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神经网络交易策略是基于人工神经网络技术来预测金融市场的价格走势及趋势的交易策略。该策略利用神经网络算法对历史市场数据进行训练，并对当前市场情况进行预测，以确定最佳的交易决策。通过对大量的历史数据进行分析，神经网络交易策略可以识别出市场中的趋势和规律，并在交易中使用这些信息来实现盈利和降低风险。
相比于马丁和网格交易策略，神经网络交易策略更为高级和精确。神经网络策略可以自动学习和适应市场变化，能够更准确地预测市场趋势和价格走势。由于该策略可以根据市场变化自动调整交易信号，因此可以更快地适应市场变化，并更好地保护交易资金。
然而，神经网络交易策略也存在一些缺点。由于神经网络模型的训练和优化需要大量的时间和计算资源，因此需要具备较高的技术门槛。此外，神经网络模型的预测结果可能会受到市场异常波动和不确定因素的影响。
总的来说，神经网络交易策略相较于马丁和网格交易策略拥有更为高级和精确的特点，但需要具备更高的技术门槛和更长的训练和优化时间。交易者应该根据自己的交易经验、技术水平和风险偏好来选择最适合自己的交易策略，并在使用策略时注意风险控制和资金管理。
