Il vantaggio principale di un sistema fuzzy sta nella sua flessibilità: con i fuzzy set si elimina la necessità di una definizione precisa del cambiamento da uno stato (regime) all'altro, in quanto il sistema è in grado di giudicare e scegliere quali sono le regole più opportune da usare nella corrente fase di mercato, emulando, in tal senso, il modo di agire dell'operatore umano. Dato che ogni regola contribuisce solo ad una parte del risultato finale, si ha un algoritmo di calcolo più robusto di quello offerto dalla matematica tradizionale. Infatti, anche se una regola è stata definita in modo errato, il suo contributo è limitato e può essere controbilanciato da quelli delle regole definite
correttamente.
Inoltre dalle analisi condotte si è rilevato che le performance di tali modelli sembrano essere piuttosto stabili al variare del numero di regole e di input (7).
Tabella 5 : indici di performance per il modello con 10 input e 2 regole - FIB30.
| Mse | 12,80 |
| Mae | 2,907 |
| Theil | 0,974 |
| Cs | 0,6 |
| Rnp | 0,277 |
Tabella 6 : indici di performance per il modello con 15 input e 3 regole - FIB30.
| Mse | 12,86 |
| Mae | 2,897 |
| Theil | 0,976 |
| Cs | 0,6 |
| Rnp | 0,277 |
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