Résumé:
Cette thèse vise à étudier la possibilité de prédire les cours boursiers à l'aide
d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Il
compare de nombreux algorithmes ML et DL et leurs performances.
Afin d'analyser la qualité des modèles utilisés, les résultats finaux ont été comparés
avec d'autres algorithmes de ML par l'application de tests statistiques
d'importance. Une analyse de la qualité des résultats des différents algorithmes est
présentée et discutée