Dự báo giá cổ phiếu của các công ty Fintech bằng kỹ thuật học máy Rừng ngẫu nhiên với dữ liệu tần số cao: bằng chứng từ Singapore và ứng dụng tại Việt Nam

Abstract

Lĩnh vực Fintech hiện là một trong những ngành phát triển nhanh nhất, thu hút đông đảo nhà đầu tư với kỳ vọng lợi nhuận đáng kể trong tương lai. Đáng chú ý, không chỉ các nhà đầu tư bán lẻ cá nhân mà cả các cơ quan quỹ tương hỗ cũng tích cực tham gia dự đoán giá cổ phiếu trong lĩnh vực này để tối đa hóa lợi nhuận giao dịch của họ. Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng các mô hình dự báo cổ phiếu cho ba Công ty Fintech hàng đầu của Singapore, đó là iFast Corporation, Silverlake Axis và OxPay Financial. Nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình Rừng ngẫu nhiên với dữ liệu tần số cao bằng Python. Phần đánh giá tài liệu cũng chứng minh rằng nghiên cứu này là một công trình mới vì chưa có nghiên cứu nào hiện tại tập trung vào việc dự đoán giá cổ phiếu của các Công ty Fintech của Singapore bằng mô hình Rừng ngẫu nhiên. Dữ liệu được trích xuất từ Yahoo Finance và SGX, trong khoảng thời gian từ ngày 1 tháng 1 năm 2022 đến ngày 30 tháng 6 năm 2024. Người ta nhận thấy rằng mô hình dự báo rừng ngẫu nhiên mang lại kết quả dự đoán rất thành công khi hệ số xác định của tất cả các công ty được chọn là hơn 95%. Hơn nữa, nghiên cứu này có thể đóng vai trò là hướng dẫn cho các nhà nghiên cứu trong tương lai sử dụng tính chất đa dạng của rừng ngẫu nhiên bằng cách sử dụng dữ liệu tần số cao về các lĩnh vực và khu vực chưa được khám phá của thị trường chứng khoán toàn cầu để dự báo giá cổ phiếu hoặc giá trị của các chỉ số thị trường.