Predicción de los precios del mercado de valores mediante la computación suave
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En nuestro mundo, hay una serie de cosas y acontecimientos imprevisibles, entre ellos el precio del mercado de valores, que es una entidad muy impulsiva. Los precios del mercado de valores fluctúan de manera irregular. Varios investigadores están trabajando duro para predecir los precios del mercado de valores. La experiencia para pronosticar la dirección y el valor exacto de los próximos valores del mercado de valores es la cuestión esencial en el mercado financiero para ganar dinero y obtener beneficios. Por eso, pronosticar el precio y el rendimiento exactos del mercado de valores se h...
En nuestro mundo, hay una serie de cosas y acontecimientos imprevisibles, entre ellos el precio del mercado de valores, que es una entidad muy impulsiva. Los precios del mercado de valores fluctúan de manera irregular. Varios investigadores están trabajando duro para predecir los precios del mercado de valores. La experiencia para pronosticar la dirección y el valor exacto de los próximos valores del mercado de valores es la cuestión esencial en el mercado financiero para ganar dinero y obtener beneficios. Por eso, pronosticar el precio y el rendimiento exactos del mercado de valores se ha convertido en un área de interés. Sin embargo, debido a la alta volatilidad de las leyes básicas que subyacen a las series temporales financieras, no es tarea fácil montar un sistema de previsión de este tipo. Para predecir las próximas tendencias del mercado de valores, se utilizan técnicas basadas en la minería de datos y la inteligencia artificial para predecir los precios con precisión. El trabajo propuesto aproxima con precisión los precios de las acciones mediante el uso de la práctica basada en la red neuronal de retropropagación. El estudio comparativo del rendimiento se realiza utilizando la precisión, la tasa de error, la memoria y el consumo de tiempo. Según los resultados obtenidos, el rendimiento de la técnica anticipada se considera mejorado y adoptable.
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