Phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam bằng sử dụng luật kết hợp âm dương mở rộng phân biệt

Mục đích của bài báo này là trình bầy việc sử dụng phát hiện các luật kết hợp âm dương mở rộng phân biệt để phân tích quan hệ kết hợp của chỉ số chứng khoán VNINDEX với một số biến kinh tế - tài chính và chỉ số chứng khoán quốc tế khác.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam bằng sử dụng luật kết hợp âm dương mở rộng phân biệt Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 09-10/8/2018 DOI: 10.15625/vap.2018.00055 PHÂN TÍCH THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM BẰNG SỬ DỤNG LUẬT KẾT HỢP ÂM DƯƠNG MỞ RỘNG PHÂN BIỆT Đỗ Văn Thành1, Phạm Ngọc Lâm2 1 Khoa Công nghệ thông tin, Trƣờng Đại học Nguyễn Tất Thành 2 Khoa Hệ thống thông tin quản lý, Trƣờng Đại học Tài chính-kế toán dvthanh@ntt.edu.vn, pnlamqn@yahoo.com TÓM TẮT: Luật kết hợp âm dương như được hiểu từ trước đến nay có nhiều hạn chế để biểu diễn quan hệ của các đối tượng trong thế giới thực. Một dạng luật kết hợp tổng quát hơn được gọi là luật kết hợp âm dương mở rộng có thể vượt qua những hạn chế này. Nhưng không may, rất khó có thể xây dựng được thuật toán hiệu quả để phát hiện được tương đối đầy đủ những luật như vậy. Trong các luật kết hợp âm dương mở rộng, những luật ở đó vế phải chỉ gồm một mục dữ liệu dương hoặc âm được gọi là luật kết hợp âm dương mở rộng phân biệt có ý nghĩa ứng dụng rất cao trong kinh tế tài chính và việc sử dụng phát hiện các luật này có nhiều hứa hẹn trở thành giải pháp hiệu quả trong dự báo lớp cũng như trong việc lựa chọn tập con các biến đắt giá để giảm chiều dữ liệu. Thuật toán phát hiện các luật luật kết hợp âm dương mở rộng phân biệt từ các cơ sở dữ liệu tác vụ chỉ chứa các mục dữ liệu dương đã được chúng tôi đề xuất. Mục đích của bài báo này là trình bầy việc sử dụng phát hiện các luật kết hợp âm dương mở rộng phân biệt để phân tích quan hệ kết hợp của chỉ số chứng khoán VNINDEX với một số biến kinh tế - tài chính và chỉ số chứng khoán quốc tế khác. Các luật kết hợp phát hiện được cho thấy sự hạn chế của các luật kết hợp âm dương, sự phù hợp của chúng trong phân tích kết hợp thuộc lĩnh vực kinh tế - tài chính và quan hệ nhân quả được biểu diễn bằng các luật kết hợp âm dương mở rộng phân biệt có nhiều điểm tương đồng với quan hệ nhân quả Granger, đó là một trong những quan hệ được quan tâm sử dụng trong các phân tích kinh tế lượng vĩ mô. Từ khóa: Thị trường chứng khoán, phân tích kết hợp, luật kết hợp âm dương, luật kết hợp phân biệt, quan hệ nhân quả. I. GIỚI THIỆU Thị trƣờng chứng khoán là một kênh thu hút vốn đầu tƣ rất quan trọng của nền kinh tế. Phân tích và dự báo thị trƣờng chứng khoán luôn đƣợc quan tâm nghiên cứu và ứng dụng. Hiện tại đã hình thành rất nhiều kỹ thuật phân tích và dự báo thị trƣờng chứng khoán khác nhau [14, 18] bao gồm mạng nơron nhân tạo, mô hình Markov, hệ suy luận mờ (Neuro Fuzzy), giải thuật di truyền, phân tích chuỗi thời gian và phân tích chuỗi thời gian mờ, phƣơng pháp hồi quy, lý thuyết tập thô, phát hiện luật kết hợp,… cũng nhƣ sự kết hợp của một số kỹ thuật này trong phân tích và dự báo thị trƣờng chứng khoán. Phân tích kết hợp là nhằm tìm ra những mối quan hệ kết hợp giữa các biến và khi đó các luật kết hợp thƣờng đƣợc sử dụng [15]. Trong trƣờng hợp thị trƣờng chứng khoán, ngƣời ta sử dụng luật kết hợp để biểu diễn mối quan hệ về sự biến động giữa giá chung của thị trƣờng (hay chỉ số của thị trƣờng chứng khoán) với giá của các cổ phiếu đƣợc niêm yết trên thị trƣờng và các yếu tố trong nƣớc, ngoài nƣớc khác có tác động đến sự biến động của thị trƣờng này [11]. Có thể thấy rằng các luật kết hợp đƣợc sử dụng để phân tích kết hợp cho đến nay chỉ là các luật kết hợp dƣơng [2, 11-13, 15, 19, 21] hoặc các luật kết hợp âm dƣơng [3-7, 9-10, 16-17, 20]. Các luật kết hợp âm dƣơng tuy tổng quát hơn so với các luật kết hợp dƣơng nhƣng cũng có một số hạn chế trong việc thể hiện mối quan hệ của các đối tƣợng trong thế giới thực. Chẳng hạn, trong các thị trƣờng chứng khoán, thƣờng có hiện tƣợng là sự gia tăng lợi suất của một số cổ phiếu này và sự giảm lợi suất của một số cổ phiếu kia là nguyên nhân làm giảm lợi suất của một số cổ phiếu khác và làm tăng lợi suất của một số cổ phiếu khác nữa. Các luật kết hợp âm dƣơng nhƣ đƣợc hiểu cho đến nay là không thể biểu diễn đƣợc những hiện tƣợng nhƣ vậy. Chúng tôi đã đề xuất một loại luật kết hợp tổng quát hơn các luật kết hợp âm dƣơng nhƣ đƣợc hiểu từ trƣớc đến nay và chúng đƣợc gọi là luật kết hợp âm dƣơng mở rộng. Việc xây dựng một thuật toán khả thi và hiệu quả để phát hiện đƣợc các luật kết hợp âm dƣơng mở rộng là khó khăn và phức tạp. Thực tế chúng tôi đã đề xuất đƣợc một thuật toán phát hiện các luật nhƣ vậy và nó đang trong quá trình đƣợc lập trình thực nghiệm và đánh giá. Trong một nghiên cứu trƣớc đó, chúng tôi cũng đã tập trung phát triển thuật toán phát hiện các luật kết hợp âm dƣơng mở rộng ở đó vế phải của luật chỉ gồm một mục dữ liệu dƣơng hoặc mục dữ liệu với âm và đƣợc gọi là luật kết hợp âm dƣơng mở rộng phân biệt. Các luật nhƣ vậy rất có ý nghĩa ứng dụng trong thực tế xây dựng các mô hình dự báo trong đó nhất là trong việc lựa chọn tập con biến tối ƣu khi thực hiện kỹ thuật giảm chiều dữ liệu cũng nhƣ trong việc xây dựng thuật toán phân lớp các bộ dữ liệu đầu vào. Thuật toán dự báo phân lớp bằng sử dụng phát hiện các luật kết hợp âm dƣơng mở rộng phân biệt trên các tập dữ liệu lớn đã đƣợc chúng tôi thực nghiệm. Thuật toán này đã tích hợp việc giảm chiều dữ liệu, phát hiện luật kết hợp âm dƣơng mở rộng phân biệt, loại bỏ các luật kết hợp dƣ thừa và sử dụng các luật để dự báo lớp của các bộ dữ liệu đầu vào. Kết quả thực nghiệm thuật toán này trên một số tập dữ liệu liên tục (các biến nhận giá trị số) hoặc tập dữ liệu phân Đỗ Văn Thành, Phạm Ngọc Lâm 423 loại (các biến nhận giá trị phân loại) đã cho thấy tỷ lệ đƣợc phân lớp của các bộ dữ liệu đầu vào và độ chính xác p ...