Dự án 'Ứng dụng học sâu tối ưu hóa danh mục đầu tư' giành giải Nhất Euréka 2024

Nhóm sinh viên thực hiện nghiên cứu gồm: Lê Phạm Đức Huy, Đặng Thị Phương Lan, Nguyễn Trung Ngoan, Ngô Trần Gia Bảo và Lê Bảo, đều là sinh viên hệ Chất lượng cao, ngành Tài chính - Ngân hàng, định hướng Fintech.

Ý tưởng xuất phát từ những khó khăn thực tế

Ý tưởng về dự án này bắt nguồn từ trải nghiệm thực tế của nhóm trong vai trò những nhà đầu tư trẻ bước vào thị trường tài chính. Ngay từ những ngày đầu, nhóm đã nhận ra rằng, thị trường chứng khoán là một môi trường đầy biến động, đòi hỏi khả năng phân tích nhanh chóng và chính xác để ra quyết định đầu tư hiệu quả. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống dù đã chứng minh được tính hiệu quả nhưng lại yêu cầu nhà đầu tư phải liên tục theo dõi thông tin, tính toán các thông số phức tạp dẫn đến mất nhiều thời gian và công sức.

Điều này đã đặt ra một câu hỏi lớn cho nhóm: "Liệu có thể tự động hóa quy trình phân bổ danh mục đầu tư, vừa tối ưu hóa lợi nhuận, vừa giảm thiểu rủi ro cho nhà đầu tư không?".

Dự án giành giải Nhất, Giải thưởng Euréka 2024, lĩnh vực Kinh tế.

Từ đây, cả nhóm bắt tay vào nghiên cứu, học hỏi kiến thức về quản lý danh mục đầu tư, học sâu và trí tuệ nhân tạo, để tìm ra lời giải. “Sau một hành trình miệt mài với nhiều giờ phân tích dữ liệu và thử nghiệm các mô hình khác nhau, nhóm chúng mình đã tìm thấy hướng đi đầy tiềm năng trong việc ứng dụng học sâu, đặc biệt là mô hình Long Short - Term Memory (LSTM). LSTM đã chứng minh được tính hiệu quả trong xử lý chuỗi thời gian và dự báo tài chính, từ đó truyền cảm hứng cho nhóm mình kết hợp sức mạnh của học sâu với bài toán tối ưu hóa danh mục đầu tư. Chúng mình tin rằng, việc phát triển một công cụ dựa trên nền tảng này sẽ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định nhanh chóng, linh hoạt và chính xác hơn, đồng thời giảm thiểu rủi ro trong bối cảnh thị trường tài chính đầy biến động như hiện nay", Đức Huy chia sẻ.

Thị trường chứng khoán Việt Nam đầy tiềm năng

Nói về lý do chọn thị trường chứng khoán Việt Nam, thay vì nghiên cứu thị trường tài chính quốc tế, nhóm cho biết: “Vì Việt Nam là một thị trường trẻ, đang phát triển mạnh mẽ. Số lượng tài khoản đầu tư mới tăng nhanh, đạt hơn 7,4 triệu tài khoản vào năm 2023, tương đương 7,5% dân số. Sự tăng trưởng này không chỉ mở ra cơ hội lớn cho các nhà đầu tư mà còn đặt ra yêu cầu về những công cụ hỗ trợ tiên tiến, giúp tối ưu hóa việc ra quyết định”, Phương Lan nói.

Năm thành viên trong nhóm nghiên cứu.

Thông qua dự án, nhóm mong muốn giải quyết được những vấn đề trên thị trường: “Nghiên cứu này nhằm tìm ra một phương pháp để tìm ra một danh mục có lợi nhuận vượt trội và có rủi ro thấp trên thị trường. Từ ý tưởng này, nhóm đã tiến hành sử dụng trí tuệ nhân tạo, hay cụ thể là học sâu và hệ thống giao dịch tự động để sử dụng làm đề tài nghiên cứu. Đồng thời, để đơn giản hóa quy trình nghiên cứu, nhóm cũng đã xây dựng một ứng dụng để nhà đầu tư có thể sử dụng. Qua đó, giúp nhà đầu tư có thể tiếp cận rất dễ dàng với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong đầu tư chỉ bằng một nút bấm”, Trung Ngoan (thành viên nhóm) cho biết thêm.

Ứng dụng học sâu để tối ưu hóa danh mục đầu tư

Dự án của nhóm được triển khai qua bốn bước chính là: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình học sâu LSTM, huấn luyện và kiểm tra mô hình, cuối cùng là triển khai thực tế và giám sát. Khi mô hình hoàn thiện, nhóm triển khai danh mục đầu tư và giám sát hiệu suất định kỳ (3 tháng, 6 tháng hoặc một năm). Quy trình này giúp mô hình thích nghi với biến động của thị trường và tối ưu hóa danh mục theo thời gian.

Điểm đột phá lớn nhất của dự án là nhóm đã xây dựng được một hệ thống giao dịch tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư chỉ qua một nút bấm, cho phép nhà đầu tư dễ dàng sử dụng trên cả máy tính lẫn điện thoại. Hệ thống này không chỉ dự báo xu hướng giá cổ phiếu mà còn đề xuất danh mục đầu tư với tỷ trọng và mã cổ phiếu cụ thể.

Mô hình này đặc biệt phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam nhờ khả năng học tốt các phụ thuộc quá khứ của dữ liệu – một đặc điểm nổi bật của thị trường trong nước. Ngoài ra, việc loại bỏ yếu tố định tính trong đầu tư giúp nhà đầu tư giảm thiểu sai sót do cảm tính.

Nhóm kỳ vọng, dự án này sẽ hữu ích không chỉ cho các nhà đầu tư cá nhân mà còn cho các tổ chức tài chính và công ty chứng khoán, nơi yêu cầu tối ưu hóa vốn đầu tư một cách hiệu quả nhất. Đặc biệt, công ty chứng khoán Mirae Asset - chi nhánh Cần Thơ đã nhận chuyển giao hệ thống này để áp dụng vào thực tế, minh chứng cho tính ứng dụng cao của dự án.

Ngọc Ánh