Tài liệu Dự báo xu hướng chứng khoán tại Việt Nam bằng phương pháp học máy

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN ĐỨC HUÂN DỰ BÁO XU HƢỚNG CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỌC MÁY LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN Hà Nội – 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN ĐỨC HUÂN DỰ BÁO XU HƢỚNG CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỌC MÁY Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN VĂN VINH TS. NGUYỄN PHÚ BÌNH Hà Nội – 2014 1 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan những kết quả đạt đƣợc trong luận văn này là do tôi nghiên cứu, tổng hợp và thực hiện. Toàn bộ những điều đƣợc trình bày trong luận văn là của cá nhân hoặc đƣợc tham khảo và tổng hợp từ các nguồn tài liệu khác nhau. Tất cả các tài liệu tham khảo, tổng hợp đều đƣợc trích dẫn với nguồn gốc rõ ràng. Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về lời cam đoan của mình. Nếu có gì sai trái, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo qui định. Hà Nội, tháng 06 năm 2014 Học viên Trần Đức Huân 2 LỜI CẢM ƠN Tôi muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những ngƣời đã giúp đỡ tôi trong quá trình làm luận văn, đặc biệt tôi xin cám ơn TS Nguyễn Văn Vinh - Trƣờng ĐH Công nghệ, ĐHQGHN và TS. Nguyễn Phú Bình - Bộ Khoa học và Công nghệ, với lòng kiên trì, các thầy đã chỉ bảo tôi chi tiết và cho tôi những lời nhận xét quý báu trong từng bƣớc làm luận văn. Đồng thời tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin – Trƣờng Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà nội đã truyền đạt các kiến thức cho tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu vừa qua. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn cơ quan, bạn bè, đồng nghiệp, gia đình và những ngƣời thân đã cùng chia sẻ, giúp đỡ, động viên, tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành nhiệm vụ học tập và luận văn này. Hà Nội, tháng 6 năm 2014 Học viên Trần Đức Huân 3 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................................1 LỜI CẢM ƠN ..................................................................................................................2 MỤC LỤC .......................................................................................................................3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT .............................................................. 5 DANH MỤC HÌNH VẼ ..................................................................................................6 DANH MỤC BẢNG BIỂU ............................................................................................. 7 MỞ ĐẦU .........................................................................................................................8 Chƣơng 1 . THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ PHÂN TÍCH CHỨNG KHOÁN.11 1.1. Thị trƣờng chứng khoán ............................................................................................ 11 1.1.1. Tổng quan về thị trƣờng chứng khoán ............................................................... 11 1.1.2. Đặc điểm của Thị trƣờng chứng khoán: ............................................................. 12 1.1.3. Chức năng của thị trƣờng chứng khoán: ........................................................... 12 1.1.4. Các hình thức của thị trƣờng chứng khoán......................................................... 12 1.1.5. Các chỉ số cơ bản của một mã chứng khoán trên sàn giao dịch ......................... 13 1.2. Phân tích Kỹ thuật và ứng dụng trong dự báo chứng khoán. ..................................... 14 1.2.1. Khái niệm ........................................................................................................... 14 1.2.2. Công cụ cơ bản sử dụng trong Phân tích kỹ thuật. ............................................. 15 1.2.3. Các chỉ số kỹ thuật cơ bản dùng trong dự báo chứng khoán .............................. 17 1.2.4. Ứng dụng của phân tích kỹ thuật ........................................................................ 26 Chƣơng 2 . KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ MỘT SỐ MÔ HÌNH DÙNG TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ..............................................................................................................27 2.1. Khai phá dữ liệu (Data Mining) ................................................................................. 27 2.2. Một số mô hình dùng trong khai phá dữ liệu ............................................................. 29 2.2.1. Mô hình mạng nơ ron nhân tạo (ANN - Artificial Neural Network) ................. 29 2.2.2. Mô hình cây quyết định (Decision Tree Algorithm): ......................................... 31 2.2.3. Mô hình máy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) ........................ 32 Chƣơng 3 . MÔ HÌNH DỰ BÁO CHỨNG KHOÁN ...................................................36 3.1. Giới thiệu bài toán dự báo chứng khoán .................................................................... 36 3.2. Mô hình dự báo (Predictive Model)........................................................................... 37 3.3. Thu thập và xử lý dữ liệu ........................................................................................... 38 3.3.1. Thu thập dữ liệu .................................................................................................. 38 3.3.2. Tiền xử lý dữ liệu ............................................................................................... 38 4 3.3.3. Chọn loại dữ liệu đầu vào ................................................................................... 40 3.3.4. Phân hoạch dữ liệu ............................................................................................. 40 3.4. Đánh giá mô hình ....................................................................................................... 40 Chƣơng 4 . THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ............................................................... 44 4.1. Thu thập dữ liệu ......................................................................................................... 44 4.2. Tiền xử lý dữ liệu ....................................................................................................... 46 4.3. Phƣơng thức phân hoạch dữ liệu ............................................................................... 46 4.4. Kết quả thử nghiệm .................................................................................................... 47 4.4.1. Kết quả chạy thực nghiệm so sánh SVR với mô hình khác ............................... 47 4.4.2. Kết quả dự đoán 1 ngày và 5 ngày tiếp theo của các mã với SVR ..................... 48 KẾT LUẬN ...................................................................................................................49 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 50 5 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt CK Chứng khoán CP Cổ phiếu MA Moving Average Trung bình trƣợt SMA Simple Moving Average và Trung bình trƣợt đơn giản EMA Exponential Moving Average Trung bình trƣợt số mũ MACD MovingAverage Phân kỳ và hội tụ của đƣờng trung Convergence/Divergence bình động Phân tích kỹ thuật PTTK RSI Relative Strength Index Thị trƣờng chứng khoán TTCK KDD Chỉ số cƣờng độ tƣơng đối Knowledge Discorvery and Data Phát hiện tri thức và khai phá dữ Mining liệu SVM Support Vector Machine Máy véc tơ hỗ trợ SVR Support Vector Regression Máy véc tơ hỗ trợ hồi quy SMO Sequential Minimal Optimization Tối thiểu hóa tuần tự QP Quadratic Programming GD Quy hoạch toàn phƣơng Giao dịch 6 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Biểu đồ dạng đƣờng .....................................................................................15 Hình 1.2: Biểu đồ dạng then chắn ................................................................................16 Hình 1.3: Biểu đồ dạng cây nến ...................................................................................17 Hình 1.4: Biểu đồ thể hiện Aroon ................................................................................21 Hình 1.5: Biểu đồ MACD ............................................................................................ 23 Hình 1.6: Biểu đồ Bollinger band.................................................................................25 Hình 2.1: Mô hình khai phá dữ liệu .............................................................................27 Hình 2.2: Kiến trúc của một ANN................................................................................29 Hình 2.3: Sơ đồ quá trình xử lý dữ liệu bằng ANN .....................................................30 Hình 2.4: Ví dụ cây quyết định ....................................................................................31 Hình 2.5: Không gian tuyến tính ..................................................................................33 Hình 2.6: Biến lỏng đƣợc sử dụng trong SVM ............................................................ 33 Hình 2.7: ε – SVR với hạt nhân đa thức (phù hợp với một điểm dữ liệu) ...................35 Hình 2.8: SVR với hạt nhân tuyến tính giảm thiểu lỗi với biến lỏng .......................35 Hình 3.1: Mô hình dự báo chứng khoán đề xuất .........................................................37 Hình 3.2: Phƣơng pháp K-Fold ...................................................................................41 Hình 4.1: Dữ liệu đƣợc đƣa về định dạng *.arff .........................................................46 Hình 4.2: Biểu đồ thể hiện kết quả thử nghiệm dự đoán với các mô hình khác nhau .48 7 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Ma trận hỗn hợp trong phân lớp .................................................................42 Bảng 4.1: Các mã chứng khoán đƣợc chọn thử nghiệm ............................................44 Bảng 4.2: Dữ liệu của một mã chứng khoán ............................................................... 45 Bảng 4.3: Dữ liệu sau khi đƣợc xử lý của một mã CP ................................................46 Bảng 4.4: Bảng kết quả thử nghiệm dự đoán với các mô hình khác nhau .................47 Bảng 4.5: Kết quả dự đoán của từng mã với thuật toán SVR .....................................48 8 MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Thế giới ngày càng trở nên “phẳng” hơn, đó là nhờ các thành tựu của việc phát triển công nghệ thông tin, đặc biệt là sự bùng nổ mạnh mẽ của mạng Internet. Nhờ internet làm xóa bỏ, không còn khoảng cách không gian và địa lý, tạo điều kiện cho chúng ta tiếp cận và thu nhận đƣợc nhiều thông tin hơn, song không phải tất cả các thông tin đều có ích cho mỗi ngƣời mà chúng ta phải biết chắt lọc, tổng hợp và phân tích các thông tin để phục vụ cho mục đích của mình. Trên thực tế với lƣợng dữ liệu khổng lồ đƣợc tổng hợp lƣu trữ thì chỉ có một phần nhỏ đƣợc phân tích thƣờng xuyên và có ích, số còn lại chúng ta vẫn chƣa khai thác, phát hiện đƣợc hết các tri thức trong đó. Các phƣơng pháp quản trị và khai thác dữ liệu truyền thống ngày càng không đáp ứng đƣợc nhu cầu khai thác, phát hiện thông tin. Do đó đã phát triển một khuynh hƣớng kỹ thuật mới đó là kỹ thuật Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu ( KDD – Knowledge Discorvery and Data Mining). Các kỹ thuật này đã và đang đƣợc nghiên cứu và áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong đó thì khai phá dữ liệu (Data mining) là lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ, có nhiều ứng dụng thực tiễn và hƣớng nghiên cứu về dự báo đƣợc coi là rất quan trọng trong nhiều ngành, trong đó nó đặc biệt quan trọng trong quản lý vĩ mô và kinh doanh. Các kỹ thuật dự báo đã đƣợc hình thành từ thế kỷ thứ 19 [1], tuy nhiên dự báo có ảnh hƣởng rất lớn bởi sự phát triển của công nghệ thông tin vì bản chất mô phỏng của các phƣơng pháp rất phức tạp và cần sự hỗ trợ rất lớn của máy tính. Đến những năm 1950, các lý thuyết về dự báo cùng với các phƣơng pháp luận đƣợc xây dựng và phát triển có hệ thống [1]. Việc dự báo về thị trƣờng chứng khoán là bài toán đã thu hút nhiều sự quan tâm, nghiên cứu, nhất là ở các nƣớc phát triển trên thế giới. Với Việt Nam thì thị trƣờng chứng khoán mới đƣợc coi là mới và đang phát triển ( ngày 11-71998 Chính phủ ký Nghị định số 48/CP ban hành về chứng khoán đánh dấu sự ra đời và phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam) nên việc nghiên cứu áp dụng các kỹ thuật trong bài toán dự báo chƣa đƣợc đầu tƣ nghiên cứu nhiều. Cùng với xu hƣớng phát triển của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam nhƣ hiện nay, cần phải có các nghiên cứu phát triển các phƣơng pháp, công cụ dùng cho việc 9 phân tích, đánh giá và dự đoán các chỉ số chứng khoán. Đây là bài toán đƣợc các nhà nghiên cứu, nhà khoa học và nhất là các nhà đầu tƣ rất quan tâm, chú ý. Thực tế đã có nhiều ứng dụng, nghiên cứu, phƣơng pháp kỹ thuật và những phần mềm ra đời để giải quyết bài toán này. Theo nhiều nhà nghiên cứu thì dữ liệu lịch sử giá và các chỉ số khác của cổ phiếu tiết lộ mối tƣơng quan với các mô hình biến động giá chứng khoán, từ đó có thể dự đoán đƣợc giá chứng khoán trong tƣơng lai dựa trên những dữ liệu lịch sử một cách tƣơng đối khách quan và chính xác. Trong luận văn vày, chúng tôi đã nghiên cứu một số phƣơng pháp học máy tiên tiến hiện nay và sử dụng chúng cùng với dữ liệu lịch sử giá, các chỉ số kỹ thuật trong lĩnh vực chứng khoán thu thập đƣợc để dự báo xu hƣớng giá của chứng khoán trong thời điểm tƣơng lai. Các kết quả thực nghiệm mô hình xây dựng tuy chƣa thực sự cao nhƣng cũng khá tin cậy để cung cấp thêm thông tin cho những quyết định mua hoặc bán cổ phiếu của các tổ chức cũng nhƣ nhà đầu tƣ và là định hƣớng ban đầu cho các nghiên cứu tiếp theo của chúng tôi. 2. Mục tiêu của luận văn Trong luận văn này chúng tôi hƣớng tới các mục tiêu chính sau: - Tìm hiểu về chứng khoán và các kỹ thuật dùng trong phân tích chứng khoán. - Tìm hiểu về khai phá dữ liệu và một số mô hình tiên tiến đƣợc dùng trong khai phá dữ liệu. - Thử nghiệm mô hình khai phá dữ liệu, đánh giá mô hình và lựa chọn mô hình áp dụng đƣa ra dự báo về xu hƣớng giá của một cổ phiếu. Từ đó làm tiền đề định hƣớng cho các nghiên cứu sau này của chúng tôi. 3. Cấu trúc của luận văn Luận văn đƣợc chia thành 5 phần với các nội dung nhƣ sau: Chƣơng 1. Thị trƣờng chứng khoán và phân tích chứng khoán: Chƣơng này sẽ trình bày các nội dung lý thuyết về chứng khoán, các phƣơng pháp dự báo, đánh giá rủi ro và phân tích kỹ thuật trong việc đầu tƣ, kinh doanh chứng khoán. Chƣơng 2. Khai phá dữ liệu và một số mô hình dùng trong khai phá dữ liệu: giới thiệu về khai phá dữ liệu, sau đó chúng tôi giới thiệu chi tiết về một số mô hình đƣợc sử dụng trong khai phá dữ liệu nhƣ Mô hình mạng nơ ron nhân tạo (ANN - 10 Artificial Neural Network), Mô hình cây quyết định (Decision Tree Algorithm), Mô hình máy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM). Các phần đƣợc trình bày trong chƣơng này sẽ là cơ sở lý thuyết cho phƣơng pháp giải quyết bài toán dự báo chứng khoán của chúng tôi ở các chƣơng tiếp theo. Chƣơng 3. Mô hình dự báo chỉ số chứng khoán: tập trung vào xây dựng mô hình nhằm giải quyết bài toán đã đặt ra. Trong chƣơng này chúng tôi đƣa ra phƣơng pháp sử dụng một số mô hình kết hợp các dữ liệu lịch sử, dữ liệu phân tích kỹ thuật nhằm xây dựng hệ hỗ trợ quyết định cho bài toán dự báo xu hƣớng giá của cổ phiếu. Chƣơng 4. Thực nghiệm và đánh giá: mô tả và phân tích những kết quả mà chúng tôi đã tiến hành thực nghiệm. Mô hình đƣợc huấn luyện bởi dữ liệu giao dịch chứng khoán trong quá khứ kết hợp với các chỉ số kỹ thuật đƣợc xây dựng dựa trên giá đóng cửa lịch sử của mã cổ phiếu đó. Các mã cổ phiếu là các mã giao dịch trên hai sàn chứng khoán tại Việt Nam là sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HSX), các mã cổ phiếu đƣợc lấy ngẫu nhiên. Sau đó dữ liệu đƣợc đƣa vào mô hình kiểm chứng khả năng dự báo của mô hình. Đồng thời các kết quả này cũng đƣợc so sánh với các mô hình khác nhằm tìm ra điểm mạnh, yếu của mô hình so với các mô hình đã đƣợc xây dựng. Phần kết luận: tổng kết những kết quả đạt đƣợc của luận văn và hƣớng nghiên cứu tiếp theo. 11 Chƣơng 1. THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ PHÂN TÍCH CHỨNG KHOÁN Trong chƣơng này, đầu tiên sẽ trình bày các nội dung lý thuyết tổng quát về thị trƣờng chứng khoán. Mục tiếp theo sẽ giới thiệu về phân tích kỹ thuật và ứng dụng trong việc dự báo chứng khoán. 1.1. Thị trƣờng chứng khoán 1.1.1. Tổng quan về thị trƣờng chứng khoán Tổng quan: Thị trƣờng chứng khoán là một bộ phận quan trọng của Thị trường vốn, hoạt động của nó nhằm huy động những nguồn vốn tiết kiệm nhỏ trong xã hội tập trung thành nguồn vốn lớn tài trợ cho doanh nghiệp, các tổ chức kinh tế và Chính phủ để phát triển sản xuất, tăng trƣởng kinh tế hay cho các dự án đầu tƣ. Thị trƣờng chứng khoán là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua bán các loại chứng khoán. Việc mua bán đƣợc tiến hành ở hai thị trƣờng sơ cấp và thứ cấp, do vậy thị trƣờng chứng khoán là nơi chứng khoán đƣợc phát hành và trao đổi. Các loại thị trƣờng chứng khoán: Thị trường sơ cấp: ngƣời mua mua đƣợc chứng khoán lần đầu từ những ngƣời - phát hành. Thị trường thứ cấp: nơi diễn ra sự mua đi bán lại các chứng khoán đã đƣợc phát - hành ở Thị trường sơ cấp. Hàng hóa giao dịch trên Thị trường chứng khoán bao gồm: các cổ phiếu, trái phiếu và một số công cụ tài chính khác có thời hạn trên 1 năm Vị trí của Thị trƣờng chứng khoán trong thị trƣờng tài chính: Thị trƣờng tài chính có hai thị trƣờng lớn chính đó là Thị trƣờng tài chính ngắn hạn (Thị trƣờng tiền tệ) và Thị trƣờng tài chính dài hạn (Thị trƣờng vốn), chi tiết hai thị trƣờng này nhƣ sau: - Thị trường Tài chính ngắn hạn (Thị trƣờng tiền tệ): Là nơi diễn ra các hoạt động của cung và cầu về vốn ngắn hạn. Vốn ngắn hạn bao gồm cả trái phiếu ngắn hạn, có kỳ hạn tức là mua bán những món nợ ngắn hạn rủi ro thấp, tính thanh khoản cao. Thị trƣờng tiền tệ diễn ra chủ yếu thông qua hoạt động của hệ 12 thống ngân hàng, vì các ngân hàng là chủ thể quan trọng nhất trong việc cung cấp và sử dụng vốn ngắn hạn. - Thị trường Tài chính dài hạn (Thị trƣờng vốn): Là nguồn cung vốn dài hạn chính cho hoạt động của doanh nghiệp. Bao gồm Thị trƣờng tín dụng dài hạn (gồm Thị trƣờng cho vay thế chấp và thị trƣờng cho thuê tài chính) và Thị trƣờng chứng khoán. 1.1.2. Đặc điểm của Thị trƣờng chứng khoán: Thị trƣờng chứng khoán có các đặc điểm chủ yếu sau: - Đƣợc đặc trƣng bởi hình thức tài chính trực tiếp, ngƣời cần vốn và ngƣời cung cấp vốn đều trực tiếp tham gia thị trƣờng, giữa họ không có trung gian tài chính. - Là thị trƣờng gần với Thị trường cạnh tranh hoàn hảo. Mọi ngƣời đều tự do tham gia vào thị trƣờng. Không có sự áp đặt giá cả trên thị trƣờng chứng khoán, mà giá cả ở đây đƣợc hình thành dựa trên quan hệ cung – cầu. - Về cơ bản là một thị trường liên tục, sau khi các chứng khoán đƣợc phát hành trên thị trƣờng sơ cấp, nó có thể đƣợc mua đi bán lại nhiều lần trên thị trƣờng thứ cấp. Thị trƣờng chứng khoán đảm bảo cho các nhà đầu tƣ có thể chuyển chứng khoán của họ thành tiền mặt bất cứ lúc nào họ muốn. 1.1.3. Chức năng của thị trƣờng chứng khoán: Thị trƣờng chứng khoán có chức năng đối với nền kinh tế là: - Huy động vốn đầu tƣ cho nền kinh tế. - Cung cấp môi trƣờng đầu tƣ cho công chúng. - Cung cấp khả năng thanh toán cho các chứng khoán - Đánh giá giá trị doanh nghiệp và tình hình của nền kinh tế. - Tạo môi trƣờng giúp Chính phủ thực hiện chính sách kinh tế vĩ mô. 1.1.4. Các hình thức của thị trƣờng chứng khoán Các hình thức của thị trƣờng chứng khoán bao gồm: - Thị trường tập trung: Là nơi mà việc giao dịch, trao đổi, mua bán chứng khoán đƣợc thực hiện thông qua sở giao dịch chứng khoán (hay còn gọi là sàn giao dịch). 13 - Thị trường phi tập trung (OTC): Hay còn gọi là thị trƣờng OTC (Over The Counter), thị trƣờng này diễn ra ở bất kỳ nơi nào, miễn là nơi đó có diễn ra các hoạt động mua bán, trao đổi chứng khoán. - Thị trường chợ đen: Thị trƣờng chợ đen (black market) đƣợc hiểu là nơi giao dịch những hàng hóa, dịch vụ không thuộc thành phần của nền kinh tế chính thức. Thị trƣờng chợ đen còn có cách gọi khác nhƣ kinh tế ngầm (underground economy hoặc shadow economy), kinh tế đen (black economy), hay nền kinh tế phi chính thức (unofficial economy). Thị trƣờng chợ đen thƣờng là nơi giao dịch các hàng hóa, dịch vụ trốn thuế, không có bản quyền hoặc những mặt hàng bị cấm. Chẳng hạn các hàng hóa không đƣợc đăng ký, không có bản quyền, buôn lậu hoặc các hàng hóa dịch vụ bị cấm. 1.1.5. Các chỉ số cơ bản của một mã chứng khoán trên sàn giao dịch Với mỗi mã chứng khoán khi thực hiện giao dịch trên thị trƣờng chứng khoán niêm yết có các chỉ số cơ bản thể hiện trên bảng giá – hiện nay ở Việt Nam có hai sàn giao dịch là sàn Hồ Chí Minh (HSX) và sàn Hà Nội (HNX), ý nghĩa của các cột trên các bảng giá theo từng sàn nhƣ sau: - Cột giá tham chiếu: Là giá đóng cửa của ngày giao dịch trƣớc đó và là cơ sở để xác định giá trần, giá sàn của ngày giao dịch hiện tại. - Cột giá trần: Là mức giá cao nhất mà nhà đầu tƣ có thể đặt lệnh mua, lệnh bán chứng khoán. o Trên sàn GD TP HCM: Giá trần = Giá tham chiếu + 5% * Giá tham chiếu. o Trên sàn GD Hà Nội: Giá trần = Giá tham chiếu + 10% * Giá tham chiếu. - Cột giá sàn: Là mức giá thấp nhất mà nhà đầu tƣ có thể đặt lệnh mua, bán CK. o Trên sàn GD TP HCM: Giá sàn = Giá tham chiếu - 5% * Giá tham chiếu. o Trên sàn GD Hà Nội: Giá sàn = Giá tham chiếu - 10% * Giá tham chiếu. - Cột giá mở cửa: Là mức giá thực hiện đầu tiên trong ngày giao dịch. - Cột giá đóng cửa: Là mức giá thực hiện cuối cùng trong ngày giao dịch. - Cột giá khớp lệnh: Là mức giá tại đó khối lƣợng CK đƣợc giao dịch nhiều nhất. - Cột khối lƣợng khớp lệnh: Là khối lƣợng CK đƣợc thực hiện tại giá khớp lệnh. - Cột chênh lệch (+/-): Là thay đổi của mức giá hiện tại so với giá tham chiếu trong ngày giao dịch (= giá hiện tại – giá tham chiếu). 14 - Cột mua: Gồm 6 cột biểu thị cho 3 mức giá đặt mua cao nhất tƣơng ứng với các khối lƣợng đặt mua tại các mức giá cao nhất đó. Khi kết thúc phiên giao dịch Bảng điện tử sẽ hiện thị các thông tin về khối lƣợng CK tƣơng ứng với các mức giá chƣa đƣợc khớp lệnh (dƣ mua). - Cột bán: Gồm 6 cột biểu thị cho 3 mức giá đặt bán thấp nhất tƣơng ứng với các khối lƣợng đặt bán tại các mức giá thấp nhất đó. Khi kết thúc phiên giao dịch Bảng điện tử sẽ hiện thị các thông tin về khối lƣợng CK tƣơng ứng với các mức giá chƣa đƣợc khớp lệnh (dƣ bán và dƣ mua). 1.2. Phân tích Kỹ thuật và ứng dụng trong dự báo chứng khoán. 1.2.1. Khái niệm Phân tích kỹ thuật (PTKT) là việc nghiên cứu giá, với công cụ cơ bản là biểu đồ, nhằm nâng cao hiệu quả của hoạt động đầu tƣ. PTKT nghiên cứu các hành vi của các bên tham gia thị trƣờng thông qua sự biến động của giá, khối lƣợng chứng khoán giao dịch nhằm xác định đƣợc xu thế biến động giá và thời điểm đầu tƣ. Phân tích kỹ thuật dựa trên giả định rằng lịch sử lặp lại và hƣớng thị trƣờng trong tƣơng lai có thể đƣợc xác định bằng cách kiểm tra giá vừa qua. Do đó, phân tích kỹ thuật là chủ quan và mâu thuẫn với giả thuyết thị trƣờng hiệu quả. Tuy nhiên, nó vẫn đƣợc sử dụng khoảng 90% khi thực hiện đánh giá để giao dịch các cổ phiếu [8]. PTKT sử dụng ba giả thiết sau: Giá trị thị trƣờng của bất kỳ sản phẩm hay dịch vụ nào đều đƣợc xác lập thông qua cung cầu của thị trƣờng. - Cung cầu của thị trƣờng đƣợc xác lập dựa trên một hệ thống các yếu tố hợp nhất hoặc đôi khi phi hợp nhất và thị trƣờng sẽ cân đối các trọng số này liên tục và tự động. - Loại bỏ những dao động bất thƣờng, giá cả của một chứng khoán đơn lẻ hay toàn bộ giá cả của thị trƣờng có xu thế thay đổi theo một khuynh hƣớng (trend), và nó tồn tại trong một khoảng thời gian nhất định. - Sự thay đổi trong khuynh hƣớng đang thịnh hành là do sự thay đổi trong mối quan hệ cung cầu. Và sự thay đổi của quan hệ cung cầu sẽ đƣợc nhận diện sớm hay muộn thông qua các phản ứng của chính thị trƣờng. 15 1.2.2. Công cụ cơ bản sử dụng trong Phân tích kỹ thuật. Trong phân tích kỹ thuật để trực quan, dễ cho việc quan sát và nhận định xu hƣớng của chứng khoán ngƣời ta dùng biểu đồ làm công cụ cơ bản để thực hiện. Trong đó biểu đồ thể hiện chuỗi dao động của giá trong một đơn vị thời gian. Có nhiều loại biểu đồ khác nhau đƣợc dùng nhƣng trong đó có ba loại biểu đồ đƣợc dùng phổ biến là: biểu đồ dạng đƣờng (Line chart), biểu đồ dạng then chắn (Bar chart), biểu đồ dạng cây nến (Candlestick chart) [2]. Biểu đồ dạng đường (Line chart) Dạng biểu đồ này từ trƣớc tới nay thƣờng đƣợc sử dụng phổ biến trong các ngành khoa học khác dùng để mô phỏng các hiện tƣợng kinh tế và xã hội. Nhƣng hiện nay do khoa học kỹ thuật phát triển, diễn biến của thị trƣờng chứng khoán ngày càng phức tạp cho nên loại biểu đồ này ngày càng ít đƣợc sử dụng nhất là trên các thị trƣờng chứng khoán hiện đại. Hình 1.1: Biểu đồ dạng đường Nó chủ yếu đƣợc sử dụng trên các thị trƣờng chứng khoán mới đi vào hoạt động trong thời gian ngắn, khớp lệnh theo phƣơng pháp khớp lệnh định kỳ theo từng phiên. Ƣu điểm của loại biểu đồ này là dễ sử dụng. Hiện nay trên các Thị trƣờng chứng khoán hiện đại đang dùng một số loại biểu đồ trong Phân tích kỹ thuật mang lại hiệu quả cao đó là biểu đồ dạng then chắn (Bar chart) và cây nến (Candlestick chart). 16 Biểu đồ dạng then chắn (Bar chart) Trên các Thị trƣờng chứng khoán hiện đại trên thế giới hiện nay các chuyên viên phân tích thƣờng dùng loại biểu đồ này trong phân tích là chủ yếu lý do chính vì tính ƣu việt của nó đó là sự phản ánh rõ nét sự biến động của giá chứng khoán. Hình 1.2: Biểu đồ dạng then chắn Loại biểu đồ này thƣờng đƣợc áp dụng để phân tích trên các Thị trƣờng chứng khoán hiện đại khớp lệnh theo hình thức khớp lệnh liên tục, độ dao động của giá chứng khoán trong một phiên giao dịch là tƣơng đối lớn. Biểu đồ cây nến (Candlestick chart) Đây là dạng biểu đồ cải tiến của biểu đồ dạng then chắn (Bar chart), nó đƣợc ngƣời Nhật Bản khám phá và áp dụng trên thị trƣờng chứng khoán của họ đầu tiên. Giờ đây nó đang dần đƣợc phổ biến hầu hết trên các thị trƣờng chứng khoán hiện đại trên toàn thế giới. Dạng biểu đồ này phản ánh rõ nét nhất về sự biến động của giá chứng khoán trên thị trƣờng chứng khoán khớp lệnh theo hình thức khớp lệnh định kỳ. 17 Hình 1.3: Biểu đồ dạng cây nến Ở biểu đồ này nếu giá đóng cửa cao hơn giá mở cửa, nến sẽ màu xanh, và giá đóng cửa thấp hơn giá mở cửa, nến sẽ màu đỏ. 1.2.3. Các chỉ số kỹ thuật cơ bản dùng trong dự báo chứng khoán Trong phân tích kỹ thuật của chứng khoán có nhiều chỉ số khác nhau đƣợc sử dụng. Ở đây tôi xin đƣa ra một số chỉ số thông dụng và có hiệu quả tƣơng đối cao trong việc áp dụng để nhận định xu hƣớng của chứng khoán với các chỉ số sau: Đƣờng trung bình trƣợt giản đơn – SMA, Trung bình trƣợt số mũ – EMA, Chỉ số Aroon (Với Aroon up và Aroon down), Dải biên độ biến động giá - Bollinger bands (với Upper band, Lower band), Trung bình trƣợt hội tụ / Phân kì – MACD [2]. 1.2.3.1. Chỉ số trung bình trƣợt Trung bình trƣợt là chỉ số giá trung bình của một loại chứng khoán trong một khoảng thời gian nhất định. Trung bình trƣợt là một chỉ số tổng quát nêu lên cách thức làm trơn dữ liệu và sử dụng để xác nhận xu hƣớng giá. Trung bình trƣợt có nhiều loại khác nhau trong đó phổ biến nhất là Trung bình trƣợt giản đơn - SMA (Simple Moving Average) và Trung bình trƣợt số mũ - EMA (Exponential Moving Average). Cách tính toán: Trung bình trượt giản đơn - SMA của một loại chứng khoán đƣợc tính bằng cách cộng giá đóng cửa của nó trong khoảng thời gian nhất định (khoảng thời gian này có thể tính bằng ngày, tuần, tháng) rồi chia tổng tìm đƣợc cho tổng các đơn vị tính trong khoảng thời gian thời gian trên. Trong những ngày tiếp theo giá cách xa thời 18 điểm hiện tại nhất (giá cũ nhất) sẽ bị loại ra và giá hiện tại sẽ thay thế giá cũ đó để tính trung bình trƣợt, chính vì thế mà số trung bình sẽ trƣợt hàng ngày. SMA đƣợc tính theo công thức sau: SMA = (P1 + P2 + … + Pn) / N Trong đó: - P là giá đóng cửa của loại chứng khoán - n là số đơn vị thời gian trong thời kỳ tính SMA Trung bình trượt số mũ – EMA (hoặc trung bình trƣợt có trọng số mũ) đƣợc tính bằng cách áp dụng tỷ lệ phần trăm của giá đóng cửa ngày hôm nay cho giá trị trung bình của ngày hôm qua. Các đƣờng trung bình trƣợt mũ đặt tỷ trọng lớn hơn đối với các mức giá gần đây. Cách tính: EMA = (Giá hiện tại * EMA%) + (Giá trị EMA hôm trƣớc * (1-EMA%)) Trong đó: EMA% = 2/(n+1) với n là số ngày quan sát Ví dụ: Để tính trung bình trƣợt mũ 9% của cổ phiếu SAM, đầu tiên lấy giá đóng cửa của ngày hôm nay và nhân với 9%. Tiếp theo sẽ cộng kết quả này với giá trị trung bình trƣợt của ngày hôm qua đã nhân với 91% (100% - 9% = 91%), tức công thức là: (Giá ngày hôm nay * 0,09) + (Trung bình trƣợt của ngày hôm qua * 0,91) Vì phần lớn các nhà đầu tƣ cảm thấy tin tƣởng hơn khi làm việc với các giá trị thời gian hơn là với tỷ lệ phần trăm, tỷ lệ phần trăm mũ có thể đƣợc chuyển sang một giá trị xấp xỉ với số ngày. Ví dụ, trung bình trƣợt 9% tƣơng đƣơng với một trung bình trƣợt mũ 21.2 thời kì ( là xấp xỉ khoảng 21 ngày). Công thức để đổi tỷ lệ phần trăm sang thời gian là: Số thời kì = (2/Tỷ lệ phần trăm) - 1 Từ đây ta có thể sử dụng công thức trên để tính ra trung bình trƣợt 9% tƣơng đƣơng với trung bình trƣợt mũ 21 ngày nhƣ sau: (2/0.09) - 1 = 21.2 ( xấp xỉ là 21 ngày) Công thức để đổi số thời kì sang tỷ lệ phần trăm là: Tỷ lệ phần trăm = 2/ (Số thời kỳ + 1) Từ đây ta có thể sử dụng công thức trên để xác định trung bình trƣợt mũ 21 ngày chính là trung bình trƣợt 9% nhƣ sau: 2/(21 + 1) = 0.09 ( tƣơng đƣơng là tỉ lệ 9%)