Dự Đoán Giá Tiền Ảo Ngắn Hạn Sử Dụng Mạng LSTM Tại Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

• Tác giả: Phùng Ngọc Quang Huy
• Người hướng dẫn: PGS.TS Phạm Văn Cường
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Dự Đoán Giá Tiền Ảo Ngắn Hạn Sử Dụng Mạng LSTM
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 1.1. Những vấn đề cơ bản về tiền ảo
• 1.2. Khái niệm tiền ảo
• 1.3. Phân loại tiền ảo
• 1.4. Tổng quan về thị trường tiền ảo
• 1.5. Khái niệm thị trường tiền ảo
• 1.6. Vai trò của thị trường tiền ảo
• 1.7. Học máy và thị trường tiền ảo
• 1.8. Học sâu - Deep learning
• 1.9. Lược sử học sâu
• 1.10. Mô hình mạng nơ ron hồi quy (Recurrent Neural Network). Mô hình mạng bộ nhớ dài ngắn (Long short term memory - LSTM). Dự đoán giá tiền ảo
• 1.11. Các hướng tiếp cận
• 1.12. Hướng đề xuất nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT
• 2.1. Tổng quan về mô hình đề xuất
• 2.2. Các đặc trưng của mô hình đề xuất
• 2.3. Mô hình đề xuất chi tiết trong bài toán dự đoán giá tiền ảo. Phương pháp đánh giá
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM
• 3.1. Sàn giao dịch tiền ảo Binance
• 3.2. Khái niệm dữ liệu giao dịch
• 3.3. Dữ liệu thực tế
• 3.4. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.5. Phân chia tập dữ liệu
• 3.6. Chuẩn hoá dữ liệu
• 3.7. Chỉ báo kỹ thuật
• 3.8. Đánh giá kết quả. Hướng phát triển trong tương lai
• 4. CHƯƠNG 4: TÓM TẮT VÀ KẾT LUẬN
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Tổng quan về Dự Đoán Giá Tiền Ảo Ngắn Hạn Sử Dụng Mạng LSTM

Dự đoán giá tiền ảo ngắn hạn là một lĩnh vực nghiên cứu đang thu hút sự chú ý lớn từ các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính. Sự phát triển nhanh chóng của thị trường tiền ảo đã tạo ra nhu cầu cao về các phương pháp dự đoán chính xác giá trị của các đồng tiền này. Mạng LSTM (Long Short-Term Memory) đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích và dự đoán giá tiền ảo. Mô hình này có khả năng xử lý dữ liệu thời gian và nhận diện các mẫu trong chuỗi dữ liệu, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

1.1. Khái niệm và Vai trò của Tiền Ảo trong Thị Trường

Tiền ảo, hay còn gọi là cryptocurrency, là một loại tiền tệ kỹ thuật số hoạt động trên nền tảng công nghệ blockchain. Chúng không chỉ là phương tiện thanh toán mà còn là tài sản đầu tư. Sự phát triển của tiền ảo đã tạo ra một thị trường mới, nơi mà các nhà đầu tư có thể giao dịch và đầu tư vào các đồng tiền như Bitcoin, Ethereum và Binance Coin.

1.2. Tại sao Nên Sử Dụng Mạng LSTM trong Dự Đoán Giá Tiền Ảo

Mạng LSTM là một loại mạng nơ ron hồi quy, được thiết kế để xử lý và dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian. Khả năng ghi nhớ thông tin trong thời gian dài giúp LSTM vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống trong việc dự đoán giá tiền ảo, nơi mà các yếu tố lịch sử có thể ảnh hưởng lớn đến giá trị hiện tại.

II. Thách Thức trong Dự Đoán Giá Tiền Ảo Ngắn Hạn

Dự đoán giá tiền ảo ngắn hạn không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Thị trường tiền ảo rất biến động và chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tin tức, sự kiện kinh tế và tâm lý thị trường. Những thách thức này đòi hỏi các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư phải có những phương pháp phân tích và dự đoán hiệu quả.

2.1. Biến Động Giá và Tâm Lý Thị Trường

Giá tiền ảo thường xuyên biến động mạnh do sự thay đổi trong tâm lý của nhà đầu tư. Các tin tức tích cực hoặc tiêu cực có thể dẫn đến sự thay đổi đột ngột trong giá trị, làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn hơn.

2.2. Thiếu Dữ Liệu Chất Lượng

Một trong những thách thức lớn trong việc dự đoán giá tiền ảo là thiếu dữ liệu chất lượng. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến những dự đoán sai lệch, ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.

III. Phương Pháp Dự Đoán Giá Tiền Ảo Sử Dụng Mạng LSTM

Mô hình LSTM đã được áp dụng rộng rãi trong việc dự đoán giá tiền ảo. Phương pháp này bao gồm việc thu thập dữ liệu lịch sử, tiền xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình LSTM để dự đoán giá trong tương lai. Các bước này cần được thực hiện một cách cẩn thận để đảm bảo độ chính xác cao nhất.

3.1. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Trước Khi Dự Đoán

Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng trong quá trình dự đoán. Các dữ liệu cần được làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi thành định dạng phù hợp để mô hình LSTM có thể xử lý hiệu quả.

3.2. Xây Dựng Mô Hình LSTM Để Dự Đoán

Mô hình LSTM được xây dựng với nhiều lớp nơ ron để tối ưu hóa khả năng dự đoán. Việc điều chỉnh các tham số của mô hình là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất trong dự đoán giá tiền ảo.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả từ việc áp dụng mô hình LSTM trong dự đoán giá tiền ảo cho thấy độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Các nhà đầu tư có thể sử dụng những dự đoán này để đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.

4.1. Kết Quả Dự Đoán Giá Bitcoin và Ethereum

Mô hình LSTM đã cho thấy khả năng dự đoán chính xác giá Bitcoin và Ethereum trong nhiều khoảng thời gian khác nhau. Kết quả này cho thấy tiềm năng của mạng LSTM trong việc hỗ trợ các nhà đầu tư.

4.2. Ứng Dụng Trong Giao Dịch Thực Tế

Các nhà đầu tư có thể áp dụng các dự đoán từ mô hình LSTM vào thực tế giao dịch. Việc này không chỉ giúp tối ưu hóa lợi nhuận mà còn giảm thiểu rủi ro trong đầu tư.

V. Kết Luận và Tương Lai của Dự Đoán Giá Tiền Ảo

Dự đoán giá tiền ảo ngắn hạn sử dụng mạng LSTM đã chứng minh được hiệu quả và tiềm năng trong việc hỗ trợ các nhà đầu tư. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ còn phát triển hơn nữa với sự tiến bộ của công nghệ và các phương pháp phân tích mới.

5.1. Tương Lai của Mô Hình Dự Đoán

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ học sâu, mô hình LSTM có thể được cải tiến và tối ưu hóa hơn nữa để nâng cao độ chính xác trong dự đoán giá tiền ảo.

5.2. Khuyến Nghị cho Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc kết hợp LSTM với các phương pháp học máy khác để cải thiện độ chính xác và khả năng dự đoán trong các điều kiện thị trường khác nhau.