Resumen

La evolución del Internet de las Cosas (IoT) ha promovido la prevalencia de la industria financiera, ya que una variedad de modelos de predicción de acciones han logrado predecir con precisión varios servicios financieros basados en IoT. En la práctica, es crucial obtener señales de trading de acciones relativamente precisas. Teniendo en cuenta varios factores, encontrar señales de trading rentables es muy atractivo para los inversores, pero tampoco es fácil. En el pasado, los investigadores se han dedicado al estudio de las señales de trading. Un algoritmo genético (GA) se utiliza a menudo para encontrar la solución óptima. En este estudio, se utiliza una red neuronal de memoria a largo plazo (LSTM) para estudiar las fluctuaciones de los precios de las acciones, y luego se utilizan algoritmos genéticos para obtener señales de trading apropiadas. Un algoritmo genético es un algoritmo de búsqueda que resuelve optimizaciones. En este documento, se encuentra el umbral óptimo para determinar la señal de trading. Además de las señales de trading, una estr

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Evolución; Internet de las cosas; Industria financiera; Modelos de predicción de acciones; Algoritmo genético; Red neuronal LSTM
• Keywords:Evolution; Internet of Things; Financial industry; Stock prediction models; Genetic algorithm; LSTM neural network