Xây dựng danh mục tối ưu dựa trên phương pháp học máy: Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam

Abstract

Nghiên cứu lựa chọn danh mục tối ưu theo mô hình Markowitz kết hợp với kỹ thuật chính quy hóa trong học máy (Machine Learning). Phương pháp khắc phục nhược điểm cơ bản của mô hình Markowitz tiêu chuẩn là tính hiệu quả ngoài mẫu kém. Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022. Kết quả cho thấy, với việc đầu tư theo danh mục tìm được theo phương pháp chính quy hóa đạt hiệu suất tốt hơn so với thị trường (đại diện bởi VN-Index). Hiệu suất được đánh giá thông qua chuỗi lợi suất theo ngày bởi các tiêu chuẩn: giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.