instruction: Magyarázza el, hogyan használhatók a neurális hálózatok a részvényárfolyamok előrejelzésére.
output: A neurális hálózatok a gépi tanulási algoritmusok egy olyan típusa, amely rétegekbe szervezett, egymással összekapcsolt "neuronok" segítségével próbálja megközelíteni a bemeneteket a kimenetekre leképező alapfüggvényt. Ezek a neuronok megtanulják felismerni az adatokban lévő mintázatokat azáltal, hogy belső súlyaikat az előre jelzett és a tényleges eredmények közötti különbség alapján módosítják.
  
  A részvényárfolyamok előrejelzésével összefüggésben egy neurális hálózatot egy részvény korábbi adatain, például árfolyamon, volumenen és különböző technikai mutatókon lehet betanítani, hogy megbecsülje az adott részvény jövőbeli árfolyamát. A hálózat megtanulja megtalálni a bemeneti változók és a részvény árfolyama közötti mintákat és kapcsolatokat, és ezek alapján megjósolja a jövőbeli árváltozásokat.
  
  A hálózatot jellemzően úgy képzik ki, hogy a modellt nagy mennyiségű múltbeli adattal táplálják, így az képes összefüggéseket találni és előrejelzéseket készíteni. A betanítás után a neurális hálózatot a részvényárfolyamok előrejelzésére lehet használni azáltal, hogy új adatokat vesz fel, amint azok rendelkezésre állnak, és a megtanult kapcsolatok alapján előrejelzést ad ki.
  
  Fontos megjegyezni, hogy a részvényárfolyamokat számos tényező befolyásolja, beleértve a piaci trendeket, a híreket és a globális gazdaságot, amelyeket nehéz megjósolni. Ezért, bár a neurális hálózatok pontos előrejelzéseket tudnak készíteni, nem bolondbiztosak, és más elemzési technikákkal együtt kell használni őket.