El objetivo principal de este trabajo es predecir los índices del mercado de valores utilizando el modelo autorregresivo integrado de media móvil (ARIMA), la red neuronal artificial (ANN) y su combinación en forma de ARIMA-ANN. Los datos financieros son, de hecho, de moda, ruidosos y altamente volátiles. Para abordar su naturaleza caótica y pronosticar los tres mercados de valores considerados, a saber, la bolsa de valores Nasdaq, Estados Unidos, la bolsa de valores Nikkei, Japón, y los datos de la bolsa de valores de Francia (índice CAC 40), utilizamos enfoques novedosos. Los datos se obtienen del sitio web de Yahoo Finance para el período del 4 de enero de 2010 al 20 de agosto de 2021. Para evaluar la efectividad predictiva relativa de las herramientas seleccionadas, el conjunto de datos se dividió en dos subconjuntos distintos: el 75% de los datos se destinó a fines de entrenamiento, mientras que el 25% restante se reservó para pruebas. Los resultados empíricos sugieren que ARIMA-ANN produce pronósticos más precisos que los componentes separados de todos los mercados de valores. A la luz de esto, se puede inferir que la herramienta combinada es más efectiva en el análisis de datos financieros y proporciona una predicción comparativa más precisa.