các phần mềm. Các hàm số sai lệch này có thể không phải là các tiêu chuẩn cuối cùng từ khi các phương pháp dự báo thông thường khác như MAPE thường không được tối thiểu trong mô hình này.
Trong trường hợp các hệ thống điều chỉnh thông thường, các dự báo của Neural Network có thể chuyển thành tín hiệu mua bán tùy thuộc vào các tiêu chuẩn đã quyết định trước. Ví dụ, tất cả các dự báo đều lớn hơn 0.8 hay 0.9 điều đó nghĩa là đó là dấu hiệu mua, còn dự báo nhỏ hơn 0.2 hay 0.1 là dấu hiệu bán. Dấu hiệu mua hay bán sau đó được đưa vào chương trình để tính xem các loại rủi ro và được huấn luyện lại và Neural Network đưa ra kết quả được điều chỉnh rủi ro. Mức độ sai sót thấp và lợi nhuận giao dịch đều cần thiết đối với nhà đầu tư.
Lọc lại chuỗi thời gian để loại bỏ nhiều sự thay đổi giá nhỏ có thể phần lớn ngăn chặn được trường hợp mà Neural Network với những điểm dự báo cao nhưng lại không mang đến lợi nhuận. Cũng vậy, giá trị của hệ thống giao dịch đơn lẻ nào cũng chỉ có thể xác định đưa theo hệ thống danh mục đầu tư của người dùng. Theo quan điểm này, mô hình Neural Network rất hữu ích nếu chúng hành động như là hệ thống đếm xu hướng trái với những hệ thống theo sau xu hướng của các trái phiếu thông thường
2.8. LỰA CHỌN KIỂU HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH NEURAL NETWORK NETWORK
Quá trình huấn luyện một mạng lưới Neural nhằm học hỏi các mô hình dữ liệu có liên quan đến việc giới thiệu mạng lưới Neural có tính lặp đi lặp lại với các ví dụ nhằm nhận biết những câu trả lời nào là chính xác. Mục tiêu của việc huấn luyện là tìm cách để bố trí các trọng số ở giữa các neural nhằm định rõ toàn bộ số lượng tối thiểu của chức năng sai số. Nếu mô hình không được “khít quá mức”, điều này bố trí các trọng số nhằm cung cấp một khái quát hóa tốt. Mạng lưới
các trọng số để di chuyển xuống một độ dốc nhất của bề mặt sai số. Việc tìm thấy toàn bộ số lượng tối thiểu thì không được bảo đảm từ khi bề mặt sai số có thể chứa đựng một lượng cực tiểu cục bộ mà trong thuật toán có thể trở nên bế tắc. Thuật ngữ momentum và 5 cho tới 10 việc xếp đặt ngẫu nhiên của các trọng số ban đầu có thể cải tiến các cơ hội của sự đạt đến một mức tối thiểu chung. Phần này sẽ được thảo luận khi kết thúc việc huấn luyện một mạng lưới Neural và việc lựa chọn tỷ lệ nghiên cứu và các giá trị momentum