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Il est très difficile de prévoir quoi que ce soit, en particulier si la relation entre les entrées et les résultats n'est pas linéaire, ce qui est le cas des réseaux neuronaux artificiels. La prévision des données boursières à l'aide d'une évaluation habituelle des séries temporelles s'est avérée complexe. En outre, un réseau neuronal a le don d'extraire des informations utiles d'importantes collections de données, ce qui est souvent nécessaire pour obtenir une description satisfaisante de la série chronologique financière.