Hướng dẫn xây dựng mô hình Machine Learning dự đoán giá cổ phiếu

Trong thế giới đầu tư chứng khoán đầy biến động, việc dự đoán giá cổ phiếu luôn là một thách thức lớn nhưng cũng đầy hấp dẫn. Với sự phát triển của công nghệ, học máy (Machine Learning) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ, giúp nhà đầu tư phân tích dữ liệu và đưa ra các dự báo có cơ sở hơn. Bạn không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp để bắt đầu. Bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn xây dựng mô hình học máy (Machine Learning) đơn giản để dự đoán giá cổ phiếu, giúp bạn làm quen với quy trình và những khái niệm cơ bản.

Chúng ta sẽ đi qua từng bước, từ việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý, lựa chọn mô hình, huấn luyện, đánh giá và cuối cùng là đưa ra dự đoán. Mặc dù đây là một mô hình đơn giản, nó sẽ đặt nền tảng vững chắc cho việc bạn tiếp tục khám phá sâu hơn về ứng dụng của AI trong thị trường tài chính.

1. Hiểu về Học máy và Dự đoán Giá Cổ phiếu

a. Học máy là gì?

Học máy là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép hệ thống máy tính học hỏi từ dữ liệu, nhận diện các mẫu hình và đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần được lập trình tường minh. Trong bối cảnh dự đoán giá cổ phiếu, học máy sẽ “học” từ dữ liệu lịch sử của giá, khối lượng giao dịch, các chỉ số và các yếu tố liên quan để tìm ra mối quan hệ giữa chúng và xu hướng giá tương lai.

b. Tại sao dùng Học máy để dự đoán giá cổ phiếu?

• Xử lý dữ liệu lớn: Thị trường chứng khoán tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Học máy có thể xử lý và phân tích lượng dữ liệu này hiệu quả hơn con người.
• Phát hiện mẫu hình phức tạp: Học máy có thể tìm thấy các mẫu hình và mối tương quan tinh vi mà các phân tích kỹ thuật truyền thống hoặc mắt thường khó nhận ra.
• Tính khách quan: Mô hình học máy đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu và thuật toán, loại bỏ yếu tố cảm xúc chủ quan của con người.
• Tự động hóa: Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể tự động đưa ra dự đoán và thậm chí là tín hiệu giao dịch.

Có thể bạn quan tâm Công cụ hỗ trợ giao dịch hợp đồng tương lai chỉ số VN30

c. Các giới hạn và rủi ro

• Không phải “chén thánh”: Giá cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi vô số yếu tố phức tạp, bao gồm cả các sự kiện bất ngờ (tin tức, chính trị, thiên tai). Học máy có thể dự đoán xu hướng nhưng không thể dự đoán 100% mọi biến động.
• Dữ liệu lịch sử: Các mô hình học từ dữ liệu quá khứ. Nếu điều kiện thị trường thay đổi quá nhanh chóng, mô hình có thể mất hiệu quả.
• “Garbage In, Garbage Out”: Chất lượng dữ liệu đầu vào quyết định chất lượng của mô hình. Dữ liệu sai lệch hoặc không đầy đủ sẽ dẫn đến dự đoán kém chính xác.

2. Các bước xây dựng mô hình Học máy đơn giản để dự đoán giá cổ phiếu

Chúng ta sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và một số thư viện phổ biến để xây dựng mô hình.

Bước 1: Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Dữ liệu là “nhiên liệu” cho mô hình học máy. Đối với dự đoán giá cổ phiếu, bạn cần dữ liệu lịch sử về giá của cổ phiếu đó.

• Nguồn dữ liệu:
  • Yahoo Finance, Google Finance (cung cấp API hoặc có thể tải xuống CSV).
  • Các thư viện Python như yfinance, pandas_datareader.
  • Các nhà cung cấp dữ liệu tài chính chuyên nghiệp (Bloomberg, Refinitiv) – thường yêu cầu trả phí.
• Loại dữ liệu cần thiết:
  • Giá: Giá mở cửa (Open), giá cao nhất (High), giá thấp nhất (Low), giá đóng cửa (Close).
  • Khối lượng: Khối lượng giao dịch (Volume).
  • Các chỉ số kỹ thuật (Tùy chọn): Chỉ số sức mạnh tương đối (RSI), Trung bình động (Moving Averages – MA), MACD…
• Ví dụ sử dụng yfinance:
  Python

  import yfinance as yf
  import pandas as pd
  
  # Tải dữ liệu lịch sử của cổ phiếu Apple (AAPL)
  ticker = "AAPL"
  start_date = "2010-01-01"
  end_date = "2023-12-31"
  
  data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
  print(data.head())
  

Có thể bạn quan tâm Công cụ AI Chứng Khoán

Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)

Dữ liệu thô thường không phù hợp để đưa trực tiếp vào mô hình. Bước này giúp làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.

• Kiểm tra và xử lý giá trị thiếu (Missing Values): Đôi khi dữ liệu có thể bị thiếu. Bạn có thể xóa các hàng chứa giá trị thiếu hoặc điền vào (ví dụ: bằng giá trị trung bình, giá trị trước đó).
  Python

  data.dropna(inplace=True) # Xóa các hàng có giá trị thiếu
  

• Tạo các đặc trưng (Feature Engineering): Đây là bước quan trọng để tạo ra các biến mới có ý nghĩa từ dữ liệu hiện có, giúp mô hình học tốt hơn.
  • Giá đóng cửa tương lai (Target Variable): Chúng ta muốn dự đoán giá đóng cửa của ngày hôm sau.
    Python

    data['Tomorrow_Close'] = data['Close'].shift(-1) # Dịch chuyển giá đóng cửa 1 ngày về trước
    data.dropna(inplace=True) # Xóa dòng cuối cùng có giá trị NaN
    

  • Các chỉ báo kỹ thuật đơn giản:
    Python

    data['MA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean() # Trung bình động 5 ngày
    data['MA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean() # Trung bình động 20 ngày
    data['RSI'] = # Tính toán RSI (cần một thư viện như TA-Lib hoặc tự viết hàm)
    data.dropna(inplace=True)
    

• Chia tập dữ liệu: Chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (testing set). Tập huấn luyện dùng để “dạy” mô hình, tập kiểm tra dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới.
  Python

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  
  features = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'MA_5', 'MA_20'] # Các biến đầu vào
  target = 'Tomorrow_Close' # Biến mục tiêu
  
  X = data[features]
  y = data[target]
  
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  

• Chuẩn hóa dữ liệu (Scaling): Đưa các đặc trưng về cùng một phạm vi giá trị. Điều này giúp nhiều thuật toán học máy hoạt động tốt hơn.
  Python

  from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
  
  scaler = MinMaxScaler()
  X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
  X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
  

Bước 3: Lựa chọn và Huấn luyện mô hình (Model Selection & Training)

Có nhiều thuật toán học máy phù hợp để dự đoán giá liên tục (regression tasks). Chúng ta sẽ sử dụng một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản làm ví dụ.

• Lựa chọn mô hình:
  • Linear Regression (Hồi quy tuyến tính): Đơn giản, dễ hiểu, phù hợp cho người mới bắt đầu.
  • Random Forest Regressor: Mạnh mẽ hơn, ít bị overfitting hơn.
  • Support Vector Regressor (SVR): Hiệu quả với các tập dữ liệu nhỏ đến trung bình.
  • Mạng nơ-ron hồi quy (Neural Networks for Regression): Mạnh mẽ với dữ liệu phức tạp, nhưng yêu cầu nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán.
• Huấn luyện mô hình:
  Python

  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  
  model = LinearRegression()
  model.fit(X_train_scaled, y_train)
  

Xem thông tin Giá vàng hôm nay

Bước 4: Đánh giá mô hình (Model Evaluation)

Sau khi huấn luyện, bạn cần đánh giá xem mô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu mà nó chưa từng thấy (tập kiểm tra).

• Thực hiện dự đoán:
  Python

  y_pred = model.predict(X_test_scaled)
  

• Các chỉ số đánh giá:
  • Mean Absolute Error (MAE): Sai số tuyệt đối trung bình.
  • Mean Squared Error (MSE): Bình phương sai số trung bình (nhấn mạnh các lỗi lớn hơn).
  • Root Mean Squared Error (RMSE): Căn bậc hai của MSE, dễ hiểu hơn vì cùng đơn vị với biến mục tiêu.
  • R-squared (R2): Cho biết mô hình giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến động của biến mục tiêu. Giá trị gần 1 là tốt.
  Python

  from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
  import numpy as np
  
  mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
  mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
  rmse = np.sqrt(mse)
  r2 = r2_score(y_test, y_pred)
  
  print(f"MAE: {mae}")
  print(f"RMSE: {rmse}")
  print(f"R2 Score: {r2}")
  

• Trực quan hóa kết quả: So sánh giá thực tế và giá dự đoán trên biểu đồ để có cái nhìn trực quan.
  Python

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  plt.figure(figsize=(12, 6))
  plt.plot(y_test.index, y_test, label='Giá thực tế')
  plt.plot(y_test.index, y_pred, label='Giá dự đoán', alpha=0.7)
  plt.title(f'Dự đoán giá cổ phiếu {ticker} (Linear Regression)')
  plt.xlabel('Ngày')
  plt.ylabel('Giá đóng cửa')
  plt.legend()
  plt.show()
  

Bước 5: Cải thiện mô hình (Model Improvement)

Một mô hình đơn giản thường có thể được cải thiện.

• Thử nghiệm các đặc trưng mới: Thêm các chỉ báo kỹ thuật khác (MACD, Bollinger Bands), dữ liệu vĩ mô, hoặc các đặc trưng dựa trên tin tức (tâm lý thị trường).
• Thử nghiệm các thuật toán khác: Random Forest, Gradient Boosting, hoặc các mô hình mạng nơ-ron (LSTM, GRU) cho dữ liệu chuỗi thời gian.
• Tinh chỉnh siêu tham số (Hyperparameter Tuning): Sử dụng các kỹ thuật như GridSearchCV hoặc RandomizedSearchCV để tìm bộ siêu tham số tốt nhất cho mô hình của bạn.
• Kỹ thuật Cross-Validation: Đánh giá mô hình một cách robust hơn bằng cách chia dữ liệu thành nhiều phần và huấn luyện/kiểm tra nhiều lần.

5. Lưu ý quan trọng khi xây dựng mô hình học máy để dự đoán giá cổ phiếu

• Thời gian là yếu tố cốt lõi: Trong giao dịch chứng khoán, đặc biệt là Day Trading, thời gian thực là vô cùng quan trọng. Một mô hình cần phải dự đoán và phản ứng đủ nhanh.
• Tính ổn định của thị trường: Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu quá khứ. Nếu có sự kiện lớn làm thay đổi cấu trúc thị trường (ví dụ: khủng hoảng kinh tế), mô hình có thể không còn hiệu quả.
• Ngăn ngừa Overfitting: Mô hình quá phức tạp và “học thuộc lòng” dữ liệu huấn luyện có thể hoạt động rất tốt trên tập huấn luyện nhưng lại kém hiệu quả trên dữ liệu mới. Cần sử dụng các kỹ thuật như Cross-Validation, Regularization để tránh overfitting.
• Không phải tất cả các cổ phiếu đều như nhau: Một mô hình hoạt động tốt cho cổ phiếu công nghệ có thể không hiệu quả với cổ phiếu ngành tiêu dùng. Cần xây dựng mô hình riêng hoặc điều chỉnh cho từng loại cổ phiếu/ngành.

Kết luận xây dựng mô hình học máy (Machine Learning) đơn giản để dự đoán giá cổ phiếu

Việc xây dựng mô hình học máy (Machine Learning) đơn giản để dự đoán giá cổ phiếu là một hành trình thú vị và đầy thử thách. Bằng cách thực hiện từng bước từ thu thập, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá và cải thiện mô hình, bạn sẽ dần nắm vững các kiến thức cơ bản về Machine Learning trong lĩnh vực tài chính. Hãy nhớ rằng, AI là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó cần được sử dụng một cách thông minh, kết hợp với kiến thức và kinh nghiệm của nhà đầu tư để đạt được thành công bền vững trên thị trường chứng khoán.