La predicción del precio de las acciones es un desafío debido a la inestabilidad económica global, la alta volatilidad y la complejidad de los mercados financieros. Por lo tanto, este estudio comparó varios algoritmos de aprendizaje automático para la predicción del mercado de valores y examinó además la influencia de un indicador de análisis de sentimiento en la predicción de los precios de las acciones. Nuestros resultados fueron de dos tipos. En primer lugar, utilizamos un enfoque de análisis de sentimiento basado en léxico para identificar características de sentimiento, evidenciando así la correlación entre el indicador de sentimiento y el movimiento de los precios de las acciones. En segundo lugar, propusimos el uso de GRU, una red óptima de unidades recurrentes cerradas, para la predicción del mercado de valores. Nuestros hallazgos sugieren que los modelos independientes lucharon en comparación con los modelos mejorados con IA. Por lo tanto, nuestro documento ofrece más recomendaciones sobre estos sistemas.