توضیح دهید چگونه شبکه‌های عصبی می‌توانند برای پیش‌بینی قیمت سهام استفاده شوند.
شبکه‌های عصبی نوعی الگوریتم یادگیری ماشینی هستند که سعی می‌کنند تابع زیربنایی که input‌ها را به output‌ها نگاشت می‌کند، با استفاده از مجموعه‌ای از "نورون‌های" به هم پیوسته که در لایه‌ها سازماندهی شده‌اند، تقریب بزنند. این نورون‌ها یاد می‌گیرند الگوهایی را در داده‌ها تشخیص دهند با تنظیم وزن‌های داخلی خود بر اساس تفاوت بین نتایج پیش‌بینی شده و واقعی.

در زمینه پیش‌بینی قیمت سهام، یک شبکه عصبی می‌تواند بر روی داده‌های تاریخی یک سهام، مانند قیمت، حجم و شاخص‌های فنی مختلف به عنوان input، آموزش ببیند تا قیمت آینده آن سهام را تخمین بزند. شبکه یاد می‌گیرد الگوها و روابط بین متغیرهای input و قیمت سهام را پیدا کند و بر اساس این الگوها تغییرات قیمت آینده را پیش‌بینی کند.

شبکه معمولاً با تغذیه مقدار زیادی داده‌های تاریخی به مدل آموزش داده می‌شود، که به آن اجازه می‌دهد روابط را پیدا کرده و پیش‌بینی‌ها را انجام دهد. پس از آموزش، شبکه عصبی می‌تواند برای پیش‌بینی قیمت سهام با دریافت داده‌های جدید به محض در دسترس قرار گرفتن و output یک پیش‌بینی بر اساس روابط آموخته شده استفاده شود.

مهم است توجه داشته باشیم که قیمت سهام تحت تأثیر عوامل زیادی از جمله روندهای بازار، رویدادهای خبری و اقتصاد جهانی قرار دارد که همه آنها می‌توانند پیش‌بینی دشواری داشته باشند. بنابراین، در حالی که شبکه‌های عصبی می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند، آنها بی‌نقص نیستند و باید در کنار سایر تکنیک‌های تحلیلی استفاده شوند.