Mô hình mạng thần kinh nhân tạo - ứng dụng mô hình N-BEATS để dự báo chỉ số chứng khoán VNINDEX Việt Nam

Abstract

Cùng với sự phát triển vượt bậc của thị trường chứng khoán và sự tăng mạnh số lượng nhà đầu tư tham gia vào thị trường chứng khoán, hoạt động dự báo giá cổ phiếu ngày càng được quan tâm. Kết quả dự báo giá cổ phiếu trong tương lai phần nào ảnh hưởng đến quyết định giao dịch cổ phiếu của nhà đầu tư. Dự báo giá cổ phiếu đã trở thành hoạt động nghiên cứu quan trọng và trở nên hấp dẫn hơn khi có sự phát triển của các thuật toán Machine Learning để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và giải thích kết quả mà các phương pháp thống kê truyền thống không thể giải thích được. Bài nghiên cứu thực hiện dự báo chỉ số VNINDEX của Việt Nam bằng mô hình mạng thần kinh học sâu N-BEATS. Mô hình này được chứng minh là có thời gian huấn luyện tối ưu và khả năng giải thích kết quả cao trong các cuộc thi về dự báo Makridakis. Mô hình bao gồm các ngăn xếp xếp chồng lên nhau. Mỗi ngăn xếp có các khối cơ bản được tạo bởi các lớp kết nối đầy đủ và liên kết với nhau bằng phần dư của mỗi khối. Cấu trúc này được chứng minh đã giúp cho mô hình có thể phân tích và dự báo tất cả thông tin đã đi qua các khối cơ sở với thời gian huấn luyện là nhanh nhất. Kết quả, mô hình đạt độ chính xác với giá trị của chỉ số MAE là 11.139, và MAPE là 0.928%. Cho thấy kết quả dự báo gần tương đồng với kết quả thực tế của thị trường. Do đó, ngoài lĩnh vực năng lượng và thời tiết, mô hình hoàn toàn có thể dự báo chuỗi thời gian là chỉ số chứng khoán của thị trường chứng khoán Việt Nam.