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Fare previsioni è molto difficile, soprattutto se la relazione tra input e risultati ha caratteristiche non lineari e le reti neurali artificiali sono una di queste. Prevedere i dati azionari con una consueta valutazione delle serie temporali si è rivelato complicato. Poiché non è necessario formulare una postulazione primaria su un modello matematico adeguato prima della previsione, una rete neurale ha la capacità di estrarre informazioni utili da raccolte significative di dati, che spesso sono necessarie per una descrizione gratificante delle serie temporali finanziarie.