Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,112,163

 VN-Index Trend Prediction using Long-Short Term Memory Neural Networks
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyen Ngoc Tra, Ho Phuoc Tien, Nguyen Thanh Dat and Nguyen Ngoc Vu
Nơi đăng: JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY: ISSUE ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS TECHNOLOGY; Số: 17;Từ->đến trang: 61-65;Năm: 2019
Lĩnh vực: Kinh tế; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
ABSTRACT
Abstract—The paper attemps to forecast the future trend of Vietnam index (VN-index) by using long-short term memory (LSTM) networks. In particular, an LSTM-based neural network is employed to study the temporal dependence in time-series data of past and present VN index values. Empirical forecasting results show that LSTM-based stock trend prediction offers an accuracy of about 60% which outperforms moving-average-based prediction.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn