Dự báo giá cổ phiếu Việt Nam bằng mô hình ARIMA. Chọn tối đa 10 mã, sau đó nhấn Chạy phân tích.
Dự báo mỗi phiên sẽ bị giới hạn trong khoảng −7% ~ +7% so với giá phiên trước. Phù hợp với biên độ sàn HOSE/HNX.
Khoảng thời gian — Số ngày lịch sử dùng để huấn luyện.
Số phiên dự báo — Nên giữ ở mức ngắn (5–15 phiên) để kết quả có ý nghĩa.
| Tham số | Tên | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| p | AR | Số giá trị quá khứ dùng để dự báo |
| d | I | Số lần lấy sai phân (thường d=1 cho giá CP) |
| q | MA | Số sai số dự báo quá khứ đưa vào mô hình |
Tự động tìm tham số: Grid Search tối thiểu hóa AIC.
AIC — Càng thấp càng tốt. Dùng để so sánh các mô hình.
| Metric | Ý nghĩa |
|---|---|
| MAE | Sai số tuyệt đối trung bình |
| RMSE | Phạt nặng hơn các sai số lớn |
| MAPE | Sai số theo %; <5%: rất tốt · 5–10%: tốt · >20%: kém |
95% CI — Khoảng tin cậy 95% của dự báo.
Residuals — Mô hình tốt khi phân bố ngẫu nhiên quanh 0.
Sử dụng features tính từ OHLCV: Log Return, H-L Range, Volume/MA5, RSI 14, MACD Histogram, VAR(1) prediction (open, high, low, volume → close proxy). Cùng mã & khoảng thời gian đã chọn ở trên.
| Feature | Công thức | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| returns | ln(close_t / close_{t-1}) | Log return — xu hướng giá |
| hlRange | (high − low) / close | Biên độ giá trong phiên |
| volumeMa5 | volume / MA5(volume) | Áp lực khối lượng so với trung bình |
| rsi14 | RSI(14) / 100 | Động lượng giá (0–1) |
| macdHist | (MACD − Signal) / close | Tín hiệu xu hướng ngắn hạn |
| varPred | VAR(1)[open,high,low,vol] → proxy / close − 1 | Dự báo 1 bước từ Vector Autoregression |
ARIMAX = OLS(close ~ features) + ARIMA(p,d,q) trên phần dư (residuals).