Application of time series to financial asset values
Abstract
Neural networks perform a learning process on a known data set, develop algorithms that only affect known characteristics and can predict the likely behavior of the same type of data set in a given area. This paper presents the theoretical content and methods of supervised learning with a deep learning architecture, aiming to obtain stock price predictions by considering different types of models, using special computational tools and then comparing them. Among the main results and conclusions are shown that among the analyzed neural network models, the best model is the forward model because the opening price, closing price, high price and low price are used as predictor variables, which in a sense makes it. More robust architectures provide better results. Since the material dynamic results are not optimal, it is recommended to include them in the further analysis of the same subject.
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