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Le choix de l’algorithme le plus efficace pour prédire le cours de l’action d’une entreprise donnée peut varier en fonction de la situation. Cependant, de nombreux chercheurs utilisent actuellement un algorithme d’apprentissage profond, la mémoire à long terme (LSTM), pour prédire le cours des actions avec beaucoup de succès.
Algorithme LSTM
LSTM est un type de réseau neuronal récurrent (RNN) qui peut apprendre des dépendances à long terme à partir de données séquentielles, telles que des données de séries temporelles. Les LSTM sont connus pour être des modèles puissants capables de mémoriser des données passées et de les utiliser pour prédire l’avenir.
Avantages des LSTM
Les LSTM sont conçus pour résoudre le problème de la dépendance à long terme, ce qui est utile pour identifier des modèles dans les données passées et prédire le prix au prochain point dans le temps. Ils peuvent également capturer les caractéristiques temporelles des données pour améliorer la précision de la prédiction.
Usages des LSTM
Les LSTM sont utilisés pour prédire le prix d’une action au prochain point dans le temps en utilisant des données de séries temporelles, telles que des données historiques sur les prix ou les volumes, en tant qu’entrée. Les utilisateurs peuvent construire et former un modèle LSTM adapté aux caractéristiques de chaque entreprise afin de créer un modèle prédictif.
LSTM Performance
De nombreuses études ont montré que les LSTM sont plus performants que d’autres algorithmes.
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