Phân tích và giao dịch định lượng K3 - Buổi 13

Phân tích và Giao dịch Định lượng K3 - Buổi 13
🔹 Giới thiệu buổi học
✅ Buổi học tập trung vào phương pháp phân tích chuỗi thời gian nâng cao, nhấn mạnh vào mô hình ARIMA và ứng dụng trong dự báo tài chính.
✅ Hướng dẫn chi tiết cách xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python và triển khai các bước xây dựng mô hình.
🔹 Nội dung chính
Chuẩn bị dữ liệu chuỗi thời gian
✅ Kiểm tra và xử lý dữ liệu:
🔸 Kiểm tra tính dừng của dữ liệu (Stationarity).
🔸 Sử dụng phép biến đổi log hoặc sai phân (differencing) để đạt tính dừng.
✅ Thực hành trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian bằng Matplotlib.
Giới thiệu và triển khai ARIMA
✅ Khái niệm ARIMA:
🔸 AR (Auto-Regressive): Mô hình tự hồi quy.
🔸 I (Integrated): Sai phân để xử lý dữ liệu không dừng.
🔸 MA (Moving Average): Trung bình động.
✅ Xác định tham số p, d, q trong ARIMA bằng ACF và PACF.
✅ Triển khai mô hình ARIMA trong Python sử dụng thư viện statsmodels.
Đánh giá hiệu suất mô hình
✅ Đánh giá dựa trên các chỉ số:
🔸 Mean Absolute Error (MAE).
🔸 Mean Squared Error (MSE).
🔸 Root Mean Squared Error (RMSE).
✅ So sánh giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế để kiểm tra độ chính xác.
Dự báo và ứng dụng thực tế
✅ Dự báo giá trị tương lai bằng ARIMA, minh họa qua ví dụ giá cổ phiếu.
✅ Hướng dẫn cách lưu mô hình và kết quả dự báo.
✅ Ứng dụng ARIMA trong các tình huống thực tế khác, như phân tích doanh thu và sản lượng.
🔹 Chia sẻ kinh nghiệm
✅ Tập trung vào kiểm tra và chuẩn bị dữ liệu để đảm bảo chất lượng mô hình.
✅ Thực hành nhiều trên dữ liệu thực tế để hiểu rõ các bước triển khai ARIMA.
📢 Thông tin liên hệ Hướng Nghiệp Dữ Liệu
➡️ Zalo: zalo.me/058358...
➡️ Fanpage: huongnghiepdulieu
➡️ Website: huongnghiepdul...
➡️ Email: [e-mail]