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.
- Đánh giá đáp ứng sau hóa trị tân hỗ trợ bằng phác đồ Docetaxel, Carboplatin và Trastuzumab ở bệnh nhân ung thư vú có thụ thể HER2 dương tính giai đoạn II, III
- Đặc điểm lâm sàng và đánh giá hiệu quả điều trị tấn công bệnh bạch cầu cấp ở trẻ nhũ nhi tại bệnh viện Truyền máu Huyết học
- Đánh giá hiệu quả điều trị của eltrombopag phối hợp với antithymocyte globulin và cyclosporine trên bệnh suy tủy xương người lớn tại bệnh viện Truyền máu Huyết học
- Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng tái phát trong bệnh bạch cầu cấp dòng tủy ở trẻ em
- Đáp ứng di truyền học phân tử sâu trên người bệnh bạch cầu mạn dòng tủy kháng hoặc không dung nạp imatinib được điều trị





