Ấn phẩm:
Applying semi-supervised machine learning methods to predict stock prices in the Vietnam stock market
Nhan đề song song
Người hướng dẫn
Tác giả chính
Ha Van Sang PhD
Nguyen Thanh Son MSc
Phan The Khai
Nguyen Thanh Son MSc
Phan The Khai
Tác giả khác
Năm xuất bản
2023
Nhà xuất bản
Học Viện Tài chính
Tóm tắt
This study proposes an approach based on semi-supervised machine learning to predict stock price movement trends in the Vietnam stock market. The proposed algorithm models the relationships between stocks as an influence graph. A set of basic prediction algorithms is used to assign initial labels to a subset of nodes in the graph. The Graph Convolutional Network (GCN) algorithm is then applied to analyze this partially labeled graph to predict the final labels for all nodes. Experimental results on data of 100 stocks listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) and HNX exchange show that the proposed method achieves higher accuracy than current common methods. This is a new approach to applying advanced machine learning technology for financial forecasting in Vietnam.
Mục lục
Địa chỉ truy cập
Số trang
5
Ngôn ngữ
en
Trích dẫn
ISBN
ISSN
Định danh khác
Tài liệu chủ
Tài liệu tham khảo
Chủ đề
Semi-supervised learning, influence graph , GCN , Stock price prediction
Kiểu tài liệu
Bài trích
Topic
Topic con
Vui lòng sử dụng ứng dụng DRM AOF để đọc tài liệu số
