Técnicas de aprendizaje automático y datos para la predicción del mercado de valores: Una revisión de la literatura

En esta revisión de la literatura, investigamos técnicas de aprendizaje automático que se aplican a la predicción del mercado de valores. Un área de enfoque en esta revisión de la literatura son los mercados de valores investigados en la literatura, así como los tipos de variables utilizadas como entrada en las técnicas de aprendizaje automático empleadas para predecir estos mercados. Examinamos 138 artículos de revistas publicados entre 2000 y 2019. Las principales contribuciones de esta revisión son: (1) un examen extenso de los datos, en particular, los mercados e índices bursátiles cubiertos en las predicciones, así como las 2173 variables únicas utilizadas para las predicciones del mercado de valores, incluyendo indicadores técnicos, variables macroeconómicas e indicadores fundamentales, y (2) una revisión exhaustiva de las técnicas de aprendizaje automático y sus variantes aplicadas para las predicciones. Además, proporcionamos un análisis bibliométrico de estos artículos de revistas, resaltando los trabajos y artículos más influyentes.