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.
- Khả năng hấp thu AI trong quản trị nhân sự : vai trò của văn hóa tổ chức, kỹ năng của bộ phận nhân sự và chiến lược áp dụng AI
- Giải pháp định danh điện tử và trí tuệ nhân tạo tăng cường an toàn Mobile Banking ở Việt Nam
- Chuyển đổi số ngân hàng dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo
- Xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo trong nhận diện ngoại tâm thu thất trên điện tâm đồ nhịp xoang
- Ứng dụng thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo phát hiện đối tượng trên ảnh phục vụ công tác bảo vệ bí mật nhà nước