Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thơng tin (FAIR), Nha Trang, ngày 8-9/10/2020
DOI: 10.15625/vap.2020.00156

DỰ ĐỐN THỊ TRƯỜNG CỔ PHIẾU BẰNG PHƯƠNG PHÁP
HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁT GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK
Bùi Thanh Hùng, Nguyễn Minh Lợi
Lab Phân tích dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Viện Kỹ thuật - Công nghệ
Đại học Thủ Dầu Một
Số 6 Trần Văn Ơn, phƣờng Phú Hịa, thành phố Thủ Dầu Một, Bình Dƣơng, Việt Nam
,
TĨM TẮT: Thị trường cổ phiếu có một vai trò quan trọng trong sự phát triển của xã hội hiện đại. Chúng cho phép triển
khai các nguồn lực kinh tế. Sự thay đổi giá cổ phiếu phản ánh những thay đổi trên thị trường. Với khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ
trên nhiều lĩnh vực, học sâu cũng được sử dụng một cách rộng rãi trong lĩnh vực tài chính như: dự đốn thị trường cổ phiếu, đầu tư
tối ưu, xử lý thơng tin tài chính và thực hiện các chiến lược giao dịch tài chính. Do đó, dự đốn thị trường cổ phiếu được xem là một
trong những lĩnh vực khá phổ biến và quý giá nhất trong lĩnh vực tài chính. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất phương pháp
học không giám sát Generative Adversarial Network (GAN) trong dự đốn giá cổ phiếu. Mơ hình GAN gồm 2 lớp, một lớp bộ nhớ
ngắn dài 2 chiều Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) được dùng để phân biệt (Discriminator) và lớp Long ShortTerm Memory (LSTM) được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu (Generator). LSTM dựa trên dữ liệu cổ phiếu đã giao dịch và tạo ra dữ
liệu giả giống như dữ liệu đã phân phối, trong khi đó lớp phân biệt được thiết kế bởi giải thuật Bi-LSTM với mục đích phân biệt dữ liệu
cổ phiếu thật và dữ liệu cổ phiếu giả được tạo ra. Chúng tôi thực nghiệm trên cổ phiếu AMZN (Amazon) là cổ phiếu có chuỗi ngày
giao dịch trong phạm vi rộng lớn và dùng chúng để thử dự đoán giá đóng hàng ngày. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp GAN
đề xuất của chúng tơi có thể đạt được kết quả tốt trong việc dự đoán giá cổ phiếu so với nhiều mơ hình dự đốn khác.
Từ khóa: Học sâu khơng giám sát; Dự đốn thị trường chứng khoán; GAN; LSTM; Bi-LSTM.

I. GIỚI THIỆU
Dự đoán thị trƣờng cổ phiếu là một trong những vấn đề quan trọng và nhiều thách thức. Nhiều phân tích và giả
định trong lĩnh vực tài chính cho thấy rằng thị trƣờng cổ phiếu hồn tồn có thể dự đốn đƣợc. Các kỹ thuật phân tích
lý thuyết đầu tƣ chính là phƣơng pháp để dự đốn trực tiếp giá cổ phiếu thơng qua việc nghiên cứu dữ liệu thị trƣờng
cổ phiếu trong quá khứ. Một giả định ý nghĩa có tên là Mean Reversion mà trong đó giá trị cổ phiếu chỉ là tạm thời và
chúng có xu hƣớng thay đổi giá trị trung bình theo thời gian. Giả định này có sự phát triển cao hơn gọi là Moving Average
Reversion (MAR) [1], mà trong đó giá trị trung bình là giá trị có ý nghĩa trong cửa sổ thời gian trong quá khứ, ví dụ nhƣ

khoảng thời gian 5 ngày trong tuần. Trong nghiên cứu này chúng tơi đề xuất mơ hình GAN để dự báo giá đóng hàng ngày
của cổ phiếu. Mơ hình GAN 2 lớp Bi-LSTM và LSTM trong đó lớp Long Short Term Memory (LSTM) đƣợc xem nhƣ là
lớp tạo và lớp Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) đƣợc xem nhƣ là lớp phân biệt. Phần còn lại của bài
báo đƣợc tổ chức nhƣ sau. Phần 2 bài báo đề cập tới các nghiên cứu liên quan. Phần 3 đề cập tới mơ hình đề xuất. Phần 4
đánh giá thực nghiệm. Và cuối cùng là kết luận sẽ tổng kết lại những kết quả đạt đƣợc.
II. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Dự đoán thị trƣờng cổ phiếu đƣợc xem nhƣ là vấn đề dự báo về chuỗi thời gian và một trong những thuật toán
giải quyết bài toán này là thuật toán Autoregressive Integrated Moving Average (gọi tắt là ARIMA) [2]. Thuật tốn
ARIMA thực hiện tốt trên chuỗi thời gian tuyến tính và không thay đổi nhƣng không thực hiện tốt trên dữ liệu phi
tuyến tính và biến đổi nhƣ trong thị trƣờng cổ phiếu. Cách tiếp cận khác để giải quyết vấn đề này là kết hợp giữa
ARIMA và SVM [3]. Vì trong thực tiễn dự báo có thể đƣợc cấu thành bởi một thành phần tuyến tính và phi tuyến, vì
thế có thể dự đốn một phần tuyến tính với ARIMA và một phần phi tuyến tính với SVM. Một cách tiếp cận khác là
kết hợp Wavelet với SVM [4], trong đó Wavelet thực hiện phân tích dữ liệu cổ phiếu và SVM dùng để dự báo. Các
nghiên cứu về sau sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Artificial Neural Network (ANN) kết hợp với thuật toán ARIMA để
dự đoán một phần dữ liệu giá cổ phiếu phi tuyến tính [5]. Hỗn hợp biến đổi Wavelet và ANN cũng đƣợc đề xuất là giải
pháp hiệu quả trong việc giải quyết vấn đề này [6]. Thuật toán Convolutional Neural Network (CNN) cũng đƣợc dùng
trong việc dự đoán giá cổ phiếu [7]. Một số nghiên cứu đề xuất mơ hình mạng nơ ron hồi quy - RNN, học tăng cƣờng Reinforcement learning [8-11].
III. MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT
GAN là một khung huấn luyện mới với mơ hình 2 lớp trong một trị chơi có tổng bằng 0 [12]. Trong q trình
truyền nghịch, Một lớp đƣợc dùng để tạo ra dữ liệu giả giống hệt nhƣ dữ liệu thật, trong khi lớp kiểm tra đóng vai trị
thẩm phán để phân biệt dữ liệu thật và dữ liệu giả đƣợc tạo ra. Chúng có thể đạt tới điểm lý tƣởng mà lớp phân biệt
không thể phân biệt hai loại dữ liệu. Tại điểm này lớp tạo sẽ chụp lại dữ liệu phân phối tại trò chơi này. Dựa trên
nguyên tắc này, chúng tôi đề xuất cấu trúc GAN để dự đoán giá cổ phiếu.


102

DỰ ĐOÁN THỊ TRƢỜNG CỔ PHIẾU BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁT GENERATIVE …

3.1. Lớp tạo - The Generator

Mơ hình lớp tạo của chúng tơi đƣợc thiết kế bởi Mạng bộ nhớ dài-ngắn (Long Short Term Memory networks LSTM), LSTM có khả năng xử lý mạnh mẽ đối với dữ liệu chuỗi thời gian, đây là một dạng đặc biệt của RNN, nó có khả
năng học đƣợc các phụ thuộc xa. LSTM đƣợc giới thiệu bởi Hochreiter & Schmidhuber (1997) [13], và sau đó đã đƣợc cải tiến
và phổ biến bởi rất nhiều ngƣời trong ngành. Chúng hoạt động cực kì hiệu quả trên nhiều bài tốn khác nhau nên dần đã trở
nên phổ biến nhƣ hiện nay.
LSTM đƣợc thiết kế để tránh đƣợc vấn đề phụ thuộc xa (long-term dependency). Việc nhớ thông tin trong suốt thời
gian dài là đặc tính mặc định của chúng, chứ ta khơng cần phải huấn luyện nó để có thể nhớ đƣợc. Tức là ngay nội tại của nó
đã có thể ghi nhớ đƣợc mà khơng cần bất kì can thiệp nào. LSTM cũng có kiến trúc dạng chuỗi nhƣ RNN, nhƣng các mơđun
trong nó có cấu trúc khác với mạng RNN chuẩn. Thay vì chỉ có một tầng mạng nơron, chúng có 4 tầng tƣơng tác với nhau một
cách đặc biệt.

Hình 1. Mạng LSTM

LSTM có 4 thành phần cơ bản là: Tế bào trạng thái (cell state), Cổng (gates), Sigmoid và Tanh.
Cho một chuỗi các vectơ (x1, x2, …,xn), σ là hàm sigmoid logistic, trạng thái ẩn ht, của LSTM tại thời điểm t
đƣợc tính nhƣ sau:
ht = ot ∗ tanh(ct)
ot = tanh(Wx0xt + Wh0ht-1 + Wc0ct + bo)
ct = ft ∗ ct-1 + it ∗ tanh(Wxcxt + Whcht-1 + bc)
ft = σ(Wxfxt + Whfht-1 + Wcfct-1 + bf)
it = σ(Wxixt + Whiht-1 + Wcict-1 + bi)
Trong nghiên cứu này, chúng tôi xây dựng mạng LSTM xử lý dữ liệu đầu vào với 5 yếu tố tài chính để dự đốn
giá đóng trong tƣơng lai. Năm yếu tố dữ liệu cổ phiếu trong một ngày là High Price, Low Price, Open Price, Close
Price, Volume. 5 yếu tố này là những đặc trƣng quan trọng và khơng có trong dự đốn giá của các phƣơng pháp phân
tích Mean Reversion, hoặc MAR. Vì thế những yếu tố này có thể đƣợc dùng nhƣ là 5 đặc trƣng của dữ liệu cho dự
+, bao gồm dữ liệu cổ phiếu hàng ngày của t ngày. Mỗi
đốn giá. Giả sử chúng tơi nhập vào X = *
trong X
là một vector đƣợc tạo ra từ 5 đặc trƣng nhƣ sau:
[


] =[

]

Cấu trúc của lớp tạo đƣợc chỉ ra nhƣ trong Hình 2. Để đơn giản chúng tơi bỏ qua những chi tiết của thuật tốn
LSTM. Với lớp tạo chúng tơi trích xuất ra của thuật tốn LSTM và đặt nó vào trong 5 lớp kết nối đầy đủ với 5 tế
bào thần kinh để tạo ra ̂ để đạt đƣợc gần đúng
và chúng tôi lấy ̂ để dự đốn giá đóng trong t+1 ngày.

Hình 2. Lớp tạo đƣợc thiết kế với giải thuật LSTM

Đầu ra của lớp tạo G(X) đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
G(X) = ̂

= g(X),
= δ(

+

)


Bùi Thanh Hùng, Nguyễn Minh Lợi

103

+ đƣợc nhập vào. δ là nơi để hàm
g(.) biểu thị đầu ra của LSTM và là đầu ra của LSTM với X = *
Leaky Rectified Linear Unit (ReLU) kích hoạt.
và

biểu thị cho trọng số và bias trong lớp kết nối đầy đủ. Chúng
tôi dùng hàm Dropout nhƣ là phƣơng pháp chính để tránh bị q tải. Hơn thế nữa chúng tơi có thể tiếp tục dự đoán
̂ với ̂ và X.
3.2. Lớp phân biệt - The Discriminator
Mục đích của lớp phân biệt là tạo ra hàm phân biệt D để phân loại dữ liệu vào. Lớp phân biệt mong đợi Output
là 0 khi nhập vào là dữ liệu giả. Output là 1 khi nhập vào là dữ liệu thật. Ở đây, chúng tôi chọn lớp Bi-LSTM là lớp
phân biệt của chúng tôi với 3 lớp input, lớp output và lớp ẩn. Trong đó, lớp ẩn gồm 2 lớp mạng LSTM đơn đƣợc sử
dụng đồng thời và độc lập để mơ hình hố chuỗi đầu vào theo 2 hƣớng: từ trái sang phải (forward LSTM) và từ phải
sang trái (backward LSTM). Hàm Leaky ReLU đƣợc dùng nhƣ hàm kích hoạt giữa các lớp với lớp ẩn và hàm sigmoid
đƣợc dùng nhƣ một lớp ra. Trong đó, Entropy chéo đƣợc chọn nhƣ hàm loss để tối ƣu Bi-LSTM. Mơ hình Bidirectional
LSTM [14] đƣợc trình bày trong Hình 3.

Hình 3. Mơ hình Bidirectional LSTM

̂ } nhƣ là dữ liệu giả Xfake và so sánh
+ và ̂
để lấy {
+ nhƣ là dữ liệu thật Xreal. Out put của lớp phân biệt đƣợc định nghĩa

Cụ thể, chúng tôi so sánh tập X=*
+ và
X=*
để lấy *
nhƣ sau:

D(Xfake) = σ(d(Xfake)),
D(Xreal) = σ(d(Xreal))
d(.) biểu thị cho Output của Bi-LSTM và biểu thị cho hàm kích hoạt Sigmoid. Cả hai Xfake và Xreal có Output là
một giá trị vơ hƣớng. Hình 4 chỉ ra cấu trúc của lớp phân biệt.


Hình 4. Cấu trúc Lớp phân biệt sử dụng Bi-LSTM

3.3. Cấu trúc GAN
Với hai mơ hình đƣợc đề cập ở trên chúng tơi đề xuất cấu trúc GAN của chúng tơi. Theo đó trong 2 ngƣời chơi
trò chơi minimax, cả G và D đề cố gắng tối ƣu giá trị của hàm. Tƣơng tự chúng tôi định nghĩa sự tối ƣu giá trị của
V(G, D) nhƣ sau:
(

)

E,

(

,

)-

(

(

)-

Chúng tôi định nghĩa hàm loss của lớp tạo là Gloss và hàm loss của lớp phân biệt là Dloss để tối ƣu giá trị hàm. Cụ
thể, chúng tôi kết hợp hàm Mean Square Error (MSE) với hàm loss của lớp tạo GAN để cấu thành Gloss của cấu trúc
của chúng tôi. Gloss và Dloss đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
=- ∑

(


)

∑

.

(

)/


DỰ ĐOÁN THỊ TRƢỜNG CỔ PHIẾU BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁT GENERATIVE …

104

∑(̂

∑

(

)

(

))

Hàm mất mát
đƣợc tạo bởi

và
với
và , tƣơng ứng
và
là những tham số mà chúng
tôi đặt tự nhiên. Hình 5 chỉ ra cấu trúc GAN của chúng tôi. Lý do tại sao chúng tôi chọn Xfake và Xreal hơn là ̂ và
trong Lớp phân biệt là vì chúng tôi mong đợi Lớp phân biệt chụp đƣợc sự tƣơng quan và thơng tin chuỗi thời gian
giữa
và X.

s
Hình 5. Cấu trúc GAN đề xuất của chúng tôi

IV. THỰC NGHIỆM
4.1. Dữ liệu
Chúng tơi đánh giá mơ hình của chúng tơi trên dữ liệu cổ phiếu AMZN from Amazon.com Inc. Tất cả dữ liệu cổ
phiếu đƣợc lấy từ trang web của Cơng ty tài chính Alphavantage. Chúng tơi chọn thời
gian giao dịch trong khoảng 10 năm (bao gồm 5000 mảnh dữ liệu). Ví dụ, một vài cổ phiếu đƣợc chỉ ra trong Bảng 1.
Ngày giao dịch thì khơng liên tục do giới hạn giao dịch vào cuối tuần và ngày nghỉ.
Bảng 1. Dữ liệu cổ phiếu từ AMZN
Tên

AMZN

Thời gian
10/30/2019
10/31/2019
11/1/2019
11/4/2019
11/5/2019

11/6/2019
11/7/2019
11/8/2019
11/11/2019

Open
143,52
144,9
144,26
144,83
144,97
144,37
143,84
143,98
145,34

High
145
144,93
144,92
145
145,02
144,52
144,88
145,99
146,42

Low
142,79
142,99

142,965
144,16
143,905
143,2
143,77
143,76
144,73

Close
144,61
143,37
143,72
144,55
144,46
144,06
144,26
145,96
146,11

Volumn
18496591
24605135
33128366
16911999
18250172
16575798
17786715
16752939
14370178


11/12/2019

146,28

147,57

146,06

147,07

18648712

Chúng tôi chuẩn hóa dữ liệu với giả định MAR đƣợc đề cập ở trên nhƣ sau:
=(

− )/

và để mô tả độ sai lệch chuẩn của X. Chúng tôi chọn t=5 theo kinh nghiệm bởi chúng tơi cố gắng dự đốn dữ liệu
trong ngày tới bằng dữ liệu một tuần trƣớc đó (giao dịch đƣợc giới hạn cuối tuần). Ví dụ, chúng tơi tính tốn mơ tả độ
sai lệch chuẩn của dữ liệu trong 5 ngày để chuẩn hóa dữ liệu. Sau đó, dữ liệu chuẩn hóa đƣợc dùng để dự đốn dữ liệu
cho ngày thứ 6. Dữ liệu trong quá trình Training và Testing đƣợc xử lý cùng lúc nhƣ nhau.
4.2. Mơ hình huấn luyện
Mục đích của chúng tơi là từ 5 yếu tố này để dự đốn giá đóng của ngày tới từ dữ liệu t ngày trƣớc đó. Lý do sử
dụng 5 yếu tố trong ngày tới là vì lớp tạo sẽ hỗ trợ tìm ra sự phân phối của dữ liệu thật và chúng tơi có thể lấy giá đóng
từ dữ liệu đã đƣợc tạo ra. Dữ liệu đƣợc chia làm hai phần cho Training và Testing. Chúng tôi chọn 95 % dữ liệu cổ
phiếu cho Traing và sử dụng 5 % (250 mẫu dữ liệu) cho Testing.


Bùi Thanh Hùng, Nguyễn Minh Lợi


105

Hàm loss trong quá trình Training do khơng có tiến trình xử lý đối nghịch giữa lớp phân biệt và lớp tạo suốt
trong quá trình huấn luyện. Cả hai lớp phân biệt và lớp tạo đƣợc tối ƣu hóa suốt tiến trình đối nghịch.
4.3. Kết quả
Chúng tôi đã đánh giá đƣợc hiệu quả dự báo của mơ hình của chúng tơi bằng các tiêu chí thống kê nhƣ: Lỗi bình
phƣơng gốc (RMSE), Lợi nhuận trung bình (AR), Phần trăm bình quân tuyệt đối (MAPE) và Lỗi bình qn tuyệt đối
(MAE).
và ̂ và những tiêu chí đƣợc tính theo các cơng thức

Giả sử giá đóng thật và giá đóng dự đốn trên k ngày là
dƣới đây:
RMSE=√ ∑
AR=

∑

(̂

(

MAE= ∑
MAPE= ∑

)

), if ̂
|̂

̂


|
|̂

|

Chúng tơi so sánh mơ hình đề xuất của chúng tơi với các mơ hình: ANN, véctơ hỗ trợ hồi quy (SVR), Bayes, và
LSTM. Kết quả dự đoán đƣợc chỉ ra trong Bảng 2 với phần tô đậm là kết quả tốt nhất. Các độ đo MAE, RMSE và
MAPE có giá trị thấp có nghĩa là dự đốn giá đóng gần đúng với dữ liệu thật và AR chỉ ra giá trị trung bình của những
cổ phiếu này dựa trên 4 phƣơng pháp dự đốn. Có thể thấy phƣơng pháp dự đốn của chúng tơi đã đạt đƣợc kết quả tốt
so với những phƣơng pháp khác.
Bảng 2. Kết quả đánh giá các mơ hình
Mơ hình
ANN
Bayes
SVR

RMSE
9,0264
7,4632
8,1623

AR
0,5068
0,6326
0,7134

MAE
7,2035
5,2134

4,7236

MAPE
0,0708
0,0571
0,0412

LSTM

5,3526

0,6725

4,0268

0,0168

Mơ hình đề xuất GAN

4,0346

0,7478

3,4201

0,0145

V. KẾT LUẬN
Trong nghiên cứu này chúng ta đã đề xuất phƣơng pháp học không giám sát GAN để dự đốn giá cổ phiếu.
Chúng tơi đã tiến hành thực nghiệm trên bộ dữ liệu thực và đánh giá kết quả với các phƣơng pháp khác. Kết quả cho

thấy phƣơng pháp GAN chúng tôi đề xuất đạt kết quả tốt nhất. Trong tƣơng lai, chúng tôi sẽ tiếp tục tìm hiểu cách trích
xuất những đặc trƣng quan trọng và tối ƣu mơ hình của chúng tơi để có thể học dữ liệu phân phối một cách chính xác
hơn, từ đó chúng tơi có thể đạt kết quả dự đốn tốt hơn bởi phƣơng pháp chúng tôi đề xuất.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Li, B., Hoi, S. C. H., “On-line portfolio selection with moving average reversion”, in: Proceedings of the 29th
International Conference on Machine Learning, ICML 2012, Edinburgh, Scotland, UK, June 26 - July 1, 2012.
[2] Box, G. E. P., Jenkins, G. M., “Time series analysis: Forecasting and control”, Journal of Time 31, pp. 238-242,
1976.
[3] Pai, P. F., Lin, C. S., “A hybrid arima and support vector machines model in stock price forecasting”, Omega 33,
pp. 497-505, 2005.
[4] Huang, S., Wang, H., “Combining time-scale feature extractions with svms for stock index forecasting”, in:
Neural Information Processing, 13th International Conference, ICONIP 2006, Hong Kong, China, October 3-6,
2006, Proceedings, Part III, pp. 390-399, 2006.
[5] Areekul, P., Senjyu, T., Toyama, H., Yona, A., “A hybrid arima and neural network model for short-term price
forecasting in deregulated market”, IEEE Transactions on Power Systems Pwrs, 2010.
[6] Chandar, S. K., Sumathi, M., Sivanandam, S. N., “Prediction of stock market price using hybrid of wavelet
transform and artificial neural network”, Indian Journal of Science & Technology 9, 2016..


106

DỰ ĐOÁN THỊ TRƢỜNG CỔ PHIẾU BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỌC SÂU KHÔNG GIÁM SÁT GENERATIVE …

[7] Tsantekidis, A., Passalis, N., Tefas, A., Kanniainen, J., Gabbouj, M., Iosifidis, A., “Forecasting stock prices from
the limit order book using convolutional neural networks”, in: 19th IEEE Conference on Business Informatics,
CBI 2017, Thessaloniki, Greece, July 24-27, 2017, Volume 1: Conference Papers, pp. 7-12, 2017..
[8] Rather, A. M., Agarwal, A., Sastry, V. N., “Recurrent neural network and a hybrid model for prediction of stock
returns”, Expert Syst. Appl. 42, pp. 3234-3241, 2015.
[9] Saad, E.W., Prokhorov, D. V., II, D. C. W., “Comparative study of stock trend prediction using time delay,
recurrent and probabilistic neural networks”, IEEE Trans. Neural Networks 9, pp. 1456-1470, 1998.

[10] Ding, X., Zhang, Y., Liu, T., Duan, J., 2015. “Deep learning for event-driven stock prediction”, in: Proceedings of
the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2015, Buenos Aires,
Argentina, July 25-31, pp. 2327-2333, 2015.
[11] Nevmyvaka, Y., Feng, Y., Kearns, M. J., “Reinforcement learning for optimized trade execution”, in: Machine
Learning, Proceedings of the Twenty-Third International Conference (ICML 2006), Pittsburgh, Pennsylvania,
USA, June 25-29, pp. 673-680, 2006.
[12] Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A.C., Bengio, Y.,
“Generative adversarial nets”, in: Advances in Neural Information Processing Systems 27: Annual Conference on
Neural Information Processing Systems 2014, Montreal, Quebec, Canada, pp. 2672-2680, December 8-13 2014.
[13] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory”, Neural Computation, Vol. 9, pp. 1735-1780,
1997.
[14] Zhiheng Huang, Wei Xu, and Kai Yu. “Bidirectional LSTM-CRF models for sequence tagging”. arXiv preprint
arXiv:1508.01991. 2015.

STOCK PREDICTION USING DEEP UNSUPERVISED METHOD
GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK
Bui Thanh Hung, Nguyen Minh Loi
ABSTRACT: The stock market has played a significant role in the modern society. They allow the deployment of the
resources in a economy. Stock prices move frequently as the result of the market forces.. With its advantages to process data
efficiently in a wide range of areas, deep learning is also widely used in the financial areasuch as: stock market prediction, optimal
investment, financial information processing and Implement financial transaction strategies. Therefore, stock market prediction is
considered one of the most popular and most valuable sectors in the financial sector. In this study, we propose a Generative
Adversarial Network (GAN) unsupervised learning methodology in stock price prediction. The GAN model consists of 2 layers,
Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) which is used to distinguish (Discriminator) and the Long Short-Term Memory
(LSTM) which is used for prediction of stock prices (Generator). LSTM is based on traded stock data and produces fake data like
distributed data, while the differentiation layer is designed by Bi-LSTM algorithm to differentiate real stock data and fake stock data.
We do experiment on the AMZN (Amazon) Index that has a wide range of trading days and use it to try to predict daily closing
prices. Experimental results show that our proposed GAN method can achieve better results in predicting stock prices in
comparison to many other predictive models.