Вопрос по нормализации данных для нейросети.

Это не рыбалка — тут сетями много не наловишь :)

а у вас что за софтина?

Зависит от сети. От того, что она делает. Вариантов может быть немало, причем хз, как и где это задокументировано. Поэтому рекомендую использовать тестовые данные. Например, есть цена, входной вектор А, входной вектор В. Пусть цена от А вообще не зависит, А--просто рэндом броуновское движение, ни с чем не связанное. А вот с В цена очень даже связана, например, В--смещенный в будущее по отношению к цене RSI тот же (или SMA или MACD, it does not matter--главное, чтоб в будущее смещение было). То есть В является отличным предсказателем для цены. Попробуйте в таком раскладе увеличивать А и уменьшать В (тупо умножением на коэффициент), потом наоборот--и смотрите, к чему сходится процесс.

Общее. Нейронные сети--это просто быстрый способ оптимизировать что-то. Эти вещи могут быть полезными в трейдинге, но не являются основными.

Я просто беру по каждому входному значению минимум и максимум, и нормирую на диапазон от -0.8 до +0.8… 0.2 оставляю на всякий «пожарный», если значения не из обучающей выборки выйдут за пределы минимума и максимума обучающей выборки.