Predicción precisa de los precios de las acciones mediante redes neuronales LSTM y GRU
Un enfoque de Deep Learning para la previsión de datos de series temporales de precios de acciones en grupos
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Las acciones o títulos son valores que confirman la participación o propiedad de una persona o entidad en una empresa. Las acciones son una opción de inversión atractiva porque pueden generar grandes beneficios en comparación con otros negocios, sin embargo, el riesgo también puede dar lugar a grandes pérdidas en poco tiempo. Por lo tanto, minimizar el riesgo de pérdida en las operaciones de compra y venta de acciones es muy crucial e importante, y requiere una cuidadosa atención a los movimientos del precio de las acciones. Los factores técnicos son uno de los métodos que se utiliz...
Las acciones o títulos son valores que confirman la participación o propiedad de una persona o entidad en una empresa. Las acciones son una opción de inversión atractiva porque pueden generar grandes beneficios en comparación con otros negocios, sin embargo, el riesgo también puede dar lugar a grandes pérdidas en poco tiempo. Por lo tanto, minimizar el riesgo de pérdida en las operaciones de compra y venta de acciones es muy crucial e importante, y requiere una cuidadosa atención a los movimientos del precio de las acciones. Los factores técnicos son uno de los métodos que se utilizan en el aprendizaje de la predicción de los movimientos del precio de las acciones a través de patrones de datos históricos pasados en el mercado de valores. Por lo tanto, los modelos de previsión que utilizan factores técnicos deben ser cuidadosos, minuciosos y precisos, para reducir el riesgo adecuadamente. Este libro presenta las redes neuronales LSTM y GRU para construir modelos de previsión de precios de las acciones en grupo utilizando factores técnicos. La investigación utiliza siete años de datos de series temporales de referencia sobre los movimientos diarios de los precios de las acciones con las mismas características que varios trabajos anteriores relacionados para mostrar las diferencias en los resultados. Los datos de series temporales sobre los precios de las acciones se agrupan para seguir el patrón general de los movimientos de los precios de las acciones en el mercado bursátil.
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