A New ANN-Particle Swarm Optimization with Center of Gravity (ANN-PSOCoG) Prediction Model for the Stock Market under the Effect of COVID-19
Desde la declaración de COVID-19 como pandemia, los mercados bursátiles mundiales han sufrido enormes pérdidas, lo que ha llevado a los inversores a limitar o evitar estas pérdidas. El mercado de valores fue uno de los negocios que se vieron más afectados. Al mismo tiempo, las redes neuronales artificiales (ANNs) ya se han utilizado para predecir los precios de cierre en los mercados bursátiles. Sin embargo, las ANN independientes tienen varias limitaciones, lo que resulta en una menor precisión en los resultados de predicción. Esta limitación se resuelve utilizando modelos híbridos. Por lo tanto, se informó en la literatura sobre una combinación de redes de inteligencia artificial y optimización por enjambre de partículas para una predicción eficiente del mercado de valores. Este método predijo los precios de cierre de las acciones negociadas en el mercado de valores, permitiendo obtener la mayor ganancia con el mínimo riesgo. Sin embargo, los resultados no fueron tan satisfactorios. Para lograr una predicción con un alto grado de precisión en poco tiempo, en este documento
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Revista Virtual Pro
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