Proyecto para predecir los precios de cierre del S&P500 utilizando Long Short Term Memory RNN en tensorflow.
Se uso un LSTM multivariado utilizando como features el precio de cierre, el volumen y el Chicago Board Options Exchange Market Volatility Index (VIX).
Se obtuvo un validation loss de 0.24 utilizando 64 neuronas.