Ứng dụng của Học máy trong thế giới tài chính

Để hiểu cách Học máy (Machine Learning) hoạt động, hãy cùng đến với một ví dụ về ứng dụng của Học máy trong thế giới tài chính.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
• Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là gì?
• Nữ sinh sư phạm trở thành kỹ sư AI sau 9 tháng học trực tuyến

Ứng dụng của Học máy

Cách Học máy hoạt động có thể được làm rõ bằng một ví dụ trong thế giới tài chính. Theo truyền thống, những người tham gia thị trường chứng khoán như các nhà nghiên cứu tài chính, nhà phân tích, quản lý tài sản và nhà đầu tư cá nhân tìm kiếm và lọc rất nhiều thông tin từ các công ty khác nhau trên thế giới để đưa ra những quyết định đầu tư có lợi. Tuy nhiên, một số thông tin có thể không được công bố rộng rãi trên các phương tiện truyền thông và chỉ được biết đến bởi một số ít người là nhân viên của công ty hoặc công dân của quốc gia khởi điểm của thông tin đó. Hơn nữa, con người chỉ có thể thu thập và xử lý một lượng thông tin hạn chế trong một khoảng thời gian nhất định. Đây là lúc Học máy phát huy tác dụng.

Một công ty quản lý tài sản có thể sử dụng Học máy trong mảng nghiên cứu và phân tích đầu tư. Giả sử một người quản lý tài sản chỉ đầu tư vào cổ phiếu khai thác mỏ. Mô hình được tích hợp trong hệ thống rà soát các trang web và thu thập tất cả các loại sự kiện tin tức từ nhiều doanh nghiệp, thành phố và quốc gia khác nhau. Những thông tin này sẽ tạo thành tập dữ liệu. Nếu chỉ dựa vào sức người thì các nhà quản lý tài sản và các nhà nghiên cứu của công ty sẽ không thể có được những thông tin này. Các thông số được đặt ra cùng với mô hình chỉ trích xuất dữ liệu về các công ty khai thác mỏ, chính sách quy định trong lĩnh vực này, và các diễn biến chính trị ở các quốc gia được chọn từ tập dữ liệu.

Ví dụ về Học máy

Giả sử công ty khai thác mỏ XYZ vừa phát hiện ra một mỏ kim cương tại một thị trấn nhỏ ở Nam Phi. Công cụ Học máy của một nhà quản lý tài sản tập trung vào lĩnh vực này sẽ đánh dấu đây là dữ liệu cần quan tâm. Sau đó, mô hình trong công cụ Học máy sẽ sử dụng một công cụ phân tích được gọi là phân tích dự đoán (predictive analytics) để đưa ra dự đoán xem cổ phiếu khai thác mỏ nào có khả năng tăng giá tại một thời điểm nhất định. Tất cả những việc này được thực hiện mà không cần có sự can thiệp của con người. Dự đoán này sẽ được chuyển đến nhà quản lý tài sản để phân tích và đưa ra quyết định đầu tư. Người này sau đó có thể đưa ra quyết định đầu tư hàng triệu đô la vào cổ phiếu của XYZ.

Trong trường hợp có sự kiện bất lợi nào đó xảy ra, chẳng hạn như các thợ mỏ Nam Phi đình công, thuật toán máy tính sẽ tự động điều chỉnh các tham số của nó để tạo ra một mẫu mới. Bằng cách này, mô hình tính toán được tích hợp trong máy vẫn cập nhật ngay cả khi có những thay đổi trên thế giới mà không cần con người chỉnh sửa mã lập trình. Vì nhà quản lý tài sản nhận được thông tin này một cách kịp thời, họ có thể hạn chế tổn thất bằng cách bán đi những cổ phiếu liên quan.

Vân Nguyễn (Dịch từ Investopedia)