MÔ HÌNH MỜ TSK DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIẾU DỰA TRÊN MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ HỒI QUY

Abstract

This paper proposes a TSK fuzzy model for stock price forecasting based on Support vector machine for regression. By uniformly satisfying these conditions between TSK fuzzy models and Support vector machines for regression, we can construct an algorithm to extract TSK fuzzy model from Support vector machines. This research does not give the algorithm that allows extracting TSK fuzzy model from support vector machine, but rather proposes a solution that allows optimization of extracted fuzzy model through the adjustment of ε parameter. The proposed model is combination of the SOM clustering algorithm and fm-SVM, the algorithm to extract TSK fuzzy model from Support vector machines. The effectiveness of the proposed solutions is evaluated by the experimental results and a comparison with the results of some other models.

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một mô hình mờ TSK cho bài toán dự đoán giá cổ phiếu dựa trên mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ hồi qui. Trên cở sở thỏa mãn các điều kiện nhằm đồng nhất giữa hàm đầu ra của mô hình mờ TSK và hàm quyết định của máy học véc-tơ hỗ trợ hồi qui, chúng ta có thể xây dựng một thuật toán cho phép trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học véc-tơ hỗ trợ. Bên cạnh đó trong nghiên cứu này chúng tôi còn đề xuất một giải pháp cho phép tối ưu hóa mô hình mờ TSK trích xuất được thông qua việc điều chỉnh tham số ε. Mô hình đề xuất là sự kết hợp của thuật toán phân cụm SOM và thuật toán trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học Véc-tơ hỗ trợ hồi quy. Hiệu quả của giải pháp đề xuất được đánh giá thông qua các kết quả thực nghiệm và có sự so sánh với kết quả của một số mô hình khác.