神经网络用于金融预测，以对历史数据中的复杂模式进行建模，并对未来的市场行为进行预测。 它们擅长处理具有非线性关系的大型数据集，例如股票价格、经济指标或交易历史。 通过对过去的数据进行训练，神经网络学会识别传统统计模型可能错过的趋势、季节性和隐藏的相关性。 例如，网络可以分析多年的股票市场数据，以预测短期价格走势或识别买卖资产的信号。
一个常见的应用是使用循环神经网络 (RNN) 或长短期记忆 (LSTM) 网络进行时间序列预测。 这些架构通过维护过去输入的记忆来处理顺序数据（如每日股票价格），这对于捕捉随时间变化的趋势至关重要。 例如，可以对 LSTM 进行训练，使用公司的历史股票价格、交易量和宏观经济指标（例如，利率）来预测未来的价格。 另一个例子是使用卷积神经网络 (CNN) 分析替代数据源，例如新闻情绪或零售停车场卫星图像，以预测特定公司的收入增长。 对冲基金和交易公司经常在算法交易系统中使用这些模型，以根据实时数据自动做出决策。
但是，仍然存在挑战。 金融数据是嘈杂的、非平稳的，并且容易发生突然变化（例如，在市场崩盘期间），这会降低模型的准确性。 为了解决这个问题，开发人员经常使用诸如 dropout 正则化之类的技术来防止过度拟合，或者使用混合模型将神经网络与诸如 ARIMA 之类的传统方法相结合以提高鲁棒性。 数据预处理——例如规范化输入特征或处理缺失值——也至关重要。 此外，可解释性仍然是一个障碍； 诸如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 之类的工具有时用于解释预测。 虽然神经网络提供了强大的预测功能，但它们的成功取决于仔细的特征工程、通过回测进行验证以及持续的再训练以适应新的市场条件。