Việc dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán giá trong thị trường tài chính đã có từ lâu, nhưng do nó cần kiến thức lập trình tương đối cao nên không phổ biến với dân trader.
Dưới đây mình giới thiệu 1 thuật toán dự đoán giá khá mạnh, kiểm tra thử trên giá dầu WTI thì thấy khá chính xác.
1. Dataset: lấy giá đóng cửa từ 2002-02-07 đến 2024-02-13, tổng cộng 5518 dòng dữ liệu. Đây là số lượng data tương đối phù hợp huấn luyện
2. Mô hình dự đoán: dùng mô hình Long Short Term Memory (LSTM) là một kiến trúc của mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network – RNN), và nó thuộc về lĩnh vực học sâu (Deep Learning), một nhánh của học máy (Machine Learning).
3. Đánh giá: MSE (mean squared error) dưới 10 được xem là rất chính xác
4. Source code: github.com/circlequang/WTI-oil-Prediction-using-LSTM
Dưới đây mình giới thiệu 1 thuật toán dự đoán giá khá mạnh, kiểm tra thử trên giá dầu WTI thì thấy khá chính xác.
1. Dataset: lấy giá đóng cửa từ 2002-02-07 đến 2024-02-13, tổng cộng 5518 dòng dữ liệu. Đây là số lượng data tương đối phù hợp huấn luyện
2. Mô hình dự đoán: dùng mô hình Long Short Term Memory (LSTM) là một kiến trúc của mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network – RNN), và nó thuộc về lĩnh vực học sâu (Deep Learning), một nhánh của học máy (Machine Learning).
3. Đánh giá: MSE (mean squared error) dưới 10 được xem là rất chính xác
4. Source code: github.com/circlequang/WTI-oil-Prediction-using-LSTM
Giới thiệu sách Trading hay
Giao Dịch Với Phân Tích Liên Thị Trường
Quyển sách cung cấp cách thức giao dịch như các tổ chức tài chính chuyên nghiệp, thông qua việc khám phá bức tranh chung, những tác động trong sự kết nối tổng thể thị trường
Chỉnh sửa lần cuối:
Bài viết liên quan
