La comprensión y predicción de puntos de inflexión extremos en el mercado financiero, como burbujas financieras y caídas, ha atraído mucha atención en los últimos años. Observaciones experimentales del aumento superexponencial de los precios antes de las caídas indican la predictibilidad de los extremos financieros. En este estudio, nuestro objetivo es prever eventos extremos en el mercado de valores utilizando datos de series temporales de 19 años (enero de 2000 a diciembre de 2018) del mercado financiero, que abarcan 12 tipos de índices bursátiles mundiales. Además, proponemos un indicador de extremos a través de la red, que se construye a partir de la serie temporal de precios utilizando un algoritmo de grafo visual ponderado. Los resultados experimentales en 12 índices bursátiles muestran que los indicadores propuestos pueden predecir muy bien los extremos financieros.
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