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Predicción del Precio de las Acciones de Apple con Inteligencia Artificial

Predecir el precio de las acciones es una tarea compleja y de gran interés en el mundo financiero. Este estudio se centra en mejorar la precisión de los pronósticos para las acciones de Apple Inc. (AAPL) mediante la integración de indicadores técnicos, que son cálculos matemáticos basados en el precio y el volumen de una acción, con avanzados modelos de aprendizaje automático (machine learning). Los investigadores analizaron un extenso conjunto de datos que abarca 13 años de información bursátil de Apple. Evaluaron un total de 123 indicadores técnicos y 10 modelos de regresión diferentes para determinar qué combinación ofrecía los mejores resultados. El objetivo principal era identificar los predictores más relevantes y el modelo más eficaz para prever con mayor exactitud las fluctuaciones del precio de la acción, utilizando una técnica denominada 'selección de características' para filtrar las señales más importantes. Los resultados demuestran que la combinación de indicadores técnicos específicos con modelos de regresión como la Regresión Lineal y la Regresión de Ridge mejora significativamente la precisión de las predicciones. Indicadores como 'Squeeze_pro', 'Percentage Price Oscillator' y 'Thermo' resultaron ser los más efectivos. En conclusión, el estudio subraya que un enfoque que une la selección inteligente de indicadores técnicos y el poder de los modelos de machine learning puede mejorar considerablemente la eficiencia y la fiabilidad de las predicciones del mercado de valores. Link al paper: https://arxiv.org/pdf/2310.09903 Autores del estudio: Fatemeh Moodi, Amir Jahangard-Rafsanjani Apoyanos en   / audioarxiv   Unete en   / discord   #Ciencia de la computación #InteligenciaArtificial #MachineLearning #Inversiones #Apple #Acciones