Este documento aborda el problema de pronosticar las tendencias diarias de las acciones. La consideración clave es predecir si una acción determinada cerrará en tendencia alcista mañana en relación con el precio de cierre de hoy. Proponemos un modelo de pronóstico que comprende un modelo de selección de características, basado en el Algoritmo Genético (GA), y un clasificador de Bosque Aleatorio (RF). En nuestro estudio, consideramos cuatro índices bursátiles internacionales que siguen el concepto de análisis de rezagos distribuidos. Adoptamos un enfoque de algoritmo genético para seleccionar un conjunto de características útiles entre estos índices de rezagos. Posteriormente, empleamos el clasificador de Bosque Aleatorio para desvelar relaciones ocultas entre los índices bursátiles y la tendencia de una acción en particular. Probamos nuestro modelo utilizándolo para predecir las tendencias de 15 acciones. Los experimentos mostraron que nuestro modelo de pronóstico tuvo una precisión del 80%, superando significativamente el pronóstico aleatorio. El S&P 500 fue el índice bursátil más útil, mientras que el CAC40 fue el menos útil en la predicción de tendencias diarias de acciones. Este estudio proporciona evidencia de la utilidad de emplear índices bursátiles internacionales para predecir tendencias de acciones.