tin cho các DN, các
nhà đầu tƣ, các nhà cho vay và những nhà sử dụng thông tin khác nhau trong việc đánh
giá khả năng và tính chắc chắn của các dòng tiền mặt vào, ra và hiệu quả sử dụng vốn
kinh doanh, tình hình, khả năng thanh toán của DN.
Nhƣ vậy, có thể khẳng định, ý nghĩa tối cao và quan trọng nhất của phân tích tài
chính DN là giúp cho những ngƣời ra quyết định lựa chọn phƣơng án kinh doanh tối
ƣu và đánh giá chính xác thực trạng, tiềm năng của DN.
- Tài liệu phục vụ báo cáo tài chính
Phân tích tài chính sử dụng mọi nguồn thông tin có khả năng làm rõ mục tiêu
dự đoán tài chính. Từ khi pháp lệnh kế toán tài chính đƣợc ban hành, hệ thống các báo
cáo tài chính đã đƣợc thống nhất và là tài liệu cơ sở, quan trọng cho các nhà phân tích
tài chính.

1.1.2 Báo cáo tài chính
Ở nƣớc ta chủ yếu sử dụng hệ thống báo cáo tài chính gồm:
Bảng cân đối kế toán: là báo cáo tổng hợp cho biết tình hình tài chính của đơn
vị tại những thời điểm nhất định dƣới hình thái tiền tệ. Đây là một báo cáo tài chính có
ý nghĩa rất quan trọng đối với mọi đối tƣợng có quan hệ sở hữu, quan hệ kinh doanh
với DN.
Bảng cân đối kế toán phản ánh hai nội dung cơ bản là nguồn vốn tài sản. Nguồn
vốn phản ánh nguồn vốn đƣợc huy động vào sản xuất kinh doanh. Về mặt pháp lý,
nguồn vốn cho thấy trách nhiệm của DN về tổng số vốn đã đăng ký kinh doanh với
Nhà nƣớc, số tài sản đã hình thành bằng nguồn vốn vay ngân hàng, vay đối tƣợng
khác, cũng nhƣ trách nhiệm phải thanh toán với ngƣời ngƣời lao động, cổ đông, nhà
cung cấp, trái chủ, ngân sách Phần tài sản phản ánh quy mô và cơ cấu các loại tài sản
hiện có đến thời điểm lập báo cáo thuộc quyền quản lý, sử dụng của DN, năng lực và
trình độ sử dụng tài sản. Về mặt pháp lý, phần tài sản thể hiện tiềm lực mà DN có
quyền quản lý, sử dụng lâu dài, gắn với mục đích thu đƣợc các khoản lợi nhuận.
Bảng cân đối kế toán là tài liệu quan trọng bậc nhất giúp cho nhà phân tích
nghiên cứu đánh giá một cách khái quát tình hình và kết quả kinh doanh, khả năng cân
bằng tài chính, trình độ sử dụng vốn và những triển vọng tài chính của DN.
Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh: Là báo cáo tài chính tổng hợp cho biết
tình hình tài chính của DN trong từng thời kỳ nhất định, phản ánh tóm lƣợc các khoản
thu, chi phí, kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của toàn DN, kết quả hoạt động


5
sản xuất kinh doanh theo từng hoạt động kinh doanh (sản xuất kinh doanh, đầu tƣ tài
chính, hoạt động bất thƣờng).
Dựa vào số liệu trên báo cáo kết quả kinh doanh, ngƣời sử dụng thông tin có thể
kiểm tra, phân tích, đánh giá kết quả hoạt động kinh doanh của DN trong kỳ, so sánh
với kỳ trƣớc và với DN khác để nhận biết khái quát hoạt động trong kỳ và xu hƣớng
vận động.

Báo cáo lưu chuyển tiền tệ: là báo cáo liên quan đến luồng tiền ra vào trong
DN, tình hình trả nợ, đầu tƣ bằng tiền của DN trong từng thời kỳ.
Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ cung cấp những thông tin về những luồng vào, ra
của tiền và coi nhƣ tiền, những khoản đầu tƣ ngắn hạn có tính lƣu động cao, có thể
nhanh chóng và sẵn sàng chuyển đổi thành một khoản tiền biết trƣớc ít chịu rủi ro lỗ
về giá trị do những sự thay đổi về lãi suất. Những luồng vào ra của tiền và những
khoản coi nhƣ tiền đƣợc tổng hợp thành ba nhóm: lƣu chuyển tiền tệ từ hoạt động kinh
doanh, lƣu chuyển tiền tệ từ hoạt động đầu tƣ, lƣu chuyển tiền tệ từ hoạt động tài chính
và lập theo phƣơng pháp trực tiếp, gián tiếp.
Thuyết minh các báo cáo tài chính: nhằm cung cấp các thông tin về tình hình
sản xuất kinh doanh chƣa có trong hệ thống các báo cáo tài chính, đồng thời giải thích
một số chỉ tiêu mà trong các báo cáo tài chính chƣa đƣợc trình bày, giải thích thêm
một cách cụ thể, rõ ràng.
Các báo cáo tài chính trong DN có mối quan hệ mật thiết với nhau, mỗi sự thay
đổi của một chỉ tiêu trong báo cáo này trực tiếp hay gián tiếp ảnh hƣởng đến các báo
cáo kia, trình tự đọc hiểu đƣợc các báo cáo tài chính, qua đó họ nhận biết đƣợc và tập
trung vào các chỉ tiêu tài chính liên quan trực tiếp tới mục tiêu phân tích của họ.
1.1.3 Phương pháp phân tích tài chính
Để tiến hành phân tích hoạt động kinh doanh cũng nhƣ phân tích hoạt động tài
chính ngƣời ta không dùng riêng lẻ một phƣơng pháp phân tích nào mà sử dụng kết
hợp các phƣơng pháp phân tích với nhau để đánh giá tình hình DN một cách xác thực
nhất, nhanh nhất.
Phƣơng pháp chủ yếu là phƣơng pháp so sánh và phân tích tỷ lệ.
Phương pháp so sánh: Để áp dụng đƣợc phƣơng pháp này cần phải đảm bảo
các điều kiện có thể so sánh đƣợc của các chỉ tiêu (phải thống nhất về nội dung,
phƣơng pháp, thời gian và đơn vị tính toán của các chỉ tiêu so sánh) và theo mục đích
phân tích mà xác định gốc so sánh. Gốc so sánh có thể chọn là gốc về mặt thời gian
hoặc không gian. Kỳ (điểm) đƣợc chọn để phân tích gọi là kỳ phân tích (hoặc điểm
phân tích). Các trị số của chỉ tiêu tính ra ở từng kỳ tƣơng ứng gọi là trị số chỉ tiêu kỳ
gốc, kỳ phân tích. Và để phục vụ mục đích phân tích ngƣời ta có thể so sánh bằng các

cách: so sánh bằng số tuyệt đối, so sánh bằng số tƣơng đối, so sánh bằng số bình quân.


6
Phƣơng pháp so sánh sử dụng trong phân tích tài chính DN là:
- So sánh giữa số thực hiện kỳ này với số thực hiện kỳ trƣớc để thấy rõ xu
hƣớng thay đổi về tài chính của DN, thấy đƣợc sự cải thiện hay xấu đi nhƣ thế nào để
có biện pháp khắc phục trong kỳ tới.
- So sánh giữa số thực hiện với số kế hoạch để thấy mức độ phấn đấu của
Doanh nghiệp.
- So sánh giữa số thực hiện kỳ này với mức trung bình của ngành để thấy đƣợc
tình hình tài chính của DN đang ở tình trạng tốt hay xấu, đƣợc hay chƣa đƣợc so với
các DN cùng ngành.
- So sánh theo chiều dọc để thấy đƣợc tỷ trọng của từng loại trong tổng hợp ở
mỗi bản báo cáo. So sánh theo chiều ngang để thấy đƣợc sự biến đổi về cả số tƣơng
đối và số tuyệt đối của một khoản mục nào đó qua niên độ kế toán liên tiếp.
Phương pháp phân tích tỷ lệ: là phƣơng pháp truyền thống, đƣợc sử dụng phổ
biến trong phân tích tài chính. Đây là phƣơng pháp có tính hiện thực cao với các điều
kiện áp dụng ngày càng đƣợc bổ sung và hoàn thiện. Bởi lẽ:
Thứ nhất, nguồn thông tin kế toán và tài chính đƣợc cải tiến và đƣợc cung cấp
đầy đủ hơn. Đó là cơ sở hình thành các chỉ tiêu tham chiếu tin cậy cho việc đánh giá
một tỷ lệ tài chính của DN.
Thứ hai, việc áp dụng công nghệ tin học cho phép tích luỹ dữ liệu và thúc đẩy
nhanh quá trình tính toán hàng loạt các tỷ lệ.
Thứ ba, phƣơng pháp phân tích này giúp cho nhà phân tích khai thác có hiệu
quả các số liệu và phân tích một cách có hệ thống hàng loạt tỷ lệ theo chuỗi thời gian
liên tục hoặc theo từng giai đoạn.
Phƣơng pháp này dựa trên ý nghĩa chuẩn mực các tỷ lệ của đại lƣợng tài chính
trong các quan hệ tài chính. Về nguyên tắc, phƣơng pháp tỷ lệ yêu cầu phải xác định
đƣợc các ngƣỡng, các định mức để nhận xét đánh giá tình hình tài chính DN, trên cơ

sở so sánh các tỷ lệ của DN với các tỷ lệ tham chiếu.
Trong phân tích tài chính Dn, các tỷ lệ tài chính đƣợc phân thành các nhóm tỷ
lệ đặc trƣng, phản ánh nội dung cơ bản theo mục tiêu hoạt động của DN. Đó là các
nhóm tỷ lệ về nội dung thanh toán, nhóm tỷ lệ về cơ cấu vốn và nguồn vốn, nhóm các
tỷ lệ về năng lực hoạt động, nhóm các tỷ lệ về khả năng sinh lời.
1.1.4 Dự báo tình hình tài chính.
Dự báo tình hình tài chính là một yêu cầu cần thiết để kế hoạch hoá tài chính
ngắn hạn có hiệu quả. Thay cho việc phán quyết, các dự báo đƣợc dựa vào các nguồn
dữ liệu và các phƣơng pháp dự báo khác nhau. Nhƣng nhìn chung, chủ yếu vẫn sử
dụng các mô hình kinh tế lƣợng, các tính toán qua lại của các biến số kinh tế. Trong


7
các trƣờng hợp khác, nhà dự báo tài chính có thể sử dụng các phƣơng pháp thống kê
trong việc phân tích và dự tính các chuỗi thời gian.
Nội dung dự kiến bao gồm:
Phân tích các lựa chọn về tài trợ và đầu tƣ của DN.
Dự tính các hiệu ứng tƣơng lai của của các quyết định hiện tại.
Quyết định thực hiện phƣơng án nào.
So sánh các kết quả hoạt động và các mục tiêu lập ra ban đầu.
Để làm đƣợc điều này, cần phải sử dụng các nhóm chỉ tiêu tài chính đặc trƣng
của DN trong quá khứ để làm căn cứ, cơ sở khoa học cho việc xây dựng một hệ thống
các báo cáo tài chính dự kiến.
Các dự báo tổng hợp có tính nhất quán về doanh thu, luồng tiền, thu nhập và
các dự báo khác là rất phức tạp và tốn nhiều thời gian. Tuy nhiên, nhiều tính toán cần
thiết có thể đƣợc thực hiện một cách tự động bởi mô hình kế hoạch. Bằng cách đó, sản
phẩm của nhà phân tích tài chính trong hoạch định tài chính sẽ là một hệ thống các
bảng cân đối tài sản, báo cáo thu nhập và báo cáo luồng tiền dự tính. Số liệu trong dự
báo có thể là con số trung gian nào đó giữa số dự báo thực và số thực tế kỳ vọng đạt
tới.

1.2. Rủi ro tài chính
1.2.1 Khái niệm
Rủi ro chính là các khả năng gây ra tổn thất hay thiệt hại. Thông thƣờng, các rủi
ro không đứng riêng lẻ một mình mà chúng tiềm tàng trong mối quan hệ có tính tƣơng
tác lẫn nhau khiến cho việc dự đoán rủi ro càng trở nên khó khăn hơn.
1.2.2 Nguồn gốc của rủi ro tài chính
Rủi ro tài chính bắt nguồn từ vô số các giao dịch liên quan trực tiếp đến tài
chính nhƣ mua bán, đầu tƣ, vay nợ và một số hoạt động kinh doanh khác hoặc là hệ
quả gián tiếp của các chính sách thay đổi trong quản lý, trong cạnh tranh, trong các
quan hệ quốc tế và thậm chí có thể chỉ do sự thay đổi của thời tiết hay khí hậu. Nếu
quan sát kỹ các biến động về tài chính, có thể nhận ra đƣợc 3 nguồn chính gây ra rủi ro
về tài chính bao gồm:
Rủi ro phát sinh từ sự thay đổi bên ngoài về giá cả trên thị trƣờng nhƣ lãi suất,
tỷ giá hay giá của các loại hàng hoá khác.


8
Rủi ro phát sinh từ các hoạt động hay giao dịch với các đối tác trong kinh doanh
nhƣ nhà cung cấp, khách hàng, các đối tác trong các giao dịch phát sinh hoặc trong các
liên doanh góp vốn đầu tƣ.
Rủi ro phát sinh từ ngay chính nội bộ doanh nghiệp, những thay đổi từ bên
trong liên quan đến nhân sự, cơ cấu tổ chức hoặc quy trình sản xuất kinh doanh.
1.2.3 Quy trình quản trị rủi ro tài chính
Rủi ro tài chính thƣờng có tác động dây chuyền và cộng hƣởng. Do đó, doanh
nghiệp phải chủ động xây dựng cho mình quy trình đánh giá và quản trị rủi ro tài chính
phù hợp, nhằm tự vệ trƣớc biến động khôn lƣờng của thị trƣờng tài chính.
Đôi lúc thiếu hợp lý, nhƣng với một sức hấp dẫn đặc biệt, thị trƣờng tài chính
vẫn đang sống với quy luật chung và riêng của nó, phát triển nhanh hơn mọi dự đoán
và phát sinh những tình huống hoàn toàn chƣa đƣợc đề cập đến trong bất kỳ lý thuyết
nào. Tồn tại nhƣ một cơ chế đáp ứng những nhu cầu đa dạng về cung cấp và sử dụng

vốn, thị trƣờng tài chính luôn ẩn chứa nhiều rủi ro ảnh hƣởng đến sự sống còn của các
doanh nghiệp tham gia vào thị trƣờng này. Với xu hƣớng toàn cầu hoá tài chính, rủi ro
có thể đang tiềm ẩn tại những thị trƣờng tuy xa về khoảng cách địa lý nhƣng có khả
năng gây ra những biến động nghiêm trọng đối với thị trƣờng tài chính trong nƣớc,
gây nên thiệt hại khôn lƣờng đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Do những đổi thay không ngừng trên thị trƣờng mà việc quản trị rủi ro cũng trở
thành một quá trình biến hoá liên tục các phƣơng pháp phòng chống rủi ro, dựa trên dự
báo về mức độ biến động của giá cả, môi trƣờng kinh doanh, điều kiện chính trị, kinh
tế xã hội trong nƣớc và quốc tế. Mặc dù vậy, quy trình quản trị rủi ro không thể bỏ qua
những bƣớc căn bản sau đây:
1. Nhận diện và phân loại rủi ro
Mọi rủi ro trên thị trƣờng đều xuất phát từ những thay đổi về giá cả thị trƣờng
nhƣ lãi suất, tỷ giá cũng nhƣ giá của các loại hàng hoá khác. Ngoài ra còn có một số
rủi ro khác ảnh hƣởng đến tài chính doanh nghiệp nhƣ rủi ro về tín dụng, rủi ro trong
hoạt động sản xuất, rủi ro trong thanh khoản và rủi ro mang tính hệ thống tác động
chung lên toàn thị trƣờng. Những rủi ro trên đều có tính liên kết và tác động qua lại lẫn
nhau nên khi thị trƣờng đi xuống, sự cộng hƣởng của chúng sẽ gây nên tổn thất khôn
lƣờng đối với doanh nghiệp.
2. Tính toán và cân nhắc các mức độ rủi ro và mức độ chịu đựng tổn thất khi rủi
ro xảy ra
Đo lƣờng rủi ro là một quá trình gồm 2 bƣớc. Bƣớc đầu tiên là tính toán mức
thu lợi có thể đạt đƣợc hoặc quan trọng hơn cả trong quản trị rủi ro là tính toán mức
tổn thất có thể chấp nhận đƣợc trong trƣờng hợp xảy ra biến động xấu về giá cả trên
thị trƣờng. Nói cách khác, đo lƣờng rủi ro chính là việc trả lời cho câu hỏi "Doanh


9
nghiệp có thể chấp nhận tổn thất đến mức độ nào?". Để có đƣợc câu trả lời thì việc
tính toán khả năng và mức độ tổn thất phải đƣợc định lƣợng bằng những con số biết
nói. Tuỳ theo độ nhạy cảm của từng loại công cụ đo lƣờng, kết quả có đƣợc có thể tính

bằng thời gian mất đi hoặc số tiền thiệt hại trên vốn hoặc lợi nhuận. Chẳng hạn, việc
sử dụng các công cụ phát sinh nhƣ Hợp đồng kỳ hạn (forwards), Hợp đồng tƣơng lai
(options) và Hợp đồng hoán đổi (swaps) sẽ giúp doanh nghiệp tính toán đƣợc mức độ
tổn thất này bằng các con số chính xác khi thị trƣờng biến động theo hƣớng ngƣợc
chiều với dự đoán. Chi phí bỏ ra khi sử dụng các công cụ này chính là cái giá mà
doanh nghiệp phải trả nếu rủi ro xảy ra.
Bƣớc thứ hai của quá trình này là xác định các khả năng xảy ra tƣơng ứng với
từng mức độ biến động trên thị trƣờng. Dựa trên những khả năng biến động về giá
cũng nhƣ biên độ dao động giá, mức độ tổn thất cũng nhƣ mức thu lợi có thể đƣợc tính
toán chi tiết và cụ thể cho từng trƣờng hợp.
3. Áp dụng các chính sách, công cụ phòng chống thích hợp đối với từng loại rủi
ro
Tuỳ thuộc vào mức độ và khả năng chấp nhận rủi ro, doanh nghiệp sẽ áp dụng
những biện pháp phòng chống khác nhau nhằm giảm thiểu mức độ thiệt hại khi rủi ro
xảy ra. Trên thực tế, doanh nghiệp có thể có một số chọn lựa. Một trong những chọn
lựa đơn giản nhất là không làm gì cả bằng cách chủ động hoặc thụ động chấp nhận
mọi rủi ro có thể xảy ra. Điều này hoàn toàn đúng với những khoản vay nhỏ vì chi phí
để phòng chống có khi còn cao hơn việc chấp nhận mức thiệt hại nếu thị trƣờng có
biến động. Tuy nhiên, phƣơng pháp này lại tỏ ra rất nguy hiểm đối với những khoản
thanh toán bằng ngoại tệ hoặc khoản vay lớn vì chỉ một biến động nhỏ về lãi suất hoặc
tỉ giá thì thiệt hại sẽ là một con số không thể thờ ơ. Khi đó, các công cụ phòng chống
rủi ro đặc biệt tỏ ra hữu hiệu nhằm ngăn chặn một phần tổn thất có khả năng xảy ra
hoặc ngăn chặn khả năng xảy ra rủi ro có thể lƣờng trƣớc.
4. Theo dõi, đánh giá và điều chỉnh phƣơng pháp phòng chống nếu cần thiết
Sự vận động của thị trƣờng sẽ khiến cho mọi phƣơng pháp phòng chống dù là
tối ƣu nhất cũng trở nên mất tác dụng nếu không đƣợc điều chỉnh cho phù hợp. Do
vậy, kết quả của việc sử dụng các phƣơng pháp phòng chống rủi ro cần đƣợc ghi nhận
và xử lý kịp thời để việc ứng dụng phƣơng pháp trên đƣợc thay đổi cho phù hợp với
nhu cầu của doanh nghiệp trong những tình huống mới.
Tuy nhiên, điều quan trọng hơn cả là doanh nghiệp cần nhận thức và chủ động

ứng dụng quy trình này trong thực tế, đặc biệt là khi thị trƣờng Việt Nam vận động
trong một nền kinh tế hội nhập với thế giới đang dần tách khỏi sự bảo hộ của Ngân
hàng Nhà nƣớc về tỉ giá và các chính sách mở cửa khác cho thị trƣờng tài chính trong
nƣớc. Nguy cơ về những biến động lớn trên thị trƣờng tiền tệ và khủng hoảng tài chính
trong giai đoạn sắp tới sẽ buộc doanh nghiệp phải ý thức hơn trong việc xây dựng quy
trình quản trị rủi ro thích hợp nhằm bảo vệ tài sản của mình.


10
Rủi ro tài chính phát sinh từ 3 nguồn: sự thay đổi bên ngoài; hoạt động, giao
dịch với đối tác bên trong và từ chính nội bộ doanh nghiệp
1.2.3 Quản trị rủi ro trong đầu tư chứng khoán
Rủi ro trong đầu tƣ CK đƣợc định nghĩa là sự dao động của lợi nhuận mong
đợi, do vậy để đạt đƣợc tỷ lệ lợi nhuận cao trong đầu tƣ chứng khoán, vấn đề đặt ra là
phải quản lý đƣợc mức rủi ro này.
Các loại rủi ro trong đầu tƣ chứng khoán

Rủi ro hệ thống là rủi ro tác động đến toàn bộ hoặc hầu hết các CK. Sự bấp
bênh của môi trƣờng kinh tế nói chung nhƣ sự sụt giảm GDP, biến động lãi suất, tốc
độ lạm phát thay đổi là những minh chứng cho rủi ro hệ thống, những biến đổi này
tác động đến sự dao động giá cả của các CK trên thị trƣờng.
Trong rủi ro hệ thống trƣớc hết phải kể đến rủi ro thị trƣờng. Rủi ro thị trƣờng
xuất hiện do phản ứng của các nhà đầu tƣ đối với các hiện tƣợng trên thị trƣờng.
Những sự sút giảm đầu tiên trên thị trƣờng là nguyên nhân gây sợ hãi đối với các nhà
đầu tƣ và họ sẽ cố gắng rút vốn. Phản ứng dây chuyền này làm tăng số lƣợng bán, giá
cả CK sẽ rơi xuống thấp so với giá trị cơ sở.
Tiếp đến là rủi ro lãi suất. Giá cả CK thay đổi do lãi suất thị trƣờng dao động
thất thƣờng gọi là rủi ro lãi suất. Giữa lãi suất thị trƣờng và giá cả CK có mối quan hệ
tỷ lệ nghịch. Khi lãi suất thị trƣờng tăng, ngƣời đầu tƣ có xu hƣớng bán CK để lấy tiền
gửi vào ngân hàng dẫn đến giá CK giảm và ngƣợc lại.

Ngoài hệ quả trực tiếp đối với giá CK, lãi suất còn ảnh hƣởng gián tiếp đến giá
cổ phiếu (CP) thƣờng. Khi lãi suất tăng làm giá CP giảm vì các nhà đầu cơ vay mua ký
quỹ sẽ bị ảnh hƣởng. Nhiều công ty kinh doanh CK hoạt động chủ yếu bằng vốn đi
vay thì với mức lãi suất tăng cũng làm cho chi phí vốn tăng.
Rủi ro đầu tƣ CK
Rủi ro hệ thống
Rủi ro không hệ thống
Rủi ro kinh doanh
Rủi ro thị trƣờng
Rủi ro tài chính
Rủi ro lãi suất
Rủi ro sức mua


11
Một yếu tố rủi ro hệ thống khác không kém phần quan trọng là rủi ro sức mua.
Rủi ro sức mua là tác động của lạm phát tới các khoản đầu tƣ. Lợi tức thực tế của CK
đem lại là kết quả giữa lợi tức danh nghĩa sau khi khấu trừ đi lạm phát. Nhƣ vậy, khi
có tình trạng lạm phát thì lợi tức thực thế giảm. Giải thích theo lý thuyết hiện tại hoá,
một đồng lợi tức của hôm nay thì trong tƣơng lai không còn giá trị một đồng do tác
động của lạm phát.
Rủi ro không hệ thống là rủi ro chỉ tác động đến một loại tài sản hoặc một nhóm
tài sản, nghĩa là rủi ro này chỉ liên quan đến một loại CK cụ thể nào đó. Rủi ro không
hệ thống bao gồm rủi ro kinh doanh và rủi ro tài chính. Trong quá trình kinh doanh,
định mức thực tế không đạt đƣợc nhƣ theo kế hoạch gọi là rủi ro kinh doanh, chẳng
hạn lợi nhuận trong năm tài chính thấp hơn mức dự kiến.
Rủi ro kinh doanh đƣợc cấu thành bởi yếu tố bên ngoài và yếu tố nội tại trong
công ty. Rủi ro nội tại phát sinh trong quá trình công ty hoạt động. Rủi ro bên ngoài
bao gồm những tác động nằm ngoài sự kiểm soát của công ty làm ảnh hƣởng đến tình
trạng hoạt động của công ty nhƣ chi phí tiền vay, thuế, chu kỳ kinh doanh

Rủi ro tài chính cũng là một loại rủi ro không hệ thống. Rủi ro tài chính liên
quan đến đòn bẩy tài chính, hay nói cách khác liên quan đến cơ cấu nợ của công ty. Sự
xuất hiện các khoản nợ trong cấu trúc vốn sẽ tạo ra nghĩa vụ trả nợ trả lãi của công ty.
Công ty phải thực hiện nghĩa vụ trả nợ (gồm trả nợ ngân hàng và trả nợ trái phiếu)
trƣớc việc thanh toán cổ tức cho cổ đông. Điều này ảnh hƣởng không nhỏ đến giá cả
CP công ty. Rủi ro tài chính có thể tránh đƣợc nếu công ty không vay nợ chút nào.
1.3 Phân tích kỹ thuật trong dự báo thị trường chứng khoán.
1.3.1 Khái niệm
PTKT là việc nghiên cứu giá, với công cụ cơ bản là biểu đồ, nhằm nâng cao
hiệu quả của hoạt động đầu tƣ. PTKT nghiên cứu các hành vi của các bên tham gia thị
trƣờng thông qua sự biến động của giá, khối lƣợng chứng khoán giao dịch nhằm xác
định đƣợc xu thế biến động giá và thời điểm đầu tƣ.
Phân tích kỹ thuật dựa trên lý thuyết DOW[2], với nội dung chủ yếu sau:
Thị trƣờng phản ánh tất cả các thông tin trong giá CK
3 xu thế của thị trƣờng (xu thế sơ cấp, xu thế thứ cấp và các biến động hàng ngày)
PTKT sử dụng ba giả thiết sau:
Giá trị thị trƣờng của bất kỳ sản phẩm hay dịch vụ nào đều đƣợc xác lập thông
qua cung cầu của thị trƣờng.
- Cung cầu của thị trƣờng đƣợc xác lập dựa trên một hệ thống các yếu tố hợp l.
hoặc đôi khi phi l Và thị trƣờng sẽ cân đối các trọng số này liên tục và tự động.


12
- Loại bỏ những dao động bất thƣờng, giá cả của một chứng khoán đơn lẻ hay
toàn bộ giá cả của thị trƣờng có xu thế thay đổi theo một khuynh hƣớng (trend), và nó
tồn tại trong một khoảng thời gian nhất định.
- Sự thay đổi trong khuynh hƣớng đang thịnh hành là do sự thay đổi trong mối
quan hệ cung cầu. Và sự thay đổi của quan hệ cung cầu sẽ đƣợc nhận diện sớm hay
muộn thông qua các phản ứng của chính thị trƣờng.
1.3.2 Ứng dụng của phân tích kỹ thuật

- Xác định chiến lƣợc kinh doanh cho ngắn hạn, trung hạn và dài hạn
- Xác định các đƣờng tiệm cận giá để có quyết định mua vào – bán ra cổ phiếu
một cách hợp lý
- Xác định các khoảng dao động của giá để xác định thời điểm nên hay chƣa
nên tham gia vào thị trƣờng
1.3.3 Các công cụ cơ bản sử dụng trong Phân tích kỹ thuật.
Biểu đồ thể hiện chuỗi dao động của giá trong một đơn vị thời gian.
Hiện nay trên Thị trƣờng chứng khoán các chuyên viên phân tích dùng rất nhiều
các loại biểu đồ khác nhau để phân tích, trong đó có 3 loại biểu đồ đƣợc dùng một
cách phổ biến nhất đó là: biểu đồ dạng đƣờng (Line chart), biểu đồ dạng then chắn
(Bar chart), biểu đồ dạng cây nến (Candlestick chart).
Biểu đồ dạng đường (Line chart)[2]
Dạng biểu đồ này từ trƣớc tới nay thƣờng đƣợc sử dụng phổ biến trong các
ngành khoa học khác dùng để mô phỏng các hiện tƣợng kinh tế và xã hội. Nhƣng hiện
nay do khoa học kỹ thuật phát triển, diễn biến của thị trƣờng chứng khoán ngày càng
phức tạp cho nên loại biểu đồ này ngày càng ít đƣợc sử dụng nhất là trên các thị
trƣờng chứng khoán hiện đại.

Hình 1-1 Biểu đồ dạng đường


13
Nó chủ yếu đƣợc sử dụng trên các thị trƣờng chứng khoán mới đi vào hoạt
động trong thời gian ngắn, khớp lệnh theo phƣơng pháp khớp lệnh định kỳ theo từng
phiên. Ƣu điểm của loại biểu đồ này là dễ sử dụng.
Hiện nay trên các Thị trƣờng chứng khoán hiện đại đang dùng một số loại biểu
đồ trong Phân tích kỹ thuật mang lại hiệu quả cao đó là biểu đồ dạng then chắn (Bar
chart) và cây nến (Candlestick chart).
Biểu đồ dạng then chắn (Bar chart)[2]
Trên các Thị trƣờng chứng khoán hiện đại trên thế giới hiện nay các chuyên

viên phân tích thƣờng dùng loại biểu đồ này trong phân tích là chủ yếu lý do chính vì
tính ƣu việt của nó đó là sự phản ánh rõ nét sự biến động của giá chứng khoán.
Hai kí tự mà dạng biểu đồ này sử dụng đó là:

Hình 1-2 Biểu đồ dạng then chắn
Loại biểu đồ này thƣờng đƣợc áp dụng để phân tích trên các Thị trƣờng chứng
khoán hiện đại khớp lệnh theo hình thức khớp lệnh liên tục, độ dao động của giá
chứng khoán trong một phiên giao dịch là tƣơng đối lớn.
Biểu đồ cây nến (Candlestick chart)
Đây là dạng biểu đồ cải tiến của biểu đồ dạng then chắn (Bar chart), nó đƣợc
ngƣời Nhật Bản khám phá và áp dụng trên thị trƣờng chứng khoán của họ đầu tiên.
Giờ đây nó đang dần đƣợc phổ biến hầu hết trên các thị trƣờng chứng khoán hiện đại
trên toàn thế giới. Dạng biểu đồ này phản ánh rõ nét nhất về sự biến động của giá
chứng khoán trên thị trƣờng chứng khoán khớp lệnh theo hình thức khớp lệnh định kỳ.
Hai kí tự mà loại biểu đồ này sử dụng là:

Hình 1-3 Biểu đồ dạng cây nến


14
1.3.4 Các chỉ dẫn kỹ thuật cơ bản
 Đƣờng trung bình trƣợt MA (Moving Average)
Ý nghĩa:
MA là chỉ báo hữu ích dùng để theo dõi khuynh hƣớng biến động giá chứng
khoán và sự đảo chiều của những khuynh hƣớng này.
MA có tác dụng làm trơn sự biến động của giá CK trên TTCK nhằm loại bỏ
những biến động nhỏ và cho ta cái nhìn chính xác về xu thế chính của thị trƣờng
Một số đƣờng MA cơ bản:
- SMA : Đƣờng trung bình trƣợt giản đơn
- WMA: Đƣờng trung bình trƣợt tuyến tính có trọng số

- EMA : Đƣờng trung bình trƣợt theo hệ số mũ
- VMA : Đƣờng trung bình trƣợt biến đổi
- TMA : Đƣờng trung bình trƣợt hồi quy theo thời gian
 Đƣờng chuẩn MACD
Ý nghĩa:
MACD là chỉ báo cho thấy sự quy tụ hay phân kỳ của trung bình chuyển động.
MACD cho sự khẳng định dấu hiệu thị trƣờng khi đƣờng MA ngắn hạn giao
nhau với đƣờng MA dài hạn.
Ứng dụng:
Thƣờng sử dụng đƣờng MACD với sự chênh lệnh của hai đƣờng EMA 12 và
EMA 26 và một đƣờng tín hiệu là EMA 9
Đƣờng MACD - Histogram
Ý nghĩa:
MACD-H phản ánh độ lệch giữa hai đƣờng MACD và đƣờng tín hiệu của nó.
Khi nào MACD xuyên chéo qua đƣờng tín hiệu thì MACD-H xuyên chéo qua đƣờng
số không.
MACD-H đƣợc dùng để dự báo trƣớc sự thay đổi trong khuynh hƣớng biến
động giá chứng khoán.
 Chỉ số sức mạnh tƣơng quan RSI
Ý nghĩa:
RSI là một chỉ số động lƣợng đo sức mạnh tƣơng đối của một chứng khoán nhất
định hoặc của cả thị trƣờng.
RSI đƣợc đo theo thang độ từ 0% đến 100% và lấy hai đƣờng 30% và 70% làm
hai đƣờng chỉ báo kỹ thuật.
 Dải Bollinger Band


15
Ý nghĩa:
Là miền thể hiện sai lệch xung quanh giá trị trung bình và đƣợc xác định theo

một tỷ lệ phần trăm nhất định phía trên và phía dƣới đƣờng MA
Ứng dụng:
Mr_Bollinger gợi ý thời kỳ trễ của đƣờng MA là 20 và tỷ lệ phần trăm là 2% sẽ
cho những kết quả tính toán đáng tin cậy.
Kết luận
Các kiến thức về lĩnh vực tài chính rất nhiều, trên đây tôi mới chỉ giới thiệu
ngắn gọn về các kiến thức chung nhất. Các kiến thức này tuy chƣa nhiều nhƣng cũng
đủ để một ngƣời dùng có thể hiểu đƣợc một cách căn bản về tài chính. Với các kiến
thức này ngƣời dùng có thể sử dụng các ứng dụng phân tích tài chính, phân tích rủi ro
trong đầu tƣ chứng khoán.


16
Chương 2 - TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của CNTT đã làm cho khả
năng thu thập và lƣu trữ thông tin của các hệ thống thông tin tăng nhanh một cách
chóng mặt. Bên cạnh đó, việc tin học hoá một cách ồ ạt và nhanh chóng các hoạt động
sản xuất, kinh doanh cũng nhƣ nhiều lĩnh vực hoạt động khác đã tạo ra cho chúng ta
một lƣợng dữ liệu lƣu trữ khổng lồ. Hàng triệu CSDL đã đƣợc sử dụng trong các hoạt
động sản xuất, kinh doanh, quản lý , trong đó có nhiều CSDL cực lớn cỡ Gigabyte,
thậm chí là Terabyte. Sự bùng nổ này đã dẫn tới một yêu cầu cấp thiết là cần có những
kỹ thuật và công cụ mới để tự động chuyển đổi lƣợng dữ liệu khổng lồ kia thành các
tri thức có ích. Từ đó, các kỹ thuật khai phá dữ liệu đã trở thành một lĩnh vực thời sự
của nền CNTT thế giới hiện nay nói chung và Việt Nam nói riêng.
2.1 Giới thiệu về khai phá dữ liệu (Data Mining)
Khai phá dữ liệu đang đƣợc áp dụng một cách rộng rãi trong nhiều lĩnh vực
kinh doanh và đời sống khác nhau: marketing, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm, khoa
học, y tế, an ninh, internet… Rất nhiều tổ chức và công ty lớn trên thế giới đã áp dụng
kỹ thuật khai phá dữ liệu vào các hoạt động sản xuất kinh doanh của mình và thu đƣợc
những lợi ích to lớn.

Khai phá dữ liệu đƣợc định nghĩa là quá trình trích xuất các thông tin có giá trị
tiềm ẩn bên trong lƣợng lớn dữ liệu đƣợc lƣu trữ trong các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu.
Hiện nay, ngoài thuật ngữ khai phá dữ liệu, ngƣời ta còn dùng một số thuật ngữ khác
có ý nghĩa tƣơng tự nhƣ: Khai phá tri thức từ CSDL, trích lọc dữ liệu (Konwlegde
extraction), phân tích dữ liệu/mẫu (data/pattern analysis), khảo cổ dữ liệu (data
archaeology), nạo vét dữ liệu (data dredredging). Nhiều ngƣời coi khai phá dữ liệu và
một số thuật ngữ thông dụng khác là khám phá tri thức trong CSDL (Knowledge
Discovery in Databases-KDD) là nhƣ nhau. Tuy nhiên trên thực tế khai phá dữ liệu chỉ
là một bƣớc thiết yếu trong quá trình Khám phá tri thức trong CSDL.
Quá trình này gồm các bƣớc:
 Làm sạch dữ liệu (data cleaning): Loại bỏ nhiễu hoặc các dữ liệu không
thích hợp.
 Tích hợp dữ liệu (data integration): Tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác
nhau nhƣ: CSDL, Kho dữ liệu, file text…
 Chọn dữ liệu (data selection): Ở bƣớc này, những dữ liệu liên quan trực
tiếp đến nhiệm vụ sẽ đƣợc thu thập từ các nguồn dữ liệu ban đầu.


17
 Chuyển đổi dữ liệu (data transformation): Trong bƣớc này, dữ liệu sẽ
đƣợc chuyển đổi về dạng phù hợp cho việc khai phá bằng cách thực hiện
các thao tác nhóm hoặc tập hợp.
 Khai phá dữ liệu (data mining): Là giai đoạn thiết yếu, trong đó các
phƣơng pháp thông minh sẽ đƣợc áp dụng để trích xuất ra các mẩu dữ
liệu.
 Đánh giá mẫu (pattern evaluation): Đánh giá sự hữu ích của các mẫu
biểu diễn tri thức dựa vào một số phép đo.
 Trình diễn dữ liệu (Knowlegde presentation): Sử dụng các kỹ thuật trình
diễn và trực quan hoá dữ liệu để biểu diễn tri thức khai phá đƣợc cho
ngƣời sử dụng.

Các kỹ thuật khai phá dữ liệu thƣờng đƣợc chia thành 2 nhóm chính:
 Kỹ thuật khai phá dữ liệu mô tả: có nhiệm vụ mô tả về các tính chất hoặc
các đặc tính chung của dữ liệu trong CSDL hiện có.
 Kỹ thuật khai phá dữ liệu dự đoán: có nhiệm vụ đƣa ra các dự đoán dựa
vào các suy diễn trên dữ liệu hiện thời.
Dƣới đây giới thiệu 3 phƣơng pháp thông dụng nhất là: phân cụm dữ liệu, phân
lớp dữ liệu và khai phá luật kết hợp.
 Phân cụm dữ liệu: Mục tiêu chính của phƣơng pháp phân cụm dữ liệu là
nhóm các đối tƣợng tƣơng tự nhau trong tập dữ liệu vào các cụm sao cho
các đối tƣợng thuộc cùng một lớp là tƣơng đồng còn các đối tƣợng thuộc
các cụm khác nhau sẽ không tƣơng đồng.
 Phân lớp dữ liệu và hồi quy: Mục tiêu của phƣơng pháp phân lớp dữ liệu
là dự đoán nhãn lớp cho các mẫu dữ liệu. Quá trình phân lớp dữ liệu
thƣờng gồm 2 bƣớc: Thứ nhất, xây dựng mô hình, một mô hình sẽ đƣợc
xây dựng dựa trên việc phân tích các mẫu dữ liệu sẵn có. Mỗi mẫu tƣơng
ứng với một lớp, đƣợc quyết định bởi một thuộc tính gọi là thuộc tính
lớp. Thứ hai, sử dụng mô hình để phân lớp dữ liệu, tính độ chính xác của
mô hình. Nếu độ chính xác là chấp nhận đƣợc, mô hình sẽ đƣợc sử dụng
để dự đoán nhãn lớp cho các mẫu dữ liệu khác trong tƣơng lai.
 Khai phá luật kết hợp: mục tiêu của phƣơng pháp này là phát hiện và đƣa
ra các mối liên hệ giữa các giá trị dữ liệu trong CSDL. Mẫu đầu ra của
giải thuật khai phá dữ liệu là tập luật kết hợp tìm đƣợc.
Khai phá luật kết hợp đƣợc thực hiện qua 2 bƣớc: Thứ nhất, tìm tất cả các tập
mục phổ biến, một tập mục phổ biến đƣợc xác định qua tính độ hỗ trợ và thoả mãn độ
hỗ trợ cực tiểu. Thứ hai, sinh ra các luật kết hợp mạnh từ tập mục phổ biến, các luật
phải thoả mãn độ hỗ trợ cực tiểu và độ tin cậy cực tiểu.