解释神经网络如何用于预测股价.
神经网络是一种机器学习算法,试图通过一系列层次组织的相互连接的"神经元"来接近底层功能,通过运用这些数据来绘制输入输出.这些神经元通过调整预测和实际结果之间的差异来学习识别数据中的模式.在预测股价的背景下,神经网络可以根据股价,价格,量和各种技术指标的历史数据进行训练,以估计该股价的未来价格.该网络将学习找到输入变量和股价之间的模式和关系,根据这些模式预测未来价格变化.该网络通常通过模型提供大量历史数据来训练,从而允许它找到因素和关系.在训练之后,神经网络可以通过预测股价,包括价格和各种技术作为输入来训练,以预测股价.因此,它可以通过各种新的技术来预测股价,包括全球新闻和经济学,而不是通过提供准确的信息.因此,它可以使用神经网络来预测股价,并根据各种新的技术来影响市场价格.