En este artículo, presentamos un enfoque basado en datos para pronosticar los precios de las acciones en la Bolsa de Valores de Marruecos. Nuestro estudio prueba tres modelos predictivos: ARIMA, LSTM y transformadores, aplicados a los datos históricos de precios de acciones de tres importantes empresas de crédito (EQD, LES y SLF) que cotizan en la Bolsa de Casablanca. Seleccionamos y optimizamos cuidadosamente los hiperparámetros para cada modelo con el fin de lograr un rendimiento óptimo. Nuestros resultados mostraron que el modelo LSTM alcanzó una alta precisión, con valores de R-cuadrado que superan 0.99 para EQD y LES y que superan 0.95 para SLF. Estos hallazgos destacaron la efectividad de LSTM en la previsión de precios de acciones. Nuestro estudio ofrece perspectivas prácticas para comerciantes e inversores en la Bolsa de Valores de Marruecos, demostrando cómo la modelización predictiva puede ayudar a tomar decisiones informadas. Esta investigación contribuye al avance de la previsión del mercado de valores en Marruecos, proporcionando herramientas valiosas para navegar en la Bolsa de Casablanca.