Dự Đoán Xu Hương Tiền Điện Tử và Thị Trường Chứng Khoán Bằng Cách Sử Dụng Mô Hình Học Máy và Học Sâu
Từ khóa:
Financial forecasting, machine learning, deep learning stock market cryptocurrency, deep learning, stock market, cryptocurrencyTóm tắt
Dự đoán xu hướng tài chính không chỉ là một bài toán số liệu, mà là sự tổng hòa giữa dữ liệu định lượng, cảm xúc thị trường và hành vi con người – vốn luôn biến đổi khó lường. Đặc biệt, thị trường tiền mã hóa còn làm nổi bật thách thức này do tính phi tập trung, độ biến động cực đoan và ảnh hưởng mạnh mẽ từ các yếu tố phi truyền thống như tâm lý cộng đồng và truyền thông xã hội. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình lai kết hợp giữa Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL), nhằm khai thác tối ưu cả dữ liệu có cấu trúc và chuỗi thời gian phi tuyến. Các mô hình như Random Forest, XGBoost và LSTM sẽ được thử nghiệm trên dữ liệu thị trường sẵn có, bao gồm giá, khối lượng giao dịch và các chỉ số kinh tế. Bộ dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn, bao gồm dữ liệu lịch sử giá và tín hiệu cảm xúc từ mạng xã hội. Kết quả cho thấy phương pháp lai giúp nâng cao đáng kể độ chính xác so với các mô hình đơn lẻ. Nghiên cứu cũng chỉ ra một số giới hạn trong khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực và phản ứng với cú sốc thị trường, gợi mở tiềm năng phát triển hệ thống học thích nghi và giao dịch tự động trong tương lai.
