Dự báo giá cổ phiếu tesla với mô hình học sâu lstm.

Abstract

Luận văn “Dự báo giá cổ phiếu Tesla với mô hình học sâu LSTM” nghiên cứu việc ứng dụng mô hình LSTM để dự báo giá cổ phiếu Tesla (TSLA) dựa trên dữ liệu lịch sử giai đoạn 2015–2025. Nghiên cứu trình bày cơ sở lý thuyết về chuỗi thời gian, các mô hình dự báo truyền thống như ARIMA và Holt-Winters, đồng thời phân tích cấu trúc và cơ chế hoạt động của mạng LSTM trong học sâu. Sau quá trình thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu, mô hình LSTM được xây dựng, huấn luyện và đánh giá bằng các chỉ tiêu MAE, RMSE và MAPE. Kết quả cho thấy LSTM có khả năng nắm bắt tốt các mối quan hệ phi tuyến và phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tài chính, từ đó mang lại hiệu quả dự báo cao hơn so với các phương pháp truyền thống, góp phần hỗ trợ nhà đầu tư trong việc ra quyết định và quản trị rủi ro trên thị trường chứng khoán.