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.
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh glôcôm và theo dõi ngắn hạn
- Phát triển năng lực học tập tự điều chỉnh thông qua trí tuệ nhân tạo trong học Tiếng Anh như một ngoại ngữ
- Đánh giá hiệu quả tích hợp giảng dạy hiểu biết về trí tuệ nhân tạo trong đào tạo tiếng Anh bậc đại học
- Vai trò định danh và cấu trúc biểu đạt đa tầng trong hệ hình dịch học Việt Nam: Từ kí hiệu học sơ nguyên đến thực tại ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo (AI)
- Vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc biên soạn cấu trúc vi mô của từ điển thuật ngữ hành chính tiếng Việt





