Nghiên cứu chuyển đổi ngôn ngữ DATALOG sang ngôn ngữ truy vấn SPARQL

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

NGUYỄN MINH TIẾN

ỨNG DỤNG SVM TRONG DỰ BÁO TÀI CHÍNH

THEO CHUỖI THỜI GIAN

Chuyên ngành : Khoa học máy tính

Mã số : 8.48.01.01

Khóa : 2019 – 2021

Ngƣời hƣớng dẫn: TS. LÊ XUÂN VIỆT

Bình Định – Năm 2021

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung của luận văn với đề tài: “Ứng dụng

SVM trong dự báo tài chính theo chuỗi thời gian” này là do tôi thực hiện dƣới

sự hƣớng dẫn trực tiếp của TS. Lê Xuân Việt - Trƣờng Đại học Quy Nhơn.

Phần thực nghiệm chƣơng trình đều do tôi tự xây dựng có sự hƣớng dẫn của

giảng viên, trong đó có sử dụng một số thƣ viện chuẩn và các thuật toán đƣợc

các tác giả xuất bản công khai. Kết quả thực nghiệm đƣợc minh họa trong

luận văn là trung thực.

Nội dung luận văn này chƣa từng đƣợc công bố hay xuất bản dƣới bất

kỳ hình thức nào. Các tài liệu tham khảo đƣợc sử dụng trong luận văn có

nguồn gốc rõ ràng và trích dẫn chính xác, đầy đủ. Nếu sai tôi xin hoàn toàn

chịu trách nhiệm.

Phù Cát, ngày tháng năm 2021

Ngƣời cam đoan

Nguyễn Minh Tiến

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình nghiên cứu luận văn, mặc dù vẫn còn gặp rất nhiều khó

khăn, nhƣng tôi vẫn luôn nhận đƣợc sự quan tâm, giúp đỡ của quý thầy cô,

bạn bè và ngƣời thân. Đây là nguồn động lực lớn giúp tôi hoàn thành đề tài

luận văn này.

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và lòng biết ơn sâu sắc nhất đến quý

Thầy (Cô), những ngƣời đã nuôi dƣỡng và chắp cánh ƣớc mơ cho bản thân tôi

đến với con đƣờng nghiên cứu khoa học đầy đam mê, đặc biệt là TS. Lê Xuân

Việt - Trƣờng Đại học Qui Nhơn. Với tâm huyết của mình, thầy đã chỉ bảo

tận tình chu đáo để bản thân hoàn thành tốt công việc của mình.

Và cũng xin cảm ơn các cán bộ, nhân viên phòng Đào tạo Sau đại học,

trƣờng Đại học Quy Nhơn đã tạo điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt quá

trình học tập tại trƣờng.

Cuối cùng, cho tôi đƣợc gửi lời biết ơn đến gia đình, bạn bè cùng tất cả

những ngƣời thân, luôn bên cạnh động viên bản thân tôi trong suốt thời gian

học tập và nghiên cứu.

Kính chúc quý Thầy (Cô) và các anh chị em trong lớp cao học ngành

Khoa học Máy tính khóa 22 sức khỏe, hạnh phúc và thành đạt.

Xin chân thành cảm ơn!

Nguyễn Minh Tiến.

MỤC LỤC

Trang

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

MỞ ĐẦU ..................................................................................................... 1

1. Lý do chọn đề tài................................................................................. 1

2. Mục đích nghiên cứu .......................................................................... 2

3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ...................................................... 2

4. Phƣơng pháp nghiên cứu .................................................................... 2

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài............................................ 2

Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ CHUỖI THỜI GIAN...................................... 4

1.1. Giới thiệu về chuỗi thời gian .......................................................... 4

1.1.1. Độ nhiễu...................................................................................... 6

1.1.2. Tính không cố định..................................................................... 7

1.1.3. Tính không chắc chắn................................................................. 8

1.1.4. Tính xu hƣớng............................................................................. 8

1.1.5. Tính chu kỳ ................................................................................. 9

1.2. Các khung dự báo chuỗi thời gian .................................................. 9

1.3. Các kỹ thuật xử lý chuỗi thời gian................................................ 11

1.3.1. Xử lý dữ liệu ............................................................................. 11

1.3.2. Kỹ thuật làm mịn ...................................................................... 11

1.3.3. Differencing (Làm khác) .......................................................... 13

1.4. Quy trình dự báo ........................................................................... 14

1.5. Một số mô hình dự báo chuỗi thời gian........................................ 15

1.5.1. Mô hình tuyến tính.................................................................... 15

1.5.2. Mô hình phi tuyến tính ............................................................. 16

1.5.3. Mô hình ARMA........................................................................ 18

1.5.4. Mô hình SMA ........................................................................... 19

1.5.5. Mô hình LSTM......................................................................... 21

1.5.6. Mô hình SVM........................................................................... 23

1.6. Kết luận chƣơng 1......................................................................... 24

CHƢƠNG 2. ỨNG DỤNG SVM TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI

GIAN TÀI CHÍNH........................................................................................ 25

2.1. Mô hình SVC................................................................................ 25

2.2. Vector hỗ trợ hồi quy (SVR) ........................................................ 28

2.3. Các loại hàm kernel đƣợc sử dụng trong SVM ............................ 35

2.3.1. Cơ sở toán học của hàm kernel................................................. 38

2.3.2. Tính chất của các hàm kernel ................................................... 41

2.3.3. Một số hàm kernel thông dụng ................................................. 42

2.4. Các ứng dụng của SVR trong dự đoán chuỗi thời gian tài chính . 43

2.5. Đánh giá độ chính xác với MAPE................................................ 45

2.6. Phƣơng pháp dự báo dựa vào mô hình SVR ................................ 46

2.7. Kết luận chƣơng 2......................................................................... 49

CHƢƠNG 3. THỬ NGHIỆM ....................................................................... 50

3.1. Giới thiệu bài toán ........................................................................ 50

3.2. Chi tiết hóa.................................................................................... 50

3.3. Dữ liệu........................................................................................... 52

3.4. Cài đặt thực nghiệm...................................................................... 52

3.6. Kết luận chƣơng 3......................................................................... 56

KẾT LUẬN ................................................................................................... 57

TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................. 59

QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ (BẢN SAO)

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Chữ tắt Dạng đầy đủ Mô tả

SVM Support Vector Machine Máy hỗ trợ vector

LSTM Long-short term memory Bộ nhớ dài-ngắn hạn

SVC Support Vector Classifier Vector hỗ trợ phân loại

SVR Support Vector Regression Vector hỗ trợ hồi quy

ANN Artificial neural network Mạng thần kinh nhân tạo

SMA Simple moving average Đƣờng trung bình động đơn

giản

EMA Exponential moving average Đƣờng trung bình động hàm

mũ

ARIMA AutoRegressive Integrate

Moving Average

Trung bình trƣợt kết hợp tự

hồi quy

ARMA Autoregressive moving average Tự hồi quy trung bình trƣợt

SNR Signal-To-Noise Ratio Chỉ số đo lƣờng công suất tín

hiệu và độ nhiễu