Список проголосовавших за комментарий "<p>Я когда пробовал нейросети первый раз — ещё мало что понимал, у меня получилось что что чуть ли не с третьей эпохи результат начинает ухудшаться на отложенной выборке. Щас я конечно по-другому бы все делал — может и результаты были бы другие. Здесь на графиках вижу, что после 50-й эпохи обучаться дальше нет смысле и выбирать «правильную» точку на участке 50+ — даже не переподгонка в стандартном смысле слова — просто самообман. На первых (единицы эпох) эпохах нейросеть вычленяет основную суть, дальше еще несколько десятков эпох что-то довысасывает из данных, дальше белый шум. Но из-за зашумленности данных (и выбранной архитектуры тоже, видимо) модель не переобучается в привычном смысле слова, результаты на отложенной выборке не падают.</p><p> </p><p>Я буду копать в сторону более интересных данных на входе. Ещё хочу попробовать по-максимуму отнормировать данные и слить данные по разным тикерам в один датасет чтобы нейросеть получила больше данных на вход и выявила наиболее общие закономерности. Кстати, как вариант, можно обучить нейросеть на слитых данных, потом, как вариант, заморозить часть слоев (или нет) и дообучить на конкретном инструменте. </p>"