886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

68 55 7
886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ -ỹmoQoRQR - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HỌC SÂU LSTM TRONG BÀI TỐN DỰ BÁO GIÁCỔ PHIEU Ở THỜI DIÊM ĐÓNG CỬA CHO MỘT SỐ MÃ CỔ PHIEU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Giáo viên hướng dẫn: ThS Vũ Duy Hiến Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Hậu Mã sinh viên: 20A4040046 Lớp: K20HTTTB Khóa: K20 Hệ: Đại học quy HÀ NỘI, 2021 LỜI CẢM ƠN Trong trình thực khóa luận tốt nghiệp em nhận quan tâm động viên giúp đỡ từ nhiều phía Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến tất quý thầy cô giáo Học viện Ngân hàng, đặc biệt quý thầy cô khoa Hệ thống thông tin quản lý giảng dạy, truyền đạt cho hệ khóa chúng em kiến thức bổ ích suốt bốn năm qua học tập trường Đồng thời, tạo điều kiện cho chúng em có hội tiếp cận với toán thực tế dựa kiến thức học trường lớp Để hồn thành khóa luận tốt nghiệp này, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc chân thành cảm ơn thầy Vũ Duy Hiến hướng dẫn, giúp đỡ em suốt trình thực đề tài Và em xin cảm ơn tất anh/chị cơng ty FSS góp ý, giúp đỡ em q trình tìm tài liệu để em hồn thành tốt khóa luận tốt nghiệp Trong thời gian qua, em cố gắng, tập trung, nỗ lực để hồn thành tốt khóa luận Vì thời gian lực cịn hạn chế nên khơng thể tránh sai sót q trình thực đề tài Vì vậy, em mong nhận nhiều nhận xét, góp ý từ thầy Em xin chân thành cảm ơn! i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đạt báo cáo sản phẩm nghiên cứu, tìm hiểu riêng cá nhân tơi Trong tồn nội dung báo cáo, điều trình bày cá nhân em tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm lời cam đoan này! Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Sinh viên thực Nguyễn Thị Hậu ii Cộng hòa xã hội cliiì IIgIiTiI Viộl Nain Dộc lộp - TiI- (lo - Hạnh phúc NHẬN XKT VΛ XÁC NHẬN CÙA DƠN V| Tllực TẠI’ Sinhvicn: NGUYI-N THI HẬU Mã SV: 20Λ4040046 Lớp: K2OI ITT l B Trường: Học viện Ngân hàng Dã hồn thành q trình thực lập lại Cơng ty cồ Phần Giải pháp phần mểm Tài (FSS) lừ ngây 02/02/2021 dến ngày 02/05/202) Trong thói gian thực tập, sinh viên NGUYÊN TIIỊ 1IẬU Ihc dược lực vá hốn ihánh cóng việc đưực giao mức: đơn vị thực tập tên đóng dấu) iii NHẬN XÉT (Của giáo viên hướng dẫn) Ưu điểm: - Đề tài phù hợp với chuyên ngành đào tạo HTTTQL Học viện Ngân hàng - Đề tài mang tính chất thời sự, cấp thiết gắn liền với vấn đề thực tiễn xã hội - Nội dung khóa luận có cấu trúc chặt chẽ logic Đồng thời, khóa luận thể hiểu biết sinh viên kiến thức học tự nghiên cứu lĩnh vực học máy ứng dụng chúng để giải tốn mà đề tài khóa luận đặt Bên cạnh đó, khóa luận nêu bật lên đóng góp sinh viên lĩnh vực ngành tài chính-ngân hàng - Hình thức trình bày tưong đối phù hợp với tiêu chuẩn khóa luận tốt nghiệp; nội dung tham khảo trích dẫn cách nghiêm túc, rõ ràng - Kết kiểm tra trùng lặp (Lời mở đầu, kết luận hai chưong chính) 11%, đáp ứng yêu cầu Học viện Khoa đề Hạn chế: - Trong thời gian đầu thực khóa luận, sinh viên chưa thật chủ động việc tìm hiểu tốn, nghiên cứu tài liệu hồn thành yêu cầu giảng viên đề Việc dẫn đến chậm trễ tiến độ số nhiệm vụ giao - Kỹ trình bày tài liệu khoa học sử dụng ứng dụng tin học văn phòng hạn chế - Năng lực tự học, tự nghiên cứu cần cải thiện Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Vũ Duy Hiến iv DANH MỤC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ Hình Biểu đồ thể số lượng nghiên cứu kỹ thuật học sâu từ năm 20152020 Hình Biểu đồ thể phần trăm số nghiên cứu kỹ thuật học sâu từ năm 2015-2020 .9 Hình Hình thể số tượng tài khoản nhà đầu tư chứng khốn .12 Hình Biểu đồ thể số lượng tài khoản chứng khoán nhà đầu tư nước mở 13 Hình Đồ thị thể đường phân tích kỹ thuật 14 Hình Hình thể cấu trúc mạng nơron .18 Hình Hình thể tham số để liên kết mạng .19 Hình Hình thể kiến trúc mạng RNN .21 Hình Hình thể kiến trúc mạng LSTM 22 Hình 10 Hình thể mơ hình mạng LSTM .22 Hình 11 Hình thể đường ô trạng thái (cell state) mạng LSTM 23 Hình 12 Hình thể cổng hàm sigmoid LSTM 24 Hình 13 Hình thể tầng cổng quên LSTM .25 Hình 14 Hình thể giá trị xử lý thông qua hàm 26 Hình 15 Hình thể trạng thái LSTM 26 Hình 16 Hình thể thơng tin đầu xử lý hàm 27 Hình 17 Hình thể biến thể kết nối lỗ nhìn trộm LSTM 28 Hình 18 Hình thể cấu trúc điều chỉnh thêm bỏ qua LTSM 28 Hình 19 Hình thể cấu trúc LSTM có thêm cổng cập nhật .29 Hình 20 Hình thể trình xử lý giá trị truyền vào mơ hình dự báo LSTM .30 Hình 21 Hình thể quy trình xây dựng mơ hình dự báo LSTM 31 Hình 22 Hình thể giá trị thuộc tính chứng khốn 32 Hình 23 Hình thể liệu dự báo 33 v Hình 24 Đồ thị thể đường giá đóng cửa .của mã cổ phiếu ACB 34 Hình 25 Đồ thị thể đường giá đóng cửa mã cổ phiếu FPT 34 Hình 26 Đồ thị thể đường giá đóng cửa mã cổ phiếu MBB 34 Hình 27 Đồ thị thể đường giá đóng cử mã cổ phiếu SSI 35 Hình 28 Đồ thị thể đường giá đóng cửa mã cổ phiếu VNM 35 Hình 29 Đồ thị thể tần suất sử dụng thư viện học sâu 36 Hình 30 Hình thể lớp (layer) mạng nơron 37 Hình 31 Hình thể thuật tốn tối ưu 38 Hình 32 Hình thể hàm mát (Loss function) .40 Hình 33 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu train mã cổ phiếu ACB 42 Hình 34 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu test mã cổ phiếu ACB 42 Hình 35 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu train mã cổ phiếu FPT 43 Hình 36 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu test mã cổ phiếu FPT 43 Hình 37 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu train mã cổ phiếu MBB 44 Hình 38 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu test mã cổ phiếu MBB 44 Hình 39 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu train mã cổ phiếu SSI 45 Hình 40 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu test mã cổ phiếu SSI 45 Hình 41 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu train mã cổ phiếu VNM 46 Hình 42 Đồ thị thể giá thực dự đoán tập liệu test mã cổ phiếu VNM 46 Hình 43 Đồ thị thể đường dự đoán mã cổ phiếu ACB 47 vi Hình 44 Đồ thị thể đường dự đoán mã cổ phiếu FPT 47 Hình 45 Đồ thị thể đường dự đoán mã cổ phiếu MBB 48 Hình 46 Đồ thị thể đường dự đốn mã cổ phiếu SSI 48 Hình 47 Đồ thị thể đường dự đoán mã cổ phiếu VNM 49 Bảng So sánh số MSE LSTM ARIMA 49 Bảng So sánh kết dự báo phương pháp kỹ thuật học sâu LSTM mã cổ phiếu ACB với giá trị thực tế 50 vii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii DANH MỤC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ v MỤC LỤC viii LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ VẤN ĐỀ DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU 1.1 Khái quát thị trường chứng khoán phương pháp dự báo giá cổ phiếu giới 1.1.1 Sơ lược thị trường chứng khoán 1.1.2 Các phương pháp dự báo giá cổ phiếu giới 1.1.3 Các nghiên cứu liên quan giới 1.2 Khái quát thị trường chứng khoán phương pháp dự báo giá cổ phiếu Việt Nam 11 1.2.1 Khái quát thị trường chứng khoán Việt Nam 11 1.2.2 Phương pháp dự báo chứng khoán nước 13 1.2.3 Các nghiên cứu liên quan Việt Nam 16 1.3 Lựa chọn phương pháp 17 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU DỰA TRÊN KỸ THUẬT HỌC SÂU LSTM 18 2.1 Sơ lược mạng nơron 18 2.1.1 Khái niệm 18 2.1.2 Mơ hình mạng nơron 19 2.2 Tổng quan thuật toán LSTM 20 2.2.1 Lịch sử đời LSTM 20 22 viii ...KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HỌC SÂU LSTM TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO GIÁCỔ PHIEU Ở THỜI DIÊM ĐÓNG CỬA CHO MỘT SỐ MÃ CỔ PHIEU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Giáo viên hướng dẫn: ThS... em định lựa chọn đề tài cho khóa luận tốt nghiệp ? ?Ứng dụng mơ hình học sâu LSTM tốn dự báo giá cổ phiếu thời điểm đóng cửa cho số mã cổ phiếu thị trường chứng khoán Việt Nam' ” Hơn nữa, đề tài phù... thuật toán toán dự báo giá cổ phiếu - Chương 3: Xây dựng mơ hình dự báo giá đóng cửa số mã cổ phiếu sử dụng phương pháp LSTM Sau nghiên cứu toán dự báo giá cổ phiếu số phương pháp điển hình để giải

Ngày đăng: 07/04/2022, 13:06

Hình ảnh liên quan

Hình 1. Biểu đồ thể hiện số lượng bài nghiên cứu kỹ thuật học sâu từ năm 2015- - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 1..

Biểu đồ thể hiện số lượng bài nghiên cứu kỹ thuật học sâu từ năm 2015- Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 4. Biểu đồ thể hiện số lượng tài khoản chứng khoán nhà đầu tư trong nước mới mở - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 4..

Biểu đồ thể hiện số lượng tài khoản chứng khoán nhà đầu tư trong nước mới mở Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 6. Hình thể hiện cấu trúc của một mạng nơron - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 6..

Hình thể hiện cấu trúc của một mạng nơron Xem tại trang 30 của tài liệu.
2.1.2. Mô hình mạng nơron - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

2.1.2..

Mô hình mạng nơron Xem tại trang 31 của tài liệu.
Hình 8. Hình thể hiện kiến trúc mạng RNN cơ bản - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 8..

Hình thể hiện kiến trúc mạng RNN cơ bản Xem tại trang 33 của tài liệu.
2.2.2.1. Các ký hiệu trong mô hình - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

2.2.2.1..

Các ký hiệu trong mô hình Xem tại trang 34 của tài liệu.
Hình 9. Hình thể hiện kiến trúc mạng LSTM - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 9..

Hình thể hiện kiến trúc mạng LSTM Xem tại trang 34 của tài liệu.
Hình 14. Hình thể hiện giá trị được xử lý thông qua hàm tanh - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 14..

Hình thể hiện giá trị được xử lý thông qua hàm tanh Xem tại trang 39 của tài liệu.
Hình 16. Hình thể hiện thông tin đầu ra được xử lý bằng hàm tanh - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 16..

Hình thể hiện thông tin đầu ra được xử lý bằng hàm tanh Xem tại trang 40 của tài liệu.
Hình 19. Hình thể hiện cấu trúc LSTM có thêm cổng cập nhật - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 19..

Hình thể hiện cấu trúc LSTM có thêm cổng cập nhật Xem tại trang 42 của tài liệu.
Để xây dựng một mô hình học sâu, có các hàm tính toán gồm hàm kích hoạt (activation), hàm mất mát (Loss), hàm tối ưu (optimizers),... - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

x.

ây dựng một mô hình học sâu, có các hàm tính toán gồm hàm kích hoạt (activation), hàm mất mát (Loss), hàm tối ưu (optimizers), Xem tại trang 43 của tài liệu.
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH Dự BÁO GIÁ ĐÓNG CỬA CỦA MỘT SỐ MÃ CỔ PHIẾU SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP LSTM - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

3.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH Dự BÁO GIÁ ĐÓNG CỬA CỦA MỘT SỐ MÃ CỔ PHIẾU SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP LSTM Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 24. Đồ thị thể hiện đường giá đóng cửa của mã cổ phiếu ACB - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 24..

Đồ thị thể hiện đường giá đóng cửa của mã cổ phiếu ACB Xem tại trang 47 của tài liệu.
Hình 25. Đồ thị thể hiện đường giá đóng cửa của mã cổ phiếu FPT - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 25..

Đồ thị thể hiện đường giá đóng cửa của mã cổ phiếu FPT Xem tại trang 47 của tài liệu.
Hình 28. Đồ thị thể hiện đường giá đóng cửa của mã cổ phiếu VNM - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 28..

Đồ thị thể hiện đường giá đóng cửa của mã cổ phiếu VNM Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 27. Đồ thị thể hiện đường giá đóng cử của mã cổ phiếu SSI - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 27..

Đồ thị thể hiện đường giá đóng cử của mã cổ phiếu SSI Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 29. Đồ thị thể hiện tần suất sử dụng các thư viện học sâu - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 29..

Đồ thị thể hiện tần suất sử dụng các thư viện học sâu Xem tại trang 49 của tài liệu.
Hình 30. Hình thể hiện các lớp (layer) trong một mạng nơron - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 30..

Hình thể hiện các lớp (layer) trong một mạng nơron Xem tại trang 50 của tài liệu.
Hình 32. Hình thể hiện các hàm mất mát (Loss function) - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 32..

Hình thể hiện các hàm mất mát (Loss function) Xem tại trang 53 của tài liệu.
Hình 33. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu ACB - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 33..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu ACB Xem tại trang 55 của tài liệu.
Hình 34. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu ACB - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 34..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu ACB Xem tại trang 55 của tài liệu.
Hình 35. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu FPT - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 35..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu FPT Xem tại trang 56 của tài liệu.
Hình 36. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu FPT - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 36..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu FPT Xem tại trang 56 của tài liệu.
Hình 38. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu MBB - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 38..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu MBB Xem tại trang 57 của tài liệu.
Hình 39. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 39..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 40. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu SSI - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 40..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu SSI Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 42. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 42..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu test của mã cổ phiếu Xem tại trang 59 của tài liệu.
Hình 41. Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 41..

Đồ thị thể hiện giá thực và dự đoán trên tập dữ liệu train của mã cổ phiếu Xem tại trang 59 của tài liệu.
Hình 43. Đồ thị thể hiện đường dự đoán của mã cổ phiếu ACB - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 43..

Đồ thị thể hiện đường dự đoán của mã cổ phiếu ACB Xem tại trang 60 của tài liệu.
Hình 44. Đồ thị thể hiện đường dự đoán của mã cổ phiếu FPT - 886 ứng dụng mô hình học sâu LSTM trong bài toán dự báo giá cổ phiếu ở thời điểm đóng cửa cho một số mã cổ phiếu ở thị trường chứng khoán việt nam

Hình 44..

Đồ thị thể hiện đường dự đoán của mã cổ phiếu FPT Xem tại trang 60 của tài liệu.

Mục lục

  • DANH MỤC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ VẤN ĐỀ DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU

    • 1.1. Khái quát về thị trường chứng khoán và các phương pháp dự báo giá cổ phiếu trên thế giới

      • 1.1.1. Sơ lược về thị trường chứng khoán

        • 1.1.1.1. Sơ lược lịch sử ra đời chứng khoán nước ngoài

        • 1.1.1.2. Tổng vốn hóa thị trường chứng khoán

        • 1.1.2. Các phương pháp dự báo giá cổ phiếu trên thế giới

          • 1.1.2.1. Các phương pháp dự báo giá cổ phiếu

          • 1.2.2.2. Phân tích kỹ thuật

          • 1.2.2.3. Học máy (Machine learning)

          • 1.1.3. Các nghiên cứu liên quan trên thế giới

          • 1.2. Khái quát về thị trường chứng khoán và các phương pháp dự báo giá cổ phiếu tại Việt Nam

            • 1.2.1. Khái quát về thị trường chứng khoán Việt Nam

              • 1.2.1.1. Lịch sử ra đời

              • 1.2.1.2. Tổng vốn hóa thị trường chứng khoán

              • 1.2.2. Phương pháp dự báo chứng khoán trong nước

                • 1.2.2.1. Phương pháp phân tích kỹ thuật và phương pháp định tính

                • 1.2.2.2. Phương pháp P/E

                • 1.2.2.3. Phương pháp P/B

                • 1.2.3. Các nghiên cứu liên quan tại Việt Nam

                • 1.3. Lựa chọn phương pháp

                • 2.1.2. Mô hình mạng nơron

                • 2.2. Tổng quan về thuật toán LSTM

                  • 2.2.1. Lịch sử ra đời của LSTM

                  • 2.2.2. Cơ chế hoạt động

                    • 2.2.2.1. Các ký hiệu trong mô hình

                    • 2.2.2.2. Ý tưởng cốt lõi đằng sau LSTM

                    • 2.2.2.3. Quá trình thực hiện

                    • 2.2.2.4. Các biến thể của LSTM

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan