ÁP DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO DEEP LEARNING TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM: THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP

Abstract

Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam có nhiều biến động phức tạp, việc dự báo chính xác giá cổ phiếu luôn là một thách thức lớn. Bài báo đã so sánh hiệu quả của các mô hình học sâu (Deep Learning) LSTM và BiLSTM khi áp dụng cho dữ liệu giá cổ phiếu VN-Index trong khoảng thời gian từ 01/01/2018 đến 22/10/2024. Các chỉ số RMSE, MSE và MAE để đánh giá lại mô hình cho thấy các mô hình đơn giản (chỉ sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu của Vn-Index) có độ chính xác cao hơn so với các mô hình phức tạp (giá cổ phiếu VN-Index kết hợp thêm dữ liệu về giá vàng và dầu thô). Kết quả này có ý nghĩa thực tiễn, giúp các nhà đầu tư đưa ra các quyết định dựa trên những mô hình dự báo đơn giản nhưng có tính hiệu quả cao.