Список проголосовавших за комментарий "Михаил, если вы набьете что то вроде gramian angular field for time series classification много что вылезет<br/> мне нравится вот<br/> <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F333081391_Deep_Learning_Neural_Networks_based_Algorithmic_Trading_Strategy_using_Tick_by_Tick_and_Order_Book_Data&s=3917853578">https://www.researchgate.net/publication/333081391_Deep_Learning_Neural_Networks_based_Algorithmic_Trading_Strategy_using_Tick_by_Tick_and_Order_Book_Data<br/> </a><br/> а тут сами авторы<br/> <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fpyts.readthedocs.io%2Fen%2Flatest%2Fauto_examples%2Fimage%2Fplot_gaf.html&s=1664677851">https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/image/plot_gaf.html<br/> <br/> </a>но вообще в нашем деле ни в чем уверенным быть нельзя, пробовать нужно. вот мой текущий опыт говорит что для котировок нейросети нафик не нужны, и старый добрый RF/GB получше будет и многим причинам. ну или нужно специальным образом смоделировать нейросеть, залез глубоко в мануал keras или pytorch. а иначе, использование нейросетей как его использую математики, кроме бреда ничего выдавать не будет<br/> "