Resumen

Este estudio investigó el uso de la Red Neural Artificial (RNA) y el Algoritmo Genético (AG) para predecir la tendencia del índice SET50 de Tailandia. La RNA es un método de aprendizaje automático ampliamente aceptado que utiliza datos pasados para predecir la tendencia futura, mientras que el AG es un algoritmo que puede encontrar mejores subconjuntos de variables de entrada para importarlos a la RNA, lo que permite una predicción más precisa gracias a su eficiente selección de características. Los datos importados fueron indicadores técnicos elegidos que gozan de gran prestigio entre los analistas bursátiles, cada uno de ellos representado por 4 variables de entrada que se basaban en intervalos de tiempo pasados de 4 longitudes diferentes: intervalos de 3, 5, 10 y 15 días antes del día de la predicción. Esta tarea de importación generó un gran conjunto de diversas variables de entrada con un número exponencialmente mayor de posibles subconjuntos que GA redujo a un número manejable de los más eficaces. Los datos del índice SET50 de los últimos 6 años, de 2009 a 2014, se utilizaron para evaluar la precisión de la predicción de esta inteligencia híbrida, y se comprobó que los resultados de la predicción del híbrido eran más precisos que los realizados por un método que utilizaba sólo una variable de entrada para una longitud fija del período de tiempo pasado.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:variable de entrada, lapso de tiempo pasado, tendencias del índice set50, datos del índice set50, métodos de aprendizaje automático, uso de la inteligencia artificial precisión de la predicción, día de la predicción, ga, ann
• Keywords:input variable, past time span, set50 index trends, set50 index data, machine learning methods, use of artificial, intelligence prediction accuracy, day of prediction, ga, ann