Why is feature normalization important when training neural networks for financial prediction?

Đáp án đúng: "It stabilizes gradient updates and improves training convergence". Đặc trưng tài chính có thang đo rất khác nhau, như giá hàng trăm đô la, khối lượng hàng triệu cổ phiếu và lợi suất cỡ phần trăm. Nếu không chuẩn hoá, đặc trưng lớn chi phối tổng có trọng số, gradient theo các hướng chênh nhau nhiều nên bước cập nhật dao động, dễ bão hoà hàm kích hoạt và hội tụ chậm. Đưa các đặc trưng về cùng thang, ví dụ z-score, giúp gradient cân đối và huấn luyện ổn định hơn. "It increases trading frequency" sai vì tần suất giao dịch do quy tắc chiến lược quyết định, không do bước tiền xử lý. "It eliminates portfolio risk" sai vì rủi ro thị trường vẫn còn nguyên dù dữ liệu được chuẩn hoá thế nào. "It guarantees accurate financial forecasts" sai vì chuẩn hoá chỉ giúp mô hình học tốt hơn, không bảo đảm dự báo chính xác trên thị trường nhiễu và thay đổi.