Bài viết này tiến hành xây dựng danh mục tối ưu cho thị trường chứng khoán Việt Nam theo cách tiếp cận mới, gồm hai giai đoạn. Đầu tiên, kỹ thuật phân cụm với chuỗi thời gian sẽ được thực hiện để phân cụm các cổ phiếu. Từ các cụm này, các cổ phiếu đại diện sẽ được chọn dựa trên chỉ số Sharpe. | XÂY DỰNG DANH MỤC TỐI ƯU VỚI KỸ THUẬT PHÂN CỤM CHUỖI THỜI GIAN - TRƯỜNG HỢP THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Bùi Quốc Hoàn Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email buiquochoan@ Mã bài JED - 703 Ngày nhận bài 02 06 2022 Ngày nhận bài sửa 27 07 2022 Ngày duyệt đăng 02 08 2022 Tóm tắt Việc xây dựng danh mục tối ưu trong thực tế không chỉ quan tâm đến mối quan hệ giữa lợi nhuận rủi ro mà còn tính đến chi phí quản trị được thể hiện bởi số lượng cổ phiếu trong danh mục. Bài viết này tiến hành xây dựng danh mục tối ưu cho thị trường chứng khoán Việt Nam theo cách tiếp cận mới gồm hai giai đoạn. Đầu tiên kỹ thuật phân cụm với chuỗi thời gian sẽ được thực hiện để phân cụm các cổ phiếu. Từ các cụm này các cổ phiếu đại diện sẽ được chọn dựa trên chỉ số Sharpe. Ở giai đoạn tiếp theo thuật toán tối ưu Markowitz được áp dụng cho nhóm các cổ phiếu đại diện để lựa chọn ra được danh mục tối ưu. Kết quả thực nghiệm cho thấy danh mục tối ưu tìm được bằng phương pháp này tốt hơn đáng kể so với thị trường đại diện bởi VN-Index trong giai đoạn nghiên cứu cả về lợi suất trung bình và tỷ suất lợi suất trên rủi ro. Từ khóa Phân cụm K-means Tối ưu hóa danh mục đầu tư Phân cụm chuỗi thời gian VN- Index. Mã JEL C02 C38 G11 Portfolio optimization based on time series clustering method An empirical study of the Vienamese stock market Abstract In practice portfolio optimization does not only deal with the risk-return relationship but also involves management costs as shown by the number of stocks in the portfolio. This paper proceeds to build the optimal investment portfolio for stocks listed on the Vietnamese stock market according to a new approach consisting of two phases. First time series clustering technique will be implemented to cluster the stocks. Then the stocks with the highest Sharpe ratios from each cluster are selected to create a stock market portfolio. In the next stage the Markowitz optimization algorithm will be applied to the representative group of stocks to choose the
