Список проголосовавших за комментарий "Добрый день. нейронные сети не очень хорошо работают со стохастическими системами. По сути то что вы нарисовали не сильно отличается от работы ПИД регулятора с реакцией по отклонению. Увеличение Д составляющей создает иллюзию «предсказательности» но в итоге это лишь снижает устойчивость системы (расколбас системы в целом, ложные срабатывания).<br/> В локальном случае, когда вы анализируете лишь 1 случайную бумагу вы работаете со стохастической системой, и вам удачи не видать (уж простите).<br/> Но, согласно теории управления, если вы повысите порядок системы у вас, возможно получиться проанализировать систему. Но в этом случае вам придется проявить аналитические способности.<br/> Как пример: Есть бумага Сургутнефтегаз Преф. можно до посинения анализировать цену и индикаторы, но по факту это вторая производная от цены а нефть и цены на доллар. Заведите на вход вашей нейронной сети цены/индикаторы на доллар и нефть (в идеале не то что на бирже, а то что цена реализации купажа сургутнефтегаза) и цену бумаги и пробуйте анализировать так. По идее чем больше входных данных реально влияющих на цену вы сможете завести тем более точный результат вы сможете получить. А вот выбор весов — уже доверьте нейросети они явно будут переменные и нелинейные относительно друг друга. "