Cette étude développe un modèle de prévision des séries financières en se concentrant sur l'indice de durabilité des entreprises (ISE B3) et le fonds ISUS11 en utilisant des techniques d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. La recherche combine le filtre de Kalman et le réseau neuronal Bi-LSTM en utilisant des méthodes d'ensemble dans le but de capturer la complexité et la volatilité des marchés financiers. Le modèle 3 qui combine les deux a affiché les meilleures performances avec une précision de 90 % dans l'estimation des sommets et des creux. La combinaison des modèles s'est avérée efficace pour améliorer la précision et la robustesse des prévisions soulignant l'importance des approches hybrides.
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