Dòng Nội dung
1
Dự đoán giá đóng cổ phiếu SamSung bằng mô hình Bidirectional Long Short -Termmemory kết hợp phương pháp Moving Averge : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Lê Gia Minh; Bùi Tiến Đức hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
xi, 48 tr. : Bảng; Sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 332.632
Đề tài cung cấp cái nhìn tổng quan về phạm vi nghiên cứu, mục tiêu và ý nghĩa của việc thăm dò trong lĩnh vực chứng khoán và việc dự đoán giá cổ phiếu. Nghiên cứu lĩnh vực học sâu (Deep Learning) đồng thời xây dựng mô hình LSTM, BiLSTM kết hợp với làm mịn dữ liệu bằng phương pháp Moving Average để dự đoán giá đóng cổ phiếu SamSung trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Mô hình này sẽ giúp cung cấp thông tin quan trọng cho nhà đầu tư và người quản lý tài sản để họ có thể đưa ra quyết định đầu tư dựa trên các dự đoán chính xác hơn. So sánh và đưa ra kết luận mô hình học sâu LSTM và BiLSTM kết hợp Moving Average khi được tối ưu mang đến hiệu suất cao đối với các bộ dữ liệu chứng khoán khối ngành công nghệ.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)