I
segnali di acquisto e vendita per il future S&P/MIB sono elaborati mediante
un modello di calcolo che sfrutta le potenzialità delle
RETI NEURALI. Come altri strumenti sviluppati nell'ambito dell'intelligenza
artificiale (algoritmi genetici e classifier system), le reti neurali sono
strumenti affascinanti ancora non pienamente esplorati e con le quali sviluppare
tecniche di previsione, già utilizzate in campo scientifico. 
Le
RETI NEURALI furono create per studiare il sistema
nervoso. In tal senso la rete neurale cerca di riprodurre l'insieme dei NEURONI
e i collegamenti mediante SINAPSI. Lo studio
della natura delle connessioni tra i neuroni portò, nel 1986, D.E.Rumelhart
et Al. a descrivere un algoritmo con cui determinare la natura delle connessioni
per reti neurali complesse. Tale tecnica fondamentale è nota come RETROPROPAGAZIONE
DELL'ERRORE. La tecnica di RETROPROPAGAZIONE
DELL'ERRORE consiste in modo iterativo nel confrontare l'uscita della
rete, in risposta ad una determinata combinazione di stimoli in ingresso (i),
con quella desiderata (u), e nel modificare le connessioni, fino ad ottenere
la prestazione voluta. La retropropagazione consente di addestrare la rete
in risposta a certi stimoli. Questo porta a vedere la rete neurale come entità
dotate di AUTOAPPRENDIMENTO. La RETE
NEURALE è un ottimo strumento per descrivere fenomeni complessi
di difficile analisi nella loro struttura interna. Le reti neurali messe a
punto dall'Rconsulting e addestrate su serie storiche finanziarie rappresentative
permettono di prevedere con estrema accuratezza l'andamento dinamico dello
strumento finanziario analizzato, consentendo di applicare moderni metodi
di calcolo numerico alle scienze economiche.
