TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Khóa luận - Đồ án tốt nghiệp
  • Ký hiệu PL/XG: 332.632 L4331
    Nhan đề: Dự đoán giá đóng cổ phiếu SamSung bằng mô hình Bidirectional Long Short -Termmemory kết hợp phương pháp Moving Averge :
DDC 332.632
Tác giả CN Lê, Gia Minh
Nhan đề 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
Thông tin xuất bản Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
Mô tả vật lý xi, 48 tr. : Bảng; Sơ đồ ; 29 cm.
Tóm tắt 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.
Từ khóa tự do Cổ phiếu Sam Sung
Từ khóa tự do Dự đoán giá đóng cổ phiếu
Từ khóa tự do Mô hình BiLSTM
Từ khóa tự do Mô hình học sâu LSTM
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Bùi, Tiến Đức
Địa chỉ 300Q12_Khóa luận tốt nghiệp(1): 099482
000 00000nam#a2200000u##4500
00156394
00217
004D9591A2D-EF6B-4605-AECD-DFDBA2083B89
005202508051226
008250731s2024 vm vie
0091 0
039|a20250805122657|bbacntp|c20250804144140|dbacntp|y20250731125054|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a332.632|bL4331
100 |aLê, Gia Minh
245 |aDự đoán giá đóng cổ phiếu SamSung bằng mô hình Bidirectional Long Short -Termmemory kết hợp phương pháp Moving Averge : |bKhóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / |cLê Gia Minh; Bùi Tiến Đức hướng dẫn
260 |aTp.Hồ Chí Minh : |bĐại học Nguyễn Tất Thành, |c2024
300 |axi, 48 tr. : |bBảng; Sơ đồ ; |c29 cm.
502 |aThư mục: Tr.45 - 48
520 |aĐề 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.
541 |aNộp lưu chiểu
653 |aCổ phiếu Sam Sung
653 |aDự đoán giá đóng cổ phiếu
653 |aMô hình BiLSTM
653|aMô hình học sâu LSTM
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aTrí tuệ nhân tạo
700 |aBùi, Tiến Đức|cThS.|eHướng dẫn
852|a300|bQ12_Khóa luận tốt nghiệp|j(1): 099482
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbiasach_2025/56394_dudoangiadongcophieusamsungbangmohinhbidirectionallongshorttemmemorykethopphuongphapmovingavergethumbimage.jpg
890|a1|b0|c0|d0
Dòng Mã vạch Nơi lưu S.gọi Cục bộ Phân loại Bản sao Tình trạng Thành phần Đặt chỗ
1 099482 Q12_Khóa luận tốt nghiệp 332.632 L4331 Sách mượn tại chỗ 1

Không có liên kết tài liệu số nào