Resumen

La predicción de series temporales financieras como acciones e índices bursátiles ha seguido siendo el principal foco de los investigadores debido a su naturaleza compuesta e inestabilidad en casi todos los países en desarrollo y avanzados. El objetivo principal de este trabajo de investigación es predecir el movimiento direccional de los precios diarios del índice bursátil utilizando la red neuronal artificial (ANN) y la máquina de vectores de soporte (SVM). Los conjuntos de datos utilizados en este estudio son el índice KSE-100 de la bolsa de valores de Pakistán, el índice de precios compuesto de Corea (KOSPI), el índice Nikkei 225 de la bolsa de Tokio y el índice compuesto de la bolsa de Shenzhen (SZSE) de los últimos diez años, es decir, de 2011 a 2020. Para construir la arquitectura de un modelo de ANN de una sola capa y SVM con núcleos lineales, de función de base radial (RBF) y polinómicos, se utilizaron diferentes indicadores técnicos

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Series temporales financieras; índices bursátiles; Red neuronal artificial; Máquina de vectores de soporte; Indicadores técnicos; Precios diarios de acciones
• Keywords:Financial time series; Stock indexes; Artificial neural network; Support vector machine; Technical indicators; Daily stock prices