Đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan mô hình dự đoán giá cổ phiếu; Chương 2: Mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự đoán giá cổ phiếu; Chương 3: Kết quả thực nghiệm và thảo luận. Đề án Nghiên cứu một số mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự đoán giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam tập trung vào nghiên cứu và đánh giá khả năng ứng dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự đoán giá cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Việt Nam, thông qua việc so sánh hiệu quả dự báo giữa các mô hình học máy và học sâu, từ đó xác định mô hình có tính phù hợp và khả năng ứng dụng thực tiễn cao. Trên cơ sở của các nghiên cứu liên quan, đề án đã nghiên cứu đánh giá hiệu quả của các mô hình AI trong dự đoán giá cổ phiếu tại thị trường Việt Nam thông qua so sánh Linear Regression, XGBoost, LSTM và GRU trên một số mã tiêu biểu. Kết quả cho thấy đây là bài toán phức tạp, phi tuyến, trong đó các mô hình học máy và học sâu có ưu thế hơn mô hình tuyến tính; đặc biệt LSTM thể hiện độ ổn định và khả năng tổng quát hóa tốt. Tuy nhiên, không có mô hình tối ưu chung cho mọi dữ liệu, việc lựa chọn cần dựa vào đặc điểm chuỗi và mục tiêu ứng dụng. Nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế như phạm vi dữ liệu còn hẹp và chưa tích hợp yếu tố vĩ mô, tin tức; đồng thời đề xuất hướng phát triển với dữ liệu đa dạng hơn, mô hình lai và ứng dụng vào hệ thống giao dịch thông minh kết hợp quản trị rủi ro.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Bá Hải, GVHD: Đặng Trọng Hợp, GVHD: Lê Xuân Hải
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu một số mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự đoán giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Đề tài nghiên cứu khoa học / Bộ sưu tập: Công nghệ Hóa
Mô tả vật lý:	67tr.
Năm xuất bản:	2026