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.
- Thành phần hóa học và hoạt tính gây độc tế bào của xạ can (Belamcanda chinensis) trên dòng tế bào ung thư phổi A549
- Nghiên cứu hoạt tính chống oxy hóa, kháng khuẩn, kháng nấm của các phân đoạn dịch chiết quả sim (Rhodomyrtus tomentosa)
- Nghiên cứu phát triển gia vị rắc cơm từ nấm rơm và chùm ngây
- Nghiên cứu sử dụng vỏ cây tràm biến tính để hấp phụ ciprofloxacin trong môi trường nước
- Y học cá thể hóa trong phòng ngừa và điều trị bệnh lý tim mạch : cập nhật và hướng ứng dụng lâm sàng





