Список проголосовавших за комментарий "Denis, никто не мешает архитектуру придумывать с учетом особенности данных. Ряд равноправных значений — наверное нет смысла пробовать Dense слой, а лучше взять Conv или LSTM. На практике люди используют годовые скользящие средние, а в исследованиях аномалий рынка один из важных факторов годовой моментум, наверное нужно грузить в сеть историю за год, то есть порядка 252 значений, но на таких последовательностях LSTM уже не работает, поэтому видимо Conv. Учитывая, что дневные данные имеют периодичность в 5 рабочих дней, разумно попробовать свертки 5. Если учить, на данных многих инструментов, разумно добавить эмбединг инструмента, его отраслевой принадлежности и т.д.<br/> <br/> И в кагле реальные чемпионы не пробуют все подряд, они знают, что обычно заходит, как тюнить модели под конкретные задачи, хотя для не знающего это кажется беспорядочным перебором."