Cổ phiếu ngân hàng và tài chính: Sử dụng một số phương pháp học máy để dự báo

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Ngô Thùy Linh

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 621 Applied physics

Thông tin xuất bản: Ngân hàng (Chuyên đề Công nghệ và Ngân hàng số), 2021

Mô tả vật lý: 6-13

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 387353

Nhà đấu tư muốn đưa ra chiến lược giao dịch cổ phiếu thành công cần có những thông tin về dự báo hoạt động của chỉ số thị trường chứng khoán. Nếu dự đoán đúng về giá đóng cửa của cổ phiếu sẽ đảm bảo lợi ích cho họ. Một số thuật toán học máy có khả năng xử lý và dự báo gần như chính xác giá đóng cửa đối với các mẫu cổ phiếu trong các giao dịch ở thời điểm trước. Bài viết này sử dụng thông tin về Thị trường Chứng khoán điện tử đẩu tiên trên thê' giới NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotations) để giúp nhà đầu tư có thể chọn danh mục đầu tư hiệu quả trong mười công ty thuộc các lĩnh vực khác nhau. Với mục đích dự đoán giá mở cửa của cổ phiếu ngày hôm sau, phương pháp dự đoán này sẽ dựa vào bộ dữ liệu cổ phiếu lịch sử và được thực thi trên một số thuật toán học máy cùng với các chỉ số MSE, R2 làm chỉ số đo lường hiệu suất.Từ kết quả nghiên cứu này, đề xuất áp dụng thuật toán học máy dự báo cổ phiếu tại Ngân hàng Bank of America.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH