Dự Đoán Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Với Phương Pháp Khai Thác Dữ Liệu

Trường đại học

Vietnam National University

Chuyên ngành

Finance and Banking

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Thesis

2021

71
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

ACKNOWLEDGEMENT

INTRODUCTION

1. CHƯƠNG 1: THEORETICAL BASIS AND LITERATURE REVIEW

1.1. Stock market analysis

1.1.1. Fundamental analysis

1.1.2. Technical analysis

1.1.3. The efficient market assumption

1.1.4. Evidence against the efficient market assumption

1.1.5. Stock Market Concept

1.1.6. Characteristics of the Stock Market

1.1.7. Functions of the Stock Market

2. CHƯƠNG 2: PREPROCESSING DATA

2.1. The method of combining the content of news

2.2. Assign news labels to prepare data for the training phase

2.3. Eliminate interfering characters

2.4. Represents news in vector space

3. CHƯƠNG 3: DEVELOPING TEST PROGRAMS

3.1. Code Editor - Visual Studio Code (Visual Code)

3.2. Python programming and libraries

3.2.1. Beautiful Soup Library

3.2.2. Scikit-learn Library

3.3. Introduction of modules

3.4. Evaluate the model's accuracy

3.5. Testing program

3.6. Advanced program testing

4. CHƯƠNG 4: CONCLUSION

Khóa luận tốt nghiệp tài chính ngân hàng evaluating the financial performance a case study of vietnam technological and commercial joint stock bank

Bạn đang xem trước tài liệu:

Khóa luận tốt nghiệp tài chính ngân hàng evaluating the financial performance a case study of vietnam technological and commercial joint stock bank

Tài liệu có tiêu đề Dự Đoán Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Bằng Phương Pháp Khai Thác Dữ Liệu cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc áp dụng các phương pháp khai thác dữ liệu để dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán tại Việt Nam. Tài liệu này không chỉ trình bày các kỹ thuật và mô hình phân tích mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu lớn trong việc đưa ra quyết định đầu tư thông minh. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích thiết thực từ việc hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của thị trường chứng khoán, cũng như cách mà các phương pháp khai thác dữ liệu có thể giúp tối ưu hóa chiến lược đầu tư.

Để mở rộng kiến thức của bạn về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Khóa luận tốt nghiệp deep learning for predicting stock market index, nơi trình bày các ứng dụng của học sâu trong việc dự đoán chỉ số thị trường chứng khoán. Ngoài ra, tài liệu Luận văn thạc sĩ toán ứng dụng mô hình hồi quy phân vị và một số ứng dụng cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn về các mô hình hồi quy có thể áp dụng trong phân tích dữ liệu tài chính. Cuối cùng, tài liệu Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính khai phá luật kết hợp với đa ngưỡng hỗ trợ tối thiểu sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các kỹ thuật khai thác dữ liệu có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả tài chính. Những tài liệu này sẽ là cơ hội tuyệt vời để bạn đào sâu hơn vào các khía cạnh khác nhau của phân tích dữ liệu và đầu tư.