Resumen

Las redes de estado eco (ESNs), como modelos computacionales eficientes y potentes para aproximar sistemas dinámicos no lineales, se han aplicado con éxito en la predicción de series temporales financieras. Las construcciones de reservorio en ESNs estándar dependen de ensayos y errores en aplicaciones reales debido a una serie de etapas de construcción de modelos aleatorizados. Una forma novedosa de ESN con reservorio construido de manera determinista es competitiva con el ESN estándar por su mínima complejidad y posibilidad de optimizaciones para las especificaciones de ESN. En este artículo, se investigan las actuaciones de pronóstico de ESNs deterministas en aplicaciones de predicción de precios de acciones. Los resultados experimentales en dos conjuntos de datos de referencia (Índice Compuesto de Shanghái y S&P500) demuestran que los ESNs deterministas superan al ESN estándar tanto en precisión como en eficiencia, lo que indica el potencial de los ESNs deterministas para la predicción financiera.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Redes de eco de estado; Reservorio determinístico; Pronóstico de series temporales financieras; Predicción de precios de acciones; Conjuntos de datos de referencia; ESN determinístico.
• Keywords:Echo state networks; Deterministic reservoir; Financial time series forecasting; Stock price prediction; Benchmark datasets; Deterministic ESNs.