Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)

Dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học sâu không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)

Tác giả: Nguyễn Minh Lợi

Lĩnh vực: Hệ thống Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu bài toán dự đoán giá cổ phiếu trên thị trường thế giới và Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ trang web Aphavantage để tiền xử lý, trích xuất đặc trưng và áp dụng các phương pháp học máy cùng phương pháp học sâu không giám sát Generative Adversarial Network (GAN) nhằm đề xuất mô hình tối ưu. Nghiên cứu tập trung vào các cổ phiếu có chuỗi ngày giao dịch dài, áp dụng các phương pháp học máy và học sâu cho bài toán dự đoán giá cổ phiếu. Luận văn đề xuất xây dựng một ứng dụng web để trực quan hóa kết quả nghiên cứu, hỗ trợ người dùng dự đoán giá cổ phiếu từ các giao dịch hiện tại. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt hiệu quả tốt trên các bộ dữ liệu được sử dụng, với các độ đo như Accuracy, MAE, RMSE, MAPE và AR.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Tóm tắt luận văn
• Mục lục
• Danh mục thuật ngữ và các từ viết tắt
• Danh mục các bảng
• Danh mục hình vẽ, đồ thị
• Chương 1: Lời mở đầu
• Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
• Chương 3: Mô hình đề xuất
• Chương 4: Thực nghiệm
• Chương 5: Kết luận và hướng phát triển
• Công trình công bố
• Tài liệu tham khảo