DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN THÔNG QUA MÔ HÌNH PHỨC HỢP LSTM – GRU HYBRID

Tóm tắt

Giá cổ phiếu là dữ liệu phi tuyến rất phức tạp, bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, do đó dự đoán chỉ số giá cổ phiếu là công việc rất khó khăn. Tại Việt Nam, hiện rất ít mô hình phức hợp sử dụng máy học và học sâu được thiết kế bởi Python với các gói hỗ trợ có sẵn để dự báo biến số kinh tế. Nghiên cứu này đánh giá so sánh các mô hình học sâu LSTM, GRU và mô hình phức hợp của chúng để dự báo cho chỉ số Vn-Index trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh từ ngày 01/01/2009 đến ngày 01/01/2024. Kết quả đánh giá mô hình học sâu phức hợp cho thấy tỷ lệ sai lệch so với thực tế là thấp nhất, từ đó, khuyến nghị các doanh nghiệp,các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách nên tăng cường sử dụng công nghệ trong việc dự báo nhằm hỗ trợ đưa ra quyết định.