Đánh giá hiệu suất mô hình phức hợp LSTM-GRU: nghiên cứu điển hình về dự báo chỉ số đo lường xu hướng biến động giá cổ phiếu trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh

Abstract

Thị trường chứng khoán là một hệ thống chuyển động phi tuyến rất phức tạp và quy luật biến động của nó bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố, vì vậy việc dự đoán chỉ số giá cổ phiếu là một nhiệm vụ rất khó khăn. Mô hình mạng nơ-ron với bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn (LSTM), mạng nơ-ron hồi tiếp với nút cổng (GRU) và các phức hợp được thiết kế bằng ngôn ngữ lập trình Python với các gói phụ trợ có sẵn, cho thấy kết quả dự báo với độ chính xác cao, hiệu suất của mô hình LSTM-GRU Hybrid cho kết quả tốt nhất. Thông qua mô hình LSTM-GRU Hybrid, nghiên cứu dự báo xu hướng biến động chỉ số VNIndex 100 ngày tiếp theo cho kết quả chỉ số VNIndex có xu hướng tăng. Điều đó gián tiếp chỉ ra rằng thị trường chứng khoán Việt Nam có dấu hiệu khởi sắc trở lại cùng với các chính sách mới của Chính phủ.

Keywords

• Dự báo, GRU, HoSE, LSTM, máy học, VNIndex