ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Báo cáo môn học: HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH Đề tài: FUZZY LOGIC, HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH TRONG MUA BÁN CHỨNG KHOÁN GVGD: PGS.TSKH ĐỖ PHÚC HVTH: Phan Quang Huy Lê Hữu Tài Tôn Thất Kỳ Văn Trương Trí Tín TP HCM, tháng 08 năm 2015 Trang Nhận xét GVGD LỜI CẢM ƠN Lời xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy – PGS.TS Đỗ Phúc – người tận tình giảng dạy, bảo truyền đạt kiến thức cho suốt thời gian vừa qua. Mặc dù, gặp Thầy buổi học khóa học tận tâm, nhiệt tình giảng dạy Thầy gợi mở cho nhiều điều hữu ích việc áp dụng kiến thức môn học vào lĩnh vực nghiên cứu cụ thể. Bên cạnh đó, xin cảm ơn Phòng đào tạo Sau đại học trường Đại học Công nghệ thông tin – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, bạn học viên lớp môn Hệ hỗ trợ định khóa CH9 tạo điều kiện, giúp đỡ chia sẻ kiến thức để hoàn thành tốt thu hoạch này. Trân trọng cảm ơn! Trang TP.HCM, tháng 08 năm 2015 Nhóm Trang Lời nói đầu Xu hội nhập kinh tế quốc tế khu vực với đời tổ chức thương mại giới (WTO), liên minh Châu Âu, khối thị trường chung; đòi hỏi quốc gia phải thúc đẩy phát triển kinh tế với tốc độ hiệu cao. Thực tế phát triển kinh tế quốc gia giới khẳng định vai trò quan trọng thị trường chứng khoán phát triển kinh tế Việt Nam nước đà nước phát triển hoạt động thị trường chứng với vai trò quan trọng việc phát triển kinh tế. Ở Việt Nam, kể từ hoạt động thức vào năm 28/7/2000, thị trường chứng khoán mang lại hội rủi ro lớn cho nhà đầu tư. Trong ngày đầu nhà đầu tư hầu hết không hiểu cách thức chứng khoán hoạt động hướng phát triển, hầu hết đầu tư theo tâm lí đám đông, bị ảnh hưởng tin đồn, dẫn đến vô số trường hợp đáng tiếc, nhiều cá nhân công ty lâm vào cảnh trắng tay thiếu kiến thức đầu tư. Đi đôi với phát triển thị trường chứng khoán hình thành nâng cấp đáng kể công cụ kĩ thuật ứng dụng phân tích đánh giá để đưa định đầu tư phù hợp. Trong đề tài nghiên cứu này, chúng em tập trung tìm hiểu logic mờ (Fuzzy logic), logic mềm dẻo logic thông thường (logic Boolean) thích hợp toán phức tạp (ví dụ toán coi nóng, lạnh, ấm logic Boolean không đưa kết luận xác được). Từ nguyên tắc fuzzy logic để xây dựng nên mô hình, kết hợp với kiến thức chuyên môn chứng khoán để đưa dự báo giá chứng khoán tương lai. Kết thu hệ thống với tính đoán nhận dự báo xu hướng giá chứng khoán số tính khác hỗ trợ nhà đầu tư chứng khoán. Trang Phần 1: Tìm hiểu chung phân tích kĩ thuật thị trường chứng khoán Phân tích kỹ thuật sử dụng mô hình toán học (đồ thị, biến đổi miền, xác suất thống kê,…) dựa liệu thu thập thị trường khứ để trạng thái thị trường thời điểm xác định, thông thường nhận định xu hướng thị trường lên, xuống hay “dập dềnh” nhận định tương quan lực lượng tăng giảm giá. Phân tích kỹ thuật không để ý đến số tài chính, tình hình phát triển hay thông tin thị trường doanh nghiệp mà trọng vào tập liệu giá cả, khối lượng, … cổ phiếu thu thập phiên giao dịch khứ. Chính dựa vào tập liệu tồn thị trường – tức thông tin khứ - phân tích kỹ thuật công cụ để dự đoán tương lai giá cổ phiếu. Những kết luận thu từ biện pháp phân tích kỹ thuật thị trạng thái thị trường xảy khứ; thời điểm rút kết luận trạng thái thị trường luôn sau so với kiện xảy ra. Khoảng thời gian chênh lệch gọi độ trễ. Xét ví dụ phương pháp phân tích kỹ thuật sử dụng trung bình động. 1. Các thuộc tính tính chất Một phép phân tích kỹ thuật thông thường có thuộc tính tính chất sau. - Số phiên tính toán: số phiên lấy liệu tính toán cho giá trị phân tích. Trong ví dụ trung bình động Doanh nghiệp phần đầu, số phiên lấy liệu phiên. Nhà đầu tư ngắn hạn chọn số phiên tính toán nhỏ nhiêu. - Độ trễ: Khoảng thời gian từ lúc trạng thái thị trường xảy phép phân tích trạng thái đó. Trong phương pháp phân tích, số phiên tính toán lớn độ trễ lớn. Nhà đầu tư ngắn hạn mong muốn độ trễ nhỏ nhiêu. - Độ nhạy: Sự kịp thời phản ánh biến động thị trường thị trường Tính chất ngược lại với độ trễ. Trang - Độ xác: Tính sai xót phản ánh biến động thị trường. Tuy nhiên độ xác độ nhạy lại đối nghịch với nhau. 2. Vai trò phân tích kỹ thuật Phân tích kỹ thuật đóng vai trò công cụ trợ giúp Nhà đầu tư với ba chức chính: báo động, xác thực dự đoán. Với vai trò công cụ dự đoán, Nhà đầu tư sử dụng kết luận phân tích kỹ thuật để dự đoán giá tương lai với kỳ vọng khả đoán tốt hơn. Tuy nhiên nói, chất phân tích kỹ thuật dự báo tương lai mà thị trạng thái thị trường khứ với độ trễ; sử dụng công cụ dự đoán Nhà đầu tư cần phải tính đến xác suất an toàn chấp nhận rủi ro dự đoán không phù hợp. Không nói trước tương lai thông tin khứ. Tuy nhiên nhờ có phân tích kỹ thuật, khả đoán sai đoán mò a dua đám đông hạn chế nhiều. 3. Biến động giá, Resistance Support Giá Cổ phiếu biến động liên tục thị trường theo thời gian trải qua nhiều giai đoạn khác nhau. Trên quan điểm phân tích kỹ thuật, biến động giá giai đoạn định chia làm loại: “dập dềnh” (trading market) có xu (trending market). Biến động có xu chia làm hai loại biến động tăng biến động giảm (trending up trending down). Các loại biến động nhận mắt thường thực thống kê. Biến động “dập dềnh” giai đoạn giá Cổ phiếu thực tăng không thực giảm. Trong giai đoạn này, giá Cổ phiếu liên tục dao động lúc lên lúc xuống xoay quanh mức giá cố định. Trong vài phiên ngắn hạn giá lên xuống nhìn chung thời kỳ giá không lên không xuống. Biến động có xu giai đoạn giá Cổ phiếu lên xuống rõ ràng. Mặc dù có tăng giảm giá xen kẽ ngắn hạn vài phiên nhìn chung giai đoạn giá theo xu hướng lên xuống. Nếu giá lên ta gọi giai đoạn biến động tăng, giá xuống ta gọi biến động giảm Trang Trang 4. Các chỉ sô 4.1. Chỉ sô sức mua/bán tương đôi - RSI (Relative Strength Index) Đây số thuộc nhóm phương pháp tương quan phản ánh tương quan sức mạnh tăng giá giảm giá thời kỳ. • Tính toán RSI RSI phản ánh mối quan hệ sức tăng giá sức giảm giá Cổ phiếu thời kỳ xác định cách lấy tỷ số giá trung bình phiên tăng giá trung bình phiên giảm thời kỳ đó. Gọi n số phiên thời kỳ xác định cần tính RSI. Gọi giá trung bình phiên tăng n phiên AIn = Tổng giá phiên tăng / n Gọi giá trung bình phiên giảm n phiên ADoanh nghiệp = Tổng giá phiên giảm / n Chỉ số sức bền tương đối tính công thức RSI = 100 – 100 / (1 + RS) (1) Trong RS = AIn / A Doanh nghiệp tỷ số giá trung bình phiên tăng giá trung bình phiên giảm Xét ví dụ phương pháp phân tích kỹ thuật sử dụng trung bình động. Giá Chứng khoán phiên đến ngày 18/05/2007 Công ty cổ phần nhựa Đồng Nai – Mã Chứng khoán Doanh nghiệp %thay đổi 2,70% 2,78% -4,64% 4,86% Trang 4,35% (Nguồn SSI) Trung bình thay đổi giá phiên tăng phiên AG = (2.000 + 2.000 + 3.500 + 3.000) / = 2.100 Trung bình thay đổi giá phiên giảm phiên AL = (3.500) / = 700 Hệ số tương quan phản ánh sức tăng sức giảm giá tỷ số AG/AL, quy chuẩn thang 100 tính RSI là: RSI = 100 – 100/ (1 + AG/AL) = 75 • Ý nghĩa RSI xác định tương quan sức mạnh phe mua phe bán cách phản ánh tỷ số tăng giá tỷ số tăng giá vào giá trị RSI. Giá trị nằm khoảng đến 100. Giá trị 50 RSI gọi giá tị trung bình sức mua bán có tương quan ngang nhau. RSI lớn 50 lớn phản ánh sức mua lớn sức bán, giá tăng. RSI nhỏ 50 nhỏ phản hánh sức bán lớn sức mua, giá xuống. RSI có hai ngưỡng siêu mua siêu bán 70 30, giá trị RSI lớn 70 thị trường trạng thái siêu mua với áp đảo phe mua, RSI nhỏ 30 thị trường ngưỡng siêu bán phe bán áp đảo Số phiên (giá trị n) sử dụng để tính trung bình giá phiên tăng giá phiên giảm lớn RSI xác theo ý nghĩa công thức phản ánh tương quan sức tăng sức giảm giá. Tác giả J. Welles Wilder cho nên lấy 14 phiên để tính RSI. Trang 4.2. Chỉ sô MACD (Moving Average Convergence/Divergence) MACD tính toán dựa hiệu số hai đường trung bình động dài hạn ngắn hạn, giá trị trả thuộc nhóm phân tích tương quan: tương quan trung bình động dài hạn trung bình động ngắn hạn. • Tính toán Về mặt tính toán MACD lấy giá trị trung bình động giá ngắn hạn trừ cho giá trị trung bình động dài hạn. Thông thường MACD sử dụng EMA – 12 làm trung bình động ngắn hạn EMA – 26 làm trung bình động dài hạn cho hiệu số trên. • Ý nghĩa So với phương pháp phân tích khác, MACD thuộc hai nhóm phân tích xu phân tích tương quan, MACD vừa xu thị trường vừa xác định tín hiệu mua bán đồ thị. Như biết viết trung bình động, khoảng cách trung bình động ngắn hạn trung bình động dài hạn thể xu tăng giảm thị trường. Nếu trung bình động ngắn hạn lớn trung bình động dài hạn xu tăng giá MACD có giá trị dương. Nếu giá trị MACD dương ngày lớn xu thị trường tăng ngày mạnh, phe bò tót ngày thắng áp đảo. Nếu trung bình động ngắn hạn nhỏ trung bình động dài hạn xu giảm giá MACD có giá trị âm. Nếu giá trị MACD âm ngày nhỏ xu thị trường giảm ngày mạnh, phe gấu ngày thắng áp đảo. Trang 10 Đường trung bình MCAD nơi mà trung bình động giá ngắn hạn gặp trung bình động giá dài hạn, bắt đầu có đổi chiều xu thị trường. Ví dụ MCAD giá cổ phiếu Công ty cổ phần Nhựa Đồng Nai - Doanh nghiệp (Nguồn ảnh đồ thị www.vietstock.com.vn ) - Đồ thị thời điểm số 2, đường MACD (Màu xanh) giao cắt đường zero, đường đồ thj trung bình động EMA - 12 EMA - 26 giao cắt đồ thị giá. - Trên đồ thị MACD, đường EMA - MACD vẽ đồ thị với màu tím MACD - Histogram vẽ đồ thị với cột màu xanh dương. • Sử dụng Khi sử dụng MACD cần ý tín hiệu sau để phát lênh mua bán: - Sự giao cắt MCAD đường trung bình động EMA MACD: Nếu đường MACD cắt đường trung bình động EMA xuống đường Trang 11 tín hiệu bán để cắt lỗ. Nếu đường MACD cắt đường EMA lên đường tín hiệu mua vào. Sự giao cắt gọi cò súng khai hỏa tín hiệu mua bán khác xác. Tuy nhiên ý tín hiệu xảy thường việc xảy rồi. Tuy mua đáy bán đỉnh việc bạn sớm mua vào hay bán đầu xu lên giá giảm giá hời. - Sự giao cắt MCAD đường zero. Sự giao cắt khẳng định lại tăng phần chắn xu mà phép phân tích khác ra. Thông thường giao cắt xảy muộn với độ trễ lớn sử dụng MCAD với hai đường trung bình động ngày 26 ngày. Do dùng giao cắt làm tín hiệu để phát lệnh mua/bán. Các tín hiệu cần kết hợp với nhiều tín hiệu phân tích khác để có kết xác hơn. 4.3. Chỉ sô dao động - SO Chỉ số dao động Stochastic cho ta so sánh giá chứng khoán đóng cửa với khoảng giá thời gian xác định. • Giải thích Chỉ số dao động Stochastic thể thành đường. Đường gọi “%K”. Đường thứ hai gọi “%D” trung bình trượt “%K”. Có số cách để giải nghĩa báo Stochastic. Ba phương pháp phổ biến là: - Mua Stochastic (cả %K %D) xuống mức định (ví dụ:20) tăng lên mức đó. Bán Stochastic tăng lên mức định (ví dụ: 80) rơi xuống mức đó. - Mua đường %K lên đường %D bán đường %K rơi xuống đường %D. - Tìm kiếm phân kì. Ví dụ, giá hình thành mức giá cao Stochastic rơi xuống thấp hơn, báo hiệu có khả đảo chiều giảm gía. Ví dụ Đồ thị KDC số dao động Stochastic 14 ngày nó. Trang 12 Mũi tên “mua” vẽ đường %K xuống lên mức 20. Tương tự, mũi tên “bán” vẽ đường %K lên lại xuống mức 80. • Tính toán Chỉ số dao động Stochastic có biến:  Các thời kì %K. Đây số thời kì thời gian sử dụng cách tính Stochastic. Trang 13  Các thời kì chậm %K . Giá trị kiểm soát trình làm trơn %K. Giá trị thừa nhận Stochastic nhanh giá trị thừa nhận Stochastic chậm.  Các thời kì %D . Đây số thời kì sử dụng tính trung bình trượt %K. Trung bình trượt gọi “%D” vẽ đồ thị %K.  Phương pháp tính %D . Phương pháp (ví dụ: mũ, giản đơn, theo chuỗi thời gian, tam giác, biến đổi, tỷ trọng) sử dụng để tính %D. Công thức tính %K là: Ví dụ, để tính %K 10 ngày, phải tìm giá cao giá thấp vòng 10 ngày chứng khoán. Vì ví dụ, giả định 10 ngày mức giá cao 46 mức giá thấp 38 - khoảng giá điểm. Nếu giá đóng cửa ngày hôm 41, %K tính là: 37.5% ví dụ cho biết giá đóng cửa ngày hôm mức 37.5% khoảng giao dịch chứng khoán 10 ngày. Nếu giá đóng cửa hôm 42, báo Stochastic 50%. Điều có nghĩa chứng khoán đóng cửa hôm 50% điểm khoảng giao dịch 10 ngày. Ví dụ sử dụng %K chậm ngày (tức không chậm). Nếu bạn sử dụng giá trị lớn 1, bạn tìm giá trị trung bình giá cao giá thấp khoảng thời kì %K chậm trước thực phép chia. Trung bình trượt %K tính cách sử dụng số thời kì xác định thời kì %D. Trung bình trượt gọi %D. Chỉ báo Stochastic thường giao động khoảng đến 100. Giá trị 0% cho thấy giá đóng cửa chứng khoán mức giá thấp mà chứng khoán giao dịch Trang 14 x- thời kì trước đó. Giá trị 100% cho thấy chứng khoán đóng cửa mức giá cao mà chứng khoán giao dịch x- thời kì trước đó. 4.4. Chỉ sô cân khôi lượng - OBV • Tính toán Gọi i giao dịch ngày hôm nay, i – giao dịch ngày hôm trước. - Nếu giá đóng cửa phiên ngày hôm cao phiên trước: OBVi = OBVi – + khối lượng giao dịch ngày i - Nếu giá đóng cửa ngày hôm thấp ngày hôm trước: OBVi = OBVi – – khối lượng giao dịch ngày i - Nếu giá đóng cửa ngày hôm với hôm trước: OBVi = OBVi – Phương pháp phân tích OBV sử dụng phương hướng OBV đồ thị không dựa vào giá trị cụ thể OBV, nghĩa giá trị OBV không quan trọng. Vì quy ước OBV thời điểm i = i = –1 sử dụng làm gốc đồ thị có giá trị OBV = • Ý nghĩa OBV giá trị tích lũy khối lượng giao dịch thành công trải phiên cộng thêm khối lượng giao dịch tăng giá trừ khối lượng giao dịch giảm giá. Ý nghĩa OBV đánh giá sức tăng giảm giá dựa khối lượng giao dịch thành công. Nếu giá tăng khối lượng giao dịch nhỏ, đồ thị OBV tăng chậm, giá giảm khối lượng giao dịch nhỏ, đồ thị OBV giảm chậm. Nếu giá tăng với khối lượng giao dịch lớn OBV tăng mạnh, giá giảm với khối lượng giao dịch lớn OBV giảm mạnh. Trang 15 • Sử dụng Như biết sử dụng OBV cần phải dựa vào tính chất lên xuống tăng giảm OBV dựa vào giá trị: cụ thể tính chất phân kỳ âm phân kỳ dương để xác nhận tăng phần chắn khẳng định xu tăng giảm giá. - Nếu đồ thị OBV thể phân kỳ âm giá có xu lên, điều cảnh báo khả thay đổi xu giá sang giảm. Nguyên nhân phiên giá giảm có khối lượng giao dịch xen lẫn phiên giá tăng có khối lượng giao dịch nhỏ. Điều có nghĩa phiên tăng giá cầu lớn khan hàng dẫn đến khối lượng giao dịch nhỏ, xuất xen kẽ phiên giảm giá số Nhà đầu tư bán cảm thấy giá dẫn đến khối lượng khớp lớn. Vậy xu tăng giá bắt đầu suy yếu. - Nếu đồ thị OBV thể phân kỳ dương giá có xu giảm, điều cảnh báo khả thay đổi xu giá sang tăng. Nguyên nhân phiên giá tăng có khối lượng giao dịch lớn xen kẽ phiên giảm giá có khối lượng giao dịch nhỏ. Điều có nghĩa phiên giảm giá cung lớn bán tháo hàng thừa dẫn đến khối lượng giao dịch nhỏ, xuất xen kẽ phiên tăng giá số Nhà đầu tư gom hàng cảm thấy giá hời dẫn khối lượng khớp lớn. Vậy xu giảm giá bắt đầu suy yếu. Trang 16 Phần 2. Tìm hiểu lý thuyết Fuzzy Logic Lý thuyết mờ nhắc đến nhiều năm gần đây. Trên giới Việt Nam có nhiều tác giả nghiên cứu áp dụng thành công lý thuyết mờ lĩnh vực điều khiển sản xuất công nghiệp, sản phẩm gia dụng…vv. Tuy nhiên điều khiển mờ thực tế sao? Phần trình bày vấn đề, thứ lý thuyết điều khiển mờ, sau giới thiệu trình xây dựng điều khiển mờ thực tế ứng dụng sử dụng logic mờ. Lôgic mờ (tiếng Anh: Fuzzy logic) phát triển từ lý thuyết tập mờ để thực lập luận cách xấp xỉ thay lập luận xác theo logic vị từ cổ điển. Người ta hay nhầm lẫn mức độ với xác suất. Tuy nhiên, hai khái niệm khác hẳn nhau; độ đắn lôgic mờ biểu diễn độ liên thuộc với tập định nghĩa không rõ ràng, khả xảy biến cố hay điều kiện đó. Để minh họa khác biệt, xét tình sau: Bảo đứng nhà có hai phòng thông nhau: phòng bếp phòng ăn. Trong nhiều trường hợp, trạng thái Bảo tập hợp gồm thứ "ở bếp" hoàn toàn đơn giản: "trong bếp" "không bếp". Nhưng Bảo đứng cửa nối hai phòng sao? Anh ta coi "có phần bếp". Việc định lượng trạng thái "một phần" cho quan hệ liên thuộc tập mờ. Chẳng hạn, Bảo thò ngón chân vào phòng ăn, ta nói Bảo "trong bếp" đến 99% phòng ăn 1%. Một đứng cửa biến cố (ví dụ đồng xu tung lên) định Bảo hoàn toàn "ở bếp" hay hoàn toàn "không bếp". Lôgic mờ cho phép độ liên thuộc có giá trị khoảng đóng 1, hình thức ngôn từ, khái niệm không xác "hơi hơi", "gần như", "khá là" "rất". Cụ thể, cho phép quan hệ thành viên không đầy đủ thành viên tập hợp. Tính chất có liên quan đến tập mờ lý thuyết xác suất. Trang 17 • Quy trình hoạt động Logic mờ: Để hệ thống mờ suy luận luật mờ đưa kết luận từ số liệu xác đầu vào, hệ thống thực bước: Đầu tiên ta sử dụng liệu thực tế (dữ liệu rõ) liệu đầu vào, qua bước mờ hóa (Fuzzification) cho ta liệu “mờ”, kết sử dụng làm đầu vào cho hệ xử lý logic mờ (Fuzzy Logic) cho kết tiêp theo liệu mờ đầu ra, liệu này tiếp tục sử dụng làm liệu đầu vào cho hệ thống giải mờ (De– Fuzzificationg), sau bước cuối cho ta kết liệu rõ. 1. Mờ hóa: Tính toán giá trị mờ từ giá trị xác đầu vào. 2. Suy luận mờ: Áp dụng tất luật mờ áp dụng để tính giá trị mờ cho kết luận, sau kết hợp kết đầu ra. Khử mờ hóa: Xác định giá trị xác từ kết mờ có bước 2. 3. Có nhiều kỹ thuật khử mờ hóa có thể phương pháp thông dụng phương pháp trọng tâm. Trang 18 áp dụng được, Phần 3. Xây dựng mô hình Logic mờ Để giải toán fuzzy logic hệ hỗ trợ tư vấn chứng khoán, ta cần trải qua giai đoạn sau: 1. Mờ hóa: Xây dựng hàm mờ từ thông số tìm hiểu thị trường chứng khoán. a) Hàm thành viên MACD MACD_LOW(x) = - x/5 0[...]... %D Trung bình trượt được gọi là %D Chỉ báo Stochastic thường giao động trong khoảng 0 đến 100 Giá trị của 0% cho thấy rằng giá đóng cửa của chứng khoán là mức giá thấp nhất mà chứng khoán đã giao dịch Trang 14 trong x- thời kì trước đó Giá trị 100% cho thấy rằng chứng khoán đóng cửa ở mức giá cao nhất mà chứng khoán đó đã giao dịch trong x- thời kì trước đó 4.4 Chỉ sô cân bằng khôi lượng - OBV • Tính... tiên phải tìm ra giá cao nhất và giá thấp nhất trong vòng 10 ngày của chứng khoán Vì là ví dụ, sẽ giả định rằng trong 10 ngày mức giá cao nhất là 46 và mức giá thấp nhất là 38 - khoảng giá là 8 điểm Nếu giá đóng cửa ngày hôm nay là 41, %K được tính là: 37.5% trong ví dụ cho biết rằng giá đóng cửa ngày hôm nay ở mức 37.5% trong khoảng giao dịch của chứng khoán trong 10 ngày Nếu giá đóng cửa hôm nay là 42,... Xác định giá trị chính xác từ kết quả mờ có được ở bước 2 3 Có nhiều kỹ thuật khử mờ hóa có thể phương pháp thông dụng nhất là phương pháp trọng tâm Trang 18 áp dụng được, Phần 3 Xây dựng mô hình Logic mờ Để giải một bài toán fuzzy logic trong hệ hỗ trợ tư vấn chứng khoán, ta cần trải qua các giai đoạn như sau: 1 Mờ hóa: Xây dựng các hàm mờ từ các thông số tìm hiểu được của thị trường chứng khoán. .. phần ở trong bếp" Việc định lượng trạng thái "một phần" này cho ra một quan hệ liên thuộc đối với một tập mờ Chẳng hạn, nếu Bảo chỉ thò một ngón chân cái vào phòng ăn, ta có thể nói rằng Bảo ở "trong bếp" đến 99% và ở trong phòng ăn 1% Một khi anh ta còn đứng ở cửa thì không có một biến cố nào (ví dụ một đồng xu được tung lên) quyết định rằng Bảo hoàn toàn "ở trong bếp" hay hoàn toàn "không ở trong. .. phương pháp phổ biến là: - Mua khi Stochastic (cả %K hoặc %D) xuống dưới một mức nhất định (ví dụ:20) và rồi tăng lên trên mức đó Bán khi Stochastic tăng lên trên một mức nhất định (ví dụ: 80) và rồi rơi xuống dưới mức đó - Mua khi đường %K lên trên đường %D và bán khi đường %K rơi xuống dưới đường %D - Tìm kiếm các phân kì Ví dụ, khi giá đang hình thành các mức giá cao mới trong khi Stochastic đang... thuộc với các tập được định nghĩa không rõ ràng, chứ không phải khả năng xảy ra một biến cố hay điều kiện nào đó Để minh họa sự khác biệt, xét tình huống sau: Bảo đang đứng trong một ngôi nhà có hai phòng thông nhau: phòng bếp và phòng ăn Trong nhiều trường hợp, trạng thái của Bảo trong tập hợp gồm những thứ "ở trong bếp" hoàn toàn đơn giản: hoặc là anh ta "trong bếp" hoặc "không ở trong bếp" Nhưng nếu... để phát lênh mua hoặc bán: - Sự giao cắt giữa MCAD và đường trung bình động EMA của chính MACD: Nếu đường MACD ở cắt đường trung bình động EMA của chính nó và đi xuống dưới đường này thì Trang 11 đó là tín hiệu bán ra để cắt lỗ Nếu đường MACD cắt đường EMA của chính nó và đi lên trên đường này thì đó là tín hiệu mua vào Sự giao cắt này được gọi là cò súng khai hỏa các tín hiệu mua và bán khác chính... Tuy không thể mua đáy bán đỉnh được nhưng việc bạn sớm mua vào hay bán ra ở đầu một xu thế lên giá hoặc giảm giá cũng là một món hời - Sự giao cắt giữa MCAD và đường zero Sự giao cắt này chỉ là sự khẳng định lại tăng phần chắc chắn về xu thế mà các phép phân tích khác chỉ ra Thông thường sự giao cắt này xảy ra khá muộn với độ trễ lớn nhất là khi sử dụng MCAD với hai đường trung bình động trong 9 ngày... và 26 ngày Do đó không thể dùng sự giao cắt này làm tín hiệu để phát lệnh mua/ bán Các tín hiệu trên cần kết hợp với nhiều tín hiệu trên các phân tích khác để có kết quả chính xác hơn 4.3 Chỉ sô dao động - SO Chỉ số dao động Stochastic cho ta so sánh giá một chứng khoán đóng cửa với khoảng giá của nó trong một thời gian xác định • Giải thích Chỉ số dao động Stochastic được thể hiện thành 2 đường Đường... dụng thành công lý thuyết mờ trong các lĩnh vực điều khiển sản xuất công nghiệp, trong các sản phẩm gia dụng…vv Tuy nhiên một bộ điều khiển mờ trong thực tế nó ra sao? Phần này tôi sẽ trình bày về các vấn đề, thứ nhất là lý thuyết điều khiển mờ, sau đó là giới thiệu về quá trình xây dựng bộ điều khiển mờ trong thực tế và các ứng dụng sử dụng logic mờ Lôgic mờ (tiếng Anh: Fuzzy logic) được phát triển . một bài toán fuzzy logic trong hệ hỗ trợ tư vấn chứng khoán, ta cần trải qua các giai đoạn như sau: F LJ6  Xây dựng các hàm mờ từ các thông số tìm hiểu được của thị trường chứng khoán. a). tắc của fuzzy logic để xây dựng nên các mô hình, kết hợp với các kiến thức chuyên môn về chứng khoán để đưa ra các dự báo về giá chứng khoán trong tương lai. Kết quả thu được sẽ là một hệ thống. Phòng đào tạo Sau đại học trường Đại học Công nghệ thông tin – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, các bạn học viên trong lớp môn Hệ hỗ trợ ra quyết định khóa CH9 đã tạo điều kiện, giúp đỡ cũng