Список проголосовавших за комментарий "<p>Скуфыч, </p><p> </p><p>1. Да действительно мы теряем часть информации на этом, по этому нужно учитывать это в разработке так что бы по возможности снизить это влияние, например отдав приоритет сохранению более важным данным и позволив размыться менее важным, хотя, конечно, расстановка приоритетов — это достаточно сложная задача, что бы сделать это объективно нужно опираться на крепкую логику</p><p> </p><p>2. Да, алгоритм будет запаздывать, на самом деле это неизбежная болезнь учитывая что предполагается работать на собранной с истории статистике, которая стоит на месте и не меняется каждую секунду, в данном случае надежда возлагается на то что прогностическая сила модели будет покрывать этот недостаток</p><p> </p><p>3. на самом деле дискретизацию можно сделать более подробной и менее подробной, допускается некоторая вариативность. У нейронок есть свои болезни, обучение любой нейронки это подбор числовых весов, в каком то смысле это напоминает подгонку оптимизационных параметров у робота, для того что бы он на определенном участке торговал хорошо. Паттерны же работают на оборот, поиск на истории формаций, которые имели статистический перевес. Не подгонка под историю, а вычисление на основе рыночной истории, идея процесса другая</p>"