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
Thực Hành Phân tích Fibonacci
Tác giả sách là cựu trader quản lý quỹ kiêm học giả CMT. Sách đoạt giải và được xuất bản bởi Bloomberg Press. Sách khái quát từ cơ bản đến chuyên sâu về FIbonacci Trading
Chỉnh sửa lần cuối:
Bài viết liên quan