- TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Nghiên cứu và thử nghiệm một số kỹ thuật dự đoán ứng dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả luận văn: Trần Anh Tuấn Khóa: CNTT2014A Người hướng dẫn: PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng NỘI DUNG TÓM TẮT Lý do chọn đề tài Mỗi ngày thị trường chứng khoán Việt Nam đều có giá đóng cửa của tất cả các mã chứng khoán, đây là một nguồn thông tin vô cùng hữu ích với phương pháp tính toán kỹ thuật đầu tư, có rất nhiều phương pháp kỹ thuật dự đoán hiệu quả và được công nhận rộng khắp trong giới đầu tư chứng khoán trên thế giới. - Có thể kể ra rất nhiều phương pháp đầu tư hiệu quả như: Bollinger bands, SMA, EMA, TAZ, RSI, MFI, CCI, ADX, MACD, WILLIAM %R. - Hiện tại các công ty tài chính đa quốc gia, hay các công ty quỹ đầu tư chứng khoán đang sử dụng những chương trình tính toán đầu tư chứng khoán theo phương pháp kỹ thuật với giá rất đắt đỏ do các công ty nước ngoài sở hữu hoặc sản xuất như HSBC, Reuters, Standard Chartered Bank. - Việc có một nghiên cứu và thử nghiệm một số kỹ thuật dự đoán ứng dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam để tạo tiền đề hình thành một sản phẩm Việt tuân thủ các tiêu chuẩn khoa học tính toán và giá rẻ là thực sự rất cần thiết. - Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Thử nghiệm một bộ chỉ số kỹ thuật thông dụng và hiệu quả được nhiều chuyên gia trong nghành chứng khoán trong nước và nước ngoài công nhận tính hiệu quả (RSI, SDK, MFI, CCI, WILLIAM %R), ứng dụng linh hoạt vào mô hình hệ chuyên gia điều chỉnh neuro-fuzzy cho việc dự đoán thị trường chứng khoán Việt Nam. - Kết quả đạt được của luận văn là xây dựng thành công một chương trình tuân thủ theo cơ sở lý thuyết về hệ chuyên gia Neuro-Fuzzy Tóm tắt cô đọng các nội dung chính và đóng góp mới của tác giả Luận văn của tác giả với đề tài: “Nghiên cứu và thử nghiệm một số kỹ thuật dự đoán ứng dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam” đã cơ bản giải quyết được các vấn đề sau: Tìm hiểu những khái niệm, những yếu tố cơ bản và phương pháp huấn luyện của sự kết hợp giữa logic mờ và mạng nơron. - Tìm hiểu đầy đủ về hệ chuyên gia neuro-fuzzy theo kiến trúc ANFIS với mô hình kiến trúc và những chứng minh khoa học của hệ chuyên gia này. - Ngoài ra nêu ra được các hạn chế của mô hình kiến trúc này trong việc ứng dụng vào các bài toán thực tế Tìm hiểu cơ sở lý thuyết hình thành phương pháp phân tích kỹ thuật trong thị trường chứng khoán , nêu rõ các đặc trưng cơ bản của phân tích kỹ thuật và phác họa lại một số phương pháp phân tích kỹ thuật tiêu biểu. - Các kết quả chính đạt được là: Chuẩn bị một bộ dữ liệu học và kiểm tra đầy đủ các số liệu của từng phương pháp phân tích kỹ thuật tiêu biểu (RSI, SDK, MFI, CCI, WILLIAM %R) dựa trên số liệu giá đóng cửa của các chứng khoán trong chỉ số VN30, HNX30. - Xây dựng hàm liên thuộc của từng phương pháp phân tích kỹ thuật để thực hiện công đoạn mờ hóa trong hệ chuyên gia theo kiến trúc ANFIS. - Mô hình hóa hệ chuyên gia theo kiến trúc ANFIS điều chỉnh để phù hợp với bộ hàm liên thuộc xây dựng của các phương pháp phân tích kỹ thuật. - Xây dựng thuật toán và kiến trúc ứng dụng cho hệ chuyên gia theo kiến trúc ANFIS điều chỉnh, mô tả chi tiết đầu vào , đầu ra và các bước xử lý của thuật toán. - Xây dựng chương trình ứng dụng hệ chuyên gia theo kiến trúc ANFIS điều chỉnh trên công cụ lập trình eclipse với ngôn ngữ Java 1.6. - Phương pháp nghiên cứu Phát triển, thử nghiệm, kiểm chứng các phương pháp, quy trình, kỹ thuật và công cụ nghiên cứu nhằm ứng dụng vào thực tiễn để xây dựng sản phẩm. - Kết luận Luận văn này góp một phần nhỏ bé của tác giả vào việc ứng dụng một hệ chuyên gia điều chỉnh neuron-fuzzy cho việc dự đoán giá chứng khoán của thị trường chứng khoán Việt Nam. - Đây là một hệ chuyên gia dự đoán giá áp dụng nhưng phương pháp kỹ thuật rất nổi tiếng(RSI, SDK, MFI, CII, WILLR) đã được thế giới công nhận, cùng với những chứng minh đúng đắn về toán học trong hệ “ANFIS- Adaptive Network-based Fuzzy Inference System” của tác giả Jyh-Shing Roger Jang [5], trong quá trình thực hiện luận văn tác giả nhận thấy cần phải chú trọng đển các vấn đề sau: Phối hợp chặt chẽ giữa cơ sở lý thuyết khoa học của hệ ANFIS và các phương pháp phân tích kỹ thuât, tránh để xây dựng xong các hàm liên thuộc cho từng phương pháp phân tích kỹ thuật xong rồi không áp dụng được trong hệ chuyên gia Neuro-Fuzzy theo kiến trúc ANFIS. - Hướng phát triển đề tài Trong quá trình nghiên cứu các phương pháp kỹ thuật, nhận thấy rằng còn có rất nhiều phương pháp rất mạnh mẽ trong việc dự đoán giá và xu hướng giá, nếu các phương pháp này được ứng dụng trong hệ chuyên gia neuro-fuzzy với những chứng minh toán học đầy đủ thì chúng ta hoàn toàn tin tưởng được một kết quả khả quan và đáng tin cậy hơn nữa. - Tuy nhiên do những phương pháp này có tập mờ với hàm liên thuộc phi tuyến tính vì vậy đây cũng là một thách thức không nhỏ cho việc ứng dụng các phương pháp kỹ thuật này: Định nghĩa các hàm liên thuộc cho các chỉ số của phương pháp kỹ thuật có tập mờ phi tuyến theo hệ chuyên gia kiến trúc ANFIS. - Các bộ chỉ số học cho hàm liên thuộc của từng chỉ số của phương pháp kỹ thuật. - Chứng minh khoa học cho bộ chỉ số học cho hàm liên thuộc trong hệ chuyên gia kiến trúc ANFIS cũng là một thách thức không nhỏ.
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt