Abstrato

Previsão dos preços do mercado bolsista indiano baseada em redes neuronais artificiais: antes e depois da desmonetização

Siddheshwar Chopra*, Dipti Yadav e Anu Nagpal Chopra

Neste artigo, a capacidade de previsão de preços do mercado de ações de Redes Neurais Artificiais (RNA) é investigada antes e depois da desmonetização na Índia. A desmonetização é o ato do governo de retirar a uma unidade monetária o seu estatuto de moeda com curso legal. Nove ações e o índice CNX NIFTY50 são considerados para a previsão do valor futuro. Nove ações são subdivididas em termos de volatilidade e capitalização. O conjunto de dados para treino, teste e validação de cada ação considerada é de, pelo menos, oito anos. As redes neuronais multicamadas são treinadas pelo algoritmo de Levenberg-Marquardt, a função de transferência da camada oculta é tangente sigmóide e a função de transferência da camada de saída é linear pura. São feitas várias redes variando o número de neurónios para atingir o erro quadrático médio (MSE) mínimo para uma precisão ideal. Os valores de regressão encontrados durante o estado de treino são de 0,999 para todas as redes que retratam a elevada eficiência da rede neural projetada. Os valores previstos pelas redes projetadas são validados com valores reais antes e depois da desmonetização na Índia.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido usando ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisado ou verificado