Phân tích biến động giá cổ phiếu và dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam: Nghiên cứu dựa trên các chỉ số kỹ thuật và mô hình SVM

Abstract

Nghiên cứu này tập trung vào phân tích và dự báo giá cổ phiếu của 7 công ty chứng khoán hàng đầu Việt Nam (HCM, SSI, SHS, VIX, VCI, VND, FTS) trong giai đoạn 2020-2024, sử dụng kết hợp phân tích kỹ thuật và mô hình học máy SVM. Nghiên cứu này cần thiết để đánh giá khả năng dự đoán biến động giá cổ phiếu trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam nhiều biến động, nhằm hỗ trợ các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn. Kết quả cho thấy rằng mô hình SVM, khi chỉ sử dụng dữ liệu truyền thống và biến lãi suất, chưa mang lại hiệu quả dự báo cao, với độ chính xác chỉ khoảng 55%. Điều này đặt ra nghi vấn về hiệu quả của các mô hình dự báo truyền thống trong bối cảnh thị trường hiện tại. Các chỉ số kỹ thuật như MA, MACD, RSI, Bollinger Bands và Fibonacci cho thấy thị trường đang ở trong giai đoạn biến động mạnh, với sự luân chuyển liên tục giữa xu hướng tăng và giảm. Mô hình SVM gặp khó khăn do hiện tượng đa cộng tuyến giữa các chỉ số kỹ thuật và dữ liệu tâm lý thị trường, dẫn đến việc phải loại bỏ nhiều biến. Nghiên cứu chỉ ra rằng việc dự báo giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu truyền thống có nhiều hạn chế, và cần có các phương pháp tiếp cận mới kết hợp dữ liệu phi truyền thống và mô hình học máy tiên tiến hơn. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các công cụ dự báo hiệu quả hơn, hỗ trợ các nhà đầu tư và cơ quan quản lý đưa ra các quyết định sáng suốt, góp phần ổn định và phát triển thị trường chứng khoán