Single

Dự báo cổ phiếu AI

Posted by Nguyễn Thị Ngọc Anh on 28-02-2026

Useful Tips

Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại cách các nhà đầu tư nghiên cứu thị trường, nhưng điều quan trọng là phải bắt đầu với một kỳ vọng thực tế: AI có thể cải thiện phân tích, chứ không thể đảm bảo kết quả.

Các mô hình học máy được thiết kế để phát hiện các mẫu trong các tập dữ liệu lớn, bao gồm lịch sử giá cả, khối lượng giao dịch và tâm lý thị trường, sau đó ước tính xác suất của các biến động giá trong tương lai. Đối với người đọc, ý tưởng chính rất đơn giản: Trí tuệ nhân tạo không "nhìn thấy tương lai"; nó xác định các mẫu có thể giúp đưa ra quyết định.

Một cách phổ biến để hiểu điều này là so sánh AI với một công cụ nghiên cứu mạnh mẽ. Thay vì suy nghĩ như một nhà phân tích con người, mô hình sẽ quét hàng nghìn quan sát lịch sử và tìm kiếm các mối quan hệ lặp lại. Trong dự báo chứng khoán, điều đó có thể bao gồm các chỉ báo kỹ thuật, động lượng giá và những thay đổi trong hành vi giao dịch. Các hệ thống này mạnh nhất khi chúng được sử dụng để hỗ trợ phán đoán, chứ không phải khi chúng được coi là công cụ đảm bảo chắc chắn tuyệt đối.

Một số loại mô hình thường xuyên xuất hiện trong quy trình dự đoán giá cổ phiếu. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và máy vectơ hỗ trợ (SVM) được sử dụng rộng rãi để nhận dạng mẫu trong dữ liệu tài chính có cấu trúc. Mạng bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM) đặc biệt hữu ích cho các tác vụ chuỗi thời gian vì chúng được xây dựng để học hỏi từ các chuỗi theo thời gian. Các hệ thống học sâu tiên tiến hơn cũng có thể kết hợp dữ liệu thị trường dạng số với các tín hiệu dựa trên văn bản, chẳng hạn như tiêu đề hoặc tâm lý thị trường, để tạo ra cái nhìn toàn diện hơn về những yếu tố có thể ảnh hưởng đến biến động giá.

Bài báo được công bố có tiêu đề “Ứng dụng thuật toán máy học để dự đoán xu hướng giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán – Trường hợp của Việt Nam” của Trần Phước, Phạm Thị Kim Anh, Phan Huy Tâm và Chiến V. Nguyễn đã nghiên cứu thị trường Việt Nam bằng cách sử dụng mô hình LSTM với các chỉ báo SMA, MACD và RSI. Sử dụng dữ liệu lịch sử từ chỉ số VN-Index và VN-30, các tác giả đã báo cáo độ chính xác lên đến 93% đối với phần lớn tập dữ liệu, đồng thời mô tả mô hình này như một phương pháp dự báo ngắn hạn trong bối cảnh thị trường cụ thể. Điều này rất quan trọng vì kết quả từ một tập dữ liệu hoặc thị trường không tự động áp dụng cho mọi thị trường, khung thời gian hoặc chiến lược giao dịch khác.

Marcos López de Prado, nhà nghiên cứu tài chính định lượng, cho biết việc sử dụng máy học như một công cụ dự đoán "hộp đen" có khả năng thất bại, và nó hoạt động tốt hơn như một công cụ nghiên cứu để khám phá và thử nghiệm các ý tưởng trước khi áp dụng chúng vào thực tiễn. Đây là một lời nhắc nhở thực tế rằng trí tuệ nhân tạo nên được sử dụng để cải thiện kỷ luật nghiên cứu, chứ không phải để thay thế sự giám sát của con người.

Trong quy trình đầu tư thực tế, AI thường hữu ích nhất cho việc phân tích xu hướng ngắn hạn, lọc rủi ro, xây dựng danh mục đầu tư và kiểm thử kịch bản. Nó có thể xử lý lượng thông tin lớn hơn nhiều so với việc một người xem xét thủ công, và nó có thể làm điều đó rất nhanh. Đồng thời, hành vi thị trường được định hình bởi các điều kiện thay đổi, hành vi đám đông và các sự kiện bất ngờ. Điều đó có nghĩa là ngay cả những mô hình mạnh mẽ cũng có thể gặp khó khăn khi môi trường thay đổi theo những cách mà dữ liệu huấn luyện không nắm bắt được.

Để sử dụng thực tế, nhà đầu tư nên coi kết quả đầu ra của AI là xác suất, chứ không phải là sự thật. Điều quan trọng là phải hiểu dữ liệu nào được đưa vào mô hình, tần suất cập nhật của nó và liệu nó có thể bị quá khớp với các điều kiện trong quá khứ hay không. Quản lý rủi ro vẫn là điều thiết yếu—quy mô vị thế, kiểm soát thua lỗ và đa dạng hóa vẫn quan trọng, ngay cả khi một mô hình có vẻ rất chính xác trong các thử nghiệm lịch sử.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo chứng khoán đang phát triển nhanh chóng, đặc biệt là với các hệ thống kết hợp nhiều loại dữ liệu và các công cụ giải thích giúp dễ dàng kiểm tra các quyết định của mô hình. Cách tiếp cận hiệu quả nhất là sự cân bằng: sử dụng AI để mở rộng phạm vi phân tích, sau đó áp dụng phán đoán của con người để diễn giải kết quả. AI có thể giúp nghiên cứu thị trường chính xác hơn, nhưng các quyết định đúng đắn vẫn phụ thuộc vào bối cảnh, kỷ luật và kiểm soát rủi ro.