我对输入数据集感到困惑。我正在研究人工神经网络，我的目的是我想使用历史数据（我有过去10年的股票数据）来预测未来的股票价值（例如2015年）。那么，我的输入在哪里？例如，我有一个Excel工作表数据为[Column1-Date | Column2-High | Column3-low | Column4-opening | Column5-closing]
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按职业而言，我是一名学生，目前正在攻读计算机科学硕士学位。选择神经网络的财务输入时需要考虑很多因素，包括
选择与回报正相关的指标。
指标是独立变量，对因变量（股票收益）具有预测能力。常见的流行指标包括源自价格和数量数据的技术指标，基础公司或资产的基本指标，以及描述性统计甚至模型参数等量化指标。如果您有许多指标，则可以使用相关性分析，最佳子集或主成分分析来缩小指标。
预处理神经网络中使用的指标
神经网络通过将感知器连接在一起来工作。每个感知器包含激活功能，例如sigmoid函数或tanh。大多数激活功能都有有效范围。对于sigmoid函数，这是在-sqrt（3）和+ sqrt（3）之间。这意味着您应该将数据标准化到有效范围内，并认真考虑删除异常值。
使用神经网络还有许多其他潜在问题。我前段时间写了一篇文章，确定了十个问题，包括这里提到的问题。 Feel free to check it out