Resumen

Desde el nacimiento del mercado financiero, la industria y la academia buscan encontrar un método para predecir con precisión la tendencia futura del mercado financiero. El objetivo final de este documento es construir un modelo matemático que pueda predecir de manera efectiva la tendencia a corto plazo de las series temporales financieras. Este documento presenta un nuevo modelo de pronóstico combinado: su nombre es Modelo FEPA (Financial Time Series-Empirical Mode Decomposition-Principal Component Analysis-Artificial Neural Network). Este modelo está compuesto principalmente por tres componentes, que se basan en la descomposición en modos empíricos especiales de series temporales financieras (FTA-EMD), análisis de componentes principales (PCA) y redes neuronales artificiales. Este modelo se utiliza principalmente para modelar y predecir las complejas series temporales financieras. Al mismo tiempo, el modelo también predice el índice del mercado de valores y el tipo de cambio, y estudia los campos más candentes del mercado financiero. Los resultados muestran que el modelo de red neuronal de retropropagación de descomposición en modos emp

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Mercado financiero; Modelo de predicción; Series temporales; Descomposición empírica en modos; Red neuronal artificial; índice bursátil
• Keywords:Financial market; Prediction model; Time series; Empirical mode decomposition; Artificial neural network; Stock index