Resumen

La predicción del mercado de valores siempre ha sido un tema de investigación importante en el campo financiero. En el pasado, los inversores utilizaban métodos de análisis tradicionales como los diagramas de líneas K para predecir las tendencias bursátiles, pero con el avance de la ciencia y la tecnología y el desarrollo de la economía de mercado, la tendencia de precios de una acción se ve perturbada por diversos factores. El método de análisis tradicional está lejos de poder resolver las fluctuaciones de precios de las acciones en la información importante oculta. Por lo tanto, la precisión de la predicción se ve enormemente reducida. En este documento, diseñamos un nuevo modelo para optimizar la predicción de acciones. Incorporamos una variedad de indicadores técnicos, incluidos indicadores de sentimiento de inversores y datos financieros, y realizamos una reducción de dimensiones en los numerosos factores influyentes del precio de las acciones recuperadas utilizando enfoques de aprendizaje profundo LASSO y PCA. Además, se realizó una comparación del rendimiento de LSTM y GRU para la predicc

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Mercado de valores; Predicción; Datos financieros; Indicadores técnicos; LSTM; GRU
• Keywords:Stock market; Prediction; Financial data; Technical indicators; LSTM; GRU