在深入探讨如何使用自适应和优化技术在神经网络中预测股票市场交易之前，我们需要了解文章提及的一些关键词汇，包括技术分析、交易系统、技术指标、神经网络、反向传播算法、自适应、优化和回测等。这些术语构成了文章的主题和研究的核心内容。
技术分析是股票市场分析的一种方法，它主要研究市场行为，包括价格和交易量，用以预测股票未来的价格趋势。技术分析者认为，市场行为的所有信息都已体现在价格之中。艾略特波浪理论、甘恩理论都是技术分析中的重要分支。与之相对的是基本面分析，后者侧重于分析经济、政治因素及企业财务状况等来决定股票的内在价值。
神经网络是机器学习中的一个重要分支，它模拟了人类大脑的工作方式，能够通过学习得到非线性关系映射能力。神经网络在处理时间序列数据，如股票价格数据方面，具有天然的优势。反向传播算法是一种高效的神经网络训练算法，它通过计算损失函数对网络参数的梯度来指导学习过程。
自适应技术和优化技术则是用于改善和增强神经网络性能的手段。自适应技术使神经网络能够自动调整其参数以适应数据的变化，而优化技术则涉及选择最佳的网络结构和参数，以便提高预测的准确性。
回测是验证交易策略有效性的关键步骤，它通过对历史数据的测试来评估策略在过去的性能表现。在金融领域，回测是评估预测模型是否能够盈利的重要手段。
文章中提到的关键词汇构成了股票市场预测的基础框架。其中，技术分析作为一种输入系统被用于神经网络中，意味着研究者在构建预测模型时，选择以技术分析指标作为输入数据。技术指标是技术分析中用于解读市场行为的关键工具，例如相对强弱指数(RSI)、移动平均线(MA)、布林带(Bollinger Bands)等。
文章还指出，尽管在股票市场预测中并没有广泛适用的标准技术或算法，但技术分析被广泛地应用于各种股票市场，并涉及多种交易工具，包括股票、商品、期货、期权和外汇。在研究中，虽然探讨了不同类型的神经网络结构，但重点放在了基于技术指标构建的智能输入系统的构造上。
文章最后提到，交易系统工具的依赖性取决于所应用的股票市场类型和时期。这暗示了研究结果和预测模型可能具有市场特定性和时间敏感性。换句话说，一个在特定市场或时期表现良好的模型，并不一定能在另一个市场或时期保持同样的效果。因此，研究者在设计预测模型时，需要考虑到模型的适用范围和时效性。
此外，文章还强调了在神经网络中使用自适应和优化技术的重要性。自适应技术允许模型根据新输入的数据自我调整，以适应市场的新变化。优化技术则包括各种算法和技术，比如遗传算法、模糊逻辑、人工多分析和分形分析等，这些都能帮助提升神经网络模型的性能。
这篇文章的研究方向是将技术分析与神经网络相结合，利用自适应和优化技术来提高股票市场的预测能力。通过将技术分析的指标作为神经网络的输入，研究者旨在开发出能够有效反映市场动态和预测股票价格走势的模型。文章提出了构建智能输入系统的关键概念，并且强调了优化神经网络结构和参数对于提高模型性能的重要性。该研究提供了一个框架，通过回测试验来评估和验证所提出模型的有效性，为未来股票市场预测的研究奠定了基础。
