Прогнозирование - это просто.

Прогнозирование — это просто. Доступно любому желающему. Прогнозирование котировок на 5 минут вперед. Для интрадея самое оно. Для чего-то большего и длительного — эт не знаю.
В данном примере берем язык Python, строим простейшую нейросеть (перцептрон, 4 слоя) — 15 входов и 1 выход, на котором имеем прогнозируемое значение котировок. На входы подаем обучающую последовательность — Close минутных данных и Close через 5 минут после окончания нашей входной 15 минутной последовательности. Формируем также тестовую последовательность (у меня это 1000 экземпляров). Нормируем наши обучающую и тестовые последовательности, обучаем, и получаем на тестовой последовательности картинку.

по х — прогнозируемые значения на 5 минут вперед, по у — реальные значения через 5 минут.
Значения predict около нуля (> -0.05 и <0.05) для сделок нас не интересуют, мы же не хотим получать нулевую прибыль, а вот значения <-0.05 и >0.05 для совершения сделок уже вполне подходят, и на графике мы видим, что в этом диапазоне неудачных сделок не так уж и много — в прибыли больше.
Напомню, что значения по х и у, нормированные значения Close, НС нравится кушать данные в некотором небольшом диапазоне значений. Чтобы перевести это в человеческие единицы (пункты или рубли), х и у надо умножить на нормирующий коэффициент.
Теперь мы можем подставить эту НС в нашу ТС вместо или в дополнение к нашей обычной логике и получать прибыль. Если получится. Я пока не пробовал, но пока и не до того. Лень, к тому же.

PS Ну, и время прогнозирования одной точки — 5-9 ms. Длительность обучения, не более 3-х минут.

---

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.