Luận Văn Thạc Sĩ Mô Hình Học Sâu Cho Bài Toán Dự Báo Tài Chính

Mô Hình Học Sâu Cho Bài Toán Dự Báo Tài Chính​

Mô hình học sâu đang phát triển nhanh trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu và áp dụng mô hình học sâu trong tài chính có thể khám phá và đem lại những tiềm năng mới [1]. Thị trường tài chính cung cấp một lượng dữ liệu lớn và phức tạp hằng ngày, bao gồm cả giá cổ phiếu. chỉ số, thông tin tài chính và nhiều yếu tố khác. Mô hình học sâu có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, điều này hứa hẹn cho nghiên cứu trong lĩnh vực này. Một ứng dụng tiềm năng của mô hình học sâu trong dự báo tài chính là quản lý rủi ro tài chính. Bằng cách phân tích và xử lý dữ liệu phức tạp, mô hình học sâu có thể giúp nhà đầu tư và ngân hàng đánh giá và quản lý rủi ro hiệu quả hơn, tăng cường sự ổn định và bảo vệ hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực tài chính. Ngoài ra, mô hình học sâu cũng có thể được sử dụng để dự đoán và đánh giá cơ hội đầu tư bằng cách phân tích dữ liệu thị trường và các yếu tố kinh tế, mô hình học sâu cung cấp thông tin quan trọng để đưa ra quyết định đầu tư thông minh và đạt lợi nhuận cao [2].

• Luận văn thạc sĩ tin học
• Chuyên ngành Công nghệ thông tin
• Người hướng dẫn khoa học: TS. Trương Hải Bằng, TS. Hà Minh Tân
• Tác giả: Tạ Như Cương
• Số trang: 88
• File PDF-TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Nguyễn Tất Thành 2024

Link download
https://elib.ntt.edu.vn/Opac/DmdInfo.aspx?dmd_id=50529
https://drive.google.com/file/d/1TGQ1joM-ys8X0wP-mmtB9qPRwgpa9gzB
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1