Luận Văn Fuzzy Logic - Logic mờ công nghệ ứng dụng cao trong thực tế dự báo giá chứng khoán

Tóm tắt​

Thị trường chứng khoán là một điểm nóng thu hút sự quan tâm rất lớn của mọi đối tượng trong xã hội. Nếu như ở các nước trên thế giới, thị trường chứng khoán được hình thành lâu đời thì ở Việt Nam, thị trường này đang dần thu hút sự quan tâm của công chúng. Thực tế sự hình thành và hoạt động mạnh mẽ của sàn giao dịch HASTC và sở giao dịch HOSE là minh chứng rõ ràng cho điều này.Đi đôi với sự phát triển của thị trường chứng khoán là sự hình thành và nâng cấp đáng kể của các công cụ kĩ thuật ứng dụng trong phân tích và đánh giá để đưa ra quyết định đầu tư phù hợp.
Trong khóa luận này, về mặt lý thuyết tôi sẽ trình bày tổng quan về Logic mờ (Fuzzy Logic), các công cụ hỗ trợ và các bước để thực hiện một hệ thống Logic mờ. Ngoài ra, tôi cũng trình bày về lý thuyết về phân tích kỹ thuật trong chứng khoán. Ở phần thí nghiệm, tôi sẽ trình bày cụ thể việc áp dụng Logic mờ vào việc xây dựng bài toán dự báo tài chính mà cụ thể là dự báo trong thị trường chứng khoán. Tiếp đó, tôi sẽ trình bày quá trình áp dụng trực tiếp sản phẩm thu được từ thí nghiệm vào việc dự đoán xu thế giá của mã chứng khoán Công Ty Cổ Phần Đầu Tư Phát Triển Công Nghệ FPT (mã chứng khoán là FPT) và đánh giá hiệu quả của chương trình. Cuối cùng là định hướng về các chức năng cần bổ sung thêm cho chương trình để có thể sử dụng được trong thực tế.

Mục lục
Lời mở đầu 1
Chương 1. 3
Tìm hiểu chung về phân tích kĩ thuật trên thị trường chứng khoán và logic mờ 3
1.1. Lý thuyết kinh tế. 3
1.1.1. Thị trường chứng khoán. 3
1.1.2. Phương pháp phân tích kỹ thuật. 4
1.1.3. Lý thuyết dow 11
1.2. Lý thuyết máy tính 19
1.2.1 Lý thuyết về Logic mờ. 19
1.2.2 Công cụ thực hiện hệ Logic mờ. 20
1.2.3 Một số ứng dụng của Logic mờ. 21
1.2.4 Các yếu tố xây dựng mô hình Logic mờ. 23
1.2.5 Qui trình hoạt động của Logic mờ. 26
1.2.6 Phương pháp xây dựng mô hình. 26
Tổng kết 28
Chương 2. 29
Xây dựng mô hình Logic mờ và ứng dụng trong phân tích kỹ thuật 29
2.1 Xây dựng mô hình 30
2.1.1 Các biến ngôn ngữ 30
2.1.2 Các luật sử dụng trong mô hình 33
2.1.3. Gắn các luật vào chương trình 34
2.2 Ứng dụng của mô hình. 34
2.2.1 Chức năng nhập dữ liệu. 35
2.2.2 Chức năng xây dựng biểu đồ. 35
2.2.3 Chức năng xem, xóa biểu đồ theo mã chứng khoán. 35
2.2.4 Chức năng phân tích đánh giá xu hướng giá chứng khoán. 35
2.2.5 Chức năng phán đoán dựa vào kết quả phân tích giá chứng khoán. 36
Tổng kết 36
Chương 3. 36
Thực nghiệm và kết quả 36
3.1 Xây dựng chương trình mô phỏng và chạy chương trình. 36
3.1.1 Cơ sở dữ liệu. 37
3.1.2 Các chức năng chính. 37
3.1.4. Giao diện chương trình và kiểm thử chức năng. 41
3.2 Đánh giá và phân tích. 45
3.2.1 Độ chính xác so với thực tế. 45
3.2.2 Phân tích và đánh giá. 47
3.2.3. Những hạn chế của mô hình. 49
3.2.4. Hướng phát triển của mô hình. 50
Tổng kết 50
Kết luận 52
Lời mở đầu

Ngày nay, sự bùng nổ của thị trường chứng khoán thúc đẩy mạnh mẽ sự ra đời và nâng cấp của hàng loạt các công cụ phân tích kĩ thuật. Nhìn chung, các biểu đồ chứa đựng các thông tin hữu ích về giá cổ phiếu trong quá khứ, hiện tại và dự báo tương đối chính xác về xu hướng giá trong tương lai. Hệ thống phân tích kĩ thuật giúp cho các nhà đầu tư cập nhật liên tục và phân tích sâu sát giá chứng khoán tại từng thời điểm và đưa ra những dự báo nhanh nhạy hơn với những sự thay đổi tức thì của giá chứng khoán.Tuy nhiên, có một thực tế là tại Việt Nam, một thị trường còn quá non trẻ, các công cụ phân tích kĩ thuật chưa được áp dụng rộng rãi và chưa minh họa được các xu hướng giá vốn là yếu tố cốt lõi của phân tích kĩ thuật.
Từ những thực tế nêu trên, tôi nhận thấy cần thiết phải tìm hiểu và xây dựng một công cụ phân tích kĩ thuật phù hợp với môi trường tài chính của Việt Nam nói riêng và tạo ra thêm một công cụ dự báo thống kê đối với thế giới.
Trong đề tài nghiên cứu của mình, tôi tập trung tìm hiểu về logic mờ (Fuzzy logic), một logic mềm dẻo hơn logic thông thường (logic Boolean) và thích hợp hơn đối với các bài toán phức tạp (bài toán thế nào được coi là nóng, lạnh, ấm thì logic Boolean không đưa ra kết luận chính xác được). Từ các nguyên tắc của fuzzy logic để xây dựng nên các mô hình, kết hợp với các kiến thức chuyên môn về chứng khoán để đưa ra các dự báo về giá chứng khoán trong tương lai. Kết quả thu được sẽ là một hệ thống với tính năng chính là đoán nhận và dự báo xu hướng giá chứng khoán và một số tính năng khác hỗ trợ nhà đầu tư chứng khoán. Sau khi xây dựng được hệ thống, tôi tiến hành thử nghiệm trên chỉ số giá chứng khoán FPT và kết quả thực nghiệm đã chứng minh tính phù hợp và chính xác cao của mô hình trong việc dự báo giá chứng khoán.
Khóa luận tốt nghiệp của tôi được chia làm ba phần chính:
Chương I tập trung tìm hiểu về phương pháp phân tích kĩ thuật trên thị trường chứng khoán và logic mờ. Đây là những cơ sở lý thuyết về kinh tế và kĩ thuật quan trọng để xây dựng nên hệ thống dự báo giá chứng khoán. Đặc biệt, tôi chú trọng vào tìm hiểu chi tiết Logic mờ cùng các ứng dụng đã có trong thực tế, các bước thực hiện một mô hình logic mờ và cơ sở để lựa chọn công cụ thực hiện.
Chương II sẽ đi sâu vào cách tổ chức lắp ghép hệ thống dự báo giá chứng khoán, cụ thể hóa về quá trình xây dựng mô hình và đưa ra được các chức năng cũng như ứng dụng của mô hình đó trong việc tạo ra một hệ thống dự báo giá chứng khoán trong tương lai.
Chương III sẽ báo cáo lại quá trình xây dựng mô hình thí nghiệm và đánh giá độ chính xác so với thực tế của mô hình vừa xây dựng bằng thực nghiệm trên mã chứng khoán FPT. Đồng thời, chương này cũng sẽ đưa ra những dự định và cơ sở để phát triển tiếp các chức năng khác của chương trình cũng như khắc phục lỗi và hoàn thiện lại các chức năng đã được xây dựng của chương trình.