Lại Tuyết Như, Phan Nguyễn Bảo Châu, Phạm Thị Thanh An, Nguyễn Minh Tâm
Sinh viên K62 Tài chính quốc tế
Trường Đại học Ngoại thương Cơ sở II, TP. Hồ Chí Minh
Đào Quốc Phương
Giảng viên Cơ sở II
Trường Đại học Ngoại thương Cơ sở II, TP. Hồ Chí Minh
Tóm tắt
Bên cạnh các phương pháp truyền thống thì gần đây, Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), đặc biệt là mô hình Mạng đối kháng tạo sinh (Generative Adversarial Networks), đang được áp dụng và thu hút sự chú ý với khả năng dự đoán hiệu quả, đặc biệt là khi được cung cấp yếu tố về tin tức, cảm xúc thị trường. Nghiên cứu này áp dụng mô hình ChatGPT để dự đoán giá đóng cửa của mã chứng khoán VIC trong khoảng thời gian 1 tuần. Kết quả thử nghiệm khi dự đoán giá chứng khoán cho thấy chỉ số RMSE là 0.23. Khi nghiên cứu tích hợp các tin tức và cảm xúc của các tiêu đề bài báo thì chỉ số RMSE giảm còn 0.122, cho thấy AI có thể cải thiện độ chính xác đáng kể khi tích hợp phân tích yếu tố cảm xúc.
Từ khóa: Dự đoán giá chứng khoán, Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, Mạng đối kháng tạo sinh (GAN)
Abstract
In addition to traditional methods, recently, Generative Artificial Intelligence (Generative AI), particularly Generative Adversarial Networks (GANs), is being applied and attracting attention due to its effective prediction capabilities, especially when it is provided with factors such as news and market sentiment. This study applies the ChatGPT model to predict the closing price of the VIC stock over a one-week period. The experimental results show that the RMSE is 0.23. When the study integrates news and sentiment from article headlines, RMSE decreases to 0.122, indicating that AI can significantly improve accuracy when incorporating sentiment analysis.
Keywords: Stock price prediction, Generative AI, Generative Adversarial Networks.