TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Luận án, Luận văn
  • Ký hiệu PL/XG: 332.632 N5764
    Nhan đề: Xây dựng mô hình tích hợp kỹ thuật học sâu để dự đoán giá cố phiếu :
DDC 332.632
Tác giả CN Nguyễn, Vĩnh Phúc
Nhan đề 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
Thông tin xuất bản Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2025
Mô tả vật lý xi, 76 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Tóm tắt 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.
Từ khóa tự do Kỹ thuật học sâu
Từ khóa tự do Mô hình tích hợp
Từ khóa tự do Giá cổ phiếu
Từ khóa tự do Dự đoán
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Nguyễn, Kim Quốc
Tác giả(bs) CN Cao, Văn Kiên
Địa chỉ 300Q12_Kho Luận án, luận văn(1): 099718
000 00000nam#a2200000u##4500
00157044
0023
0049AF85FEB-0A6D-401A-8266-74518CF29ECE
005202510100905
008250922s2025 vm vie
0091 0
039|a20251010090556|bbacntp|c20251007090803|dbacntp|y20250922101609|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a332.632|bN5764
100 |aNguyễn, Vĩnh Phúc
245 |aXây dựng mô hình tích hợp kỹ thuật học sâu để dự đoán giá cố phiếu : |bĐề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / |cNguyễn Vĩnh Phúc; Nguyễn Kim Quốc, Cao Văn Kiên hướng dẫn
260 |aTp.Hồ Chí Minh : |bĐại học Nguyễn Tất Thành, |c2025
300 |axi, 76 tr. : |bhình ảnh ; |c29 cm.
502 |aThư mục: Tr.74 - 76
520 |aThị 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.
541 |aNộp lưu chiểu
653 |aKỹ thuật học sâu
653 |aMô hình tích hợp
653 |aGiá cổ phiếu
653|aDự đoán
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aCông nghệ thông tin
700 |aNguyễn, Kim Quốc|cTS|eHướng dẫn
700|aCao, Văn Kiên|cTS|eHướng dẫn
852|a300|bQ12_Kho Luận án, luận văn|j(1): 099718
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbiasach_2025/57044_xaydungmohinhtichhopkythuathocsaudedudoangiacophieuthumbimage.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 099718 Q12_Kho Luận án, luận văn 332.632 N5764 Sách mượn tại chỗ 1 Chưa sẵn sàng

Không có liên kết tài liệu số nào