|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
|
|
2
|
Xây dựng mô hình tích hợp kỹ thuật học sâu để dự đoán giá cố phiếu : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / Nguyễn Vĩnh Phúc; Nguyễn Kim Quốc, Cao Văn Kiên hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2025
xi, 76 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 332.632
Thị trường chứng khoán là môi trường đầy biến động, nơi mà khả năng dự báo chính xác xu hướng giá cổ phiếu đóng vai trò then chốt đối với nhà đầu tư và tổ chức tài chính. Tuy nhiên, phần lớn nhà đầu tư cá nhân tại Việt Nam vẫn dựa vào phân tích cảm tính hoặc tín hiệu từ mạng xã hội, trong khi thiếu các công cụ phân tích hiện đại để hỗ trợ ra quyết định, Bên cạnh đó, các mô hình dự báo truyền thống hoặc học sâu đơn lẻ thường chưa đáp ứng được yêu cầu trong môi trường dữ liệu tài chính phi tuyến, nhiễu cao và nhiều biến ẩn. Do đó, việc xây dựng một mô hình học sâu tích hợp nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng thích ứng là xu thế tất yếu trong lĩnh vực tài chính định lượng. Đề án hướng đến mục tiêu tổng quát là xây dựng một mô hình học sâu tích hợp kết hợp giữa CNN, BiLSTM, Attention, GRU và XGBoost nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng thích ứng trong dự báo giá cổ phiếu ngắn hạn.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
3
|
Xây dựng mô hình tích hợp kỹ thuật học sâu để dự đoán giá vàng : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành:8480201 / Lê Tuấn Kiệt; Võ Thị Hồng Thắm, Cao Văn Kiên hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2025
xiii, 66 tr. : biểu đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.31
Đề tài nghiên cứu nhằm phát triển, xây dựng mô hình dự đoán vùng đảo chiều giá dựa trên mô hình hồi quy hạt nhân NWKR và ATR, tích hợp vào hệ thống giao dịch tự động. Tối ưu hóa siêu tham số và đánh giá qua metrics như win rate, profit factor, Sharpe ratio và max drawdown. Xây dựng trading bot với chức năng backtesting, quản lý rủi ro (position sizing, stop loss), tối ưu hóa tham số và trực quan hóa kết quả. Đánh giá hiệu suất mô hình qua các metrics như win rate, profit factor, sharpe ratio và max drawdown trên dữ liệu thực tế. Đề xuất các cải tiến để áp dụng mô hình vào giao dịch vàng, có khả năng mở rộng sang cổ phiếu và các loại tài sản khác, nhằm tăng lợi nhuận và giảm rủi ro, ứng dụng mô hình trong thực tiễn giao dịch.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
|
|
|