Tại sao AI hay con người dự đoán giá cổ phiếu sai.

Những ngày qua mình có học qua môn machine learning,mình học thì đã được nữa khóa học nên không thể nói mình là một chuyên gia trong lĩnh vực này nên sẽ có thể có một số góc nhìn sai sót trong lĩnh vực AI. Nói sơ qua những thứ mình học những ngày qua trước thì những ngày qua mình học cách mà một con máy tính mô phỏng lại cách mà một con người suy nghĩ và từ đó mà đưa ra kết quả dựa trên thuật toán thứ mô phỏng lại cái cách suy nghĩ của con người. Nội dung bài viết này sẽ liên quan đến quan điểm cảm nhận cá nhân của một thanh niên còn non nớt (sinh viên năm 2) đang trong quá trình cố gắng gắn kết giữa các kiến thức của hai bộ môn tài chính và công nghệ thông tin thế nên sẽ không thể không có những suy nghĩ chủ quan, khiến thức thiếu sót nên mình sẵn sàng nghe những quan điểm phản biện lại để cùng nhau chúng ta có thể tìm ra sự thật.

Để biết được một con AI mô phỏng lại ta sẽ đi qua các khái niệm sau Sự tương quan (Correlation), tính cộng tuyến(collinearity):

    -Sự tương quan là khái niệm trong bộ môn thống kê để phản ánh mối quan hệ qua lại lẫn giữa các biến số với nhau. Có ba loại tương quan tương quang âm,tương quan dương,không tương quan. Tương quang dương thể hiện sự sự tăng giảm cùng chiều nhau giữa hai biến,tương quan âm thể hiện sự đi ngược chiều nhau giữa hai biến, không tương quan là khi các biến không có mối quan hệ qua lại lẫn nhau, hệ số tương quan không thể hiện hai biến là kết quả của nhau.

Ví dụ: -Khi nhiệt độ tăng, doanh thu bán kem cũng tăng=> tương quan dương.          -Khi giá tăng, lượng cầu giảm => tương quan âm.

          -Khi chiều cao và màu tóc không liên quan => không tương quan.

     -Tính cộng tuyến hay đa cộng tuyến Collinearity: Tính cộng tuyến là khi mà một hoặc nhiều đặc trưng có quan hệ tuyến tính với nhau. Một đặc trưng có thể dự đoán qua một đặc trưng khác.

Ví dụ: Diện tích nhà tăng thì số phòng trong căn nhà đó cũng tăng hai đặc trưng này gần như đi cùng nhau => Bị cộng tuyến

    -Từ sự tương quan và tính cộng tuyến con người sẽ số liệu hóa các dữ liệu đó cho vào AI sau đó chọn ra thuận toán phù hợp để cho ra kết quả chính xác nhất dựa trên quá trình tập luyện với các dữ liệu trong quá khứ để dự đoán.

Ví dụ: Con người sẽ chọn ra mô hình thuật toán phù hợp nhất lấy các dữ liệu quá khứ cho AI luyện tập sao cho nó có thể dự đoán các cuộc khủng hoảng kinh tế trong quá khứ một cách chính xác nhất và sau đó con người sẽ gắn các biến số có số liệu của hiện tại lại vào AI để nó dự đoán khủng hoảng.

-Từ lý thuyết phần một ta thấy được cách mà người mô phỏng chính xác hoàn toàn cách mà một con người học tập và đưa ra quyết định nhưng đó cũng chính là điểm yếu của AI. Trong cuốn sách Biến động của tác giả Jared Diamond mình mới đọc gần đây có viết “Biến cố là một thời điểm sự thật, một bước ngoặt khi mà hoàn cảnh trước và sau ‘thời điểm’ đó khác biệt ‘nhiều hơn’ so với trước và sau ”hầu hết” các thời điểm khác”. Đây chính là lý do, là nguyên nhân mà AI hay chính bản thân chúng ta dự đoán sai bởi vì ta luôn quên biến cố thứ mà chúng ta sẽ không bao giờ ngờ tới rằng mọi thứ trong tương lai là bất định, biến số ẩn. Cách mà chúng ta hay AI dự đoán tương quá phụ thuộc vào các biến số trong quá khứ thứ mà đã xảy ra rồi, chúng ta luyện tập với các dữ liệu, kiến thức trong quá khứ để dự đoán một hậu quả đã xảy ra trong quá khứ từ những kiến thức kinh nghiệm dự đoán chính xác sự kiện quá khứ (thứ mà ta hoàn toàn biết trước ) ta lại đem đi dự đoán trong tương lai thứ mà gần như sẽ luôn có các biến số mới mà ta chưa bao giờ được biết tới hay được luyện tập với chúng. Mới đây nhóm bạn tôi bàn luận về phương pháp phân tích kỹ thuật(nói qua về phương pháp kĩ thuật dự đoán xu hướng tăng giá giảm giá của cổ phiếu dựa trên dữ liệu trong quá khứ như biểu đồ giá, khối lượng và các chỉ báo trong quá khứ) để dự đoán giá cổ phiếu và mình lại có dịp thấy một lỗi tư duy trong cách mà chúng ta dự đoán tương lai,quên mất việc nhìn lại quá khứ thứ mà đã xảy ra là rất dễ còn tương lai các biến biến trong tương lai là rất khó. Cũng như các cuộc khủng hoảng kinh tế xảy ra luôn xảy ra một cách bất ngờ và hầu như không ai ngờ tới,ví dụ thêm bạn nhớ vụ thuế đầu tháng tư 2025 mà Trump áp vào Việt Nam chứ ? Đó cũng là một biến số ta sẽ không ngờ tới và ta cũng không biết được tác động của nó sẽ lớn đến mức nào đến thị trường chứng khoán Việt Nam hay nền kinh tế Việt Nam khái quát qua số liệu để dễ hiểu 5+x=y với 5 là tổng giá trị các biến số ta đã biết,x là một biến số ta không biết do chưa từng gặp trước đây,y là kết quả mà x,5 tác động vào nền kinh tế.Ta thấy được việc dự đoán y sẽ rất dễ nếu ta biết được x là bao nhiêu và ta sẽ ước lượng chính xác x nếu nó từng xảy ra trong quá khứ nhưng vấn đề là x là biến số mới thứ mà ta chưa bao giờ gặp trước đây.

Phần này mình muốn nhấn lại tại sao mình viết bài này chủ yếu là mình muốn nêu nên suy nghĩ tại sao chúng ta dự đoán sai cũng như cách mà một con AI dự đoán sai chứ không muốn nói dự đoán là xấu là sai bởi lẽ việc dự đoán một thứ gì đó như là một nhu cầu thiết yếu đối với một con người bởi chúng ta khó mà sống trong một cuộc sống bất định vô định hình không nhìn thấy ta sẽ là gì?Chuyện gì sẽ xảy ra tiếp theo với mình?để có thể phòng tránh nó và ổn định tâm lý bản thân trước một tương lai bất định.