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.
- Phát triển năng lực ứng dụng AI cho giảng viên ngôn ngữ: Kinh nghiệm từ một chương trình tập huấn
- Ứng dụng công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) vào việc thiết kế bài tập tiếng Trung Quốc cho sinh viên
- Ẩn dụ ý niệm “AI là con người” (khảo sát trên một số trang báo điện tử Việt Nam)
- Tiếp cận AI trong dịch thuật: Dịch thuật ngữ pháp - Việt về phòng chống tội phạm
- Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để cải thiện phát âm cho sinh viên





