So sánh khả năng dự báo chỉ số VN Index và HN Index của các mô hình AI và ARIMA
Tác giả: Lưu Thu QuangTóm tắt:
Dự báo VNIndex là công việc thường trực của những chuyên gia phân tích, nhà đầu tư. Trong quá khứ, đã có rất nhiều mô hình dự báo được phát triển để thực hiện điều này. Gần đây nhất các định chế tài chính lại có xu hướng áp dụng những công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) cho hoạt động dự báo. Bài báo này so sánh hiệu quả của các công cụ Al này trong việc dự báo VNindex và HNlndex. Các công cụ Ai được sử dụng bao gồm: Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN), máy vector hỗ trợ (SVM), rừng ngẫu nhiên (RF), bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM) và mô hình tự hồi quy trung bình trượt tích lũy (ARIMA). Kết quả cho thấy LSTM là công cụ AI có khả năng dự báo VNIndex chính xác nhất, với sai số nhỏ nhất. Tuy nhiên, khi dự báo HNIndex, SVM lại có sai số nhỏ hơn so với LSTM. Các công cụ AI khác đều có kết quả dự báo kém hơn cho cả hai chỉ số chứng khoán.
- Đặc điểm dịch tễ học và lâm sàng của chấn thương mắt: Nghiên cứu trên 1.257 bệnh nhân nội trú tại Bệnh viện Mắt Trung ương
- Đặc điểm hành vi tự sát ở người bệnh rối loạn tâm thần và hành vi do sử dụng rượu tại Viện Sức khỏe tâm thần
- Đặc điểm kiểu hình rối loạn đông cầm máu trên ROTEM ở trẻ sơ sinh đủ tháng nhiễm khuẩn sơ sinh
- Thực trạng rối loạn giấc ngủ ở người bệnh rối loạn trầm cảm tái diễn tại Viện Sức khỏe tâm thần – Bệnh viện Bạch Mai
- Nồng độ Interleukin-6 huyết thanh, mối liên quan với mức độ nặng và kết quả điều trị ở bệnh nhân thoái hóa khớp gối nguyên phát tại Bệnh viện Đa khoa Tây Ninh





