Redes neuronales recurrentes como mecanismo de Gestión de Riesgo en mercados de valores
DOI:
https://doi.org/10.37117/s.v26i1.1122Keywords:
Neural networks, Python, Stock markets, Risk management.Abstract
This paper proposes the application of recurrent neural networks, specifically Long Short-Term Memory (LSTM), to predict the closing prices of NVIDIA stocks. These predictions are used as a risk management mechanism in stock markets. The model includes data collection, cleaning, and preparation, as well as analysis and modeling using Python. Closing prices from the past three years are analyzed, and the results are compared with predictions for the following two days, both graphically and analytically, using metrics such as Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). This approach highlights the importance of predictive analysis as a tool for risk management.
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