Libro: En Ingles Automated Stock Market Trading Using Machi

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La toma de decisiones en el mercado de valores es una tarea muy desafiante y difícil de predicción de datos financieros. La predicción sobre el mercado de valores con movimiento de precisión genera ganancias para los inversores de las acciones. Debido a la complejidad de los datos financieros del mercado de valores, el desarrollo de modelos efectivos para la decisión de predicción es muy difícil y debe ser preciso. Este estudio intentó desarrollar modelos para la predicción del mercado de valores y para decidir si la bolsa utilizando técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. La técnica de aprendizaje automático como Naive Bayes, k-Nearest Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN) y Random Forest se han utilizado para desarrollar el modelo de predicción. Los indicadores técnicos se calculan a partir de los precios de las acciones en función de los datos de la línea de tiempo y se utilizan como entradas de los modelos de predicción propuestos. Se han utilizado diez años de datos del mercado de valores para la predicción de acciones. Según el conjunto de datos, estos modelos son capaces de generar para el mercado de valores como salida.



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