Khóa Luận Tốt Nghiệp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU

--

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGUYỄN HỮU NHẬT - 18133037
ĐỖ ĐÌNH PHÙNG - 18133040
ĐỀ TÀI:
DỰ BÁO XU HƯỚNG CỦA CHỨNG KHOÁN BẰNG MÔ HÌNH
LAI GHÉP GIỮA PHƯƠNG PHÁP MÁY VECTOR HỖ TRỢ
VÀ MẠNG NEURON NHÂN TẠO.

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN:
TS. NGUYỄN THÀNH SƠN

TP. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2022

Khóa Luận Tốt Nghiệp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU

--

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGUYỄN HỮU NHẬT -

2

Khóa Luận Tốt Nghiệp
ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CNTT

Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên 1: Nguyễn Hữu Nhật

MSSV 1: 18133037

Họ và tên sinh viên 2: Đỗ Đình Phùng

MSSV 2: 18133040

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu.
Tên đề tài: DỰ BÁO XU HƯỚNG CỦA CHỨNG KHOÁN BẰNG MÔ HÌNH LAI
GHÉP GIỮA PHƯƠNG PHÁP MÁY VECTOR HỖ TRỢ VÀ MẠNG NEURON
NHÂN TẠO
Họ và tên Giáo Viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Thành Sơn
NHẬN XÉT
1. Về nội dung để tài và khối lượng thực hiện: ....................................................
..............................................................................................................................
..............................................................................................................................
2. Ưu điểm:...........................................................................................................
..............................................................................................................................
..............................................................................................................................
..............................................................................................................................
3. Khuyết điểm: ....................................................................................................
..............................................................................................................................
..............................................................................................................................
4. Đánh giá loại:
5. Điểm:
TP. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2022
Giáo viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

Khóa Luận Tốt Nghiệp
ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
...

...
[Đã truy cập 24 05 2022].
[12] L. (. Simister, The Role of Foreing - Managerial Finance, Vol. 7 No. 1, pp.
2-5,

emerald

publishing,

1

1

1981.

[Online].

Available:

https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/eb013477/full/html.
[Accessed 24 05 2022].
[13] T. D. Quang, MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN DÙNG ĐỂ DỰ BÁO BIẾN
ĐỘNG GIÁ CHỨNG KHOÁN VÀ ÁP DUNG VÀO THỊ TRƯỜNG CHỨNG
KHOÁN VIỆT NAM, BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐỌI HỌC
NGOẠI THƯƠNG, HÀ NỘI, 2008.

120

Khóa Luận Tốt Nghiệp
[14] A. HAYES, What Is a Time Series?, investopedia, 04 04 2021. [Online].
Available: https://www.investopedia.com/terms/t/timeseries.asp. [Accessed 28
04 2022].
[15] Markowitz, H. Portfolio ion[J], The Journal of Finance, vol. 7(1), pp. 7791, 1952.
[16] V. Shao, Senior Data Scientist, Senior Data Scientist, 15 09 2020. [Online].
Available:

https://www.bounteous.com/insights/2020/09/15/foreing-time-

series-model-using-python-part-two/. [Accessed 15 05 2022].
[17] Wikipedia, Support-vector machine, Wikipedia, 2022. [Online]. Available:
https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine. [Accessed 16 05 2022].
[18] S. T. &amp. S. Panigrahi, An SVM—ANN Hybrid Classifier for Diagnosis of Gear
Fault, taylor &amp Francis online, pp. 209-231, 02 05 2017.
[19] data-flair, Real-Life Applications of SVM (Support Vector Machines), dataflair, [Online]. Available: https://data-flair.training/blogs/applications-of-svm/.
[Accessed 10 05 2022].
[20] L. M. Trung, Giáo trình mạng neuron nhân tạo, Hà Nội: Nhà xuất bản thống kê,
1999.
[21] R. M. A. M. R. a. A. L. Madhu B, A Comparative Study of Support Vector
Machine and Artificial Neural Network for Option Price Prediction, scientific
research, vol. 9, pp. 78-91, 05 2021.
[22] M. T.Hagan, Neural Network Design, PWS Publishing Company, 1996.

121

Khóa Luận Tốt Nghiệp
[23] K. A. N, On the representation of continuous functions of many variables, vol.
114, Russian, 1957, pp. 953-956.
[24] MBS, “20 năm vận hành Thị trường Chứng khoán Việt Nam, những biểu đồ tăng
trưởng,” mb securities, [Trực tuyến]. Available: https://mbs.com.vn/trung-tamnghien-cuu/tin-tuc-thi-truong/thi-truong-ck/20-nam-van-hanh-thi-truong-chungkhoan-viet-nam-nhung-bieu-do-tang-truong/. [Đã truy cập 19 05 2022].
[25] P. Đ. Khánh, “Dữ liệu chuỗi thời gian,” machinelearningcoban, 2021. [Trực
tuyến].

Available:

https://machinelearningcoban.com/tabml_book/ch_data_processing/timeseries_d
ata.html. [Đã truy cập 24 05 2022].

122