1. Mô Hình Thống Kê Truyền Thống
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
- Ứng dụng: Dự báo xu hướng ngắn hạn dựa trên giá trị quá khứ và sai số ngẫu nhiên.
- Ưu điểm: Hiệu quả với dữ liệu dừng (stationary) sau khi lấy sai phân (differencing).
- Ví dụ: Dự báo tỷ giá USD/VND sử dụng ARIMA(2,0,9) cho độ chính xác cao với MAPE <5%.
- Hạn chế: Không xử lý tốt tính phi tuyến và biến động phương sai (volatility clustering).
GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
- Ứng dụng: Mô hình hóa biến động phương sai trong chuỗi lợi suất, phù hợp với dữ liệu forex có phân cụm rủi ro.
- Ưu điểm: Dự báo rủi ro (Value-at-Risk) cho các cặp tiền biến động mạnh như USD/TRY.
- Ví dụ: Mô hình GARCH(1,1) dự đoán chính xác 72% biến động VN-Index.
Kết Hợp ARIMA-GARCH
- Cơ chế: ARIMA dự báo xu hướng, GARCH xử lý nhiễu và biến động phương sai.
- Ưu điểm: Tăng độ chính xác so với mô hình đơn lẻ. Ví dụ, dự báo EUR/USD đạt độ tin cậy 85% khi kết hợp.
2. Mô hình học máy và học sâu
Mạng Nơ-ron hồi quy (RNN/LSTM)
- Ứng dụng: Xử lý phụ thuộc dài hạn trong chuỗi thời gian, phát hiện mẫu hình phức tạp.
- Ưu điểm: Hiệu quả với dữ liệu phi tuyến và nhiễu cao. Ví dụ, LSTM dự báo GBP/USD đạt độ chính xác 68% trong khung 1 giờ.
Transformer với cơ chế Attention
- Ứng dụng: Tập trung vào các sự kiện quan trọng (ví dụ: công bố lãi suất FED) để dự báo đột biến tỷ giá.
- Ưu điểm: Xử lý đa khung thời gian và tích hợp dữ liệu đa nguồn (giá, tin tức).
Mô hình lai (Kết hợp thống kê - AI)
- Ví dụ: ARIMA-GARCH kết hợp SVM để phân loại xu hướng (tăng/giảm), đạt độ chính xác 75% trên EUR/JPY.
3. Phương pháp hỗn hợp
Phân tích đa khung thời gian
- Cơ chế: Kết hợp dữ liệu từ nhiều khung (ví dụ: 15 phút, 4 giờ, hàng ngày) để xác định xu hướng chính.
- Công cụ: Wavelet Transform tách tín hiệu thành các thành phần tần số, loại bỏ nhiễu ngắn hạn.
Tích hợp dữ liệu vĩ mô và sentiment
- Mô hình VAR (Vector Autoregression): Kết hợp tỷ giá với các biến kinh tế vĩ mô (lạm phát, lãi suất) để dự báo dài hạn.
- Ví dụ: Mô hình VAR dự báo USD/EUR dựa trên chênh lệch lãi suất FED-ECB, độ chính xác 70% cho khung 6 tháng.
4. So sánh hiệu quả các mô hình
Các mô hình ARIMA, GARCH và học sâu (LSTM, Transformer) là lựa chọn hàng đầu trong dự báo forex. Trong khi mô hình truyền thống phù hợp với dữ liệu ổn định, phương pháp AI giải quyết tốt tính phi tuyến và nhiễu. Xu hướng hiện nay tập trung vào mô hình lai (ARIMA-GARCH kết hợp học sâu) và tích hợp dữ liệu đa nguồn để tối ưu độ chính xác.