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.
- Một số phương tiện biểu đạt lịch sự của hành vi ngôn ngữ phàn nàn trong tiếng Việt
- Ẩn dụ ý niệm về tài chính trong tiếng Việt nhìn từ miền nguồn lửa
- Nghiên cứu cấu trúc thể loại của diễn ngôn tuyên bố tầm nhìn của các cơ sở giáo dục Đại học ở Việt Nam
- Vai trò của từ gần nghĩa trong tiếng Hán
- Chiến lược sử dụng ngôn ngữ đánh giá trong diễn ngôn báo chí về thiên tai: Phân tích diễn ngôn trong hai bản tin tiếng Anh về bão Yagi





