Список проголосовавших за комментарий "А. Г., вообще-то ничего и не должно было получиться, если целью было предсказать размер будущего приращения или направления движения цены.<br/> <br/> Перцептроны успешно используются для решения задач классификации или регрессии, например обработки изображений или структурированных данных.<br/> Сети Кохонена применяются для кластеризации, сжатия данных, ассоциативного поиска и визуализации многомерных данных.<br/> <br/> А у нас тут идёт речь о последовательных данных и обработки информации с учетом временных зависимостей. Это реккурентные сети, RNN. Например, LSTM, или упрощённый вариант GRU.<br/> <br/> Но, должен сказать, глядя на мучения других на всяких хакатонах по трейдингу, что эффективность предсказания даже правильной технологией (RNN) не будет выше, чем у средней скользящей, если использовать одну сеть. Результат можно улучшить, если использовать ансамбль сетей, в котором каждая сеть будет предсказывать движение на своём таймфрейме, а их общий результат усреднять.<br/> <br/> А ещё я думаю, что использовать DL для предсказания движения цены — это как стрелять из пушки по воробьям. Лучше уж подняться на уровень выше и предсказывать что-то, что связано с торговой системой в принципе."