Список проголосовавших за комментарий "В книге «Deep Learning for Time Series Forecasting in Python»<br/> приводятся данные, что в прогнозировании биржевых цен нейросети работают хуже статистических методов. Причем более поздние и сложные алгортимы хуже самой простой MLP — многослойного персептрона.<br/> <br/> Мои опыты на Python<br/> <a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Fsourestdeeds.github.io%2Fpdf%2FDeep&s=4247557865">sourestdeeds.github.io/pdf/Deep</a> Learning with Python.pdf<br/> «Deep Learning with Python 2Ed» Fransois Chollet<br/> с этим вполне согласуются.<br/> Обучение нейросети по истории биржевых цен не дало полезных результатов.<br/> А вот прогнозирование температуры по часовой истории погоды немецкого города Ены (Jena) оказалось лучше базового прогноза на 10%.<br/> Базовый прогноз состоит в том, что в 75% случаев, температура в конце часа отличается от начала не более 0.1 градуса."