Нейронные сети – один из самых популярных классов алгоритмов для машинного обучения. В финансовом анализе они чаще всего применяются для прогнозирования, создания собственных индикаторов, алгоритмического трейдинга и моделирования рисков. Нейронная сеть Хопфилда (Hopfield network, HN) является полносвязной нейросетью с симметричной матрицей связей. При получении входных данных каждый узел является входом, в процессе обучения он становится скрытым, а затем — выходом. В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты биологических нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами: простой обрабатывающий элемент - нейрон; очень большое число нейронов участвует в обработке.
