Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 82 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

ƯBND TĨNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỪ DÀU MÓTNGUYỀN MINH LỢIDỤ ĐOÁN GIÁ CÔ PHIỀƯ BẢNG PHU ONG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁTGENERATIVE ADVERSARIAL NETW

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN) WORK (GAN)CHUYÊN NGÀNH: HỆ THÔNG THÔNG TIN MÀ SỎ: 8480104LƯẶN VĂN THẠC SỲ ♦ •BÌNH DƯƠNG - 2020UBND TĨNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG DẠI HỌC THỦ DẢU MỌTNGUYỀN MI

NH LỢIDựDOÁN GIẢ CÓ PH1ẺU BẰNG PHƯƠNG PHẤPHỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁTGENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK (GAN)CHUYÊN NGÀNH: HỆ THÔNG THÔNG TIN MÃ SỎ: 8480104LUẠ Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

N VĂN THẠC SỸNGƯỜI III ÓNG DẤN KHOA HỌC:T1ÉN Sĩ. BÙI THANH HÙNGBÌNH DƯƠNG-2020LỜI CAM ĐOANTôi xin cam đoan rang, luận vân “Dự đoán giá cô phiếu hẩng p

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

hương pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN)” là công trình nghiên cứu của tòi dưới sự hướng dần của TS. Bùi Thanh ỉ lùng, xuất

ƯBND TĨNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỪ DÀU MÓTNGUYỀN MINH LỢIDỤ ĐOÁN GIÁ CÔ PHIỀƯ BẢNG PHU ONG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁTGENERATIVE ADVERSARIAL NETW

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN) ng trình bày trong luận vân này là kết quã nghiên cữu do chính lôi thực hiện và kết quá cua luận vãn chua tùng công bố trước đây dưới bất kỳ hình thức

nào.Bình Dương, ĩhảng ....nởm 20..., Tác giãNguyễn Minh LọiLỜI CẢM ƠNQua thời gian học tập và rèn luyện tại trường Đại học Thú Đầu Một. được sự chi b Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

ao và giảng dạy nhiệt lình cùa quý thầy cò. dặc biệt là các thây của các trường đại học ớ thành phô Hó Chí Minh đà không ngại dường sá xa xôi dế truyề

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

n dạt kiến thức cho lôi trong suối Ihời gian học ờ trường. Cùng với sự nỏ lực cùa bàn thân, tồi đà hoàn thành luận văn của mình.Từ nhùng kết quá đạt đ

ƯBND TĨNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỪ DÀU MÓTNGUYỀN MINH LỢIDỤ ĐOÁN GIÁ CÔ PHIỀƯ BẢNG PHU ONG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁTGENERATIVE ADVERSARIAL NETW

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN) rs. Bùi Thanh Hùng đà lận tinh hướng dần và giúp dờ tôi hoàn Ihành báo cáo luận vãn thạc sỳ này. Do kiến thức còn hạn hep nên không tránh khói nhùng

thiếu sót trong cách diễn dạl và trình bày. 1 ôi rấl mong nhận dược sự dóng góp ỷ kiến cúa quý thầy cô để báo cáo luận vãn đại được kểt quà tốt nhất.l Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

ôi xin kính chúc quý thầy cô và các bạn Ihậl nhiều sức khoe, niềm vui. luôn thành công trong công việc và cuộc sống.iiTÓM TẤT LUẬN \’ANThị trường cô p

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

hiếu có một vai trò quan trọng trong sự phát triển cúa xã hội hiện đại. Chúng cho phép triển khai các nguồn lực kinh tế. Sự thay dồi giá cổ phiếu phan

ƯBND TĨNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỪ DÀU MÓTNGUYỀN MINH LỢIDỤ ĐOÁN GIÁ CÔ PHIỀƯ BẢNG PHU ONG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁTGENERATIVE ADVERSARIAL NETW

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN) c tài chinh như: dự doán thị trường cồ phiếu, dầu tư tối tru. xư lý thông tin lài chính và thực hiện các chiến lược giao dịch tài chinh. Do dó. dự doá

n thị trường cò phiếu dược xem là một trong những lình vực khá phổ biến và quý giá nhất trong lình vực tài chính.Trong nghiền cứu này. chúng tòi đê xu Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

ât phưong pháp học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN) trong dự doán giá cồ phiếu. Mô hình GAN gồm 2 lóp. một lớp bộ nhớ ngắn dài 2 ch

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

iều Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) dược dùng dê phân biệt (Discriminator) và lớp ĩ .ong Short-lcrm Memory (I.STM) được sữ dụng dể dự d

ƯBND TĨNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỪ DÀU MÓTNGUYỀN MINH LỢIDỤ ĐOÁN GIÁ CÔ PHIỀƯ BẢNG PHU ONG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁTGENERATIVE ADVERSARIAL NETW

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN) biệt dược thiết kế bơi giai thuật Bi-LSTM vôi mục đích phân biệt dù liệu cổ phiếu thật và dừ liệu cồ phiếu giâ đưạc tạo ra.Chúng tói thực nghiệm trên

cố phiếu AMZN (Amazon) và một số cố phiếu khác là cổ phiếu có chuồi ngày giao dịch trong phạm vi rộng lởn vã dùng chúng để thừ dự doán giá dỏng hãng n Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

gây. Kết quà thực nghiệm cho thấy phương pháp GAN đề xuất của chúng tôi có thế đạt dược kết quà tốt trong việc dự doán giá cố phiếu so với nhiều mò hì

Luận văn thạc sĩ dự đoán giá cổ phiếu bằng phương pháp học không giám sát generative adversarial network (GAN)

nh dự đoán khác.iiiLuận văn cùng đề xuất xây dựng một ứng dụng web để trực quan hóa kết quá nghiên cứu và hỏ trự người sử dụng dự đoán giá cổ phiếu th

ƯBND TĨNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỪ DÀU MÓTNGUYỀN MINH LỢIDỤ ĐOÁN GIÁ CÔ PHIỀƯ BẢNG PHU ONG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁTGENERATIVE ADVERSARIAL NETW