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外汇市场中最近备受关注的领域是神经网络，这源自人工智能社区的定义。简单来说，神经网络是一种数据分析方法，包含通过概率权重连接在一起的多个处理单元。通俗地讲，神经网络是一种模拟人类大脑学习和工作方式的模型。几十年来，人工智能领域使用的神经网络模型，通过分析行为结果，帮助电脑进行‘思考’和‘学习’。

与传统数据结构不同，神经网络会采用多重数据记录，并最终得出一个结果。如果能确定数据的数量，就能将其作为预测过程中需要考虑的一个因素。由于网络可以设计为综合数据和得出结论，这一方法常应用于外汇市场预测软件中。

在用于外汇市场预测前，神经网络需要经过‘训练’，以识别并调整形态，从而生成输入和输出。训练和测试过程可能相当耗时，但能让神经网络具备基于历史数据预测未来结果的能力。基本思路是，当向网络展示一些货币对的输入和输出数据实例时，网络能够‘学习’其中的关联性，并在面对新数据时应用这些关联。随后，网络通过比较自己的输出，了解与正确预测的接近程度，并反复调整不同关联性的权重，直到获得准确答案。

这要求网络通过两种独立的数据集进行培训——训练集和测试集。神经网络的优势之一在于它可以通过对比自身预测与提供的数据，持续进行学习。同时，神经网络也非常擅长结合技术分析和基本面数据，从而提升预测效果。这能发现那些可能被忽略的形态，并利用这些形态非常精准地预测即将出现的结果。

然而，神经网络在外汇交易预测中的这一优点，同时也是其弱点。最终，输出的质量取决于输入的质量。即使你填充大量数据，它们也擅长让数据相互关联，并且能从多种信息类型中提取形态——即使没有形态或关系存在。它的另一个主要优点是能够不带情绪地使用智力，但电脑没有自我意识，这在波动市场中也会变成一种弱点。当未知因素出现时，智能神经网络无法为该因素分配相应的情绪权重。

目前，市场上有许多外汇交易平台都集成了神经网络理论和技术，用于‘教会’网络你的交易系统并进行预测，从而生成买入或卖出指令。需要牢记的是，在建立你自己的神经网络时，大部分外汇基础规则依然适用——比如培训自己并了解你在做什么。无论你使用技术分析、基本面分析、神经网络还是个人情绪交易，保证外汇交易成功最重要的因素，还是尽可能多地学习。例如，知名经纪商富拓集团也为交易者提供了丰富的学习资源和工具，帮助大家掌握神经网络等高级策略的应用。