- 1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Một số quy trình tính toán mờ và ứng dụng Tác giả luận văn: Vũ Việt Dũng Khóa: 2008-2010. - Lý do chọn đề tài Hiện nay, việc áp dụng tính toán mờ vào phân tích dự báo biến động của thị trường chứng khoán đang thu hút rất nhiều sự quan tâm nghiên cứu. - Để có được một quyết định đầu tư đúng đắn thì việc phân tích, xác định mức giá của cổ phiếu để lựa chọn tỉ lệ mua và bán tối ưu là hết sức quan trọng. - Trước đây, đã có nhiều phương pháp phân tích kỹ thuật cho thị trường chứng khoán được phát triển như K – Line hay trung bình động … Những phương pháp này chủ yếu dựa trên thống kê số liệu. - Tuy nhiên, thị trường chứng khoán là một hệ thống phi tuyến chịu nhiều tác động của các yếu tố chính trị, kinh tế, tâm lý xã hội. - Do đó, việc sử dụng các công cụ truyền thống để trợ giúp ra quyết định trong giao dịch chứng khoán là hết sức khó khăn. - Các quy trình tính toán mờ, trong đó có mạng nơ –ron nhân tạo và các hệ suy luận mờ là một phương pháp tiếp cận hiệu quả để áp dụng vào phân tích và dự đoán thị trường chứng khoán. - Với khả năng xử lý tốt các hàm phi tuyến, linh hoạt trong áp dụng và khả năng tự học cao, mô hình mạng nơ –ron cho phép ta xây dựng các hàm xấp xỉ dựa trên quan hệ của các đầu vào và đầu ra mà không cần một mô hình cụ thể cũng như không đòi hỏi kiến thức chuyên môn quá sâu về lĩnh vực phân tích. - Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Luận văn này tập trung nghiên cứu các mô hình mạng nơ – ron, trong đó tập trung vào mạng nơ –ron thích nghi kết hợp với hệ suy luận mờ ANFIS nhằm dự báo giá của một cổ phiếu xác định trong các phiên giao dịch tiếp theo. - Các nội dung chính và đóng góp mới của tác giả Luận văn đã trình bày các nội dung chủ yếu sau. - Các khái niệm cơ bản về tập mờ, suy diễn mờ, hệ mờ, luật mờ Takagi-Sugeno, mạng nơ –ron nhận tạo, mạng thích nghi và hệ thống suy diễn mờ dựa trên mạng thích nghi ANFIS. - 2 - Các thông tin sơ lược về thị trường chứng khoán thế giới, thị trường chứng khoán Việt Nam, các nghiên cứu dự báo về thị trường chứng khoán trước đây và các chỉ số cơ bản của thị trường chứng khoán Việt Nam. - Trên cơ sở đó, xây dựng mạng nơ – ron kết hợp suy diễn mờ để dự báo giá chứng khoán, lựa chọn đầu vào và kiểm nghiệm mô hình với thực tế thị trường chứng khoán Việt Nam đồng thời đánh giá các hạn chế của mô hình. - Hướng phát triển hệ thống dự báo chỉ số chứng khoán dựa trên luật mờ Takagi – Sugeno, phương pháp phân cụm K – Means và phương pháp luyện tham số dựa trên thuật toán mô phỏng quá trình luyện kim nhằm cải thiện các hạn chế của mô hình mạng ANFIS. - Điểm mới của luận văn là việc phân tích, sử dụng các yếu tố đầu vào bên ngoài (bên cạnh các yếu tố đầu vào nội tại là chuỗi dữ liệu về giá cổ phiếu) có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, từ đó xây dựng mô hình để dự báo giá cổ phiếu trong tương lai. - Bên cạnh đó, luận văn cũng đưa ra các nghiên cứu, hướng phát triển mở rộng hệ thống dự báo nhằm dự báo giá cổ phiếu chính xác hơn và trong thời gian dài hơn. - Phương pháp nghiên cứu Các nội dung được trình bày trong luận văn được tham khảo từ các tài liệu trong và ngoài nước về công nghệ mờ, mạng nơ –ron và đặc biệt là các nghiên cứu về ứng dụng mạng nơ –ron vào thị trường chứng khoán. - Trên cơ sở các kiến thức và kinh nghiệm đó, luận văn đã đưa ra các phân tích, rà soát đối với thị trường chứng khoán Việt Nam nhằm lựa chọn một mô hình phù hợp. - Sau khi đã xây dựng được mô hình và lựa chọn các đầu vào phù hợp, luận văn đã thực hiện kiểm nghiệm mô hình với bộ dữ liệu của một cổ phiếu đang niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam, tiếp đó dựa trên các kết quả kiểm nghiệm để phân tích các hạn chế, tồn tại của mô hình và đề xuất hướng khắc phục hợp lý nhất. - Kết luận Mô hình mạng nơ – ron thích nghi và mạng ANFIS là kết quả phát triển của mạng nơ – ron nhân tạo, có hiệu quả cao trong việc mô phỏng các hệ suy diễn mờ dạng Takagi – Sugeno. - Việc áp dụng mạng ANFIS đồng thời sử dụng các biến đầu vào đặc trưng cho các tác động bên ngoài ảnh hưởng đến giá cổ phiếu là một nét mới trong 3 luận văn này. - Tuy nhiên, do biến động giá cổ phiếu là biến động phức tạp, dễ thay đổi, đòi hỏi phải có sự cập nhật thường xuyên, do đó mô hình mạng ANFIS với 06 đầu vào vẫn chưa đáng ứng được nhu cầu dự báo gần chính xác giá cổ phiếu trong một thời gian dài hơn. - Trên cơ sở các hạn chế của mô hình cũ, luận văn này cũng đề xuất một hệ thống dự báo mới, sử dụng phương pháp phân cụm K – Means và phương pháp luyện tham số mô phỏng quá trình luyện kim để nhằm cải thiện mô hình cũ và đưa ra các kết quả dự báo chính xác hơn. - Hệ thống dự báo mới sẽ thực hiện quá trình tiền xử lý bộ dữ liệu đầu vào dựa trên phương pháp hồi quy nhằm loại bỏ các yếu tố ít có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, giữ lại các nhân tố chính. - Bên cạnh đó, việc thực hiện phân cụm các dữ liệu đầu vào giúp cho việc phân tách các luật mờ tương ứng với các thời kỳ biến động của giá cổ phiếu. - Cuối cùng, việc áp dụng phương pháp luyện tham số mô phỏng quá trình luyện kim giúp cải thiện tốc độ luyện cho mạng, phù hợp hơn với yêu cầu cập nhật thường xuyên để dự báo giá cổ phiếu. - Do thời gian có hạn, cũng như kiến thức và kinh nghiệm nghiên cứu về thị trường chứng khoán cũng như mạng nơ – ron và các quy trình tính toán mờ chưa sâu nên luận văn không tránh khỏi còn những sai sót. - Thời gian tới, tôi rất mong nhận được ý kiến đóng góp của các thầy cô và các bạn để có thể nghiên cứu kỹ hơn nhằm hoàn thiện phương pháp này.
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt