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.
- Hiệu lực của Quyền Hiến định trong lĩnh vực luật tư: Xu thế nghiên cứu trên thế giới và triển vọng ở Việt Nam
- Hoàn thiện pháp luật xử phạt vi phạm hành chính đối với hành vi buôn bán hàng hóa giả mạo nhãn hiệu
- Cảm thức sinh thái trong thơ chữ Hán Việt Nam và Hàn Quốc
- Mờ hóa nhân vật trong Mù lòa của José Saramago và Thành phố bị kết án biến mất của Trần Trọng Vũ từ góc nhìn văn học so sánh
- Bài thơ Tiếng Việt của Lưu Quang Vũ nhìn từ góc độ cấu trúc văn bản